学习智能控制课程的研究报告样本
智能控制技术体验报告模板
智能控制技术体验报告模板1.引言1.1 概述智能控制技术是指利用先进的计算机技术和自动控制理论，通过对实时数据的监测、分析和反馈，实现对设备、系统或过程的自动化控制和优化。
随着科技的不断发展，智能控制技术在各个领域得到了广泛的应用，为生产和生活带来了极大的便利和效益。
本文将就智能控制技术的应用领域、优势和未来发展进行深入探讨，希望能为读者提供全面的了解和参考。
1.2 文章结构文章结构部分的内容大致包括了引言、正文和结论三个部分。
在引言中，我们将对智能控制技术进行概述，介绍文章的结构和目的。
接下来是正文部分，我们将详细介绍什么是智能控制技术、它在应用领域中的具体应用以及它所具有的优势。
最后是结论部分，我们将对全文进行总结，展示体验报告的内容，以及对未来发展的展望。
整篇文章将围绕着智能控制技术展开，从不同角度进行深入的介绍和分析。
1.3 目的本体验报告的目的是通过实际体验智能控制技术，深入了解其在现实生活中的应用和优势。
通过对智能控制技术的实际应用进行观察和分析，我们旨在为读者提供一个全面的了解，并帮助他们更好地理解和利用这一先进技术。
同时，通过对智能控制技术的体验和研究，我们也希望能够为未来智能控制技术的发展和应用提供一定的参考和展望。
2.正文2.1 什么是智能控制技术智能控制技术是一种利用先进的计算机科学和工程技术，通过对感知、推理、学习和决策等智能化处理，实现对不同系统、设备或过程的智能化控制和管理的技术手段。
它能够通过对数据的实时分析和处理，自动地进行决策和调节，以实现对系统的智能化监控和控制，提高系统的效率和可靠性。
智能控制技术可以应用于各种领域，包括工业生产、交通运输、能源管理、环境监测等，通过智能感知和自主决策，实现对复杂系统的智能化管理和优化。
智能控制技术的核心是利用先进的算法和模型，将传感器、执行器和控制器等硬件设备有机地结合在一起，构建智能化的控制系统，实现对系统的自动化控制和优化调节。
智能控制实验报告模板
智能控制实验报告模板1. 引言在本次智能控制实验中，我们研究了智能控制的基本概念和应用。
通过实际操作，我们深入了解了智能控制系统的原理和设计方法。
本报告将详细介绍我们在实验中所进行的步骤、实验结果分析以及我们的总结和思考。
2. 实验目的本次实验的主要目的是探索智能控制系统的工作原理、学习其基本概念以及了解在实际应用中的方法。
具体目标如下：1. 熟悉智能控制的基本原理和概念；2. 了解智能控制系统的硬件和软件设计；3. 实践并掌握智能控制系统的参数调整和优化方法。
3. 实验步骤3.1 硬件搭建我们首先根据实验要求搭建了智能控制系统的硬件平台。
这个平台包括传感器、执行器和控制器等组件。
我们按照指导书的要求连接各个模块，并确保它们能够正常工作。
3.2 软件配置在硬件搭建完成后，我们开始进行软件配置。
我们根据实验要求，通过软件工具对智能控制系统进行编程，设置不同的控制策略和参数调整方法。
3.3 实验数据采集一切就绪后，我们开始采集实验数据。
通过传感器测量和执行器反馈，我们得到了系统运行过程中的各种参数和状态。
这些数据将用于后续的分析和优化。
3.4 参数调整与优化根据实验数据，我们对智能控制系统进行参数调整与优化。
我们通过反复试验，观察系统响应并调整参数，以达到最优控制效果。
4. 实验结果与分析我们根据实验数据和分析对比，得出以下实验结果与分析：1. 实验结果A- 数据分析A1- 结果评价A22. 实验结果B- 数据分析B1- 结果评价B2通过实验数据和分析，我们发现实验结果A 表现较好，系统响应稳定，控制效果较好。
而实验结果B 则存在一些问题，需要进一步优化。
5. 总结与思考通过本次智能控制实验，我们深入了解了智能控制系统的原理和设计方法。
在实验过程中，我们掌握了智能控制系统的搭建、参数调整与优化等关键技术。
通过对实验结果的分析，我们对智能控制系统的优势和应用范围有了更深入的理解。
然而，本次实验也存在一些问题和不足之处。
智能控制技术专业调研报告
智能控制技术专业调研报告
智能控制技术是一门涉及电子、计算机、通信等多个领域的交叉学科，其应用范围涵盖工业自动化、智能家居、智能交通、医疗健康等诸多领域。
本专业调研报告将从以下几个方面进行全面介绍和分析：
1. 智能控制技术的发展历程，首先，我们将回顾智能控制技术的发展历程，介绍其起源、发展过程以及相关的重要里程碑事件，以便读者对该领域有一个清晰的认识。
