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智能控制技术简述自动化概述论文 班级:自动094 学号：0907240410 学院:自动化工程学院 姓名：秦雪娟智能控制技术简述摘要：智能控制必须具有模拟人类学习和自适应的能力。一般来说，一个智能控制系统要具有对环境的敏感，进行决策和控制的功能，根据其性能要求的不同，可以有各种人工智能的水平。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。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。Abstract: The intelligent control must have simulates the human study and the auto-adapted ability. Generally speaking, an intelligent control system must the environment the sensitivity, carries on policy-making and the control function, according to its performance requirements difference, may have each kind of artificial intelligence level.The intelligence controlcan independently drive intelligence machine under the condition of unmanned interruption realize control the automatic control technique of object.The main method includes misty control, according to knowledge of the expert control, nerve network control and integration intelligence control etc.关键词:智能控制，递阶智能控制，模糊控制，神经网络，专家系统中图分类号：TP18 文献识别码：A1.前言：随着社会的进步，信息技术的高速发展，人们的生活越来越趋于自动化，现代科技越来越趋于智能化，这对自动控制技术提出了新的挑战，并且促进了智能理论在各方面的应用。本文主要概述了智能控制技术，介绍了智能控制技术的产生，在各行各业的应用以及发展现状等。智能控制技术(ICT:Intelligent Control Technology)是控制理论发展的新阶段,主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。常用的智能技术包括模糊逻辑控制、神经网络控制、专家系统、学习控制、分层递阶控制、遗传算法等。以智能控制为核心的智能控制系统具备一定的智能行为,如:自学习、自适应、自组织等。2.智能控制的定义IEEE定义：智能控制必须具有模拟人类学习和自适应的能力。一般来说，一个智能控制系统要具有对环境的敏感，进行决策和控制的功能，根据其性能要求的不同，可以有各种人工智能的水平。2.1简单：具有感知环境，做出决策和控制能力。2.2较高：具有辨识对象和事件，在客观世界模型中获取和表达知识、进行思考和计划未来行动的能力。2.3高级：分析、组织数据并将数据变换为极其理解的结构化信息的能力；在复杂环境中选取优化行为，使系统能在不确定情况下继续工作的能力。3.智能控制技术的发展经历 智能控制技术主要经历了经典控制理论，现代控制理论，智能控制理论三个时期。（三种理论比较见表1）3.1经典控制理论经典控制理论主要研究系统运动的稳定性、时间域和频率域中系统的运动特性、控制系统的设计原理和校正方法。经典控制理论包括线性控制理论、采样控制理论、非线性控制理论三个部分。早期，这种控制理论常被称为自动调节原理，随着以状态空间法为基础和以最优控制理论为特征的现代控制理论的形成（在1960年前后），开始广为使用现在的名称。3.2 现代控制理论现代控制理论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。3.3 智能控制理论智能控制（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。名称特点经典控制理论 对由微分方程和差分方程描述的动力学系统进行控制 研究的是单变量常系数线性系统 只适用于单输入单输出控制系统（SISO）现代控制理论 控制对象变为多输入多输出系统 系统信息的获得由借助传感器变为借助状态模型 究方法转向矩阵理论，几何方法，由频率方法转向状态空间的研究 由机理建模向统计建模转变，开始采用参数估计和系统辨识理论 适用大型，复杂，高维，非线性和不确定性严重的对象智能控制理论 不依赖对象模型，适用于未知或不确定性严重的对象 具有人类智能的特征 能够表达定性的知识或具有自学能力表14智能控制的主要方法 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，以及常用的优化算法有：遗传算法，蚁群算法，免疫算法等。（几种控制技术的比较如表2）4.1基于信息论的分级递阶智能控制三级分级递阶智能控制系统是由G.N.Saridis于1977年提出的。该系统由组织级，协调级和执行级组成，遵循“精度递增伴随智能递减”的原则。4.1.1组织级其主导作用，涉及知识的表示与处理，主要应用人工智能；4.1.2 协调级在组织级和执行级间其连接作用，涉及决策方式及其表示，采用人工智能及运筹学实现控制；4.1.3 执行级是底层，具有很高的控制精度，采用常规自动控制；级组织级执行级精度智能图14.2以模糊系统理论为基础的模糊控制 人类最初对事物的认识来看，都是定性的、模糊的和非精确的，因而将模糊信息引入智能控制具有现实意义。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，以经验知识和专家经验作为控制规则，其基本思想是用极其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。