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標簽 > 智能控制
智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式,是控制理論發(fā)展的高級階段,主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復雜系統(tǒng)的控制問題。
智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式,是控制理論發(fā)展的高級階段,主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復雜系統(tǒng)的控制問題。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數學模型、高度的非線性和復雜的任務要求。
智能控制的思想出現于20世紀60年代。當時,學習控制的研究十分活躍,并獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發(fā)出來,用于解決控制系統(tǒng)的隨機特性問題和模型未知問題;1965年美國普渡大學傅京孫(K.S.Fu)教授首先把AI的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制系統(tǒng);1966年美國門德爾(J.M.Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統(tǒng)的設計。
智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式,是控制理論發(fā)展的高級階段,主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復雜系統(tǒng)的控制問題。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數學模型、高度的非線性和復雜的任務要求。
智能控制的思想出現于20世紀60年代。當時,學習控制的研究十分活躍,并獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發(fā)出來,用于解決控制系統(tǒng)的隨機特性問題和模型未知問題;1965年美國普渡大學傅京孫(K.S.Fu)教授首先把AI的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制系統(tǒng);1966年美國門德爾(J.M.Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統(tǒng)的設計。
智能控制以控制理論、計算機科學、人工智能、運籌學等學科為基礎,擴展了相關的理論和技術,其中應用較多的有模糊邏輯、神經網絡、專家系統(tǒng)、遺傳算法等理論,以及自適應控制、自組織控制和自學習控制等技術。
專家系統(tǒng)是利用專家知識對專門的或困難的問題進行描述的控制系統(tǒng)。盡管專家系統(tǒng)在解決復雜的高級推理中獲得了較為成功的應用,但是專家系統(tǒng)的實際應用相對還是比較少的。
模糊邏輯用模糊語言描述系統(tǒng),既可以描述應用系統(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雜的對象控制。
遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機優(yōu)化工具,具有并行計算、快速尋找全局最優(yōu)解等特點,它可以和其他技術混合使用,用于智能控制的參數、結構或環(huán)境的最優(yōu)控制。
神經網絡是利用大量的神經元,按一定的拓撲結構進行學習和調整的自適應控制方法。它能表示出豐富的特性,具體包括并行計算、分布存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習。這些特性是人們長期追求和期望的系統(tǒng)特性。神經網絡在智能控制的參數、結構或環(huán)境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力。
智能控制的相關技術與控制方式結合、或綜合交叉結合,構成風格和功能各異的智能控制系統(tǒng)和智能控制器,這也是智能控制技術方法的一個主要特點。
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