智能控制理论及应用 王耀南 孙炜 第6章 模糊神经网络新
智能控制及应用
智能控制理论及应用1 智能控制的兴起1.1 自动控制的发展本世纪40-50年代，以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来，并成功的用在雷达及火力控制系统上，形成了“古典控制理论”。
60-70年代，数学家们在控制理论发展中占了主导地位，形成了以状态空间法为代表的“现代控制理论”。
他们引入了能控、能观、满秩等概念，使得控制理论建立在严密精确的数学模型之上。
70年代后，又出现了“大系统理论”。
1.2 智能控制的产生与发展随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论已经很难解决复杂系统的控制问题。
智能控制是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而产生和发展起来的。
从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。
20世界70年代初，傅京孙等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级递阶智能控制的系统结构。
20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规则控制研究上取得了重要的发展。
20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。
20世纪80年代中后期，人工神经网络的研究取得了重要的进展，并解决了回归网络的学习问题。
20世纪90年代以来，智能控制的研究非常活跃。
所谓的智能控制是指：一种控制方式如果它能够有效的克服被控对象和环境所具有的高度复杂性和不确定性，并且能够达到所期望的目标，则称这种控制方式为智能控制。
智能控制的发展：图1 智能控制的发展2 智能控制的主要方法：智能控制的主要方法有：模糊控制，基于知识的专家控制及神经网络控制。
2.1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。
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1课题背景及意义汽车工业发展已有100多年的历史。
自20世纪80年代以来，智能控制理论与技术在交通运输项目中越来越多地被应用，在这一背景下，智能汽车的概念应运而生。
所谓智能汽车，就是在网络环境下用信息技术和智能控制技术武装的汽车。
智能汽车是一种高新技术密集的新型汽车，研究人员正从智能汽车的信息系统、控制系统、网络环境及智能结构等几个方面进行研究[1]。
智能汽车的设计和开发，将从根本上改变现有汽车的信息采集处理、数据交换、行车导航与定位、车辆控制的技术方案与体系结构。
自20世纪90年代以来，随着汽车市场竞争激烈程度的日益加剧和智能运输系统(ITS>研究的兴起，国际上对于智能汽车及其相关技术的研究成为热门，一批有实力、有远见卓识的汽车行业大公司、研究院校和高等院校也正在展开智能汽车的研究。
国内外业界和学术界形成了共识，即现代汽车行业的新一轮竞争的焦点将是涉及微电子技术、智能自动化技术、通信技术等新技术领域的智能汽车的研究与开发[1]。
21世纪的汽车概念将发生根本性的变化。
现在的“汽车”是带有一些电子控制的机械装置，将来的“汽车”将转变为带有一些辅助机械的机电一体化装置，汽车的主要部分不再仅仅是个机械装置，它正向消费类电子产品转移。
据HP公司统计，目前世界平均每辆汽车在电子方面的投资约为1200美元<不包括立体声音响、收音机和电话），而且正在以每年15%的速率增加。
同时，智能汽车在传统汽车上配备了远程信息处理器、传感器和接收器，通过无线网络获取前方交通状况信息，引导汽车加速或减速。
这样，汽车就能更为平稳地行驶，避免不断刹车、启动的动作，以降低油耗。
随着汽车电子控制技术的发展，中国的汽车工业将面临着巨大的发展机遇和挑战，开展智能汽车技术的研究与开发工作具有重要的意义[1]。
大学生智能汽车竞赛是以迅猛发展的汽车电子为背景，涵盖了智能控制、模式识别、传感技术、电子、计算机、机械、交通等多个学科交叉的科技创意性比赛。
支持向量机-模糊推理自学习控制器设计
支持向量机-模糊推理自学习控制器设计
袁小芳;王耀南;孙炜
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】2006(23)1
【摘要】常规的模糊推理系统大多由专家经验建立模糊规则,自学习能力不强.提出了一种支持向量机-模糊推理系统,由支持向量机实现模糊推理系统的自学习,并设计了一种支持向量机-模糊推理自学习控制器.文章给出了自学习控制器的结构和学习算法,对比研究了变尺度梯度优化和混沌优化两种学习算法.针对非线性对象的仿真实验验证了该控制器的优良性能,控制效果比模糊逻辑控制器更好.
