智能控制理论及应用的发展现状
智能控制理论及应用 PPT
智能控制理论及应用 PPT智能控制是控制理论发展的高级阶段，它综合了人工智能、自动控制、运筹学等多学科的知识，旨在解决那些传统控制方法难以处理的复杂系统控制问题。
本 PPT 将带您深入了解智能控制理论及其广泛的应用领域。
一、智能控制的概念智能控制是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
与传统控制相比，智能控制具有以下显著特点：1、不确定性：能够处理系统中的不确定性，如模型不确定性、参数变化和外部干扰等。
2、复杂性：适用于复杂的、非线性的和时变的系统。
3、自适应性：可以根据系统的运行情况和环境变化自动调整控制策略。
4、学习能力：能够从数据和经验中学习，不断优化控制性能。
二、智能控制的主要理论1、模糊控制模糊控制是基于模糊集合理论和模糊逻辑推理的一种智能控制方法。
它通过将精确的输入量模糊化，利用模糊规则进行推理，最后将模糊输出解模糊化为精确的控制量。
模糊控制适用于那些难以建立精确数学模型的系统，例如温度控制、速度控制等。
2、神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络的学习和自适应能力来实现控制的方法。
神经网络可以通过对大量数据的学习，提取系统的特征和规律，从而实现对系统的有效控制。
在机器人控制、模式识别等领域有着广泛的应用。
3、专家控制专家控制是将专家系统的知识和经验与控制理论相结合的一种智能控制方法。
专家系统包含了大量的领域知识和控制策略，能够根据系统的状态和需求提供准确的控制决策。
4、遗传算法遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然选择和遗传变异的过程来寻找最优的控制参数或策略。
它在控制器的参数优化、系统的建模和优化等方面发挥着重要作用。
三、智能控制的应用领域1、工业生产在工业生产过程中，智能控制可以提高生产效率、产品质量和设备的可靠性。
例如，在化工生产中，通过智能控制可以实现对反应过程的精确控制，优化生产工艺；在机器人制造中，利用神经网络控制可以实现机器人的精确动作和轨迹规划。
智能控制研究现状【范本模板】
智能控制的研究现状摘要：本文介绍了智能控制的产生背景和智能控制的特点以及智能控制国内外研究现状及发展趋势，分析了智能控制的应用现状。
最后,对今后智能控制的发展前景进行了展望。
关键词:智能控制，背景，智能控制技术，展望引言：智能控制（intelligent controls）,是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器,以实现控制目标的自动控制技术.智能控制是近年来控制界新兴的研究领域，是一门边缘交叉学科。
智能控制技术在很多领域得到了广泛应用，如制造业、工业工程、能源工程、生物医学工程、汽车以及飞行器等。
智能控制是一种直接控制模式，它建立在启发、经验和专家知识等基础上，应用人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科相关理论，驱动控制系统执行机构实现预期控制目标［1]。
智能控制是自动控制发展的高级阶段,为解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题提供了有效的理论和方法。
它处于控制科学的前沿领域，代表着自动控制科学发展的最新进程。
1。
智能控制产生的背景科学技术的产生和发展主要由生产发展需求和知识水平所决定，控制科学也不例外。
二十世纪以来，控制科学与技术得到了迅速发展,由研究单输入单输出被控对象的经典控制理论发展形成了研究多输入多输出被控对象的现代控制理论.经典控制理论主要是采用频域法对控制系统进行描述、分析和设计，现代控制主要采用时域的状态空间方法。
二十世纪六十年代，由于空间技术、海洋工程和机器人技术发展的需要[2］,控制领域面临着被控对象的高度复杂性和不确定性,以及人们对控制性能要求越来越高的挑战。
被控对象的高度复杂性和不确定性主要表现为对象的高维、高度非线性和不确定性［3]，高噪声干扰、强耦合，系统工作点动态突变性，以及分散的传感元件与执行元件，分层和分散的决策机构，复杂的信息模式和庞大的数据量.面对复杂的对象，复杂的任务和复杂的环境，用传统控制(经典控制和现代控制）的理论和方法去解决是不可能的。
