智能控制論文

1、智能控制論文摘要：基于智能控制和常規(guī)控制的本質(zhì)區(qū)別和內(nèi)在聯(lián)系，對智能控制的概念進(jìn)行了研究，同時介紹了智能控制的學(xué)科基礎(chǔ)和主要分支，并且總結(jié)了智能控制的基本分析方法，最后指生了智能控制的實現(xiàn)中存在的一些問題。關(guān)鍵詞智能控制，人工控制，控制論1引言自1971年傅京孫教授提由“智能控制”概念以來，智能控制已經(jīng)從二元論（人工智能和控制論）發(fā)展到四元論（人工智能、模糊集理論、運籌學(xué)和控制論），在取得豐碩研究和應(yīng)用成果的同時，智能控制理論也得到不斷的發(fā)展和完善。智能控制是多學(xué)科交叉的學(xué)科，它的發(fā)展得益于人工智能、認(rèn)知科學(xué)、模糊集理論和生物控制論等許多學(xué)科的發(fā)展，同時也促進(jìn)了相關(guān)學(xué)科的發(fā)展。智能控制也是發(fā)展

2、較快的新興學(xué)科，盡管其理論體系還遠(yuǎn)沒有經(jīng)典控制理論那樣成熟和完善，但智能控制理論和應(yīng)用研究所取得的成果顯示由其旺盛的生命力，受到相關(guān)研究和工程技術(shù)人員的關(guān)注。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒉粩嗤卣梗碚摵图夹g(shù)也必將得到不斷的發(fā)展和完2智能控制的概念智能控制的定義一：智能控制是由智能機器自主地實現(xiàn)其目標(biāo)的過程.而智能機器則定義為，在結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，熟悉的或陌生的環(huán)境中,自主地或與人交互地執(zhí)行人類規(guī)定的任務(wù)的一種機器.定義二：K.J.奧斯托羅姆則認(rèn)為，把人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機器模擬，并用于控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計中,以期在一定程度上實現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化定義三：智能

3、控制是一類無需人的干預(yù)就能夠自主地驅(qū)動智能機器實現(xiàn)其目標(biāo)的自動控制，也是用計算機模擬人類智能的一個重要領(lǐng)域.,這就是智能控制.他還認(rèn)為自調(diào)節(jié)控制，自適應(yīng)控制就是智能控制的低級體現(xiàn).定義四：智能控制實際只是研究與模擬人類智能活動及其控制與信息傳遞過程的規(guī)律，研制具有仿人智能的工程控制與信息處理系統(tǒng)的一個新興分支學(xué)科。3智能控制系統(tǒng)的類型1）集成或者（復(fù)合）混合控制幾種方法和機制往往結(jié)合在一起，用于一個實際的智能控制系統(tǒng)或裝置，從而建立起混合或集成的智能控制系統(tǒng)2）分級遞階控制系統(tǒng)分級遞階智能控制是在自適應(yīng)控制和自組織控制基礎(chǔ)上，由美國普渡大學(xué)Saridis提由的智能控制理論.分級遞階智能控制(H

4、ierarchicalIntelligentControl)主要由三個控制級組成，按智能控制的高低分為組織級，協(xié)調(diào)級，執(zhí)行級，并且這三級遵循"伴隨智能遞降精度遞增"原則。組織級(organizationlevel):組織級通過人機接口和用戶(操作員)進(jìn)行交互，執(zhí)行最高決策的控制功能，監(jiān)視并指導(dǎo)協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級的所有行為，其智能程度最高.協(xié)調(diào)級(Coordinationlevel):協(xié)調(diào)級可進(jìn)一步劃分為兩個分層：控制管理分層和控制監(jiān)督分層.執(zhí)行級(executivelevel):執(zhí)行級的控制過程通常是執(zhí)行一個確定的動作.3)專家控制系統(tǒng)(ExpertSystem)專家指的是那些

