自動(dòng)控制方法大綜述.ppt

1、控制算法,李凱 天津大學(xué)精密測(cè)試技術(shù)及儀器國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 天津微納制造技術(shù)工程中心,經(jīng)典控制,特點(diǎn) 單輸入、單輸出的線性定常 （參數(shù)不隨時(shí)間而變化）系統(tǒng) 特點(diǎn)簡(jiǎn)單實(shí)用，理論不完善 采用試探法設(shè)計(jì)系統(tǒng) 經(jīng)驗(yàn) 結(jié)果,分析,自動(dòng)控制理論的發(fā)展過(guò)程,系統(tǒng)分析：在系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、參數(shù)已知的情況下，計(jì)算出它的性能。 系統(tǒng)校正：在系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，引入某些參數(shù)可以根據(jù)需要而改變的輔助裝置，來(lái)改善系統(tǒng)的性能，這里所用的輔助裝置又叫校正裝置 （G1(S) 。,系統(tǒng)校正,系統(tǒng)校正的幾種常見(jiàn)方法,1、串聯(lián)校正,如果校正元件與系統(tǒng)的不可變部分串聯(lián)起來(lái)，如圖所示，則稱這種形式的校正為串聯(lián)校正。,圖中的G0（s）與Gc（s）

2、分別表示不可變部分及校正元件的傳遞函數(shù)。,2、反饋校正,如果從系統(tǒng)的某個(gè)元件的輸出取得反饋信號(hào)，構(gòu)成反饋回路，并在反饋回路內(nèi)設(shè)置傳遞函數(shù)為Gc(s)的校正元件，則稱這種校正形式為反饋校正，如下圖所示。,3、前饋控制 如果干擾可測(cè)，從干擾向輸入方向引入的以消除或減小干擾對(duì)系統(tǒng)影響的補(bǔ)償通道。,4、順饋控制 以消除或減小系統(tǒng)誤差為目的，從輸入方向引入 的補(bǔ)償通道。,5、校正類型比較： 串聯(lián)校正: 分析簡(jiǎn)單，應(yīng)用范圍廣，易于理解和接受. 反饋校正: 最常見(jiàn)的就是比例反饋和微分反饋，微分反饋又 叫速度反饋。 順饋校正： 以消除或減小系統(tǒng)誤差為目的。 前饋校正： 以消除或減小干擾對(duì)系統(tǒng)影響。,前饋與反饋

3、控制特點(diǎn)比較,反饋控制的特點(diǎn) ： 基于偏差來(lái)消除偏差； “不及時(shí)”的控制 ； 存在穩(wěn)定性問(wèn)題； 對(duì)各種擾動(dòng)均有校正作用； 控制規(guī)律通常是P、PI、PD或PID等典型規(guī)律,前饋控制的特點(diǎn) ： 基于擾動(dòng)來(lái)消除擾動(dòng)對(duì)被控量的影響； 動(dòng)作“及時(shí)” ； 只要系統(tǒng)中各環(huán)節(jié)是穩(wěn)定的，則控制系統(tǒng)必然穩(wěn)定； 具有指定性補(bǔ)償?shù)木窒扌裕?控制規(guī)律取決于被控對(duì)象的特性,前饋控制器設(shè)計(jì)原理,不變性原理是實(shí)現(xiàn)前饋控制的理論基礎(chǔ)。 “不變性”是指控制系統(tǒng)的被控量與擾動(dòng)量完全無(wú)關(guān)，或在一定準(zhǔn)確度下無(wú)關(guān) 前饋模型 過(guò)程擾動(dòng)通道與控制通道特性之比決定的，即：,前饋控制屬于開(kāi)環(huán)控制方式 ； 完全補(bǔ)償難以滿足，因?yàn)椋?要準(zhǔn)確掌握過(guò)程

