智能控制理论复习资料.复习资料

智能控制理论复习资料

一．智能控制概述

1.什么是智能？什么是人工智能？

答：能有效地获取、传递、处理、再生和利用信息，从而在任意给定的环境

下能成功地达到预定目的的能力。

是研究、开发用于模拟、延伸、扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学技术。

2. 什么是控制？什么是自动控制？什么是智能控制？

答：按照主体的意愿，使事物向期望的目标发展。

在没有人直接参与的情况下，利用外加设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。

在没有人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。

3. 智能控制的二元结构和三元结构分别是什么？

答：二元结构：人工智能、自动控制

三元结构：人工智能、自动控制、运筹学

4.智能控制系统的主要功能特点是什么？

答：学习功能、适应功能、组织功能、优化功能

5.智能控制的研究对象具备什么特点？

答：①不确定性的模型。传统的控制是基于模型的控制，这

里的模型包括控

制对象和干扰模型。

②高度的非线性。传统控制理论中的线性系统理论比较成

熟。

③复杂的任务要求。传统的控制系统中，控制任务或者是

要求输出值为

定值，或者要求输出值跟随期望值的运动轨迹，因此控制任务的要求比较单一，而智能控制的任务要求往往比较复杂。

6.智能控制与自动控制的关系是什么？

答：①自动控制是智能控制的基础，智能控制是对自动控制的进步与延伸；

②自动控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用自

动控制的方法来解决“低级”的控制问题；

③智能控制具有模拟人进行诸如规划、学习和自适应的能

力，所以它就是让自动控制系统拥有学习的功能。

7.智能控制与传统控制相比有哪些优点？

答：传统控制难以解决的问题包括以下几点：

①实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和

不完全性等，

无法获得精确的数学模型；

②某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学

模型来描述，

即无法解决建模问题；

③针对实际系统往往要进行一些较苛刻的线性化假设，而这

些假设往往与

实际系统不符合；

④实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的

控制任务无能

为力。

智能控制将控制理论的方法与人工智能技术灵活地结合起来，其控制方法适

应对象的复杂性和不确定性，能够有效地解决上述问题，具有较大的优越性。

8.智能控制与传统控制的区别如何？

答：传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。主要特征是基于精确的系统

数学模型的控制，适用于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。

智能控制：是对传统控制理论的发展，能够解决传统控制方法难以解决的复杂系统的控制问题，如对象的不确定性、高度的非线性和复杂的任务要求；传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。9.智能控制未来的主要研究方向和应用领域有哪些？

答：智能控制是自动控制的最新发展阶段，主要用于解决传

统控制技术与方

法难以解决的复杂系统的控制问题，如对象的不确定性、高度的非线性和复杂的任务要求。智能控制作为一门新兴控制技术，目前还处于发展初期。基于遗传算法的智能控制、基于网理论的智能控制、遗传算法、神经网络和模糊控制相结合的综合优化控制等新的智能控制理论和方法在不断涌现和发展之中。可以预见，随着系统论、人工智能理论和计算机技术的发展，智能控制将会有更大的发展空间，并在实际中得到更加广泛的应用。

根据智能控制基本研究对象的开放性、复杂性、多层次和信息模式的多样性、模糊性、不确定性等特点，其未来的研究内容主要包括以下几个方面：

（1）智能控制基本机理的研究；

（2）智能控制基本理论和方法的研究；

（3）智能控制应用的研究。

伴随着智能控制系统具有学习、适应、组织三大功能特点，其发展趋势也将包括以下几方面：

（1）智能控制理论的进一步研究，尤其是智能控制系统稳定性分析的理论研究；

（2）结合神经生理学、心理学、认识科学、人工智能等学科的认识，深入研究人类解决问题时的经验、策略，建立更多的智能控制体系结构；

（3）研究适合现有计算机资源条件的智能控制方法；

（4）研究人机交互式的智能控制系统和学习系统，以不断提高智能控制系统的智能水平；

（5）研究适合智能控制系统的软、硬件进行处理机、信号处理器、智能传感器和智能开发工具软件，以解决智能控制在实际应用中存在的问题。

二．分层递阶智能控制

1. 递阶控制系统的组成与各个部分的功能是什么？

答：组成：组织级、协调级、执行级。

组织级（任务规划）：负责整个系统的推理、规划、决策、长期记忆、信息交流等，是智能最高的级别，主要进行的是基于知识的各种信息处理和决策。

协调级：是组织级和执行级的接口，主要负责将组织级的指令分配为执行级的各项子任务，同时反馈任务执行的信息。

执行级：一般由多个硬件控制器所组成，负责具体的过程控制。

2.基本原理：精度随智能降低而增大的原理。

3.分层递阶控制的基本原理是什么？

答：①对于给定的外部命令和任务，组织级设法找到能够完成该任务的子任

务组合；②将这些子任务要求送至协调级，通过协调处理，将具体的动作要求送至执行级完成所要求的任务；③对任务的执行结果进行性能评价，并将评价结果逐级向上反馈，同时对以前存储

的知识信息加以修改，从而起到学习的作用。

三．专家控制

1. 什么是专家系统和专家控制？二者有何区别？

答：专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，根据某个领域的专家提供的知识与经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程。

专家控制：将专家系统的设计规范和运行机制与传统的控制理论和技术相结合而成的实时控制系统设计和实现方法。

区别：①专家系统能完成专门领域的功能，辅助用户决策；而专家控制能进行独立的、实时的自动决策。专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。

②专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。

2. 专家系统的主要组成部分包括什么？请简单解释其各自的作用。

答：包括知识库、数据库、推理机、解释器、知识获取器。

知识库：用于存取和管理所获取的专家知识和经验，供推理机利用，具有知识存储、检索、编辑、增删、修改和扩充等功能。

数据库：用来存放系统推理过程中用到的控制信息、中间假设和中间结果。

推理机：主要功能是协调、控制系统，决定如何选用知识库中的知识，对用户提出的证据进行推理，求得问题的解答或证明

某个结论的正确性。

解释器：用于作为专家系统与用户之间的“人-机”接口，其功能是向用户解释系统的行为。

知识获取器：是指通过人工方法或机器学习的方法，将某个领域的事实性知识或领域专家所特有的经验性知识转化为计算机程序的过程。

4.专家系统有哪些特征？

答：①具有专家水平的知识：必须表现专家的技能和高度的技巧以及足够的鲁棒性；

②能进行有效的推理：能够运用专家的经验、知识进行搜索，推理；

③具有透明性：在推理时，不仅能得到答案，还能得到推理的依据；

④具有灵活性：知识的更新和扩充灵活方便；

⑤具有启发性：运用专家的经验知识对不确定的或不精确的问题进行启发式推理。

5.专家系统有哪几种知识表示方法？

答：产生式规则、框架、语义结构、过程。

6. 专家系统的推理机制有哪几种？

答：正向推理（数据驱动策略）、反向推理（目标驱动策略）、正反向混合推理。

7. 专家控制的基本原理是什么？

答：专家控制是试图在传统控制的基础上“加入”一个富有经验的工程师，实现控制的功能，它由知识库和推理机构成主体框架，通过对控制领域知识的获取与组织，按某种策略及时地选用恰当的规则进行推理输出，实现对实际对象的控制。

