智能控制理论及应用复习new

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1、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：Ø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。Ø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

2、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

3、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神经网络控制专家控制系统分层递阶智能控制（该系统由组织级、协调级、执行级组成，按照自上而下精确程度渐增、智能程度渐减的原则进行功能分配。在这类多层智能控制系统中，智能主要体现在高层次上，其主要作用是模仿人的功能实现规划、决策、学习和任务协调等任务。执行级仍然采用现有数学解析控制算法，对数值进行操作和运算。）与常规控制方法相比，模糊控制有以下特点：①模糊控制完全是在操作人员控制经验基础上实现对系统的控制，无需建立数学模型，是解决不确定性系统的一种有效途

4、径。②模糊控制具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显，可用于非线性、时变、时滞系统的控制。③由离线计算得到控制查询表，提高了控制系统的实时性。④控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑，为智能控制应用打下了基础。人工神经网络具有几个突出的特点：①可以充分逼近任意复杂的非线性关系；②所有定量或定性的信息都分布贮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可学习和自适应不知道或不确定的系统。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

5、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神经网络控制的3种典型结构(a)PID控制(b)模型参考自适应控制(c)前馈反馈控制（a）直接专家控制系统框图(b)间接专家控制系统

6、框图分层递阶智能控制（图）第一章模糊控制1.确定隶属函数应遵循的一些基本原则:1)表示隶属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函数的区域，并应属于不超过两个隶属函数的区域。5)当两个隶属函数重叠时，重叠部分对两个隶属函数的最大隶属度不应有交叉。6)当两个隶属函数重叠时，重叠部分的任何点的隶属函数的和应该小于或等于1。2.同时满足自反性，对称性，传递性的模糊关系称为论域上的一个模糊等价关系3.模糊语言变量一个语言变量可定义为一个五元体式中N为语言变量的名

7、称；T(N)为语言变量语言值名称的集合；U为论域；G为语法规则；M为语义规则。4.模糊条件语句有三种基本句型，分别为•“若则”型若炉温偏低，则增加燃料量•“若则否则”型若炉温偏低，则增加燃料量，否则减少燃料量•“若且则”型若炉温偏低且温度变化的系数为负，则增加燃料量5.模糊控制器(FuzzyController)特点:Ø模糊控制是一种基于规则的控制。Ø由工业过程的定性认识出发，容易建立语言控制规则。Ø控制效果优于常规控制器.Ø具有一定的智能水平.Ø模糊控制系统的鲁棒性强。6.模糊控制器设计的主要步骤1、选定模糊控制器的输入输出变量,一般取