4、擾動(dòng)通道特性Wf（s）及控制通道特性Wo（s）是不容易的； 即使前饋模型Wm（s）能準(zhǔn)確求出，有時(shí)工程上也難以實(shí)現(xiàn)； 對(duì)每一個(gè)擾動(dòng)至少使用一套測(cè)量變送儀表和一個(gè)前饋控制器，這將會(huì)使控制系統(tǒng)龐大而復(fù)雜。,前饋控制的局限性,PID控制器模型,比例系數(shù)Kp 的大小決定系統(tǒng)的快速性，越大，系統(tǒng)響應(yīng)速度越快，調(diào)節(jié)精度越高。 積分系數(shù)Ki 作用是消除系統(tǒng)的靜態(tài)誤差。Ki太大，系統(tǒng)振蕩次數(shù)增加，Ki太小系統(tǒng)調(diào)節(jié)精度降低。 微分系統(tǒng)Kd 改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。Kd過(guò)大，則超調(diào)量較大，調(diào)整時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。,幾種改良的PID控制器,1、積分分離PID控制算法 2、抗積分飽和PID控制算法 3、不完全微分PID控制算法 4

5、、微分先行PID控制算法 5、帶死區(qū)的PID控制算法,1 積分分離PID控制算法,在PID控制中，引入積分環(huán)節(jié)的目的主要是為了消除靜差，提高控制精度。但在過(guò)程的啟動(dòng)、結(jié)束或大幅度增減設(shè)定值時(shí)，短時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)輸出有很大的偏差，會(huì)造成PID中積分運(yùn)算的過(guò)度積累，使控制量超過(guò)執(zhí)行機(jī)構(gòu)可能允許的最大動(dòng)作范圍，引起系統(tǒng)較大的超調(diào)和振蕩，這在生產(chǎn)中是絕對(duì)不允許的。,積分分離控制基本思路和具體實(shí)現(xiàn)的步驟是： 1）根據(jù)實(shí)際情況，人為設(shè)定閾值0； 2）當(dāng)error(k)時(shí)，采用P或PD控制； 3）當(dāng)error(k)時(shí)，采用PI或PID控制，以保證系統(tǒng)的控制精度。,2 抗積分飽和PID控制算法,若系統(tǒng)存在一個(gè)方向的

6、偏差，PID的輸出由于積分作用的不斷累加導(dǎo)致u(k)達(dá)到極限位置。此后若PID控制器的計(jì)算輸出繼續(xù)增大，實(shí)際執(zhí)行裝置的控制輸出u(k)也不會(huì)再增大，即進(jìn)入了飽和區(qū)。當(dāng)出現(xiàn)反向偏差，u(k)逐漸從飽和區(qū)退出。進(jìn)入飽和區(qū)愈深則退飽和時(shí)間愈長(zhǎng)，此時(shí)，系統(tǒng)就像失去了控制。這種現(xiàn)象稱為積分飽和現(xiàn)象或積分失控現(xiàn)象。,（1）積分飽和現(xiàn)象,在計(jì)算u(k)時(shí)，首先判斷上一時(shí)刻的控制量u(k-1)是否己超出限制范圍。若超出，則只累加負(fù)偏差；若未超出，則按普通PID算法進(jìn)行調(diào)節(jié)。這種算法可以避免控制量長(zhǎng)時(shí)間停留在飽和區(qū)。,（2）抗積分飽和算法,在PID控制中微分信號(hào)的引入可改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，但也易引進(jìn)高頻干擾，在