8.专家控制的组成与特点是什么？

答：专家控制是将专家系统的设计规范和运行机制与传统的控制理论和技术

相结合而成的实时控制系统设计和实现方法。由知识库、推理机和算法库构成主体框架。

主要特点有以下几点：

①灵活性：根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律；

②适应性：能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境变化；

③鲁棒性：通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠的工作。

9.专家控制的功能有哪些？

答：①能够满足任意动态过程的需要，尤其适用于带有时变、非线性和强干

扰的控制；

②控制过程可以利用对象的先验知识；

③通过修改、增加控制规则，可不断积累知识，改进控

制性能；

④可以定性的描述控制系统的性能，如“超调小”，“偏差增大”等；

⑤对控制性能可进行解释；

⑥可通过对控制闭环中的单元进行故障检测来获取经验规则。

10. 专家控制器的工作原理和各部分的组成作用是什么？

答：知识库：存放工业过程控制的领域知识，由经验数据库和学习与适应装置组成。经验数据库主要存储经验和事实，学习与适应装置是根据在线获取的信息，补充或修改知识库内容，改进系统性能，以便提高问题求解能力。

规则控制：对受控过程的各种控制模式和经验的归纳和总结。

推理机构：其复杂程度由规则条数决定，如果搜索空间很少，推理机构就十分简单，采用向前推理方法，逐次判别各种规则的条件，满足则执行，否则急需搜索。

特征识别与信息处理：其作用是实现对信息的提取与加工，为控制决策和学习适应提供依据，它主要包括抽取动态过程的特征信息，识别系统的特征状态，并对这些特征信息进行必要的加工。

数据库：是用于存放用户提供的初始事实、问题概述以及系统运行过程中得到的中间结果、最终结果、运行信息等的工

作存储器，数据库的内容是不断变化的。

四．模糊逻辑控制

1. 什么是模糊控制？它有什么特点（优点）？

答：模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础，从行为上模拟人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。

特点：①不需要被控对象的数学模型。是以人对被控对象的控制经验为依据而设计的控制器；

②是一种反映人类智慧的智能控制方法；

③易于被人们接受。模糊控制的核心是模糊规则，模糊规则是用语言来表示的；

④构造容易。控制规则易于软件实现；

⑤鲁棒性和适应性好。

2.模糊控制器是由哪几部分构成的？说明其各自的作用。

答：构成：模糊化接口、知识库（数据库和规则库）、推理机、解模糊接口。

模糊化接口：实际上是模糊控制器的输入接口，主要作用是将真实的确定量输入转化成一个模糊矢量。

数据库：存放的是所有输入、输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值，若论域为连续域，则为隶属度函数。在规则推理的模糊关系方程求解过程中，向推理机提供数据。

规则库：是基于专家知识或手动操作人员长期积累的经验，

是按人的直觉推理的一种语言表达形式。用来存放全部模糊控制规则，在推理时为推理机提供控制规则。

推理机：是模糊控制器中，根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程，并获得模糊输出量的功能部分。

解模糊接口：规则推理完成后，所得结果仍是一个模糊矢量，必须作一次转换，求得清晰的控制量输出。

3.模糊控制器的基本工作原理是什么？

答：①将测量得到的被控对象的实时信号经过模糊化接口，转换为用人类

自然语言描述的模糊量；

②根据人类的语言控制规则，进行模糊推理，得到输出

控制量的模糊

矢量；

③将该模糊矢量经过清晰化接口转化为执行机构能够接受的精确量。

4.模糊控制器的设计步骤包括哪些？

答：①选择合适的模糊控制器类型；

②确定输入、输出变量的实际论域；

③确定输入、输出的模糊集个数及各模糊集的隶属度函

数；

④设计模糊控制规则表；

⑤选择模糊推理方法；

⑥选择解模糊方法：最大隶属度法、重心法、加权平均

法。

5．专家系统控制与模糊逻辑控制的异同有哪些？

答：相同点：①它们都是反映人类智慧的智能控制；

②都不需要被控对象的数学模型，适用于复

杂的非线性系统的控制；

③控制过程都是利用专家的经验来进行的；

④在控制过程中可以修改、增加控制规则，

不断积累知识，改进控制性能；

⑤特点都是鲁棒性和适应性好；

不同点：①专家控制是将专家系统的设计规范和运行

机制与传统的控制理论和技术相结合而成的实时控制

系统设计和实现方法；模糊控制是以模糊集理论、模

糊语言变量、模糊逻辑推理为基础，从行为上模拟人

的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法；

②专家控制在利用系统的先验知识进行推理

时不需要进行模糊化，推理完成后也无需清晰化；

③专家控制可对控制性能进行解释，模糊控

制没有该功能。

6. 模糊控制未来的主要研究方向和应用领域有哪些？

答：模糊控制已经有不少的研究成果，各类模糊控制器非常

多，如模糊、自适应模糊控制器、神经模糊控制器、专家模糊控制器等，也出现了各种软件工具和集成电路芯片但，同时被广泛应用于生产实践，如在工业控制、家电领域、航空航天控制、水电控制、机器人控制等方面取得了突破性进展。但模糊控制的发展历史还不长，理论上的系统性和完善性、技术上的成熟性和规范性都还远远不够，总的来说还有以下几个方面的问题亟待解决：

①建立一套系统的模糊控制理论，以解决模糊控制的机理、稳定性分析、系统化设计方法、专家模糊控制系统、神经模糊控制系统和多变量模糊控制系统的分析与设计等一系列问题；

②模糊控制在非线性复杂系统应用中的模糊建模、模糊规则的建立和推理算法的深入研究；

③模糊集成控制系统的设计方法研究；

④自学习模糊控制策略的实现；

⑤模糊控制系统的稳定性分析。

五．神经网络控制

1. 什么是人工神经网络控制？它的主要特点是什么？

答：它是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。它利用数学模型来模拟生物神经网络的某些结构和功能。