【总页数】6页(P1-6)
【作者】袁小芳;王耀南;孙炜
【作者单位】湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于遗传算法的自学习模糊控制器的设计 [J], 王慧琴;孙衢;李人厚
2.永磁交流伺服系统参数自学习模糊控制器设计与实现 [J], 张剑;许镇琳
3.发酵过程自学习模糊神经元控制器的设计 [J], 王贵成;张敏;常静;徐心和;姜长洪
4.一类无静差自学习模糊控制器设计 [J], 杨启文;何衍;蒋静坪
5.自学习模糊逻辑推理网络及模糊控制器的构成 [J], 张新学;王桂增;大町真一郎;阿曾弘具
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神经网络、模糊控制及专家系统第一章
对象参数发生变化 自适应控制
数学模型不准确
鲁棒控制
考虑对象参数的 变化（一定范围 内）不改变控制 器的参数或结构
（1）能控性 能观测性 （2）李亚谱诺夫的稳定性理论（直接法）和李亚谱诺夫函数（亦称V函数）（无须求解） （3）统计函数理论 相关函数的系统动态特定测量方法（即系统识别）和卡尔漫滤波理论 （4）系统最佳控制 系统性能指标泛函最小
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先修内容
现代控制理论或线性系统 线性代数或矩阵分析 MATLAB 语言
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课程安排
总学时: 32学时，1-8周，每周4学时
第一部分 概述（3）
第一章 绪论
第二部分 模糊控制（12）
第二章 模糊控制的数学基础
第三章 模糊控制的基础理论
第四章 模糊控制系统与模糊控制器
第三部分 神经网络（10）
输入 -
智能控制器
黑匣子 被控对象
输出
智能控制系统的特点
传感器
Fig. 1-2
（1）“智能递增，精度递降”的一般组织结构的基本原理 （2）开、闭环控制结合，定性与定量控制结合的多模态控制 （3）具备学习功能、适应功能和组织功能 （4）以知识表示的非数学广义模型和数学模型表示的混合控制过程。
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简易月卡型停车场智能控制系统
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指纹电梯门禁智能控制系统
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分体式太阳能热水器智能控制仪
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第一部分 概论
第一章 绪论（3学时）
§ 1.1 控制理论发展的几个阶段
§1.1.1.古典控制论（经典控制论阶段） §1.1.2.现代控制理论（20世纪60年代） §1.1.3. 智能控制理论（20世纪70年代）
对象II：
非线性系统 描述函数分析 庞加莱（Poincare）的相平面分析法
智能控制理论及其应用-教学大纲
《智能控制理论及应用》教学大纲课程名称：智能控制理论及应用课程编号：0811010006课程学时：36学时课程学分：2适用专业：控制理论与控制工程课程性质：专业方向课先修课程：《高等数学》、《自动控制原理》、《现代控制理论》大纲执笔人：编写时间：2006年9月一、课程目的与要求本课程主要讲授模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制等。
通过本课程的学习，可使学生熟悉智能控制的主要理论分支、数学基础、应用场合及发展趋势，掌握智能控制的理论基础及其在实际控制系统中的应用方法。
二、教学内容及学时安排（一）绪论：2学时主要介绍智能控制定义、智能控制的主要类型、智能控制的产生和发展，（二）模糊控制：10学时2.1模糊控制的数学基础2.2模糊语言变量与模糊语句2.3模糊推理2.4模糊控制器的工作原理2.5模糊控制仿真应用实例（三）神经网络控制：8学时3.1人工神经网络基础3.2 BP网络3.3径向基函数网络3.4 Hopfield网络3.5神经网络系统辨识3.6神经网络控制及应用（四）模糊神经网络控制：2学时4.1模糊神经网络基本思想4.2模糊神经网络结构4.3模糊神经网络控制原理4.4模糊神经网络控制应用（五）遗传算法：8学时5.1遗传算法的基本操作5.2遗传算法实现与改进5.3遗传算法在智能控制中应用（六）专家系统：2学时6.1专家系统基本思想6.2专家系统的应用（七）应用讨论：4学时主要探索智能控制方法在工程中应用三、教材及主要参考书无教材，主要参考书目《智能控制理论与技术》孙增圻编，清华大学出版社，2004.10《智能控制理论及应用》王耀南、孙炜编，机械工业大学出版社，2008 四、考核方式考核方式为平时成绩（30%）+期末试卷考试成绩（70%）。
智能控制理论及应用PPT课件
20世纪50年代至70年代是神经网络研究的萧条期，但仍有 不少学者致力于神经网络模型的研究；
Albus在1975年提出的CMAC神经网络模型，利用人脑记 忆模型提出了一种分布式的联想查表系统；
Grossberg在1976年提出的自谐振理论（ART）解决了无 导师指导下的模式分类；
到了80年代，人工神经网络进入了发展期：
1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术 研讨会，会上集中讨论了智能控制的原理和系统结构等问题。 这次会议之后不久，IEEE控制系统学会成立了智能控制专业委 员会。1987年1月，IEEE控制系统学会和计算机学会在美国费 城联合召开了智能控制的第一次国际会议，来自美、欧、日、 中以及其他国家的150余位代表出席了这次学术盛会。
从控制论的角度出发：智能控制是驱动智能机器自主地实 现其目标的过程。或者说，智能控制是一类无需人的干预就能 独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制方法。
以上各种描述说明：智能控制具有认知和仿人的功能；能 适应不确定性的环境；能自主处理信息以减少不确定性；能可 靠地进行规划，产生和执行有目的的行为，以获取最优的控制 效果。
1968年扎德首次公开发表其“模糊控制算法”；
1973年他又发表了语言与模糊逻辑相结合的系统建立方法； 1974年伦敦大学Mamdani博士首次尝试利用模糊逻辑，成 功地开发了世界上第一台模糊控制的蒸汽引擎；
1979年T.J.Procky和E.H.Mamdani共同提出了自学习概念， 使系统性能大为改善；
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18.07.2020
北京科技大学自动化学院控制科学与工程系
1.2 智能控制的发展概况
1.2.1 智能控制的产生 人们将智能控制的产生归结为二大主因，一是自动控制理
最新智能控制课件 第6章 神经网络理论基础-药学医学精品资料
• 神经元具有如下功能：
• (1) 兴奋与抑制：如果传入神经元的冲 动经整和后使细胞膜电位升高，超过 动作电位的阈值时即为兴奋状态，产 生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。 如果传入神经元的冲动经整和后使细 胞膜电位降低，低于动作电位的阈值 时即为抑制状态，不产生神经冲动。