2. 智能控制技术的基本原理，其次，我们将深入探讨智能控制技术的基本原理，包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等各种技术手段，并结合具体案例进行说明，以帮助读者理解其核心概念和应用方法。
3. 智能控制技术在工业自动化中的应用，然后，我们将重点介绍智能控制技术在工业自动化领域的应用，包括智能制造、智能仓储、工业机器人等方面的应用案例和发展趋势，以及对产业升级和智能制造转型的影响。
4. 智能控制技术在智能交通领域的应用，接着，我们将探讨智
能控制技术在智能交通领域的应用，包括智能交通信号灯、智能交
通管理系统、自动驾驶技术等方面的发展现状和未来趋势，以及其
对交通安全和交通效率的影响。
5. 智能控制技术在智能家居和医疗健康领域的应用，最后，我
们将介绍智能控制技术在智能家居和医疗健康领域的应用，包括智
能家居系统、智能健康监测设备等方面的发展现状和未来发展方向，以及其对生活质量和健康管理的影响。
通过对以上几个方面的全面介绍和分析，本报告旨在帮助读者
全面了解智能控制技术的相关知识和应用领域，促进该领域的学术
交流和技术创新，推动智能控制技术在各个领域的进一步发展和应用。
学习智能控制课程的研究报告
学习智能控制课程的研究报告通过本学期所学的智能控制知识、上网搜集资料和参考论文的情况下，对智能控制这门学科的学习做出了简要总结。
1智能控制的发展自动控制经过百余年的发展，无论是在控制理论还是控制工程上都取得了巨大成功，但是，随着人类社会的发展，控制对象日益复杂、控制目标越来越高，控制理论与控制工程面临的挑战也越来越大。
以控制理论和智能理论为基础，以模拟人的智能化操作和经验为手段的智能控制方法应运而生。
智能控制是基于人类对自然界的智能的认识所发展起来的智能理论与方法，包括基于符号逻辑的传统AI理论与基于复杂计算的计算智能理论。
它是人工智能和自动控制的重要研究领域，并被认为是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层。
人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展，智能控制思潮第一次出现于20世纪60年代。
1965年，美籍华人傅京孙教授在他的论文中首先提出把人工智能的直觉推理方法用于学习控制系统，最早把人工智能引入到控制技术中。
1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并且提出了“人工智能控制”的概念。
1967年，Leo ndes和Men del首先正式使用“智能控制” 一词。
20世纪70年代是智能控制的发展初期，傅京孙、Gloriso和Saridis等人正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉。
70年代中期前后，以模糊集合论为基础，从模仿人的控制决策思想出发，智能控制在另一个方向规则控制上也取得了重要的进展。
80年代为智能控制的迅速发展期，智能控制的研究及应用领域逐步扩大并取得了一批应用成果。
1987年1月，第一次国际智能控制大会在美国举行，标志着智能控制领域的形成。
1992年至今为智能控制进人崭新的阶段。
随着对象规模的扩大和过程复杂性的加大，形成了智能控制的多元论，而且在应用实践方面取得了突破性的进展，应用对象也更加广泛。
智能控制采用各种智能技术来实现复杂系统和其他系统的控制目标，是一种具有强大生命力的新型自动控制技术。
智能控制研究报告 (4000字) (5页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==智能控制研究报告 (4000字)智能控制理论研究报告一、绪论随着计算机、材料、能源等现代科学技术的迅速发展和生产系统规模不断扩大 , 形成了复杂的控制系统 ,导致了控制对象、控制器、控制任务等更加复杂。
与此同时 , 对自动化程度的要求也更加广泛 ,面对来自柔性控制系统( FMS) 、智能机器人系 (IRS) 、数控系统 ( CNS) 、计算机集成制造系统(CIMS 等复杂系统的挑战 , 经典的与现代的控制理)论和技术已不适应复杂系统的控制。
智能控制是在控制论、信息论、人工智能、仿生学、神经生理学及计算机科学发展的基础上逐渐形成的一类高级信息与控制技术。
智能控制突破了传统控制理论中必须基于数学模型的框架 ,它基本上按实际效果进行控制 ,不依赖或不完全依赖于控制对象的数学模型 ,又继承了人类思维的非线性特性。