特点：①自组织及自适应性；②大规模并行计算；③鲁棒性；

④自学习能力以及联想存储等特点；⑤分布式存储，

存储和计算相结合；⑥非线性处理，非线性映射；⑦

泛化功能

2.人工神经网络的功能和作用是什么？

答：功能：①预测；②优化计算；③系统辨识；④纠检错作用：①回归；②分类

3. 人工神经元模型中响应函数的作用是什么？

答：①控制输入对输出的激活作用；

②对输入和输出进行函数转换；

③将可能无限域的输入变换成指定的有限范围内输出。

4. 神经网络的优越性有哪几种表现？

答：①可处理那些难以用模型或规则描述的对象；

②采用并行分布式信息处理，具有很强的容错性；

③本质上是非线性系统，可以实现任意非线性映射；

④具有很强的信息综合能力，能够同时处理大量不同类型的输入，能够很好的解决输入信息之间的互补性和冗余性问题；

⑤硬件实现愈趋方便。

5.神经网络的基本学习算法和工作方式是什么？

答：基本学习算法：①权值确定；②学习规则；③误差校正

学习规

则；④相近学习规则。

工作方式：①学习期：神经元间的连接权值，可由学

习规则进行调整，

以使目标函数达到最小；

②工作期：连接权值不变，由网络的输入

得到相应的输出。

6.感知器的作用与局限是什么？

答：作用：用于模式分类，也可用在基于分类的学习和多模态机制中。

局限：仅对线性可分具有分类能力，由于感知器由线性阈值元件组成，无法求解线性不可分问题。

7.网络的特点是什么？

答：①信息流：从输入到输出；②误差：从输出到输入反向调整；

③变换函数：S型；④输出量：0-1之间；

⑤一个三层的网络可以逼近一个从输入到输出的任意非

线性函数；

⑥网络的学习算法属于全局逼近算法，因而具有较好

的泛化能力；

⑦可以用于模式识别与分类，数据压缩。

8.简述学习算法的主要思想。

答：①第一阶段（正向传播过程）：给出输入信息通过输入层经隐含层逐层

处理并计算每个单元的实际输出值；

②第二阶段（反向过程）：若在输出层未能得到期望输

出值，则逐层递

归的计算实际输出与期望输出的差值，以便根据此差值调节权值。

9.网络有什么优点和缺点？

答：优点：①只要有足够多的隐层和隐节点，网络可以逼近一个从输入

到输出的任意非线性函数；②网络的学习算法属于全局逼近的算法，因而具有较好的泛化能力。

缺点：①收敛速度慢，训练时间长；②局部极值问题；

③难以确定隐

层和隐节点的个数。

10.简述神经网络和神经网络的主要区别。

答：两者的学习过程类似，其主要区别在于各使用不同的作用函数。

神经网络中隐层使用的S函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而神经网络的作用函数是高斯函数，其值在输入空间中有限的范围内为非零值，因而是一种局部逼近的神经网络，采用神经网络可大大加快

学习的速度，适合于实时控制的要求。

11.何为有导师学习？何为无导师学习？

答：①有导师学习（监督学习）：网络根据实际输出与期望值比较，进行权

系数的调整。将期望输出称为导师信号，是评价学习的标准。

②无导师学习（无监督学习）：无导师信号提供给网络，

网络能根据其

特有的结构和学习规划，进行权系数的调整，此时网络学习评价标准隐含于其内部。

12.神经网络待解决的问题还有哪些方面？

答：①神经网络的稳定性和收敛性；

②神经网络的研究在逼近非线性函数时只解决了存在性

问题；

③神经网络的学习速度一般比较慢，急需解决实时控制

需要；

④对控制器与辨识器，如何选择合适的神经网络模型及

确定模型的结构；

⑤神经网络控制系统，稳定性、收敛性的分析难度大。

13.模糊逻辑控制与人工神经网络控制的异同有哪些？

答：相同点：①都可以处理那些难以用模型描述的对象；

②它们所构成的系统都能很出色的模拟人脑

思维来完成信息处理；

③特点都是鲁棒性和适应性好。

不同点：①神经网络具有自学习能力，而模糊控制没有，所以模糊控制发展的趋势就是要让模糊控制器有学习能力；

②模糊系统比神经网络更易建立，因为它只需

要往模糊控制器的规则库中填入若干准则，而神经网络方法需要建立一个非线性动力学系统，需要足够多的训练样本以及通过反复学习对这些训练样本进行编码；

③神经网络的计算操作包含了两个矢量的相

乘、相加，而模糊系统的运算仅包括两个矢量的比较和相加；

④神经网络采用数字样本，而模糊逻辑系统

需用模糊集样本。

14.简述人工神经网络的发展现状及发展趋势。

答：随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神

经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。现有的人工神经网络模型已不下百种，最具代表性的有：多层前馈网络、反馈神经网络、随机神经网络和自组织神经网络。几种常用的神经网络控制系统有：监督控制、逆动态控制系统、内模控制系统、预测控制系统、模型参考自适应控制系统等。其发展趋势也将为研究新型的神经网络、神经网络的硬件实现以及神经网络在各个学科领域的应用研究等。

智能控制整理

第一章： 1、传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模 型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制。 2、智能控制的研究对象具备以下的一些特点：不确定性的模型、高度的 非线性、复杂的任务要求。 3、IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学) 4、AC：描述系统的动力学特征，是一种动态反馈。AI ：是一个用来模拟人 思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。OR：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。 5、智能控制：即设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理、决策等功能， 并能根据环境信息的变化作出适应性，从而实现由人来完成的任务。 6、智能控制的几个重要分支为模糊控制、神经网络控制和遗传算 法。 7、智能控制的特点：1，学习功能2，适应功能3，自组织功能4，优化功能 8、智能控制的研究工具：1，符号推理与数值计算的结合2，模糊集理论3，神 经网络理论4，遗传算法5，离散事件与连续时间系统的结合。 9、智能控制的应用领域，例如智能机器人控制、计算机集成制造系统、工 业过程控制、航空航天控制和交通运输系统等。 第二章： 10、专家系统：是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。 11、专家系统的构成：由知识库和推理机（知识库由数据库和规则库两部分构成） 12、专家系统的建立：1，知识库2，推理机3，知识的表示4，专家系统开发语言5，专家系统建立步骤。 13、专家控制：是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。