7、誤差擾動(dòng)突變時(shí)尤其明顯。若在控制算法中加入低通濾波器，則可使系統(tǒng)性能得到改善。,3 不完全微分PID控制算法,不完全微分PID的結(jié)構(gòu)如圖。 上圖將低通濾波器直接加在微分環(huán)節(jié)上， 左圖是將低通濾波器加在整個(gè)PID控制器之后。,微分先行PID控制的特點(diǎn)是只對(duì)輸出量y(t)進(jìn)行微分，而對(duì)給定值r(t)不進(jìn)行微分。 這種輸出量先行微分控制適用于給定值r(t)頻繁升降的場(chǎng)合，可以避免給定值升降時(shí)引起系統(tǒng)振蕩，從而明顯地改善了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。結(jié)構(gòu)如下圖所示。,4 微分先行PID控制算法,5 帶死區(qū)的PID控制算法及仿真,在計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)中，某些系統(tǒng)為了避免控制作用過(guò)于頻繁，消除由于頻繁動(dòng)作所引起的振蕩，可

8、采用帶死區(qū)的PID控制算法，控制算式為： 式中，e(k)為位置跟蹤偏差，e0是一個(gè)可調(diào)參數(shù)，其具體數(shù)值可根據(jù)實(shí)際控制對(duì)象由實(shí)驗(yàn)確定。若e0值太小，會(huì)使控制動(dòng)作過(guò)于頻繁，達(dá)不到穩(wěn)定被控對(duì)象的目的；若e0太大，則系統(tǒng)將產(chǎn)生較大的滯后。,現(xiàn)代控制,建模,建立,求解,轉(zhuǎn)換,可控性,可觀性,穩(wěn)定性,狀態(tài)反饋,狀態(tài)觀測(cè)器,最優(yōu)控制,現(xiàn)代控制理論具有以下特點(diǎn)：,.控制對(duì)象結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變 單輸入單輸出向多輸入多輸出, 非線性、非定常 2研究工具的轉(zhuǎn)變 （1）積分變換法向矩陣?yán)碚摗缀畏椒ㄞD(zhuǎn)變， 由頻率法轉(zhuǎn)向狀態(tài)空間的研究； （2）計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展，由手工計(jì)算轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)計(jì)算 3建模手段的轉(zhuǎn)變 由機(jī)理建模向統(tǒng)計(jì)建模轉(zhuǎn)變

9、,現(xiàn)代控制方法,魯棒控制 跟蹤控制 預(yù)見(jiàn)控制 重復(fù)控制 滑?？刂?魯棒控制,魯棒系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目標(biāo)就是要在模型不精確和存在其他變化因素的條件下，使控制系統(tǒng)仍能保持其穩(wěn)定性(魯棒穩(wěn)定性)和控制性能(魯棒性能)。 模型的不精確性、降階近似、非線性線性化帶來(lái)的誤 差、系統(tǒng)參數(shù)和特性隨時(shí)間的變化或漂移。,魯棒控制,魯棒控制（Robust Control）方面的研究始于20世紀(jì)50年代。上世紀(jì)60年代，狀態(tài)空間結(jié)構(gòu)理論的形成，與最優(yōu)控制、卡爾曼濾波以及分離性理論一起，使現(xiàn)代控制理論成了一個(gè)嚴(yán)密完整的體系。隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，從上世紀(jì)80年代以來(lái)，對(duì)控制系統(tǒng)的魯棒性研究引起了眾多學(xué)者的高度重視。在過(guò)去的2

10、0年中，魯棒控制一直是國(guó)際自控界的研究熱點(diǎn)。,主要的魯棒控制理論,Kharitonov區(qū)間理論 結(jié)構(gòu)奇異值理論(理論)等 H控制理論 魯棒控制理論最突出成就是H控制和方法。 魯棒控制理論主要研究分析和綜合這兩方面問(wèn)題 綜合方面要研究的是：采用什么控制結(jié)構(gòu)、用什么設(shè)計(jì)方法保證控制系統(tǒng)具有更強(qiáng)的魯棒性，包括如何應(yīng)對(duì)系統(tǒng)存在的不確定性和外加干擾的影響。它彌補(bǔ)了現(xiàn)代控制理論需要對(duì)象精確數(shù)學(xué)模型的缺陷，使得系統(tǒng)的分析和綜合方法更加有效、實(shí)用,魯棒控制理論的應(yīng)用,廣泛應(yīng)用于化工、機(jī)器人、航空、航天、交通等各個(gè)領(lǐng)域 魯棒控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要由高級(jí)專家完成，故其缺點(diǎn)在于一旦設(shè)計(jì)好這個(gè)控制器，它的參數(shù)可能就不易于改

