自动化专业---智能控制技术综述

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1、智能控制技术综述院系：自动化工程学院姓名：**班级：**学号:智能控制技术综述【摘要】：本文综述了智能工程和控制技术的发展历程及基本问题。文中着重论述了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。【英文摘要】：Withthedevelopmentofinformationtechnology,manynewmethodsandtechnologyintoengineering,productphase,thiscontroltechnologyproposedGuangne

2、wchallenges,promotingintelligentcontroltheoryintheapplicationoftechnologytosolvedifficultusingtraditionalmethodscomplexsystemofcontrol【关键词】：自动化智能控制应用【正文】：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岀犷新的挑战，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。智能控制(intelligentcontrols)在无人T•预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标

3、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。一、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，以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。1、神经网络控制神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法.它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等.这些特性是人们长期追求和期望的

4、系统特性.它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力.神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对彖的控制，但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制.在模糊逻辑表示的S1M0系统和M1M0系统中，其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现•模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术已被广泛应用.两者既有相同性又有不同性.其相同性为：两者都可作为万能逼近器解决非线性问题，并且两者都可以应用到控制器设计中.不同的是：模糊逻辑可以利用语言信息描述系统，而神经网络则不行；

5、模糊逻辑应用到控制器设计中，其参数定义有明确的物理意义，因而可提出有效的初始参数选择方法；神经网络的初始参数(如权值等)只能随机选择.但在学习方式下，神经网络经过各种训练，其参数设置可以达到满足控制所需的行为.模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制，可以认为神经网络技术模仿人类大脑的硬件,模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件.根据模糊逻辑和神经网络的各自特点，所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术.模糊逻辑、神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合,构成风格和功能各异的猶能控制系统和智能控制器是狛能控制技术方法的一个主要

6、特点.2、专家控制专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术和结合,仿效专家的经验,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，通过对知识的获取与组织，按某种策略适吋选用恰当的规则进行推理，以实现对控制对彖的控制。专家控制可以灵活地选取控制率，灵活性高;可通过调整控制器的参数,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地工作，鲁棒性强。【1】3、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

7、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。4、学习控制(1)遗传算法学习控制智能控制是通过计算机实现对系统的控制，因此控制技术离不开优化技术。快速、高效、全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法,它模拟生物界/生存竞争，优胜劣汰，适者生存的机制，利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。遗传算法作为优化搜索算法，一方面希望在宽广的空间内进行搜索，从而提高求得最优