智能控制理论简述

智能控制理论简述 智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。智能控制是指驱动智能机器自主地实现其目标的过程,即无需人的直接干预就能独立地驱动智能机器实现其目标。其基础是人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科的交叉,也就是说它是一门边缘交叉学科。 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。 近20年来,智能控制理论(IntelligentControl Theory)与智能化系统发展十分迅速[1].智能控制理论被誉为最新一代的控制理论,代表性的理论有模糊控制(Fuzzy Control)、神经网络控制(Neural Networks Control)、基因控制即遗传算法(Genetic Aigorithms)、混沌控制[2](Chaotic Control)、小波理论[3](Wavelets Theo-ry)、分层递阶控制、拟人化智能控制、博奕论等.应用智能控制理论解决工程控制系统问题,这样一类系统称为智能化系统。它广泛应用于复杂的工业过程控制[4]、机器人与机械手控制[5]、航天航空控制、交通运输控制等.它尤其对于被控对象模型包含有不确定性、时变、非线性、时滞、耦合等难以控制的因素.采用其它控制理论难以设计出合适与符合要求的系统时,都有可能期望应用智能化理论获得满意的解决。 自从“智能控制”概念的提出到现在,自动控制和人士_智能专家、学者们提出了各种智能控制理论,下面对一些有影响的智能控制理论进行介绍。 （1）递阶智能(Hierarchical IntelligentControl) 阶智能控制是由G.N.Saridis提出的,它是最早的智能控制理论之一。它以早期的学习控制系统为基础,总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系后逐渐形成的。递阶智能控制遵循“精度随智能降低而提高”的原理分级分布。该控制系统由组织级、协调级、执行级组成。在递阶智能控制系统中,

智能控制理论

智能控制实验报告（2008~2009 学年春季学期） 课程名称：智能控制理论与应用 任课教师：杜尚丰 班级：自动061 学号：0608140612 姓名：孙倩

实验题目1: S ISO PID 神经网络控制 姓名: 孙倩 班级: 自动化061 学号: 0608140612 一、仿真模型描述 单变量P I D 神经网络的结构形式如下： 单变量神经网络的结构图 本实验用PID 神经网络实现单输入单输出解耦系统的模型仿真，用到的仿真模型为： y(k+1)=0.8sin(y(k))+1.2u(k), k<40 y(k+1)=0.8sin(0.4y(k))+1.2u(k), k>=40 系统输入： r(k)=1(k) 二、仿真参数说明 系统的输入向量是：r(k)=1； 输出向量是：y(k+1)； 系统的控制向量为：u(k)； 准则函数为： 2 1111()[()()] 2 E k r k y k = - 权系地训练（取η1=η2=0.8）方式： W(k+1)=W(k)- η +β[W(k)=W(k-1)] 可得： 2 w i (k+1)=2 w i (k)+ ηe(k+1)o i (k)+β[2 w i (k)-2 w i (k-1)] 1 w j (k+1)=1w j (k)+ ηe(k+1)f[x j (k)][2w j (k)]y(k)+ β[1w j (k)-1w j (k-1)]

三、仿真结果分析 以下四幅图分别是系统输入r ，系统输出y ，系统控制量u ，以及系统误差error. 00.2 0.40.60.8 0.511.5 2 时间(秒) 系统输入r 1 00.2 0.40.60.8 0.5 1 1.5 时间(秒) 系统输出y 1 00.2 0.40.60.8 0.20.40.6 0.8时间(秒) 系统控制量u 1 00.2 0.40.60.8 -0.5 0.5 1 时间(秒) 系统误差e r r o r 1 1、从图中我们可以看得到：当对象特性变化(k ≥40)时，由于PID 神经网络控制 器权系值地不断调整，使控制量u(k)变化，从而系统地输出经过很短的时间跟踪输入。 2、通过PID 控制算法，在系统控制量的作用下我们最终实现了跟踪控制，动态响应性能非常好，达到了输出量y 稳态误差为零的效果。 四、仿真程序： %PID 神经网络单输入单输出解耦模型仿真 %输入为1 %输入层单独成神经网，输出成一个神经网 clear all; close all; s=1; if s==1 %初始化 y1_1=0.0; u1_1=0.0;u1_2=0.0;

智能控制的主要应用领域

一）智能控制的主要应用领域？ 答：1在机器人系统中的应用2）在CIMS计算机/现代集成制造系统和CIPS计算机/现代集成作业系统中的应用3）在航天航空控制系统中的应用4）在社会经济管理系统中的应用5）在交通运输系统中的应用。 二）专家系统的组成、主要类型？ 答：专家系统主要有四部分组成1）知识库，包括事实、判断、规则、经验知识和数学模型2）推理机，首先把知识库中的专家知识及数据库中的有关事实，以一定的推理方式进行逻辑推理以给出结论3）解释机制是专家系统区别于传统计算机程的主要特征之一，它可以向用户回答如何导出推理的结论4）知识获取系统，主要完成机器学习。 类型：1）控制系统辅助设计2）过程监控、在先诊断、故障分析与预测维护；3）过程控制4）航天故障诊断与处理5）生产过程的决策与调度。 三）智能控制的产生和发展过程及其主要代表人物？ 答：1）启蒙期从20世纪60年代起，F.W.史密斯提出采用性能模式识别器;1965年,美国扎德模糊集合;1966年,J.M.门德尔人工智能控制; 2)形成期20世纪70年代傅京孙、曼德尼3）发展期20世纪80年代4）高潮期20世纪90年代 四)人工神经网络的特点? 答:1)可以充分逼近任意复杂的非线形关系2)所有定量或定性的信息都分布储存于网络内的各神经元的连接上,故有很强的鲁棒性和容错性3)采用并行分布处理方法,使得快速进行大量运算成为可能4)可自学习和自适应不确知或不确定的系统。 五）智能控制的应用对象？ 答：1）不确定的模型传统的控制是基于模型的控制，这里的模型包括控制对象和干扰模型。 2）高度的非线性传统控制理论中的线性系统理论比较成熟。 3）复杂的任务要求在传统的控制系统中，控制的任务或者是要求输出量为定值，或者是要求输出量跟随期望的运动轨迹，因此控制任务的要求比较单一。对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。 六）傅京孙关于智能控制的论文中列举的三种智能控制系统？ 答：1）人作为控制器的控制系统2）人机结合作为控制器的控制系统3）无人参与的智能控制系统。 七）模糊控制器的主要特点？ 答：1）设计简单。模糊控制器是一种基于规则的控制。 2）适用于数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象。 3）控制效果优于常规控制器。 4）具有一定的智能水平， 5）模糊控制系统的鲁棒性强。 八）隶属函数选择的基本准则？ 答：1）表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合。 2）变量所取隶属度函数通常是对称的、平衡的。 3）隶属度函数要符合人们的语义顺序，避免不恰当的重叠。 4）论域中每个点至少属于一个隶属度函数的区域，并应属于不超过两个隶属度函数的区域， 5）当两个隶属度函数重叠时，重叠部分对两个隶属度函数的最大隶属度不应有交叉，6）当两个隶属度函数重叠时，重叠部分的任何点的隶属度函数的和应该小于或等于1。九）隶属度函数确定的三种主要方法。