11、變,跟蹤控制,可分為路徑跟蹤和軌跡跟蹤 路徑跟蹤：一種不考慮時(shí)間的幾何位置跟蹤 軌跡跟蹤：希望系統(tǒng)在指定時(shí)間到達(dá)指定位置。 目的：使系統(tǒng)的輸出盡可能的逼近目標(biāo)軌跡。 軌跡控制的應(yīng)用，特別是機(jī)床行業(yè)及機(jī)械手的控制 對(duì)軌跡跟蹤控制的研究主要從提高跟蹤精度，抑制干擾誤差等方面著手的。 提高軌跡系統(tǒng)的跟蹤精度可以采用最優(yōu)預(yù)見(jiàn)控制技術(shù) 或是與魯棒控制結(jié)合。,預(yù)見(jiàn)控制,對(duì)目標(biāo)值的過(guò)去、現(xiàn)在、未來(lái)和干擾信號(hào)的未來(lái)情況完全知道的情況下，使目標(biāo)值與被控制量間的偏差達(dá)到最小。 由于控制對(duì)象一般都包含動(dòng)態(tài)項(xiàng)，所以當(dāng)前時(shí)刻施加上的控制輸入并不能立即在被控制量(輸出)上表現(xiàn)出來(lái)，而是有一些延遲。 出發(fā)點(diǎn)：了解目標(biāo)值信號(hào)

12、及干擾信號(hào)如何變化。,預(yù)見(jiàn)控制原理,控制受控對(duì)象的輸出,使圖中斜線形成的面積最小化,預(yù)測(cè)控制,模型預(yù)測(cè)控制算法是一種基于預(yù)測(cè)模型的控制算法。 系統(tǒng)在預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上根據(jù)對(duì)象的歷史信息和未來(lái)輸入預(yù)測(cè)其未來(lái)輸出，并根據(jù)被控變量與給定值之間的誤差確定當(dāng)前時(shí)刻的控制作用，使之適應(yīng)動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)的存儲(chǔ)性和因果性特點(diǎn)。 線性與非線性系統(tǒng)都可作為預(yù)測(cè)模型 特點(diǎn)： 對(duì)模型要求低、綜合控制質(zhì)量好、在線計(jì)算方便 三個(gè)基本特征：即模型預(yù)測(cè)，滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正,應(yīng)用,直接在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)產(chǎn)生的一種基于模型的計(jì)算機(jī)優(yōu)化控制算法。 過(guò)程控制應(yīng)用最成功，也最具有前途的先進(jìn)控制策略。 從工業(yè)應(yīng)用： 1）取代PID控制器解決一些局部控

13、制問(wèn)題； 2）處理復(fù)雜的多變量控制問(wèn)題時(shí)更具優(yōu)勢(shì)。 各種新的控制算法和策略 魯棒預(yù)測(cè)控制、自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制、,滑模控制,本質(zhì)上是一類特殊的非線性控制，其非線性表現(xiàn)為控制作用的不連續(xù)性。與其他控制策略的不同之處：系統(tǒng)的“結(jié)構(gòu)”并不固定，而是在動(dòng)態(tài)過(guò)程中，根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)有目的地不斷變化。 滑?？刂苾?yōu)點(diǎn) 滑動(dòng)模態(tài)可以設(shè)計(jì)且與對(duì)象參數(shù)和擾動(dòng)無(wú)關(guān)， 具有快速響應(yīng)、對(duì)參數(shù)變化和擾動(dòng)不靈敏（ 魯棒性） 無(wú)須系統(tǒng)在線辨識(shí)、物理實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單 。,滑模控制缺點(diǎn) 當(dāng)狀態(tài)軌跡到達(dá)滑動(dòng)模態(tài)面后，難以嚴(yán)格沿著滑動(dòng)模態(tài)面向平衡點(diǎn)滑動(dòng)，而是在其兩側(cè)來(lái)回穿越地趨近平衡點(diǎn)，從而產(chǎn)生抖振滑?？刂茖?shí)際應(yīng)用中的主要障礙

