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1、机电工程2000年第17卷第6期Mechanical&ElectricalEngineeringMagazineVol.17No.62000·1·专论与综述智能控制技术的研究现状和展望韦巍(浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027)摘要:对近20年的智能控制技术的现状作了分析,并详细论述了模糊控制、神经网络控制、学习控制三大智能控制技术的发展历史和研究热点。最后就智能控制技术的推广应用并结合自动化专业本科教学进行了讨论。关键词:模糊控制;神经网络控制;学习控制中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1001-4551(2000)06-0001-04TheStudyontheStruct
2、urefortheIntelligentControlTechniqueintheFieldsofMechanical-ElectricalEngineeringWEIWei(CollegeofElectricalEngineering,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027)Abstract:Thereviewsontheadvanceoftheintelligentcontroltechniquearegiven.Thenewprogressesandresearchhotpointsonthefuzzycontrol,neuralnetworkcontrol
3、andlearningcontrolhavebeenintroducedindetail.Finally,thegoingaboutitsfuturedevelopmentandundergraduateeducationprogramsonintelligentcontrolhavebeendiscussed.Keywords:fuzzycontrol;neuralcontrol;learningcontrol1引言和自适应能力的观点已经普遍接受。智能控制成为自动控自从1932年奈魁斯特提出反馈放大器稳定性理论以制学科的前沿学科已是不争的事实。本文将对智能控制技来,控制理论和技术已经历了单
4、输入单输出系统的经典控制术的发展现状、智能控制新技术给我们带来的启示进行讨论和多输入多输出系统的现代控制论两个阶段。随着被控论。制对象越来越复杂化,其非线性、不确定性因素的影响也不2智能控制技术的国内外发展概况断增强。借助于数学模型描述和分析的传统控制理论难以智能控制的概念和原理主要是针对被控对象、环境、控解决此类复杂系统的控制问题。因此,世界各国控制理论界制目标或任务的复杂性而提出来的。智能控制与传统控制的学者都在探索建立新一代的控制理论,以解决复杂系统的的主要区别在于传统的控制方法必须依赖于被控制对象的控制问题。近30年以来人工智能、知识工程、模糊逻辑、神模型,而智能控制可以解决非模型化
5、系统的控制问题。目经网络、遗传学习等学科的发展为利用人类的智能行为对复前,根据智能控制发展的不同历史阶段和不同的理论基础可杂系统进行控制创造了有利的条件,并逐步形成和完善了智以分为四大类:能控制的相关理论。同时,微电子技术、集成电路技术、计算(1)基于专家系统的智能控制;机机技术的快速进展,尤其是微处理器的计算能力、实时性(2)分层递阶智能控制;等方面的明显突破,为这些新理论的应用提供技术保证。可(3)模糊逻辑控制;以预言,借助于数字控制技术的智能控制器已经或正在越来(4)神经网络控制。越多的领域替代传统模拟控制器。同时我们必须注意到,智早期的智能控制(如基于专家系统的智能控制)是以傅能控制
6、器是通过模拟人的控制行为,如自适应、学习、在确定京逊教授为代表提出的二元论(人工智能+控制论)和以环境下的规划、逻辑推理和判断等,来达到对复杂系统的有Saridis为代表提出的由执行级、协调级和组织级构成的分层效控制。因此,它所涉及的领域相当广泛,如人工智能、生物递阶智能控制。由于人工智能技术在实时性等方面没有取科学、脑神经科学、专家系统、知识工程、控制论、模糊集理得突破性进展,基于符号逻辑推理技术为主的智能控制技术论、神经网络理论、运筹学等。目前还无法正确完整地对智难以得到广泛应用。80年代后,智能控制技术得到迅速发能控制下定义。但是智能控制系统必须具有模拟人类学习展。它主要得益于模糊逻辑
7、控制和神经网络控制理论的不收稿日期:2000-09-22作者简介:韦巍(1964-),男,浙江人,教授,主要研究方向:智能控制理论及应用,现场总线控制系统。·2·Mechanical&ElectricalEngineeringMagazineVol.17No.62000机电工程2000年第17卷第6期断成熟。此外,90年代以来,智能控制的集成技术研究取得2.1.2模糊预测控制了重大进展,如模糊神经网络、模糊专