自动控制现代控制与智能控制的关系

自动控制、现代控制与智能控制的关系 一、基本区别 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。 自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。经典控制理论的研究对象是单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定常系统。经典控制理论的特点是以输入输出特性（主要是传递函数）为系统数学模型，采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频率域方法。建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。 在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。 智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。 二、华山论剑：自动控制的机遇与挑战 传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型的基础上，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型；(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合；(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题；(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。 为了讨论和研究自动控制面临的挑战，早在1986年9月，美国国家科学基金会(NSF)及电气与电子工程师学会(1EEE)的控制系统学会在加利福尼亚州桑克拉拉大学(University of Santa Clare)联合组织了一次名为“对控制的挑战”的专题报告会。有50多位知名的自动控制专家出席了这一会议。他们讨论和确认了每个挑战。根据与会自动控制专家的集体意见，他们发表了《对控制的挑战——集体的观点》，洋洋数万言，简直成为这一挑战的宣言书。 到底为什么自动控制会面临这一挑战，还面临哪些挑战，以及在哪些研究领域存在挑战呢? 在自动控制发展的现阶段，存在一些至关重要的挑战是基于下列原因的：(1)科学技术

智能控制技术试卷

一、选择题 1、蔡自兴教授提出智能控制系统的四元结构，认为智能控制是人工智能、控制理论、系统理论和运筹学四种学科的交叉。 2、专家是指在某一专业领域内其专业知识与解决问题的能力达到很高水平的学者。 3、专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次，即数据级、知识库级和控制级。 4、不确定性知识的表示有三种:概率、确定性因子和模糊集合。 5、Hebb学习规则是一种无教师的学习方法，它只根据神经元连接间的激活水平改变权值，因此这种方法又称为相关学习和并联学习。 6、交叉运算是两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的个体。 二、判断题 1、IEEE控制系统协会把智能控制归纳为：智能控制系统必须具有模拟人类学习和自适应的能力。（T ） 2、不精确推理得出的结论可能是不确定的，但会有一个确定性因子，当确定性因子超过某个域值时，结论便不成立。（ F ） 3、一般的专家系统由知识库、推理机、解释机制和知识获取系统等组成。（T ） 4、人机接口是专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面，由一组程序及相应的硬件组成，用于完成知识获取工作。（ F ） 5、Hopfield神经网络是反馈神经网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。（F ） 6、知识是将有关的信息进一步关联在一起，形成了更高层次含义的一种信息结构，信息与关联是构成知识的两个基本要素。（T ） 7、建造知识库涉及知识库建造的两项主要技术是知识获取和知识存放。（F ） 8、模糊控制系统往往把被控量的偏差（一维）、偏差变化（二维）以及偏差的变化率（三维）作为模糊控制器的输入。（T ） 9、RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程是类似的，两者的主要区别在于使用了相同的激励函数。（F ） 10、应用遗传算法求解问题时，在编码方案、适应度函数及遗传算子确定后，算法将利用进化过程中获得的信息自信组织搜索。（T ） 三、简答题 1.分别说明专家系统与专家控制系统？ 答：专家系统就是利用存储在计算机内的某一特定领域内人类专家的知识，来解决过去需要人类专家才能解决的现实问题的计算机系统。专家控制是将人工智能领域的专家系统理论和技术与控制理论方法和技术相结合，仿效专家智能，实现对较为复杂问题的控制。基于专家控制原理所设计的系统称为专家控制系统。 2.人工神经网络中两种典型的结构模型是什么？它们进行学习时具有哪些特点？ 答：两种典型的结构模型是前馈神经网络和反馈神经网络。前馈神经网络有感知器和BP网络等；主要采用 学习规则，这是有教师学习方法。反馈神经网络有Hopfield神经网络、Boltzmann机网络等；主要采用Hebb学习规则，概率式学习算法。 3.应用遗传算法计算时，设计编码的策略与编码评估准则（即编码原则）是什么？

智能控制技术现状与发展

摘要：在此我综述智能控制技术的现状及发展,首先简述智能控制的性能特点及主要方法;然后介绍智能控制在各行各业中的应用现状;接着论述智能控制的发展。智能控制技术的主要方法，介绍了智能控制在各行各业中的应用。随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 关键词：智能控制应用自动化 浅谈智能控制技术现状及发展 在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 一、智能控制的性能特点及主要方法 1.1根据智能控制的基本控制对象的开放性，复杂性，不确定性的特点，一个理想的智能控制系统具有如下性能： （1）系统对一个未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习，并利用 积累的经验进一步改善自身性能的能力，即在经历某种变化后，变化后的

智能控制技术及其发展趋势

智能控制技术及其发展趋势 智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、系统学、运筹学、信息论）结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。 一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统。智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境。 智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。

智能控制习题答案54733

第一章绪论 1. 什么是智能、智能系统、智能控制？ 答：“智能”在美国Heritage词典定义为“获取和应用知识的能力”。 “智能系统”指具有一定智能行为的系统，是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。 “智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素，使之具有某种智能性；也是基于认知工程系统和现代计算机的强大功能，对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。 2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么？ 答：智能控制系统的类型：集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统等。 各自的特点有： 集散控制系统：以微处理器为基础，对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。该系统将若干台微机分散应用于过程控制，全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控，实现最优化控制，整个装置继承了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点，克服了常规仪表功能单一，人机联系差以及单台微型计算机控制系统危险性高度集中的缺点，既实现了在管 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

理、操作和显示三方面集中，又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。 人工神经网络：它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 专家控制系统：是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。这种结构的特点是：1.上、下级是隶属关系，上级对下级有协调权，它的决策直接影响下级控制器的动作。2.信息在上下级间垂直方向传递，向下的信息有优先权。同级控制器并行工作，也可以有信息交换，但不是命令。3.上级控制决策的功能水平高于下级，解决的问题涉及面更广，影响更大，时间更长，作用更重要。级别越往上，其决策周期越长，更关心系统的长期目标。4.级别越往上，涉及的问题不确定性越多，越难作出确切的定量描述和决策。 学习控制系统：靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性，并相应 地改变自身特性以改善控制性能的系统。这种系统具有一定的识别、判断、记 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