5、對解決專門問題非常熟悉的人們，他們的這種專門技術(shù)通常源于豐富的經(jīng)驗，以及他們處理問題的詳細(xì)專業(yè)知識.專家系統(tǒng)主要指的是一個智能計算機程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的莫個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的經(jīng)驗方法來處理該領(lǐng)域的高水平難題.它具有啟發(fā)性，透明性，靈活性，符號操作，不一確定性推理等特點.應(yīng)用專家系統(tǒng)的概念和技術(shù)，模擬人類專家的控制知識與經(jīng)驗而建造的控制系統(tǒng)，稱為專家控制系統(tǒng).專家系統(tǒng)是利用專家知識對專門的或困難的問題進(jìn)行描述.用專家系統(tǒng)所構(gòu)成的專家控制，無論是專家控制系統(tǒng)還是專家控制器，具相對工程費用較高，而且還涉及自動地獲取知識困難、無自學(xué)能力、知識面太窄等問題

6、.盡管專家系統(tǒng)在解決復(fù)雜的高級推理中獲得較為成功的應(yīng)用，但是專家控制的實際應(yīng)用相對還是比較少。4）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指由大量與生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞相類似的人工神經(jīng)元互連而組成的網(wǎng)絡(luò)；或由大量象生物神經(jīng)元的處理單元并聯(lián)互連而成.這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有莫些智能和仿人控制功能.學(xué)習(xí)算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征，也是當(dāng)前研究的主要課題.學(xué)習(xí)的概念來自生物模型，它是機體在復(fù)雜多變的環(huán)境中進(jìn)行有效的自我調(diào)節(jié).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備類似人類的學(xué)習(xí)功能.一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若想改變其輸由值，但又不能改變它的轉(zhuǎn)換函數(shù)，只能改變其輸人，而改變輸人的唯一方法只能修改加在輸人端的加權(quán)系數(shù).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程是修改加權(quán)系數(shù)的過程，最

7、終使其輸由達(dá)到期望值，學(xué)習(xí)結(jié)束.常用的學(xué)習(xí)算法有：Hebb學(xué)習(xí)算法，widrowHoff學(xué)習(xí)算法，反向傳播學(xué)習(xí)算法一BP學(xué)習(xí)算法,Hopfield反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，即基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制或簡稱神經(jīng)控制，是指砸控制系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一工具對難以精確描述的復(fù)雜的非線性對象進(jìn)行建模，或充當(dāng)控制器，或優(yōu)化計算，或進(jìn)行推理，或故障診斷等，遺跡同時兼有上述莫些功能的適應(yīng)組合，將這樣的系統(tǒng)統(tǒng)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)，將這種控制方式稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。5）模糊控制系統(tǒng)模糊控制，就是在被控制對象的模糊模型的基礎(chǔ)上，運用模糊控制器近似推理手段，實現(xiàn)系統(tǒng)控制的一種方法.模糊模型是用模糊語言和規(guī)則描述的

8、一個系統(tǒng)的動態(tài)特性及性能指標(biāo).模糊控制的基本思想是用機器去模擬人對系統(tǒng)的控制.它是受這樣事實而啟發(fā)的：對于用傳統(tǒng)控制理論無法進(jìn)行分析和控制的復(fù)雜的和無法建立數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)，有經(jīng)驗的操作者或?qū)＜覅s能取得比較好的控制效果，這是因為他們擁有日積月累的豐富經(jīng)驗，因此人們希望把這種經(jīng)驗指導(dǎo)下的行為過程總結(jié)成一些規(guī)則，并根據(jù)這些規(guī)則設(shè)計由控制器.然后運用模糊理論，模糊語言變量和模糊邏輯推理的知識，把這些模糊的語言上升為數(shù)值運算，從而能夠利用計算機來完成對這些規(guī)則的具體實現(xiàn)，達(dá)到以機器代替人對莫些對象進(jìn)行自動控制的目的。6）學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)學(xué)習(xí)是人類的主要智能之一，人類的各項活動也需要學(xué)習(xí).在人類的進(jìn)化過程中,