14、。,滑模變結(jié)構(gòu)控制的應(yīng)用,電機(jī)、電力系統(tǒng)、機(jī)器人、航天器、伺服系統(tǒng),重復(fù)控制,重復(fù)控制是基于內(nèi)模原理的一種控制方法。 用于伺服系統(tǒng)軌跡的高精度控制 特點(diǎn)： 控制精度高，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單及控制性能的非參數(shù)依賴性 分類： 1）連續(xù)時(shí)延內(nèi)模重復(fù)控制，應(yīng)用于伺服系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2）離散時(shí)延內(nèi)模重復(fù)控制 3）有限維重復(fù)控制 4）非線性系統(tǒng)重復(fù)控制,重復(fù)控制,應(yīng)用 旋轉(zhuǎn)或具有周期性質(zhì)系統(tǒng)的高精度控制中 高精度軌跡伺服系統(tǒng)、如，計(jì)算機(jī)硬盤、機(jī)器人控制、氣象衛(wèi)星姿態(tài)控制、有源振動(dòng)補(bǔ)償、噪聲補(bǔ)償控制 不足： 學(xué)習(xí)能力：其學(xué)習(xí)能力的有限性，重復(fù)控制可能會(huì)放大非重復(fù)頻率處的干擾信號(hào) 優(yōu)化的設(shè)計(jì)方法：還缺少能系統(tǒng)、有效解決上述問(wèn)題

15、的魯棒重復(fù)控制器的設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法。 非線性重復(fù)控制。重復(fù)控制方法在非線性系統(tǒng)中的研究還十分有限。,內(nèi)?？刂?一種基于過(guò)程數(shù)學(xué)模型進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)的新型控制策略。,智能控制,自動(dòng)控制發(fā)展的高級(jí)階段 研究對(duì)復(fù)雜的不確定性被控對(duì)象（過(guò)程）采用人工智能的方法有效地克服系統(tǒng)的不確定性，使系統(tǒng)從無(wú)序狀態(tài)到有序狀態(tài)轉(zhuǎn)移的方法. 特點(diǎn)： 非線性控制、變結(jié)構(gòu)、總體自尋優(yōu)、滿足多樣性目標(biāo)的高性能要求 人工智能、自動(dòng)控制和運(yùn)籌學(xué)三個(gè)主要學(xué)科相結(jié)合的產(chǎn)物,最優(yōu)控制,在滿足一定約束條件下，尋求最優(yōu)控制策略，使得性能指標(biāo)取極大值或極小值。,尋找容許的控制作用（規(guī)律）,基本內(nèi)容和常用方法包括動(dòng)態(tài)規(guī)劃、最大值原理和變分法。 應(yīng)