先进的控制理论及其应用
先进的控制理论及其应用控制理论作为工业自动化的关键技术和工程实践的重要支撑，一直是自动化学科的热点和难点。
本文将从控制理论的发展历程、主要应用领域以及前沿研究进行探讨，为读者呈现一幅现代控制理论的全貌。
一、控制理论的发展历程20世纪初期，自动控制理论主要以传统的反馈控制为主，其特点是线性、时不变和基于电气传递函数。
20世纪40年代末到50年代初期，随着计算机、数字信号处理和许多实际控制问题的发展，出现了现代控制理论。
现代控制理论在传统控制基础上采用了新的数学工具如矩阵论、状态空间分析、最优控制等，可以处理非线性、时变和多输入多输出（MIMO）系统，并且可以针对复杂问题进行解决。
此外，现代控制理论还弥补了传统控制理论的不足，例如可以处理多约束问题、较高的鲁棒性、可扩展性和实时可变控制等。
二、控制理论的主要应用领域目前，控制理论已成为现代工业制造的必然选择，被广泛应用于工业过程自动化、交通运输、生态环境、飞行器和航空飞行行业等领域。
以下将介绍控制理论在几个典型应用领域的应用。
1、工业过程自动化领域在工业生产过程中，通过自动化系统进行生产线的控制，在保证生产能力的基础上，大大提高了生产质量和效率。
现代工业生产线上的控制系统不仅可以实现直接控制，还要通过传感器，进行过程反馈，对生产环境进行监控和测量。
特别是在石化、电力、水泥等能源行业领域，控制系统更是必不可少，这些领域的独特特点和复杂性要求自动化控制系统在生产工艺技术，传感器监控以及计算和通讯等方面达到较高的水平。
2、交通运输领域控制理论在交通运输领域的应用也十分广泛。
例如，在自动驾驶汽车领域中，现代控制理论被用于驾驶员辅助系统、车辆跟随控制等。
而且，现代控制理论还能够应用于交通信号灯的控制，使其按时或按需进行开关，优化城市交通流量，以及提高交通管理效率。
3、生态环境领域生态环境保护是当今全球性的发展趋势，而现代的控制理论在此领域也有很大的应用前景。
在水质监测领域，控制理论被应用于提高水质检测的准确性和响应速度。
智能控制理论及应用
智能控制理论及应用在当今科技飞速发展的时代，智能控制理论作为一门新兴的交叉学科，正逐渐改变着我们的生活和生产方式。
它融合了控制理论、计算机科学、人工智能等多个领域的知识，为解决复杂系统的控制问题提供了新的思路和方法。
智能控制理论的核心在于模拟人类的智能行为，使控制系统能够在不确定、复杂的环境中自主地进行决策和控制。
与传统控制理论相比，智能控制具有更强的适应性和自学习能力。
传统控制理论通常基于精确的数学模型，然而在实际应用中，很多系统难以建立精确的数学模型，或者模型会随着环境和工作条件的变化而发生改变。
智能控制则能够在模型不精确或不确定的情况下，通过学习和优化来实现有效的控制。
模糊控制是智能控制的一个重要分支。
它利用模糊集合和模糊逻辑来描述和处理系统中的不确定性和模糊性。
例如，在温度控制中，“高温”“低温”“适中”等概念往往没有明确的界限，模糊控制可以很好地处理这种模糊性，根据经验和规则来调整控制策略。
模糊控制的优点在于它不需要精确的数学模型，只需要根据专家经验或操作人员的知识来制定模糊规则，就能够实现对系统的有效控制。
神经网络控制也是智能控制中的热门领域。
神经网络类似于人类大脑的神经元网络，具有强大的学习和泛化能力。
通过对大量数据的学习，神经网络可以自动提取特征和规律，并用于控制系统的优化和决策。
在机器人控制、图像处理等领域，神经网络控制都取得了显著的成果。
智能控制在众多领域都有着广泛的应用。
在工业生产中，智能控制可以提高生产效率和产品质量。
例如，在自动化生产线中，智能控制系统可以根据实时的生产数据和环境变化，自动调整生产参数，实现生产过程的优化。
在机器人领域，智能控制使机器人能够更加灵活地适应不同的任务和环境，完成复杂的操作，如无人驾驶汽车、工业机器人的精密操作等。
在智能家居方面，智能控制让我们的生活更加便捷和舒适。
通过传感器和智能算法，智能家居系统可以自动调节室内温度、照明、安防等，实现家居设备的智能化管理。
智能化技术在电气工程自动化控制中的应用现状及对策