智能控制理论及其应用论文

智能控制理论及其应用 [摘要] 本文回顾了智能控制理论的提出与发展过程，介绍了智能控制的特点，给出了智能控制理论的主要类型及其特点，列举了智能控制理论与技术的主要应用领域，最后总结了智能控制理论的发展趋势。 [关键词] 智能控制模糊控制神经网络专家控制[abstract] this paper reviewed the development of intelligence control, and introduced its main methods and characteristics, and particularized their mostly application fields, and pointed out the prospects of intelligent control development trend and put forward the study direction. [key words] intelligent control fuzzy control net neural expert control 0.引言 随着工业和自动化技术的发展，控制理论的应用日趋广泛，所涉及的控制对象日益复杂化，对控制性能的要求也越来越高，控制对象或过程的复杂性主要体现在系统缺乏精确的数学模型、具有高维的判定空间、多种时间尺度和多种性能判据等，要求控制理论能够处理复杂的控制问题和提供更为有效的控制策略。现代控制理论从理论上解决了系统的可观、可控、稳定性以及许多复杂系统的控制。但实际中的许多复杂系统具有非线性、时变性、不确定性、多层次、多因素等热点，难以建立精确的数学模型，因此需要引入新

智能控制理论与方法

智能控制理论与方法 智能控制是自动控制发展的高级阶段,是人工智能、控制论、系统论、信息论、仿生学、神经生理学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。它不仅包含了自动控制、人工智能、运筹学和信息论的内容，而且还从计算机科学、生物学、心理学等学科中汲取营养。什么又是智能控制理论呢？ 智能控制的概念和原理是针对被控对象及其环境、控制目标或任务的复杂性和不确定性而提出来的。对“智能控制”这一术语没有确切的定义，但是也有前辈做过归纳总结的，例如，IEEE控制系统协会归纳为：只能控制系统必须具有模拟人类学习（Learning）和自适应（Adaptation）的能力。智能控制系统是智能机自动完成其目标的控制过程，由智能机参与生产过程自动控制的系统称为智能控制系统。定性的说，智能控制系统应具有学习、记忆和大范围的自适应和自组织能力；能够及时地适应不断变化的环境；能有效的处理各种信息，以减小不确定性；能够以安全和可靠地方式进行规划、生产和执行控制动作而达到预定的目的和良好的性能指标。 智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和艺术学模型表示的混合控制过程。它适用于含有复杂性、不完全性、模糊性、不确定和不存在的已知算法的生产过程。它根据被控动态过程特征辨识，采用开闭环控制盒定性与定量控制相结合的多模态的控制方式。 智能控制器具有分层信息处理和决策机构。它实际上是对人神经

结构或专家决策机构的一种模仿。复杂的系统中，通常采用任务分块、控制分散方式。智能控制核心在高层控制，它对环境或过程进行组织、决策和规划，实现广义求解。要实现此任务需要采集符号信息处理、启发式程序设计、知识展示及自动推理和决策的相关技术。底层控制也属于智能控制系统不可缺少的一部分，一般采用常规控制。智能控制器也具有非线性。这是因为认得思维具有非线性，作为模仿人的思维进行决策的智能控制也具有非线性。由于智能控制器具有在线特征辨识、特征记忆和拟人特点，在整个控制过程中计算机在线获取信息和实时处理并给出控制决策，通过不断优化参数和寻找控制器的最佳结构方式，以获取整体最有控制性能。 模糊控制系统是智能控制的重要组成部分。模糊控制器是非线性控制器，许多传统的建模、分析和设计方法可以直接采用。任何的控制都有其数学理论和数学基础，模糊控制系统的数学基础是模糊集合、模糊规则和模糊推理。模糊集合就是指具有某个模糊概念所描述的属性的对象的全体，这一概念是美国加利福尼亚大学控制论专家L.A.扎德于 1965 年首先提出的。模糊集合这一概念的出现使得数学的思维和方法可以用于处理模糊性现象，从而构成了模糊集合论（中国通常称为模糊性数学)的基础。 模糊控制的核心就是利用模糊集合理论,把表达的人控制策略的自然语言转化为计算机能够承受的算法语言的控制算法,这种方法不仅能实现控制,而且能模拟人的思维方式,对一些无法构造的数学模 型的被控对象进行有效的控制。模糊控制与一般的自动控制的根本区

智能控制技术及其应用 毕业论文

摘要：本文主要介绍了智能控制技术从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论的发展过程和主要方法，并介绍了智能控制在工业发展、机械制造、电力电子学研究领域中的应用。 关键字：自动化智能控制应用 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 一、智能控制的发展过程 从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论，经历了很长时间。 四十年代到五十年代形成了经典控制理论。经典控制理论中基于传递函数建立起来的如频率特性、根轨迹等图解解析设计方法，对于单输入-单输出系统极为有效，至今仍在广泛地应用。但传递函数对处于系统内部的变量不便描述，对某些内部变量还不能描述，且忽略了初始条件的影响。鼓传递函数描述不能包含系统的所有信息。 现代控制理论主要研究具有高性能、高精度的多变量变参数系统的最优控制问题，它对多变量有很强的描述和综合能力，其局限在于必须预先知道被空对象或过程的数学模型。 智能控制是在经典和现代控制理论基础上进一步发展和提高的。智能控制的提出，一方面是实现大规模复杂系统控制的需要；另一方面是现代计算机技术、人工智能和微电子学等学科的高度发展，给智能控制提供了实现的基础。智能控制提供了一种新的控制方法，基本解决了非线性、大时滞、变结构、无精确数学模型对象的控制问题。 二、智能控制的主要方法 通俗地讲，智能控制就是利用有关知识（方法）来控制对象，按一定要求达到预定目的。智能控制为解决控制领域的难题，摆脱了经典和现代控制理论的困境，开辟了新的途径。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。 1、模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。