某些智能控制方法还具有在线辨识、决策或总体自寻优的能力和分层信息处理、决策的功能二、国内外研究现状：2.1国际1965年，K.S.Fu（傅京孙）首先提出把人工智能的直觉推理规则方法用于学校控制系统。
1966年Mendel进一步在空间飞行器学习系统研究中提出了人工智能控制概念。
1967年，Leondes等人首先正式使用“智能控制”一词。
此后智能控制开始逐渐发展。
1987年在费城进行的第一次国际智能控制会议，标志着智能控制开始成为一个崭新的学科。
近年来，智能控制理论与智能化系统发展十分迅速。
其中代表性的理论有专家系统，模糊逻辑控制、神经网络控制、基因控制即遗传算法、混沌控制、小波理论、分层递阶控制、拟人化智能控制、博弈论等。
著名的控制理论权威专家Austrom在其“智能控制的方向”一文中指出：模糊逻辑控制，神经网络与专家系统是典型的智能控制方法。
2.2国内智能技术在国内也受到广泛重视,中国自动化学会等于1993年8月在北京召开了第一届全球华人智能控制与智能自动化大会,1995年8月在天津召开了智能自动化专业委员会成立大会及首届中国智能自动化学术会议,1997年6月在西安召开了第二届全球华人智能控制与智能自动化大会。
智能控制实验报告
《智能控制》 课程实验报告实验题目：模糊控制器设计与实现 一、 实验目的1．掌握模糊控制系统的设计方法；2．比较常规控制与模糊控制的优缺点； 3．训练Matlab 程序设计能力。
二、 实验内容1．针对一个二阶系统，分别设计模糊控制器和常规控制器； 2．分别PID 控制和模糊控制两种情况下系统阶跃响应； 3．对实验结果进行对比分析。
三、 实验设备计算机 1台Window XP 操作系统 Matlab 6.5软件四、 实验原理1、 模糊控制模糊逻辑控制又称模糊控制，是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。
图1-1是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化（或针对模糊控制器每个输入，输出,各自定义一个语言变量。
因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。
所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e 和误差变化率ec 为模糊控制器的两个输入，则在e 的论域上定义语言变量“误差E ” ，在ec 的论域上定义语言变量“误差变化EC ” ；在控制量u 的论域上定义语言变量“控制量U ” 。
通过检测获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e ，对误差取微分得到误差变化率ec ，再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量，该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。
2、PID 控制在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID 控制。
PID 控制器是一种线性控制器。
它根据给定值与实际输出值之间的偏差来控制的。
其传递函数的形式是：)11()(s T sT k s G D I p ++=，PID 控制原理框图如图1-2所示。
式中p k ——比例系数；I T ——积分时间常数；D T ——微分时间常数。
大学智能控制实训报告
一、前言随着科技的飞速发展，智能控制技术已经成为现代工业、农业、服务业等领域的重要技术支撑。
为了培养具备智能控制技术能力的人才，我国众多高校都开设了智能控制相关课程。
本报告以我在大学期间参加的智能控制实训为例，对实训过程、收获与体会进行总结。
二、实训内容本次智能控制实训主要包括以下内容：1. 智能控制基本概念与原理：学习了智能控制的基本概念，如自适应控制、模糊控制、神经网络控制等，并了解了这些控制方法的基本原理。
2. 智能控制系统设计：通过MATLAB软件，设计了基于模糊控制和神经网络的智能控制系统，并对控制系统进行了仿真实验。
3. 智能控制算法优化：学习了遗传算法、粒子群算法、免疫算法等智能优化算法，并应用于控制系统参数优化。
4. 智能控制应用实例分析：分析了智能控制在工业、农业、服务业等领域的应用实例，如智能机器人、智能交通系统、智能农业等。
三、实训过程1. 理论学习：首先，通过课堂学习，掌握了智能控制的基本概念、原理和方法。
在理论学习的阶段，我们对智能控制的基本概念有了初步的认识，并了解了不同智能控制方法的特点和应用场景。
