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(duì)智能控制的概念進(jìn)行了研究，同時(shí)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(shí)現(xiàn)中存在的一些問(wèn)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(lái)，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(yùn)籌學(xué)和控制論），在取得豐碩研究和應(yīng)用成果的同時(shí)，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(shí)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?，理論和技術(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(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過(guò)程.而智能機(jī)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(jī)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(jī)器模擬，并用于控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)中,以期在一定程度上實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化定義三：智能

3、控制是一類無(wú)需人的干預(yù)就能夠自主地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制，也是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的一個(gè)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(jí)體現(xiàn).定義四：智能控制實(shí)際只是研究與模擬人類智能活動(dòng)及其控制與信息傳遞過(guò)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(gè)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(jī)制往往結(jié)合在一起，用于一個(gè)實(shí)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(jí)遞階控制系統(tǒng)分級(jí)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(guó)普渡大學(xué)Saridis提由的智能控制理論.分級(jí)遞階智能控制(H

4、ierarchicalIntelligentControl)主要由三個(gè)控制級(jí)組成，按智能控制的高低分為組織級(jí)，協(xié)調(diào)級(jí)，執(zhí)行級(jí)，并且這三級(jí)遵循"伴隨智能遞降精度遞增"原則。組織級(jí)(organizationlevel):組織級(jí)通過(guò)人機(jī)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(jí)和執(zhí)行級(jí)的所有行為，其智能程度最高.協(xié)調(diào)級(jí)(Coordinationlevel):協(xié)調(diào)級(jí)可進(jìn)一步劃分為兩個(gè)分層：控制管理分層和控制監(jiān)督分層.執(zhí)行級(jí)(executivelevel):執(zhí)行級(jí)的控制過(guò)程通常是執(zhí)行一個(gè)確定的動(dòng)作.3)專家控制系統(tǒng)(ExpertSystem)專家指的是那些

5、對(duì)解決專門問(wèn)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(yàn)，以及他們處理問(wèn)題的詳細(xì)專業(yè)知識(shí).專家系統(tǒng)主要指的是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的莫個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)方法來(lái)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(hào)操作，不一確定性推理等特點(diǎn).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(shí)與經(jīng)驗(yàn)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(shí)對(duì)專門的或困難的問(wèn)題進(jìn)行描述.用專家系統(tǒng)所構(gòu)成的專家控制，無(wú)論是專家控制系統(tǒng)還是專家控制器，具相對(duì)工程費(fèi)用較高，而且還涉及自動(dòng)地獲取知識(shí)困難、無(wú)自學(xué)能力、知識(shí)面太窄等問(wèn)題

6、.盡管專家系統(tǒng)在解決復(fù)雜的高級(jí)推理中獲得較為成功的應(yīng)用，但是專家控制的實(shí)際應(yīng)用相對(duì)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(lái)自生物模型，它是機(jī)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(gè)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(guò)程是修改加權(quán)系數(shù)的過(guò)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(jiǎn)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(duì)難以精確描述的復(fù)雜的非線性對(duì)象進(jìn)行建模，或充當(dāng)控制器，或優(yōu)化計(jì)算，或進(jìn)行推理，或故障診斷等，遺跡同時(shí)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(duì)象的模糊模型的基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊控制器近似推理手段，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制的一種方法.模糊模型是用模糊語(yǔ)言和規(guī)則描述的

8、一個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性及性能指標(biāo).模糊控制的基本思想是用機(jī)器去模擬人對(duì)系統(tǒng)的控制.它是受這樣事實(shí)而啟發(fā)的：對(duì)于用傳統(tǒng)控制理論無(wú)法進(jìn)行分析和控制的復(fù)雜的和無(wú)法建立數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)，有經(jīng)驗(yàn)的操作者或?qū)＜覅s能取得比較好的控制效果，這是因?yàn)樗麄儞碛腥辗e月累的豐富經(jīng)驗(yàn)，因此人們希望把這種經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)下的行為過(guò)程總結(jié)成一些規(guī)則，并根據(jù)這些規(guī)則設(shè)計(jì)由控制器.然后運(yùn)用模糊理論，模糊語(yǔ)言變量和模糊邏輯推理的知識(shí)，把這些模糊的語(yǔ)言上升為數(shù)值運(yùn)算，從而能夠利用計(jì)算機(jī)來(lái)完成對(duì)這些規(guī)則的具體實(shí)現(xiàn)，達(dá)到以機(jī)器代替人對(duì)莫些對(duì)象進(jìn)行自動(dòng)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(xiàng)活動(dòng)也需要學(xué)習(xí).在人類的進(jìn)化過(guò)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(jī)制的一種嘗試.所謂學(xué)習(xí)是一種過(guò)程，它通過(guò)重復(fù)輸人信號(hào)，并從外部校正該系統(tǒng)，從而使系統(tǒng)對(duì)特定輸人具有特定響應(yīng).學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)是一個(gè)能在其運(yùn)行過(guò)程中逐步獲得受控過(guò)程及環(huán)境的非預(yù)知信息，積累控制經(jīng)驗(yàn)，并在一定的評(píng)價(jià)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(dòng)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(huì)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(dòng)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(lái)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(jí)的組織級(jí)和協(xié)調(diào)級(jí)。3）混雜模型分析法對(duì)于非常復(fù)雜的混雜控制器以及混雜控制過(guò)程要大力發(fā)展非線性分析技術(shù)。5智能控制的研究對(duì)象智能控制的研究對(duì)象具備以下的一些特點(diǎn)：1）不確定性的模型智能控制的研究對(duì)象通常存在嚴(yán)重的不確定性。這里所說(shuō)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(duì)于具有高度非線性的控制對(duì)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(wèn)題。3）復(fù)雜的任務(wù)要求對(duì)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(guò)程中的智能控制生產(chǎn)過(guò)程的智能控制主要包括兩個(gè)方面：局部級(jí)和全局級(jí)。局部級(jí)的智能控制是指將智能引入工藝過(guò)程中的莫一單元進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)，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(diǎn)是智能PID控制器，因?yàn)槠湓趨?shù)的整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對(duì)象。全局級(jí)的智能控制主要針對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化，包括整個(gè)操作工藝的控制、過(guò)程的故障診斷、規(guī)劃過(guò)程操作處理異常等。機(jī)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(lái)解決難以或無(wú)法預(yù)測(cè)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(jī)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(duì)制造過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)環(huán)境建模，利用傳感器融合技術(shù)來(lái)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(jī)構(gòu)，修改控制機(jī)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(jī)構(gòu)來(lái)選擇控制動(dòng)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(shí)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(jī)、變壓器、電動(dòng)機(jī)等電機(jī)電器設(shè)備的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)行、控制是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，國(guó)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(jì)、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(lái)對(duì)電器設(shè)備的設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化，可以降低成本，縮短計(jì)算時(shí)間，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)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(diǎn)之一。7結(jié)語(yǔ)智能控制理論經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)取得了可喜的成