智能控制发展趋势及应用

智能控制的发展趋势和应用 学号0000000 姓名****** 老师钟春富

摘要：描述了智能控制产生的历史以及全世界对于智能控制有研究的多个国家在智能控制的研究方向以及研究水平，介绍了智能控制的发展趋势以及智能控制发展面临的问题，详述了智能控制的主要研究方向，说明了智能控制的应用方向以及具体应用，展望了智能控制的发展前景以及对于社会生产和日常生活的积极意义。 关键词：智能控制、模糊控制、神经网控制、专家控制、智能化。 一、智能控制的产生 人类的进化归根结底是智能的进化，而智能反过来又为人类的进步服务。我们学习与研究智能系统、智能机器人和智能控制等，其目的就在于创造和应用智能技术和智能系统，从而为人类进步服务。因此，可以说对智能控制的钟情、期待、开发和应用，是科技发展和人类进步的必然趋势。 在科学技术发展史上，控制科学同其他技术科学一样，它的产生与发展主要由人类的生产发展需求和人类当时的知识水平所决定和限制的。 20世纪以来，特别是第二次世界大战以来，控制科学与技术得到了迅速的发展，由研究单输入单输出被控对象的经典控制理论，发展成了研究多输入多输出被控对象的现代控制理论。1948年，美国著名的控制论创始人维纳(N．Wiener)在他的《控制论》中第一次把动物和机器相提并论，引起哲学界的轩然大波，有人骂控制论是“伪科学”。 直到1954年钱学森博士在《工程控制论》中系统地揭示了控制论这一新兴学科对电子通讯、航空航天和机械制造工业等领域的重要意义和深远影响后，反控制论的热潮才逐渐开始平息。20世纪60年代，由于空间技术，海洋技术和机器人技术发展的需要，控制领域面临着被控对象的复杂性和不确定性，以及人们对控制性能要求越来越高的挑战。被控对象的复杂性和不确定性表现为对象特性的高度非线性和不确定性，高噪声干扰，系统工作点动态突变性，以及分散的传感元件与执行元件，分层和分散的决策机构，复杂的信息模式和庞大的数据量。 面对复杂的对象，复杂的环境和复杂的任务，用传统控制(即经典控制和现代控制)

智能控制理论及应用复习

智能控制理论及应用复习 （紧扣课本） 第一章绪论 经典控制和现代控制理论的统称为传统控制， 智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的， 传统控制和智能控制的主要区别： ?传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低； 智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。 ?传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式； 智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。 传统控制和智能控制的统一： 智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。 智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一

个组成部分。 智能控制应用对象的特点 (1)不确定性的模型 模型未知或知之甚少； 模型的结构和参数可能在很大范围内变化。 (2)高度的非线性 (3)复杂的任务要求 例如，要求系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力；要求除了实现对各被控物理量定值调节外，还要实现整个系统的自动启停、故障的自动诊断以及紧急情况的自动处理等功能。 智能控制的基本特点 (1)分层递阶的组织结构 (2)多模态控制 (3)自学习能力 (4)自适应能力 (5)自组织能力 (6)优化能力 智能控制系统的主要类型 模糊控制

专家控制系统具有如下特点： ①它在一定程度上模拟人的思维活动规律，能进行自动推理，善于应付各种变化，具有透明性和灵活性。 ②它可以不断监督生产过程，实现特定性能指标下的优化控制，能处理大量低层信息，可进行操作指导。 ③相对传统控制，扩展了许多功能，如复杂系统的高质量控制，故障诊断和容错控制，参数和算法的自动修改，不同算法的组合等。 ④深层知识的引入，可以弥补专家经验的不足，可以自然地消除决策冲突。 分层递阶智能控制具有两个明显的特点： ①对控制来讲，自上而下控制精度愈来愈高； ②对识别来讲，自下而上信息回馈愈来愈粗略。 模糊控制器的一般结构

控制理论的三个发展阶段：经典控制理论、现代控制理论、智能控制理论

经典控制理论是以传递函数为基础的一种控制理论，控制系统的分析与设计是建立在某种近似的和(或)试探的基础上的、控制对象一般是单输入单输出、线性定常系统；对多输入多输出系统、时变系统、非线性系统等．则无能为力。经典抑制理论主要的分析方法有频率特性分析法、根轨迹分析法、描述函数法、相平面法、波波夫法等。控制策略仅局限于反馈控制、PID控制等。这种控制不能实现最优控制。 现代控制理论是建立在状态空间上的一种分析方法，它的数学模型主要是状态方程，控制系统的分析与设计是精确的。控制对象可以是单输入单输出控制系统．也可以是多输人多输出控制系统，可以是线件定常控制系统，也可以是非线性时变控制系统，可以是连续控制系统，也可以是离散和(或)数字控制系统。因此，现代控制理论的应用范围更加广泛。主要的控制策略有极点配置、状态反馈、输出反馈等。 由于现代控制理论的分析与设计方法的精确性，因此，现代控制可以得到最优控制。 但这些控制策略大多是建立在已知系统的基础之上的。严格来说．大部分的控制系统是一个完全未知或部分未知系统，这里包括系统本身参数未知、系统状态未知两个方面，同时被控制对象还受外界干扰、环境变化等的因素影响。您现在所阅读的文章来源于第一机电网 智能控制是一种能更好地模仿人类智能的、非传统的控制方法，它采用的理论方法则主要来自自动控制理论、人工智能和运筹学等学科分支。内容包括最优控制、自适应控制、鲁棒控制、神经网络控制、模糊控制、仿人控制等。其控制对象可以是已知系统也可以是未知系统，大多数的控制策略不仅能抑制外界干扰、环境变化、参数变化的影响，还能有效地消除模型化误差的影响。 1/ 1