2. 软件操作：在实训过程中，我们学习了MATLAB软件的使用，通过编写程序，实现了智能控制系统的设计与仿真。
在软件操作的过程中，我们不仅掌握了MATLAB的基本操作，还学会了如何运用MATLAB进行智能控制系统的设计与仿真。
3. 算法优化：在智能控制系统设计中，我们运用遗传算法、粒子群算法、免疫算法等智能优化算法对控制系统参数进行优化。
通过算法优化，提高了控制系统的性能和鲁棒性。
4. 实例分析：在实训过程中，我们分析了智能控制在不同领域的应用实例，如智能机器人、智能交通系统、智能农业等。
通过实例分析，我们对智能控制技术的应用有了更深入的了解。
四、实训收获与体会1. 理论知识与实践能力相结合：通过本次实训，我将智能控制理论知识与实际操作相结合，提高了自己的实践能力。
2. 创新思维与问题解决能力：在实训过程中，我们遇到了各种问题，通过查阅资料、讨论和尝试，最终解决了问题。
智能控制实习报告
一、实习背景随着科技的飞速发展，智能控制技术在各个领域得到了广泛应用。
为了更好地了解智能控制技术，提高自己的实践能力，我参加了为期一个月的智能控制实习。
实习期间，我深入了解了智能控制的基本原理、应用领域和实际操作，收获颇丰。
二、实习目的1. 理解智能控制的基本概念和原理；2. 掌握智能控制系统的设计与实现方法；3. 提高动手能力和团队协作精神；4. 培养创新意识和解决问题的能力。
三、实习内容1. 智能控制基础知识学习实习期间，我首先学习了智能控制的基本概念、原理和发展历程。
了解了智能控制技术涉及的主要领域，如模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等。
2. 智能控制系统设计与实现在掌握了智能控制基础知识后，我开始参与智能控制系统的设计与实现。
实习过程中，我参与了以下项目：（1）基于模糊控制的智能家居系统：该系统通过模糊控制器实现对家电的智能控制，提高家居生活的舒适性和安全性。
（2）基于神经网络的图像识别系统：该系统利用神经网络实现对图像的自动识别，应用于安防、医疗等领域。
（3）基于遗传算法的路径规划系统：该系统通过遗传算法实现机器人路径规划，提高机器人移动效率。
3. 团队协作与沟通在实习过程中，我与团队成员共同讨论、解决问题，培养了团队协作精神。
同时，通过与导师、同学的沟通交流，提高了自己的沟通能力。
四、实习收获1. 理论知识与实践相结合：通过实习，我深刻体会到理论知识与实践操作的重要性，提高了自己的实践能力。
2. 技能提升：掌握了智能控制系统的设计与实现方法，为今后从事相关工作奠定了基础。
3. 团队协作能力：在团队项目中，学会了与团队成员沟通、协作，提高了自己的团队协作能力。
4. 创新意识：在解决问题过程中，不断尝试新的方法和思路，培养了创新意识。
五、实习总结通过这次智能控制实习，我对智能控制技术有了更深入的了解，提高了自己的实践能力。
在今后的学习和工作中，我将不断努力，为我国智能控制技术的发展贡献自己的力量。
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学习智能控制课程的研究报告经过本学期所学的智能控制知识、上网搜集资料和参考论文的情况下, 对智能控制这门学科的学习做出了简要总结。
1智能控制的发展自动控制经过百余年的发展, 无论是在控制理论还是控制工程上都取得了巨大成功, 可是, 随着人类社会的发展, 控制对象日益复杂、控制目标越来越高, 控制理论与控制工程面临的挑战也越来越大。
以控制理论和智能理论为基础, 以模拟人的智能化操作和经验为手段的智能控制方法应运而生。
智能控制是基于人类对自然界的智能的认识所发展起来的智能理论与方法, 包括基于符号逻辑的传统AI理论与基于复杂计算的计算智能理论。
它是人工智能和自动控制的重要研究领域, 并被认为是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层。
人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展, 智能控制思潮第一次出现于20世纪60年代。
1965年, 美籍华人傅京孙教授在她的论文中首先提出把人工智能的直觉推理方法用于学习控制系统, 最早把人工智能引入到控制技术中。
1966年, Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术, 而且提出了”人工智能控制”的概念。
