智能控制概述

智能控制總結(jié)和感想一、智能控制的基本概念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。K.J.奧斯托羅姆則認(rèn)為，把人類具有的直覺(jué)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，使之在一定程度上實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化，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)。3?智能控制是一類無(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。4?智能控制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實(shí)工程控制與信息處理系統(tǒng)的一個(gè)新興分支學(xué)科。二、智能控制與常規(guī)控制的關(guān)系智能控制與傳統(tǒng)的或常規(guī)的控制有密切的關(guān)系，不是相互排斥的。常規(guī)控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用常規(guī)控制的方法來(lái)解決“低級(jí)”的控制問(wèn)題，力圖擴(kuò)充常規(guī)控制方法并建立一系列新的理論與方法來(lái)解決更具有挑戰(zhàn)性的復(fù)雜控制問(wèn)題。1?傳統(tǒng)的自動(dòng)控制是建立在確定的模型基礎(chǔ)上的，而智能控制的研究對(duì)象則存在模型嚴(yán)重的不確定性。2?傳統(tǒng)的自動(dòng)控制系統(tǒng)的輸入或輸出設(shè)備與人及外界環(huán)境的信息交換很不方便，而智能控制是多方位“立體”的控制系統(tǒng)。3?傳統(tǒng)的自動(dòng)控制系統(tǒng)對(duì)控制任務(wù)的要求要么使輸出量為定值（調(diào)節(jié)系統(tǒng)）,要么使輸出量跟隨期望的運(yùn)動(dòng)軌跡（跟隨系統(tǒng)），因此具有控制任務(wù)單一性的特點(diǎn)，而智能控制系統(tǒng)的控制任務(wù)可以比較復(fù)雜。4?傳統(tǒng)的控制理論對(duì)線性問(wèn)題有較成熟的理論，而對(duì)高度非線性的控制對(duì)象雖然有一些非線性方法可以利用，但不盡人意。而智能控制為解決這類復(fù)雜的非線性問(wèn)題找到了一個(gè)出路，成為解決這類問(wèn)題行之有效的途徑。與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)相比，智能控制系統(tǒng)具有足夠的關(guān)于人的控制策略、被控對(duì)象及環(huán)境的有關(guān)知識(shí)以及運(yùn)用這些知識(shí)的能力。與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)相比，智能控制系統(tǒng)能以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)表示的混合控制過(guò)程，采用開(kāi)閉環(huán)控制和定性及定量控制結(jié)合的多模態(tài)控制方式。與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)相比，智能控制系統(tǒng)具有變結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，能總體自尋優(yōu),具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)和自協(xié)調(diào)能力。與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)相比，智能控制系統(tǒng)有補(bǔ)償及自修復(fù)能力和判斷決策能力?？傊?，智能控制系統(tǒng)通過(guò)智能機(jī)自動(dòng)地完成其目標(biāo)的控制過(guò)程，其智能機(jī)可以在熟悉或不熟悉的環(huán)境中自動(dòng)地或人一機(jī)交互地完成擬人任務(wù)。三、智能控制的主要特點(diǎn)智能控制的核心在高層控制，即組織級(jí)；智能控制器具有非線性特性；智能控制具有變結(jié)構(gòu)特點(diǎn)；智能控制器具有總體自尋優(yōu)特性；5?智能控制系統(tǒng)應(yīng)能滿足多樣性目標(biāo)的高性能要求；智能控制是一門邊緣交叉學(xué)科；智能控制是一個(gè)新興的研究領(lǐng)域。四、智能控制研究對(duì)象研究對(duì)象的特點(diǎn)：1?不確定性的模型；高度的非線性特性；復(fù)雜的任務(wù)要求。研究對(duì)象類型：專家控制專家指的是那些對(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)部含有大量的某個(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，其相對(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。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。模糊控制所謂模糊控制，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)出控制器.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)某些對(duì)象進(jìn)行自動(dòng)控制的目的。模糊邏輯用模糊語(yǔ)言描述系統(tǒng)，既可以描述應(yīng)用系統(tǒng)的定量模型也可以描述其定性模型。模糊邏輯可適用于任意復(fù)雜的對(duì)象控制。但在實(shí)際應(yīng)用中模糊邏輯實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的應(yīng)用控制比較容易。簡(jiǎn)單控制是指單輸入單輸出系統(tǒng)（SISO）或多輸入單輸出系統(tǒng)（MISO）的控制。