智能控制系统研究及算法选择

控制理论学科经历了从经典控制理论到现代控制理论,再到目前的智能控制理论的发展过程。其主要研究对象也从单输入单输出的常系数线性系统,发展为多输入多输出的复杂控制系统。对现代复杂系统的研究,涉及到非线性、鲁棒性、具有柔性结构的系统和离散事件动态系统等。计算机在处理逻辑运算、模糊信息、模式识别、知识与经验的积累等方面,完全可以取代人的操作,把这种计算机控制技术应用到复杂的生产过程中,使之达到或超过人的操作水平时,这种由计算机实现的控制系统称为智能控制系统。由模糊系统、人工神经网络或专家系统所构成的自动控制系统都可称为智能控制系统。模糊控制已广泛应用于家电行业,各种工业自动化、冶金和化工过程控制等领域〔“,。
2.1智能控制
2.1.1智能控制理论的发展
傅京孙教授**早提出了智能控制的思想,1965年,他通过研究机器人和人机控制器,首先提出在学习控制系统中应用人工智能的直觉推理方法,将智能控制概括为人工智能和自动控制的结合。1966年,J.M.Mendel教授提出“人工智能控制”的概念,并在空间飞行器的学习控制中进一步应用了人工智能技术。
直到1967年,“智能控制”一词由Lcondes和Mendel**正式使用,标志着智能控制思想已经萌芽。70年代是智能控制的形成期,S而dis_、Gfori“so和傅京孙_等人从控制理论的角度出发,总结了自适应控制、自组织和自学习控制与人工智能技术的关系,正式提出智能控制就是控制理论与人工智能技术的交叉。从1987年开始,智能控制作为一个新的学科分支被控制界公认,形成了智能控制的研究热潮,每年举行一次智能控制国际研讨会。80年代智能控制系统的应用与研究主要是面向工业过程控制,90年代后扩大到面向日用家电产品领域和军事、高技术等领域,如今“智能性”己经成为衡量产品和技术高低的标准['2]。
2.1.2智能控制系统及其特点
传统控制是经典控制和现代控制理论的统称,主要特征是基于被控对象精确模型的控制方式,只适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。而智能控制采用灵活机动的决策方式使控制逼近期望的目标,可以有效克服被控对象(过程)和环境所具有的不确定性和高度复杂性,智能控制系统是知识系统和数学模型相结合的广义模型,不再是单一的数学模型113],具有以下特点:
(l)在控制过程中知识起重要的协调作用,在信息处理方面智能控制系统既有数学运算又有知识和逻辑推理。
(2)从整体优化和系统的功能的角度来分析和综合系统以实现期望的目标是智能控制的基本目的。.
(3)控制过程是定量控制和定性决策相结合的多模态组合控制。
(4)高层控制能够对复杂系统的很多方面实现有效的全局控制,例如非线性、快时变、复杂多变量、环境扰动等因素,另外,既可以实现广义问题求解,也具有很强的容错能力。因此,高层控制是智能控制的核心。
(5)智能机模型的设计是分析和设计智能控制系统的关键,即把重点放在对符号和意境的识别、非数学模型的描述、知识库和推理机的设计和开发等方面上来。
2.1.3智能控制的分类
根据智能控制不同的理论基础和发展的不同阶段,智能控制可以分为以下四大类:
(l)模糊控制。
(2)分层递阶智能控制。
(3)基于专家系统的智能控制。
(4)神经网络控制。
 

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