智能控制理论及应用的发展现状

●专家论谈　 智能控制理论及应用的发展现状 杭州浙江大学工业控制技术研究所　(310027)　许晓鸣　孙优贤上海交通大学自动化系　(200030)　熊　刚 在控制工程实践中,人们常常涉及到传感器、执行器、通信系统、计算机以及控制策略和具体算法。它们构成的控制系统可以比拟成一个人,如图1。传感器用来采集反映被控对象特性的信息,它就象人的五官;执行器用来把控制决策命令施加于被控对象,它好比人的四肢;通信技术把传感器采集到的信息及时送到控制器,就象人们的神经系统;计算机是控制器的硬件环境,就象人的脑袋。这四部分在控制系统设计中占去人们大部分精力, 但是控制策略和具体算法就好象人的大脑一样,是控制系统的“指挥中心”。设计尽量“聪明”和适用的控制算法是控制理论发展的动力和内容。 图1　控制系统的构成框图 1　智能控制的兴起 111　自动控制的发展与挫折 本世纪40～50年代,以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来,并且成功地用在雷达及火力控制系统上,形成了今天所说的“古典控制理论”。60～70年代,数学家们在控制理论发展中占了主导地位,形成了以状态空间法为代表的“现代控制理论”。他们引入了能控、能观、满秩等概念,使得控制理论建立在严密精确的数学模型之上,从而造成了理论与实践之间的巨大分歧。70年代后,又出现了“大系统理论”。但是,由于这种理论解决实际问题的能力更弱,它很快被人们放到了一边。112　人工智能的发展 斯坦福大学人工智能研究中心的N ilsson 教授认为:“人工智能是关于知识的科学——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。M IT 的W in ston 教授指出:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才做的智能性工作”。 1956年以前是人工智能的萌芽期。英国数学家图灵(A 1M 1T u ring 1912 ～1954)为现代人工智能作了大量开拓性的贡献;1956年～1961年是人工智能的发展期,人们重点研究了诸如用机器解决数学定义,通用问题求解程序等。1961年以后人工智能进入了飞跃期,主要内容涉及知识工程、自然语言理解等。 人们研究人工智能方法也分为结构模拟派和功能模拟派,分别从脑的结构和脑的功能入手进行研究。113　智能控制的兴起 建立于严密的数学理论上的控制理论发展受到挫折,而模拟人类智能的人工智能却迅速发展起来。 控制理论从人工智能中吸取营养求发展成为必然。 工业系统往往呈现高维、非线性、分布参数、时变、不确定性等复杂特征。特别是非线性对控制结果的影响复杂,控制工程人员很难深入理解,更谈不上设计出合适的控制算法。不确定性是最难以解决的问题,也是导致大系统理论失败的根本原因。但是,对这些问题用工程控制专家经验来解决则往往是成功的。人是最聪明的控制器,模仿人是一种途径。 萨里迪斯(Saridis )于1977年提出了智能控制的三元结构定义,即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交点。在智能控制发展初期,美国普渡大学的傅京孙(K 1S 1Fu )教授首先提出了学习控制的概念,引入了人工智能的直觉推理。后来在人工智能的概念模拟基础上,发展了许多智能控制方法,如自整定、参数调整P I D 等。再后来则以发展实用的智能控制算法为主,尤以专家系统和神经元网络最为突出。 2　智能控制的发展框架 图2　智能控制的发展框架 现在有关智能控制方面的论文很多,我们可以把

智能控制理论复习资料.复习资料

智能控制理论复习资料 一．智能控制概述 1.什么是智能？什么是人工智能？ 答：能有效地获取、传递、处理、再生和利用信息，从而在任意给定的环境 下能成功地达到预定目的的能力。 是研究、开发用于模拟、延伸、扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学技术。 2. 什么是控制？什么是自动控制？什么是智能控制？ 答：按照主体的意愿，使事物向期望的目标发展。 在没有人直接参与的情况下，利用外加设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。 在没有人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。 3. 智能控制的二元结构和三元结构分别是什么？ 答：二元结构：人工智能、自动控制 三元结构：人工智能、自动控制、运筹学 4.智能控制系统的主要功能特点是什么？ 答：学习功能、适应功能、组织功能、优化功能 5.智能控制的研究对象具备什么特点？ 答：①不确定性的模型。传统的控制是基于模型的控制，这

里的模型包括控 制对象和干扰模型。 ②高度的非线性。传统控制理论中的线性系统理论比较成 熟。 ③复杂的任务要求。传统的控制系统中，控制任务或者是 要求输出值为 定值，或者要求输出值跟随期望值的运动轨迹，因此控制任务的要求比较单一，而智能控制的任务要求往往比较复杂。 6.智能控制与自动控制的关系是什么？ 答：①自动控制是智能控制的基础，智能控制是对自动控制的进步与延伸； ②自动控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用自 动控制的方法来解决“低级”的控制问题； ③智能控制具有模拟人进行诸如规划、学习和自适应的能 力，所以它就是让自动控制系统拥有学习的功能。 7.智能控制与传统控制相比有哪些优点？ 答：传统控制难以解决的问题包括以下几点： ①实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和 不完全性等， 无法获得精确的数学模型； ②某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学 模型来描述，

《智能控制》课程教学大纲

智能控制》课程教学大纲 课程代码：0806715003 课程名称：智能控制 英文名称：Intelligent Control 总学时：24 讲课学时：24 学分：1.5 适用专业：车辆工程专业 先修课程：自动控制原理 一、课程性质、目的和任务 智能控制是近20 年来发展起来的一门新兴交叉前沿学科，具有非常广泛的应用领域。该课程是自动化及相关专业方向的一门专业选修课，其目的是使学生了解模糊理论与控制、神经网络及控制、学习控制、仿人智能控制等各种智能控制技术的基本原理与思想，拓宽学生的知识面，为今后进一步深入学习和应用智能控制技术打下必要的基础。 二、教学基本要求本课程主要介绍模糊理论与控制、神经网络理论及控制、学习控制、仿人智能控制等各种智能控制技术的基本原理，以模糊控制、神经网络控制为重点。学完本课程应达到以下基本要求： (1)了解以隶属度函数、模糊集合、模糊关系、模糊推理为基础的模糊数学理论。 (2)掌握典型模糊控制系统的结构、特点与工作原理，掌握模糊控制系统中模糊化、清晰化的方法、模糊规则的建立及模糊控制器的常规设计方法。 (3)掌握神经网络的基本概念与特点，理解人工神经元模型的意义，了解神经网络的主要学习方法。 (4)了解掌握前向网络的概念及BP 学习算法，了解神经网络在系统模型辩识与控制中的基本应用。 (5)了解学习控制的概念；以迭代学习控制或遗传学习控制为例，了解其基本思想与原理、特点。 (6)了解基于规则的仿人智能控制的基本思想、仿人智能特征变量，了解其典型控制系统的结构。 三、教学内容及要求 1．智能控制概述从经典控制理论与现代控制理论的发展及所遇到的问题，引出智能控制的提出与解决的问题，了解智能控制的基本概念，研究的对象，智能控制的几个主要分支及其特点。 2．模糊理论与控制了解模糊集的概念，普通集合与模糊集合的关系，掌握隶属度函数的意义与建立；熟悉模糊关系的基本概念与模糊关系的合成；了解模糊逻辑及基本逻辑运算，模糊语言，模糊推理的大前提、小前提与结论，掌握各种模糊逻辑推理的原理与过程；掌握模糊控制系统的 结构、特点与工作原理，掌握模糊控制系统中模糊化、清晰化的方法、模糊规则的建立与模 糊推理，了解基于规则模糊控制器的常规设计方法。 3?神经网络理论及控制 了解神经网络的基本概念与特点，理解人工神经元模型的意义，了解神经网络的主要学习方法；了解掌握多层前向网络的结构及BP学习算法；了解系统辩识的基础知识，了解 神经网络在系统模型辩识中的基本应用方法；了解神经网络在系统控制中的基本应用方法。 4.学习控制 了解学习控制的概念；可选择讲授迭代学习算法或遗传学习算法，了解其基本原理，简单介绍其学习律及应用等。