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智能控制系統研究及算法選擇

控制理論學科經歷了從經典控制理論到現代控制理論,再到目前的智能控制理論的發展過程。其主要研究對象也從單輸入單輸出的常系數線性系統,發展為多輸入多輸出的復雜控制系統。對現代復雜系統的研究,涉及到非線性、魯棒性、具有柔性結構的系統和離散事件動態系統等。計算機在處理邏輯運算、模糊信息、模式識別、知識與經驗的積累等方面,完全可以取代人的操作,把這種計算機控制技術應用到復雜的生產過程中,使之達到或超過人的操作水平時,這種由計算機實現的控制系統稱為智能控制系統。由模糊系統、人工神經網絡或**系統所構成的自動控制系統都可稱為智能控制系統。模糊控制已廣泛應用于家電行業,各種工業自動化、冶金和化工過程控制等*域〔“,。
2.1智能控制
2.1.1智能控制理論的發展
傅京孫教授**早提出了智能控制的思想,1965年,他通過研究機器人和人機控制器,shou先提出在學習控制系統中應用人工智能的直覺推理方法,將智能控制概括為人工智能和自動控制的結合。1966年,J.M.Mendel教授提出“人工智能控制”的概念,并在空間飛行器的學習控制中進一步應用了人工智能技術。
直到1967年,“智能控制”一詞由Lcondes和Mendel**正式使用,標志著智能控制思想已經萌芽。70年代是智能控制的形成期,S而dis_、Gfori“so和傅京孫_等人從控制理論的角度出發,總結了自適應控制、自組織和自學習控制與人工智能技術的關系,正式提出智能控制就是控制理論與人工智能技術的交叉。從1987年開始,智能控制作為一個新的學科分支被控制界公認,形成了智能控制的研究熱潮,每年舉行一次智能控制G際研討會。80年代智能控制系統的應用與研究主要是面向工業過程控制,90年代后擴大到面向日用家電產品*域和軍事、高技術等*域,如今“智能性”己經成為衡量產品和技術高低的標準['2]。
2.1.2智能控制系統及其特點
傳統控制是經典控制和現代控制理論的統稱,主要特征是基于被控對象精確模型的控制方式,只適于解決線性、時不變等相對簡單的控制問題。而智能控制采用靈活機動的決策方式使控制逼近期望的目標,可以有效克服被控對象(過程)和環境所具有的不確定性和高度復雜性,智能控制系統是知識系統和數學模型相結合的廣義模型,不再是單一的數學模型113],具有以下特點:
(l)在控制過程中知識起重要的協調作用,在信息處理方面智能控制系統既有數學運算又有知識和邏輯推理。
(2)從整體優化和系統的功能的角度來分析和綜合系統以實現期望的目標是智能控制的基本目的。.
(3)控制過程是定量控制和定性決策相結合的多模態組合控制。
(4)高層控制能夠對復雜系統的很多方面實現有效的全局控制,例如非線性、快時變、復雜多變量、環境擾動等因素,另外,既可以實現廣義問題求解,也具有很強的容錯能力。因此,高層控制是智能控制的核心。
(5)智能機模型的設計是分析和設計智能控制系統的關鍵,即把重點放在對符號和意境的識別、非數學模型的描述、知識庫和推理機的設計和開發等方面上來。
2.1.3智能控制的分類
根據智能控制不同的理論基礎和發展的不同階段,智能控制可以分為以下四大類:
(l)模糊控制。
(2)分層遞階智能控制。
(3)基于**系統的智能控制。
(4)神經網絡控制。
 

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