• (2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑 性，突触的传递作用可增强和减弱，因 此神经元具有学习与遗忘的功能。
• 决定神经网络模型性能三大要素为： • (1) 神经元（信息处理单元）的特性； • (2) 神经元之间相互连接的形式—拓扑结
构； • (3) 为适应环境而改善性能的学习规则。
6.3 神经网络的分类 目前神经网络模型的种类相当丰富，已
Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且 应用最广泛的模型，它具有联想记忆的功能 ， 如 果 将 Lyapunov 函 数 定 义 为 寻 优 函 数 ， Hopfield神经网络还可以解决寻优问题。
图 反馈型神经网络
• (3) 自组织网络
• 网络结构如图所示。Kohonen网络是最典型的 自组织网络。Kohonen认为，当神经网络在接受外 界输入时，网络将会分成不同的区域，不同区域具 有不同的响应特征，即不同的神经元以最佳方式响 应不同性质的信号激励，从而形成一种拓扑意义上 的特征图，该图实际上是一种非线性映射。这种映 射是通过无监督的自适应过程完成的，所以也称为 自组织特征图。
人脑能完成智能、思维等高级活动， 为了能利用数学模型来模拟人脑的活动 ，导致了神经网络的研究。
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 )，它是处理人体内各部分之间相互信息传 递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接 其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它 较短分支—树突组成。
智能控制技术(第6章-神经网络控制)分析解析
wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1; %P
wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1; %I
wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1; %D
K=0.12; elseif M==3 %Supervised Heb learning algorithm
time(k)=k*ts; rin(k)=0.5*sign(sin(2*2*pi*k*ts)); yout(k)=0.368*y_1+0.26*y_2+0.1*u_1+0.632*u_2; error(k)=rin(k)-yout(k);
%Adjusting Weight Value by hebb learning algorithm
M=4;
if M==1
%No Supervised Heb learning algorithm
wkp(k)=wkp_1+xiteP*u_1*x(1); %P
wki(k)=wki_1+xiteI*u_1*x(2); %I
wkd(k)=wkd_1+xiteD*u_1*x(3); %D
K=0.06;
elseif M==2 %Supervised Delta learning algorithm
基于BP神经网络的PID控制算法可归纳如下：
1). 事先选定BP神经网络NN的结构，即选定输入层节点 数w(3M)li(和0)隐，含选层定节学点习数速Q率，η和并平给滑出因权子系α数，的k初=1值；w(2)ij(0),
2). 采样得到r(k)和y(k)，计算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)； 3). 对r(i),y(i),u(i-1),e(i)进行归一化处理，作为NN的输入； 4). 前向计算NN的各层神经元的输入和输出，NN输出层 的输出即为PID控制器的三个可调参数KP(k),KI(k),KD(k)； 5). 计算PID控制器的控制输出u(k)，参与控制和计算； 6). 计算修正输出层的权系数w(3)li(k)； 7). 计算修正隐含层的权系数w(2)ij(k)； 8). 置k=k+1，返回到“2）”。
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6.1
模糊控制与神经网络的结合
2、模糊、神经模型。该模型以神经网络为主体，将输入空间分割成若 干不同型式的模糊推论组合，对系统先进行模糊逻辑判断，以模糊控 制器输出作为神经元网络的输入。后者具有自学习的智能控制特性。
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.1 模糊联想存储器(FAM)
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
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POWERPOINT A C A D E M 27 Y
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6.1 模糊控制与神经网络的结合
目前神经元网络与模糊技术的结合方式，大致有下列三种： 1、神经元、模糊模型。该模型以模糊控制为主体，应用神经元网络， 实现模糊控制的决策过程，以模糊控制方法为“样本”，对神经网络 进行离线训练学习。“样本”就是学习的“教师”。所有样本学习完 以后，这个神经元网络，就是一个聪明、灵活的模糊规则表，具有自 学习、自适应功能。
馋 死
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பைடு நூலகம்
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6.1
模糊控制与神经网络的结合
2、神经与模糊模型。该模型根据输入量的不同性质分别由神经网络与 模糊控制直接处理输入信息，并作用于控制对象，更能发挥各自的控 制特点。
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第六章 模糊神经网络
模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重要分支。模 糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一类系统，这一方法本身 就明确地说明了系统在工作过程中允许定性知识的存在。另一方面， 神经网络在计算处理信息的过程中所表现出的学习能力和容错性来自 于其网络自身的结构特点。 模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知识表达能力与 神经网络的强大自学习能力于一体的新技术，它是模糊逻辑推理与神 经网络有机结合的产物。
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