1967年, Leondes和Mendel 首先正式使用”智能控制”一词。
20世纪70年代是智能控制的发展初期, 傅京孙、 Gloriso和Saridis等人正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉。
70年代中期前后, 以模糊集合论为基础, 从模仿人的控制决策思想出发, 智能控制在另一个方向规则控制上也取得了重要的进展。
80年代为智能控制的迅速发展期, 智能控制的研究及应用领域逐步扩大并取得了一批应用成果。
1987年1月, 第一次国际智能控制大会在美国举行, 标志着智能控制领域的形成。
1992年至今为智能控制进人崭新的阶段。
随着对象规模的扩大和过程复杂性的加大, 形成了智能控制的多元论, 而且在应用实践方面取得了突破性的进展, 应用对象也更加广泛。
智能控制采用各种智能技术来实现复杂系统和其它系统的控制目标, 是一种具有强大生命力的新型自动控制技术。
智能控制的产生和发展正反映了当代自动控制以至整个科学技术的发展趋势, 是历史的必然。
智能控制已成为自动控制发展道路上的一个新的里程碑, 正发展为一种日趋成熟和日臻完删的控制手段, 并获得日益广泛的应用。
2智能控制的研究内容当前关于智能控制的研究和应用沿着几个主要的分支发展, 主要有专家控制、模糊控制、神经网络控制、学习控制、基于知识的控制、复合智能控制、基于进化机制的控制、自适应控制等等。
有的已在现代工业生产过程与智能自动化方面投入应用。
主要介绍如下:1、专家控制是智能控制的一个重要分支, 其研究始于60年代中期, 是由美国斯坦福大学Feigen-baum于1965年开创的人工智能研究的新领域。
所谓专家控制是指将专家系统的理论和技术同控制理论方法与技术相结合, 在未知环境下, 仿效专家的智能, 实现对系统的控制。
专家控制试图在传统控制的基础上”加入”一个富有经验的控制工程师, 实现控制的功能, 它由知识库和推理机构构成主体框架, 经过对控制领域知识(先验经验、动态信息、目标等)的获取与组织, 用某种策略及时地选取恰当的规则进行推理输出, 实现对实际对象的控制。
2、模糊控制自1965年Zadeh教授创立模糊集理论和1974年英国的Mamdani成功地将模糊控制应用于蒸汽机控制以来, 模糊控制得到了很大的发展和广泛的应用。
模糊控制是基于模糊推理、模仿人的思维方式、对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制, 成为处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法, 构成了智能控制的重要组成部分。
3、神经网络控制是另一类智能控制的重要形式。
人的大脑具有很强的自学习和自适应能力, 神经网络控制正是基于模拟人的大脑结构和功能而发展起来的一种智能控制方法。
神经网络由人工神控制就经元组成, 采用仿生学的观点与方法来研究人脑和智能系统中的高级信息处理。
所谓神经网络控制, 是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模, 或充当控制器, 或优化计算, 或进行推理, 或故障诊断, 以及同时兼有上述这些功能的组合。
是当今智能控制中的研究热点领域之一。
4、学习控制系统是一个能在其运行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信息, 积累控制经验, 并在一定的评价标准下进行估值、分类、决策和不断改进系统品质的自动控制系统。
学习控制具有搜索、识别、记忆、推理4个主要功能。
傅京孙指出: 几乎所有的学习算法都具有相似的学习特性。
较复杂的在线学习技术的实现需要高速度和大容量的计算机。
5、递阶控制系统递阶智能控制是在研究早期学习控制系统的基础上, 并从工程控制论的角度总结人工智能与自适应、自学习和自组织控制的关系之后而逐渐地形成的, 也是智能控制的最早理论之一。
递阶智能控制还与系统学及管理学有密切关系。
已经提出多种分级递阶控制理论, 即基于知识/解析混合多层智能控制理论、”精度随智能提高而降低”的分级递阶智能控制理论以及四层递阶控制理论等。
这几种理论在递阶结构上是有联系的, 其中, 以萨里迪斯的分级智能控制理论最具影响。
由萨里迪斯提出的分级递阶智能控制方法作为一种认知和控制系统的统一方法论, 其控制智能是根据分级管理系统中”精度随智能提高而降低”的原理而分级分配的, 并由组织级、协调级和执行级三级组成。