（过程如图2）规则库清晰化模糊化模糊推理输出输入图24.3基于知识工程的专家控制系统专家控制可定义为：具有模糊专家智能的功能，采用专家系统技术与控制理论系统相结合的方法设计控制系统，实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成，通过知识的获取与组织，按某种策略时时选用恰当的规则惊醒推理，以实现对控制对象的控制，专家控制可以灵活的选取控制率，灵活性高；可通过调节控制器的参数，适应对象特性及环境的变化，适应性好；通过专家规则，系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠的工作。专家系统（EXPERT SYSTEM）是一个能在某个特定领域内，用人类专家的知识、经验和能力去解决该领域中复杂困能问题的计算机程序系统。它不同于通常的问题求解系统，其基本思想是使计算机的工作过程能尽量模拟领域专家解决实际问题的过程。专家系统通常由知识库、推理机、知识获取系统、解释机构和一些界面组成。（如图3）推理机知识库知识获取综合数据库用户解释接口问题描述解答解释专家 图34.4基于脑模型的神经网络控制神经网络模拟人脑神经元得活动，利用神经元之间的连结与权值的分布来表示特定的信息，通过不断修正连接的权值进行自我学习，以逼近理论为依据进行神经网络建模，并以直接自校正控制、间接自校正、神经网络预测控制等方式实现智能控制。人工神经网络已在语音识别、模式分类、自动控制等领域取得了比较成功的应用，在程设计中应用正在不断的研究发展，如基于人工神经网络的机械设计领域知识表达方法的研究，智能系统的知识自动获取、基因遗传算法的原理在机械工程中的应用等。目前，神经网络和专家系统有联合起来的趋势，神经网络也可设计成某种 专家系统，实现专家系统的功能。基于神经网络的专家系统在知识获取、并行推理、适应性学习、联想推理、容错能力方面明显优于传统的专家系统。人工神经网络具有下列特点：4.4.1它包含大量的人工神经元，提供了大量可供调节的变量；4.4.2信息是分布式储存的，从而提供了联想与全息记忆的能力；4.4.3具有高度的自适应能力，高度的容错能力，很强的计算能力以及自组织能力。4.5基于规则的仿人智能控制仿人智能控制的核心思想是在控制过程中，利用计算机模拟人的控制行为功能，最大限度的识别和利用控制系统动态过程提供的特征信息，进行启发和直觉推理，从而实现缺乏精度模型的对象进行的有效控制。其基本原理是模仿人的启发式直觉推理逻辑，通过特征辨识判断系统当前所处的特征状态，确定控制的策略，进行多模态控制。（如图4）图4名称基本原则组成分级递阶智能控制精度递增伴随智能递减组织级，协调级和执行级模糊控制用极其模拟人对系统的控制模糊集合，模糊语言变量，模糊推理为其理论基础，以经验知识和专家经验作为控制规则专家控制系统计算机的工作过程能尽量模拟领域专家解决实际问题的过程知识库和推理机构神经网络控制以逼近理论为依据进行神经网络建模，并以直接自校正控制、间接自校正、神经网络预测控制实现智能控制神经元之间的连结与权值仿人智能控制模仿人的启发式直觉推理逻辑，通过特征辨识判断系统当前所处的特征状态，确定控制的策略，进行多模态控制表25智能控制的应用及发展现状智能控制技术在现实生活中有着极其广泛的应用，已经成为人们生活中不可缺少的一部分，下面介绍了智能控制技术在各个方面的应用。5.1工业过程中的智能控制生产过程的智能控制主要包括两个方面 ：局部级和全局级。局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元惊醒控制器设计，例如智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，且可用于控制一些非线性的复杂对象。全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化，包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。5.2机械制造中的智能控制在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。智能控制随之被广泛的应用于机械制造行业，它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模，利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。可采用专家系统的Then-If”逆向推理作为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。利用模糊集合和模糊关系的鲁莽性，将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能残缺不全的信息。5.3电力电子学研究领域中的智能控制电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器神别的设计、生产、运行、控制时一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。遗传算法是一种先进的优化算法，采用此方法来对电器设备的设计进行优化，可以降低成本，缩短计算时间，提高产品设计的效率和质量。应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有：模糊逻辑、专家系统和神经网络。在电力电子学的众多用用领域中，智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术用用方向之一，也是研究的信新热点之一。6智能控制的发展趋势6.1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。6.2结合神经生理学、心理学、认识科学、人工智能等学科的知识，深入研究人类解决问题时的经验、策略，建立更多智能控制体系结构。6.3研究适合现有计算机资源条件的智能控制方法。6.4研究人及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的智能水平。6.5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。7结论智能控制是一门边缘交叉学科，是一门有着新兴的研究和应用领域，有着广阔的发展前途的学科。在各个领域有着广泛的应用，给信息技术的发展带来了巨大的跨越，给社会带来了便利，是迈向智能化的里程碑。但是还是有着许多不完善的地方，在实际生产中需要与经典控制理论和现代控制理论取长补短，共同发展。