智能化技术在电气工程自动化控制中的应用现状及对策摘要：在电气工程自动化控制领域，智能化技术的应用实现了电气工程控制的自动化运行，同时提升了电气工程的运行效率和运行安全性，提升了企业的经济效益，在企业电气工程控制方面有着广泛的应用前景，但是在当前的应用之中还存在着一些不足。
本文深入分析了智能化技术在电气工程自动化控制中的应用现状，并针对存在的问题提出了具体对策。
关键词：智能化技术、电气工程自动化控制、应用现状、对策随着现代信息技术的发展，信息技术之中的智能化技术在各行各业都获得了越来越广泛的应用，智能化技术在电气工程自动化控制领域中的应用有着广泛的前景，但是在当前的应用之中，还存在一些应用障碍，导致企业亟需采取措施推动智能化技术的推广与应用。
一、智能化技术及电气工程自动化控制概述电气工程的控制工作是企业进行生产、经营活动的基础性工作，该工作对电气工程的运行起着重要的控制作用，而电气工程主要负责为企业的日常生产提供电力能源，因此，电气工程控制是企业生产的关键，而电气工程自动化控制则可以有效提升企业的电气工程的运行稳定性与运行效率，从而为企业的安全、高效生产保驾护航。
智能化技术融合了多种学科的理论，包括控制理论、信息理论、电磁理论、编程理论等等，同时还结合了实时监控系统和数据库系统，在电气工程自动化控制方面，智能化技术可以提升电气工程自动化控制的水平，同时节约成本，提高控制的精准度。
二、智能化技术在电气工程自动化控制中的应用价值在电气工程自动化控制领域，智能化技术的应用价值主要体现在高效性、安全性和稳定性。
通过智能化技术的应用，可以有效提升电气工程自动化控制的效率，同时降低电气工程的运行成本和人力成本，从而降低总体的运行成本，安全性主要体现在应用了智能化技术之后，可以有效减少人工操作环节，一方面可以避免工作人员进入高危工作环境进行操作，另一方面也减少了工作人员违规操作或者操作失误带来的风险，从而提升电气工程自动化运行的安全性，并且为企业的生产、运营保驾护航。
智能控制理论及应用
摘要：介绍了智能控制理论的发展概况、研究对象与工具、功能特点，简要列举了智能控制的集中应用。
关键词：智能控制；神经网络；应用0前言自从美国数学家维纳在20世纪49年代创立控制论以来，智能控制理论与智能化系统发展十分迅速。
智能控制理论被誉为最新一代的控制理论，代表性的理论有模糊控制、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。
应用智能控制理论解决工程控制系统问题，这样一类系统称为智能化系统。
他广泛应用于复杂的工业过程控制、机器人与机械手控制、航天航空控制、交通运输控制等。
他尤其适用于被控对象模型包含有不确定性、时变、非线性、时滞、耦合等难以控制的因素。
采用其它控制理论难以设计出合适与符合要求的系统时，都有可能期望应用智能化理论获得满意的解决。
科学技术高度发展导致了被控对象在结构上的复杂化和大型化。
在许多系统中，复杂性不仅仅表现在高维性上，更多则是表现在系统信息的模糊性、不确定性、偶然性和不完全性上。
此时，人工智能得益于计算机技术的飞速发展，已逐渐成为一门学科，并在实际应用中显示出很强的生命力。
同时，国际学术界对智能控制的研究也十分活跃，到了20世纪90年代，各种智能控制的国际学术会议日益频繁。
国内也在20世纪80年代初开始进行智能控制研究。
1智能控制理论的发展阶段虽然智能控制理论只有几十年的历史，尚未形成较完整的理论体系，蛋其已有的应用成果和理论发展表明它已成为自动控制的前沿学科之一。
智能控制主要经历了以下几个发展阶段：1.1 自动控制的发展与挫折上世纪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，并且成功地用在雷达及火力控制系统上，形成了“古典控制理论”。
上世纪60~70年代，数学家们在控制理论发展中占据了主导地位，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，从而造成了理论与实践之间巨大的分歧。
人工智能控制技术的发展与研究现状
人工智能控制技术的发展与研究现状
一、人工智能控制技术的发展
人工智能控制技术是在人工智能科学的指导下，利用人工智能技术对控制系统进行复杂的控制、优化、分析和仿真的技术。
它是自动控制的一项新兴技术，主要研究内容包括人工智能控制理论、实现技术、控制算法和控制策略等理论和技术。