9、學(xué)習(xí)功能起著十分重要的作用.學(xué)習(xí)控制正是模擬人類自身各種優(yōu)良的控制調(diào)節(jié)機制的一種嘗試.所謂學(xué)習(xí)是一種過程，它通過重復(fù)輸人信號，并從外部校正該系統(tǒng)，從而使系統(tǒng)對特定輸人具有特定響應(yīng).學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)是一個能在其運行過程中逐步獲得受控過程及環(huán)境的非預(yù)知信息，積累控制經(jīng)驗，并在一定的評價標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行估值，分類，決策和不斷改善系統(tǒng)品質(zhì)的自動控制系統(tǒng)。以上這些控制方法之間，及其與常規(guī)控制之間的相互結(jié)合，又會構(gòu)成各種各樣的控制，但基本上都是以上這些控制方法的派生。4智能控制系統(tǒng)的分析方法智能控制系統(tǒng)是一類復(fù)雜的非線性動力學(xué)系統(tǒng)，不能用奧一種單純的模型去描述它，相應(yīng)地所采用的分析方法也不同。1）常規(guī)模型分析法許多

10、智能控制器都能常微分方程表示，這部分可用常規(guī)模型分析理論來分析，適用于作穩(wěn)定性分析和描述函數(shù)分析。2）離散事件系統(tǒng)模型分析法離散事件模型適用于作專家系統(tǒng)，規(guī)劃系統(tǒng)，抽象學(xué)習(xí)系統(tǒng)以及智能控制系統(tǒng)中較高級的組織級和協(xié)調(diào)級。3）混雜模型分析法對于非常復(fù)雜的混雜控制器以及混雜控制過程要大力發(fā)展非線性分析技術(shù)。5智能控制的研究對象智能控制的研究對象具備以下的一些特點：1）不確定性的模型智能控制的研究對象通常存在嚴(yán)重的不確定性。這里所說的模型不確定性包含兩層意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)可能在很大范圍內(nèi)變化。2）高度的非線性對于具有高度非線性的控制對象，采用智能控制的方法往往可以較好地

11、解決非線性系統(tǒng)的控制問題。3）復(fù)雜的任務(wù)要求對于智能控制系統(tǒng)，任務(wù)的要求往往比較復(fù)雜。6智能控制的應(yīng)用智能控制在各行各業(yè)的應(yīng)用：工業(yè)過程中的智能控制生產(chǎn)過程的智能控制主要包括兩個方面：局部級和全局級。局部級的智能控制是指將智能引入工藝過程中的莫一單元進(jìn)行控制器設(shè)計，例如智能PID控制器、專家控制器、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器等。研究熱點是智能PID控制器，因為其在參數(shù)的整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢，且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對象。全局級的智能控制主要針對整個生產(chǎn)過程的自動化，包括整個操作工藝的控制、過程的故障診斷、規(guī)劃過程操作處理異常等。機械制造中的智能控制在現(xiàn)代先進(jìn)制造系統(tǒng)中,需要依賴那些

12、不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來解決難以或無法預(yù)測的情況，人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了有效的解決方案。智能控制隨之也被廣泛地應(yīng)用于機械制造行業(yè)，它利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對制造過程進(jìn)行動態(tài)環(huán)境建模，利用傳感器融合技術(shù)來進(jìn)行信息的預(yù)處理和綜合?？刹捎脤＜蚁到y(tǒng)的“Then-If”逆向推理作為反饋機構(gòu)，修改控制機構(gòu)或者選擇較好的控制模式和參數(shù)。利用模糊集合和模糊關(guān)系的魯棒性，將模糊信息集成到閉環(huán)控制的外環(huán)決策選取機構(gòu)來選擇控制動作。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能和并行處理信息的能力，進(jìn)行在線的模式識別，處理那些可能是殘缺不全的信息。電力電子學(xué)研究領(lǐng)域中的智能控制電力系統(tǒng)中發(fā)電機、變壓器、電動機等電機電器設(shè)備的設(shè)計、生產(chǎn)、運行、控制是一個復(fù)雜的過程，國內(nèi)外的電氣工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。遺傳算法是一種先進(jìn)的優(yōu)化算法，采用此方法來對電器設(shè)備的設(shè)計進(jìn)行優(yōu)化，可以降低成本，縮短計算時間，提高產(chǎn)品設(shè)計的效率和質(zhì)量。應(yīng)用于電氣設(shè)備故障診斷的智能控制技術(shù)有：模糊邏輯、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在電力電子學(xué)的眾多應(yīng)用領(lǐng)域中,智能控制在電流控制PWM皮術(shù)中的應(yīng)用是具有代表性的技術(shù)應(yīng)用方向之一，也是研究的新熱點之一。7結(jié)語智能控制理論經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)取得了可喜的成