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1、智能控制技术第一章智能控制概述1.1智能控制的提出经典控制：1.PID控制2.控制理论（最优控制、自适应控制、预测控制）；3.模型控制4.最优控制，变结构控制（1）被控对象不确定性（2）现代控制理论采用的数学复杂（3）控制器不依赖于对象（4）要求有自适应、自组织、自学习（5）多学科交叉、融合（6）结合经典现代控制理论1.2智能控制系统（ICS）特点一、1C是一门正在发展中的控制技术二、1C应用超前理论三、学科交叉（人工智能、知识工程、认知科学、运筹学、模糊逻辑、神经网络、进化论、仿生学、混沌、分形、控制论、裨能信息处理技术）四、自学习、
2、自校正、自组织、自适应。1.3智能控制应用1、工业过程控制2、机械：智能机器人、数控机床3、家电4、航空航天5、CIMS（计算机集成制造系统）1.4智能控制的基本方法一、模糊控制（Fuzzycontrol）二、专家控制(Expertcontrol)三、神经网络控制(NeuralNetworkcontrol)四、综合集成智能控制•模糊控制1、基木Fuzzycontrol2、S适应Fuzzycontrol3、自组织Fuzzycontrol•专家控制1、基本专家控制(直接专家控制、间接专家控制)2、仿人智能控制3、递阶智能控制•神经网络控制1
3、、神经网络系统辨识2、神经网络控制3、常规控制方法+神经网络•综合集成智能控制1、进化计算控制2、遗传算法(GA)控制3、Fuzzy+GA+NN+control4、非线性混沌控制第二章模糊控制2-1模糊理论模糊性是指客观事物在性态及类属方面的不分明性，其根源是在类似事物间存在一系列过渡状态，彼此间无明显的分界线。例如：我们通常说“某某个子高”、“某某个子较高”，这里的“高”，“较高”是不明确的，在“高”与“较高”间不存在明确的分界线，因而它们都是模糊的，具有模糊性。为了刻画和处理这种不确定性，1965年扎德(Zadeh)从集合论的角度对
4、模糊性的表示和处理进行了大量的研究，提出了模糊集、隶属函数、模糊关系、模糊变换以及模糊推理等重要概念，开创了模糊数学这一新兴的数学分支。一、模糊集和隶属函数论域是指所研究事物的范围或所研究的全部对象，集合是在论域屮具有某种特定属性的对象的全体。元素是指集合中的每一个事物。定义：设给定论域U，人：u^[0,1]u(w)则称人为定义在U上的一个隶属函数，由⑻(《e(/)所构成的集合A称为U上的一个模糊集，/7“幻称为w对A的隶属度。由此定义可以看出，隶属函数仏把U中的每•一个元素w都映射为
5、0,11上的一个值表示元素〃隶属于A的程度，值越大
6、表示隶属程度越高。例：设有论域^/=仏2、3,4,5}，分别用模糊集把模糊概念“大”与“小”表示出来。解：设A、B分别为表示“大”与“小”的模糊集。由于1和2是U中较小的数，因而它们对模糊概念“小”应有较大的隶属度；4和5是U中较大的数，因而它们对模糊概念“大”应有较大的隶属度。这样就可把“大”和“小”的模糊集写出来，设为：A={0f0,0.2,0.7，1}B={1,0.5,0.1，0,0}其中：//4(1)=0//,(2)=0/z/3)=0.2/Z/4)二0.7/Z/5)二1"“1)=1^(2)=0.5^(3)=0.1//“4)=0…
7、(5)=0二、模糊集的表示方法1、当论域是离散且为有限集{«,,心，…,时，通常有如下三种方式：(1)Zadeh表示法="4(以I)+Pa(“2)WlW2其中并不表示分数，而是表示论域中的元素…对模糊集A的隶属度。“+”也不表示求和，它只是一个分隔符。例：设论域m={1，2,3^，9，10}，讨论“几个”这一模糊概念，根据经验，模糊集“儿个”可表示为：4000.30.7110.70.30012345678910由上式可知，五个、六个的隶属程度为1,说明“几个”表示五个、六个的可能性最大；通常不采用“儿个”来表示一个、二个、或九个、十个，
8、因此它们的隶属度为0。(2)序偶表示法将论域中的元素W与其衆属度//“wj构成序偶來表示A,则A={(%，//(%))，(w2，/z(m2))，…(《、，//(“,,))}采用序偶表示法，上例中的A可写为:A={(3,0.3),(4,0.7),(5,1),(6,1),(7,0.7),(8,0.3)}(3)向量表示法)，"““2)，…為(〜))采用向量表示法，上例中的A可表示为：A=(0,0,0.3,0.7,1，1，0.7,0.3,0,0)2、当论域U是有限连续域时，则隶属度可用实函数表示。例如：以年龄为论域，取(7=[0，100]，给出
9、“年轻”这个模糊概念的隶属函数为：当0