近年来，随着计算机技术和信息技术的迅速发展，以及现代控制设计理论、技术和方法的逐步应用，人工智能控制技术凭借其稳定、准确、快速的控制特性，已经成为行业应用中广泛运用的一种新型技术。
它已经在军事、航空航天、机器人、电力、通信、自动化等多个领域中都有广泛应用。
人工智能控制技术的主要发展方向包括以下几个方面：
1）基于实时调度的人工智能控制：它首先实现了在模糊环境中的控制参数的实时调度，从而实现了复杂系统的有效控制。
2）声控制技术：它是一项新兴的人工智能控制技术，它利用语音信号对系统进行控制，使系统获得更好的控制效果。
3）强化学习技术：它基于大规模数据的机器学习，能够为控制系统提供准确而有效的控制策略。
4）基于神经网络的控制策略：它利用神经网络技术。
智能控制理论及其在机器人上的应用
智能控制理论及其在机器人上的应用第一章：智能控制理论概述智能控制是一种利用人工智能技术实现对系统控制的技术，其目的在于给机器进行指令，控制其运动。
智能控制技术综合了智能计算、模糊逻辑、神经网络等计算机科学中的前沿技术，使得机器可以像人一样对环境做出反应，完成人们的工作任务。
智能控制理论研究了机器在复杂的环境下做出决策的方法，通过对数据的收集、处理以及算法的设计和调整，让机器具有感知、理解和适应环境的能力。
智能控制理论的研究对于机器人、无人飞行器、自动驾驶汽车等自主化系统至关重要。
第二章：智能控制在机器人上的应用机器人是智能控制技术的典型应用之一。
智能控制可以使机器人从一个简单的动作执行者提升为一个拥有自主决策能力、可以接受人类指令、智能感知环境、适应环境的智能机器人。
1. 机器人的感知机器人的感知是指让机器人具有感知环境、收集信息的功能。
机器人的感知技术可以通过传感器实现。
智能控制可以让机器人利用传感器把环境信息收集到机器人的电脑里，对它进行分析，在这个基础上进行相应的决策。
传感器的种类非常多，例如红外线传感器、激光雷达传感器、声波传感器、视觉传感器等，不同的传感器通过不同的方式来感知环境，并生成不同的数据。
智能控制可以帮助机器人对从传感器中收集到的信息进行处理并指导其展开相应的行动。
2. 机器人的决策机器人的决策能力是指让机器人像人类一样生成合理的决策，并根据情况调整自己的决策。
基于智能控制的机器人可以利用数据和算法来进行计算、分析和预测。
例如，基于智能控制的机器人在执行一项任务时，可以根据所处的环境变化、任务目标的变化以及其他因素来生成相应的决策。
如果需要调整，机器人就可以根据新的数据情况重新生成新的决策。
3. 机器人的执行机器人的执行能力是指让机器人能够按照预设计划或者生成的决策来执行任务。
机器人的控制系统可以根据信息反馈不断的调整机器人的动作，使机器人能够适应不同环境、不同任务目标的要求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
●专家论谈 智能控制理论及应用的发展现状杭州浙江大学工业控制技术研究所 (310027) 许晓鸣 孙优贤上海交通大学自动化系 (200030) 熊 刚 在控制工程实践中,人们常常涉及到传感器、执行器、通信系统、计算机以及控制策略和具体算法。
它们构成的控制系统可以比拟成一个人,如图1。
传感器用来采集反映被控对象特性的信息,它就象人的五官;执行器用来把控制决策命令施加于被控对象,它好比人的四肢;通信技术把传感器采集到的信息及时送到控制器,就象人们的神经系统;计算机是控制器的硬件环境,就象人的脑袋。
这四部分在控制系统设计中占去人们大部分精力,但是控制策略和具体算法就好象人的大脑一样,是控制系统的“指挥中心”。
设计尽量“聪明”和适用的控制算法是控制理论发展的动力和内容。
图1 控制系统的构成框图1 智能控制的兴起111 自动控制的发展与挫折本世纪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,并且成功地用在雷达及火力控制系统上,形成了今天所说的“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,从而造成了理论与实践之间的巨大分歧。
70年代后,又出现了“大系统理论”。
但是,由于这种理论解决实际问题的能力更弱,它很快被人们放到了一边。