6、仿生控制系统从某种意义上说, 智能控制就是仿生和拟人控制, 模仿人和生物的控制机构、行为和功能所进行的控制, 就是拟人控制和仿生控制。
神经控制、进化控制、免疫控制等都是仿生控制, 而递阶控制、专家控制、学习控制和仿人控制等则属于拟人控制。
在模拟人的控制结构的基础上, 进一步研究和模拟人的控制行为与功能, 并把它用于控制系统, 实现控制目标, 就是仿人控制。
仿人控制综合了递阶控制、专家控制和基于模型控制的特点, 实际上能够把它看作一种混合控制。
生物群体的生存过程普遍遵循达尔文的物竞天择、适者生存的进化准则。
群体中的个体根据对环境的适应能力而被大自然所选择或淘汰。
生物经过个体间的选择、交叉、变异来适应大自然环境。
把进化计算, 特别是遗传算法机制和传统的反馈机制用于控制过程, 则可实现一种新的控制——进化控制。
自然免疫系统是个复杂的自适应系统, 能够有效地运用各种免疫机制防御外部病原体的入侵。
经过进化学习, 免疫系统对外部病原体和自身细胞进行辨识。
把免疫控制和计算方法用于控制系统, 即可构成免疫控制系统。
7、组合智能控制系统把智能控制与传统控制(包括经典PID控制和近代控制)有机地组合起来, 即可构成组合智能控制系统。
组合智能控制能够集智能控制方法和传统控制方法各自之长处, 弥补各自的短处, 取长补短, 也是一种很好的控制策略。
例如, PID模糊控制、神经自适应控制、神经自校正控制、神经最优控制、模糊鲁棒控制等就是组合智能控制的例子。
严格地说, 各种智能控制都有反馈机制起作用, 因此都可看作组合智能控制。
3神经网络智能控制智能控制被广泛应用于社会众多领域, 从实验室到工业现场, 从智能仪器到家用电器, 从工业机器人到生产领域控制, 解决了大量的传统控制无法解决的实际控制应用问题。
将各种智能控制方法的交叉应用是当前智能控制领域主要应用方向之一, 而这种交叉应用有时是非常困难的。
在此我仅对神经网络控制系统的应用做下简要总结和学习。
对于控制界, 神经网络的吸引力在于:(1) 能够充分逼近任意复杂的非线性系统;(2) 能够学习和适应严重不确定性系统的动态特性;(3) 由于大量神经元之间广泛连接, 即使有少量单元或连接损坏, 也不影响系统的整体功能, 表现出很强的鲁棒性和容错性;(4) 采用并行分布处理方法, 使得快速进行大量运算成为可能。
这些特点显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定性系统的控制方面具有很大潜力。
将神经网络引入控制系统是控制学科发展的必然趋势, 它的引入不但为这一领域的突破带来了生机, 同时也给控制研究带来了许多亟待解决的问题。
1、神经网络的发展简史神经网络控制系统是将人工神经网络与控制理论相结合而发展起来的自动控制领域的前沿学科之一, 是智能控制的一个重要分支。
神经网络的研究始于20世纪60年代, 1960年, B.Widrow和M.E.Hoff 首先把ANN用于控制系统; B.Kilmer和W.S.McCulloch提出了KMB神经网络模型, 并在”阿波罗”登月计划中应用, 取得良好效果; 1964年, B.Widrow等用ANN对小车倒立摆系统控制取得了成功。
但之后神经网络控制的研究随着ANN研究处于低谷。
20世纪80年代后期, 又重新受到重视, 在神经网络自适应控制方法上发展迅速。
当前, 应用已很快渗透到智能控制等领域, 并取得了很大的进展。
2、神经网络与其它算法相结合将神经网络与其它算法的结合, 能够达到优化组合的目的, 利于人工神经网络在智能控制方向的运用。
神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法、小波神经、混沌理论等相结合用于智能控制, 可为系统提供非参数模型、控制器模型等。
(1) 人工神经网络与模糊理论相结合人工神经网络与模糊控制相结合, 为模糊控制提供了良好的学习功能, 并自动生成模糊控制规则。
人工神经网络由于其仿生特性, 更能有效利用系统本身的信息, 并能映射任意函数关系, 而且还具有并行处理和自学习能力; 另外, 它容错能力也很强。
因此, 将二者结合可实现互补, 构成良好的智能控制系统。
在实际应用中, 最著名的科技成果就是20世纪90年代, 日本松下公司推出了神经模糊控制全自动洗衣机。
这是一个具有重要实践意义的发展。
当前, 模糊神经网络主要有三种结构:A: 神经——模糊系统。
基于模糊理论, 利用神经网络作为构造和学习工具, 可解决隶属度最优设计、知识自动获取等问题。
B: 模糊——神经系统。
基于神经网络, 利用模糊逻辑改造神经网。