16、用： 時(shí)間最短、能耗最小、線性二次型指標(biāo)最優(yōu)、跟蹤問(wèn)題、調(diào)節(jié)問(wèn)題和伺服機(jī)構(gòu)問(wèn)題 缺點(diǎn)： 理論上還有不完善的地方。 即優(yōu)化算法中的魯棒性問(wèn)題和最優(yōu)化算法的簡(jiǎn)化和實(shí)用性問(wèn)題,內(nèi)?？刂?內(nèi)?？刂频闹饕獌?yōu)點(diǎn)： (1)無(wú)需精確的對(duì)象模型; (2)在引入濾波器后，系統(tǒng)有可能獲得較好的 魯棒性; (3)控制器參數(shù)調(diào)節(jié)方便 應(yīng)用 在工業(yè)過(guò)程中，內(nèi)?？刂朴糜趶?qiáng)耦合多變量過(guò)程、強(qiáng)非線性過(guò)程和大時(shí)滯過(guò)程。,智能系統(tǒng)功能特征,學(xué)習(xí)能力；對(duì)未知環(huán)境信息識(shí)別記憶學(xué)習(xí)，改善性能 適應(yīng)性；適應(yīng)變化的能力 容錯(cuò)性；對(duì)故障診斷修復(fù)的能力 魯棒性；抗干擾能力 組織功能；復(fù)雜任務(wù)分散信息，主動(dòng)性靈活性 實(shí)時(shí)性；在線實(shí)時(shí)響應(yīng)能力 人機(jī)

17、協(xié)作；友好的人機(jī)界面,傳統(tǒng)控制理論的局限性,傳統(tǒng)的控制理論建立在精確的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上用微分或差分方程來(lái)描述。 不能反映人工智能過(guò)程：推理、分析、學(xué)習(xí)。 丟失許多有用的信息 不能適應(yīng)大的系統(tǒng)參數(shù)和結(jié)構(gòu)的變化 小的、變化較慢的參數(shù)不確定性和干擾 傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)輸入信息模式單一 如電量、機(jī)械量,智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系,傳統(tǒng)控制：經(jīng)典反饋控制和現(xiàn)代理論控制。它們的主要特征是基于精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的控制。適于解決線性、時(shí)不變等相對(duì)簡(jiǎn)單的控制問(wèn)題。 智能控制（以上問(wèn)題用智能的方法同樣可以解決。智能控制是對(duì)傳統(tǒng)控制理論的發(fā)展，傳統(tǒng)控制是智能控制的一個(gè)組成部分，在這個(gè)意義下，兩者可以統(tǒng)一在智能控制的框架下。

18、,智能控制的應(yīng)用,一般無(wú)法獲得精確的數(shù)學(xué)模型 應(yīng)用傳統(tǒng)控制理論進(jìn)行控制必須提出并遵循一些比較苛刻的線性化假設(shè)，而這些假設(shè)在應(yīng)用中往往與實(shí)際情況不相吻合。 無(wú)法解決建模問(wèn)題。 為了提高控制性能，傳統(tǒng)控制系統(tǒng)可能變得很復(fù)雜,分類,分級(jí)遞階控制 專家控制 模糊控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 遺傳算法 學(xué)習(xí)控制 集成（或者復(fù)合）混合控制,分級(jí)遞階控制系統(tǒng),自適應(yīng)控制和自組織控制基礎(chǔ) 由三個(gè)控制級(jí)組成 組織級(jí)、協(xié)調(diào)級(jí)、執(zhí)行級(jí) 比如：機(jī)器人三級(jí)遞階智能控制系統(tǒng)。 高級(jí)輸入命令 1 (組織級(jí) ） 傳感器協(xié)調(diào)器 機(jī)械臂協(xié)調(diào)器 視覺(jué)協(xié)調(diào)器 2（協(xié)調(diào)級(jí)） 上臂控制 手臂控制 3 (執(zhí)行級(jí)）,專家控制,一般專家系統(tǒng)由知識(shí)庫(kù)、數(shù)