因?yàn)殡S著輸入輸出變量的增加，模糊邏輯的推理將變得非常復(fù)雜。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(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)具有某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)若想改變其輸出值，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，最終使其輸出達(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)是利用大量的神經(jīng)元按一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)調(diào)整方法。它能表示出豐富的特性：并行計(jì)算、分布存儲(chǔ)、可變結(jié)構(gòu)、高度容錯(cuò)、非線性運(yùn)算、自我組織、學(xué)習(xí)或自學(xué)習(xí)等。這些特性是人們長(zhǎng)期追求和期望的系統(tǒng)特性。它在智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)等控制方面具有獨(dú)特的能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以和模糊邏輯一樣適用于任意復(fù)雜對(duì)象的控制，但它與模糊邏輯不同的是擅長(zhǎng)單輸入多輸出系統(tǒng)和多輸入多輸出系統(tǒng)的多變量控制。在模糊邏輯表示的SIM0系統(tǒng)和MIM0系統(tǒng)中，其模糊推理、解模糊過(guò)程以及學(xué)習(xí)控制等功能常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn).模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和神經(jīng)模糊邏輯技術(shù)：模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為智能控制的主要技術(shù)已被廣泛應(yīng)用。兩者既有相同性又有不同性，其相同性為：兩者都可作為萬(wàn)能逼近器解決非線性問(wèn)題，并且兩者都可以應(yīng)用到控制器設(shè)計(jì)中。不同的是：模糊邏輯可以利用語(yǔ)言信息描述系統(tǒng)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則不行；模糊邏輯應(yīng)用到控制器設(shè)計(jì)中，其參數(shù)定義有明確的物理意義，因而可提出有效的初始參數(shù)選擇方法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)（如權(quán)值等）只能隨機(jī)選擇。但在學(xué)習(xí)方式下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)各種訓(xùn)練，其參數(shù)設(shè)置可以達(dá)到滿足控制所需的行為.模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是模仿人類大腦的運(yùn)行機(jī)制，可以認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)模仿人類大腦的硬件，模糊邏輯技術(shù)模仿人類大腦的軟件。根據(jù)模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各自特點(diǎn)，所結(jié)合的技術(shù)即為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和神經(jīng)模糊邏輯技術(shù).模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和它們混合技術(shù)適用于各種學(xué)習(xí)方式，智能控制的相關(guān)技術(shù)與控制方式結(jié)合或綜合交叉結(jié)合，構(gòu)成風(fēng)格和功能各異的智能控制系統(tǒng)和智能控制器是智能控制技術(shù)方法的一個(gè)主要特點(diǎn)。五、智能控制的發(fā)展趨勢(shì)智能控制是自動(dòng)控制理論發(fā)展的必然趨勢(shì)。而人工智能為智能控制的產(chǎn)生提咼了機(jī)遇。自動(dòng)控制理論是人類在征服自然，改造自然的斗爭(zhēng)中形成和發(fā)展的?控制理論從形成發(fā)展至今，已經(jīng)經(jīng)歷多年的歷程，分為三個(gè)階段?第一階段是以上世紀(jì)40年代興起的調(diào)節(jié)原理為標(biāo)志，稱為經(jīng)典控制理論階段；第二階段以60年代興起的狀態(tài)空間法為標(biāo)志，稱為現(xiàn)代控制理論階段；第三階段則是80年代興起的智能控制理論階段。近年來(lái)，智能控制技術(shù)在國(guó)內(nèi)外已有了較大的發(fā)展，己進(jìn)入工程化，實(shí)用化的階段?但作為一門新興的理論技術(shù)，它還處在一個(gè)發(fā)展時(shí)期。然而，隨著人工智能技術(shù)，計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，智能控制必將迎來(lái)它的發(fā)展新時(shí)期。六、課后感想智能控制雖然已有50多年的發(fā)展史，而其其實(shí)際應(yīng)用也越來(lái)越成熟、廣泛，但是相比較有經(jīng)典的控制理論與方法，智能控制的應(yīng)用還是有待進(jìn)一步發(fā)展的，但是把智能控制與傳統(tǒng)控制方案相結(jié)合，也是一種不錯(cuò)的應(yīng)用方向，而其目前這方面的研究已經(jīng)是比比皆是，比如用模糊控制與常規(guī)PID控制相結(jié)合，產(chǎn)生的模糊自適應(yīng)PID控制方案目前已經(jīng)有了相當(dāng)廣泛的研究與應(yīng)用！當(dāng)然對(duì)于智能控制的