19、據(jù)庫(kù)、推理機(jī)、解釋器及知識(shí)獲取器五個(gè)部分組成。 特征： 具有專家水平的知識(shí)：必須表現(xiàn)專家的技能和高度的技巧以及足夠的魯棒性。 能進(jìn)行有效的推理：能夠運(yùn)用專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行搜索、推理 具有透明性：在推理時(shí)，不僅能夠得到答案，而且還能給出推理的依據(jù) 具有靈活性：知識(shí)的更新和擴(kuò)充靈活方便 復(fù)雜性：人類的知識(shí)可以定性或定量的表示，專家系統(tǒng)經(jīng)常表現(xiàn)為定性推理和定量計(jì)算的混合形式，比較復(fù)雜,專家控制應(yīng)用,診斷型專家系統(tǒng)：根據(jù)癥狀，得到故障的原因及排除故障的方案。如各種故障診斷系統(tǒng)及醫(yī)療診斷系統(tǒng) 解釋型專家系統(tǒng)：根據(jù)表征現(xiàn)象和信息解釋其深層含義。如：衛(wèi)星圖像分析 預(yù)測(cè)型專家系統(tǒng)：根據(jù)以往數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)情況。

20、如：天氣預(yù)報(bào) 設(shè)計(jì)型專家系統(tǒng)：根據(jù)設(shè)計(jì)要求和指標(biāo)進(jìn)行產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，如：電路板線路設(shè)計(jì) 決策型專家系統(tǒng)：對(duì)各種可能的決策方案進(jìn)行綜合評(píng)判。 規(guī)劃型專家系統(tǒng)：根據(jù)任務(wù)進(jìn)行行動(dòng)規(guī)劃。如：交通導(dǎo)航調(diào)度 控制專家系統(tǒng)：根據(jù)控制過(guò)程的狀態(tài)變化，依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)，合理地選擇控制動(dòng)作，達(dá)到優(yōu)化的目的,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的應(yīng)用,處理組合優(yōu)化問(wèn)題：成功解決了旅行商問(wèn)題，另外還有最大匹配 問(wèn)題，裝箱問(wèn)題和作業(yè)調(diào)度問(wèn)題。模式識(shí)別：手寫字符，指紋和聲音識(shí)別，還可用于目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別，目標(biāo)跟蹤，機(jī)器人傳感器圖像識(shí)別及地震信號(hào)的鑒別。圖像處理：對(duì)圖像進(jìn)行邊緣監(jiān)測(cè)，圖像分割，圖像壓縮和圖像恢復(fù)。機(jī)器人控制：對(duì)機(jī)器人軌道控制，操作機(jī)器人眼手

21、系統(tǒng)，用于機(jī)械手的故障診斷及排除，智能自適應(yīng)移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航，視覺(jué)系統(tǒng)。醫(yī)療：移植次數(shù)優(yōu)化，醫(yī)院費(fèi)用節(jié)流，醫(yī)院質(zhì)量改進(jìn)等方面均有應(yīng)用,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 主要特征： 學(xué)習(xí)能力、聯(lián)想存儲(chǔ)能力、高速尋找優(yōu)化解的能力,模糊控制,模糊控制，就是對(duì)難以用已有規(guī)律描述的復(fù)雜系統(tǒng)，采用自然語(yǔ)言（如大、中、小）加以敘述，借助定性的、不精確的及模糊的條件語(yǔ)句來(lái)表達(dá)， 模糊控制是一種基于語(yǔ)言的一種智能控制,模糊控制,不必對(duì)被控對(duì)象建模（用方程表達(dá)輸入輸出關(guān)系） 利用領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)模糊控制器，相當(dāng)于利用專 經(jīng)驗(yàn)加工偏差從而得到控制作用U，使得被控對(duì)象 輸出符合要求。,模糊控制的特點(diǎn),適用于不易獲得精確數(shù)學(xué)模型的被控對(duì)象 一種語(yǔ)言變量控制器 從屬于智能控制的范疇。該系統(tǒng)尤其適于非線性，時(shí)變，滯后系統(tǒng)的控制 抗干擾能力強(qiáng)，響應(yīng)速度快，并對(duì)系統(tǒng)參數(shù)的變化有較強(qiáng)的魯棒性。,自適應(yīng)控制,研究對(duì)象：具有不確定性的系統(tǒng),被控對(duì)象及其環(huán)境的數(shù)學(xué)模型不是完全確定的,生