112 人工智能的发展斯坦福大学人工智能研究中心的N ilsson 教授认为:“人工智能是关于知识的科学——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。
M IT 的W in ston 教授指出:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才做的智能性工作”。
1956年以前是人工智能的萌芽期。
英国数学家图灵(A 1M 1T u ring 1912～1954)为现代人工智能作了大量开拓性的贡献;1956年～1961年是人工智能的发展期,人们重点研究了诸如用机器解决数学定义,通用问题求解程序等。
1961年以后人工智能进入了飞跃期,主要内容涉及知识工程、自然语言理解等。
人们研究人工智能方法也分为结构模拟派和功能模拟派,分别从脑的结构和脑的功能入手进行研究。
113 智能控制的兴起建立于严密的数学理论上的控制理论发展受到挫折,而模拟人类智能的人工智能却迅速发展起来。
控制理论从人工智能中吸取营养求发展成为必然。
工业系统往往呈现高维、非线性、分布参数、时变、不确定性等复杂特征。
特别是非线性对控制结果的影响复杂,控制工程人员很难深入理解,更谈不上设计出合适的控制算法。
不确定性是最难以解决的问题,也是导致大系统理论失败的根本原因。
但是,对这些问题用工程控制专家经验来解决则往往是成功的。
人是最聪明的控制器,模仿人是一种途径。
萨里迪斯(Saridis )于1977年提出了智能控制的三元结构定义,即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交点。
在智能控制发展初期,美国普渡大学的傅京孙(K 1S 1Fu )教授首先提出了学习控制的概念,引入了人工智能的直觉推理。
后来在人工智能的概念模拟基础上,发展了许多智能控制方法,如自整定、参数调整P I D 等。
再后来则以发展实用的智能控制算法为主,尤以专家系统和神经元网络最为突出。
2 智能控制的发展框架图2 智能控制的发展框架 现在有关智能控制方面的论文很多,我们可以把它们归纳为如图2所示的三维图形。
基于知识表示轴线主要涉及产生式规则、模糊逻辑、定性描述、时序逻辑等方法;其于问题求解主要涉及学习、推理、自适应、自组织等方面。
任何一种智能控制算法都是这个三维空间中的一个小区间。
下面我们分别就这三根轴线作一大致的介绍。
3 基于知识表达的智能控制311 专家控制(1)产生式控制系统(P roducti on Con tro l System )产生式规则IF (…)TH EN (…)EL SE (…)表达。
它是人推理中最基础的部分,是人工智能的基础。
产生式控制系统由三大部分组成,它们是综合数据库(GlobedD atabase )、产生式规则集合库(Sets of R u les )和控制系统(Con tro l System s )。
可见,产生式控制是一种较简单的专家控制。
(2)专家控制系统专家系统是一种能以人类专家水平完成专门和固定专业任务的计算机系统。
专家控制系统则是工程控制论与专家系统结合的产物。
其低级形式是专家控制器,它是在原有控制器基础上加入几条专家经验形成,因而结构简单、代价低、性能令人满意、应用广泛,如自整定、自学习P I D 控制器。
其高级形式为正规的专家控制系统,它的结构复杂,研制代价高,加之现有计算机计算水平不够,它的应用还很少。
312 模糊控制(Fuzzy Con tro l )1965年,美国控制论专家扎德(L 1A 1Zadeh )创立了模糊集合论,为描述研究和处理模糊性现象提供了新的数学工具。
1974年,英国的马丹尼(E 1H 1M am dan i )把模糊语言逻辑用于控制并获得成功,这标志着模糊控制的诞生。
现在,模糊控制已广泛地被用于工业实践中。
图3 模糊控制系统框图 模糊控制是以模糊集合论,模糊语言变量以及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。
模糊控制系统的组成如图3。
313 定性控制与状态空间描述相对应,智能控制系统的定性模型可定义为: x i(k )2ni=1a il(k )[x l (k )]+2Ll=1b il (k )[u l (k )] [y j (k )]=2rj=1c ji (k )[x j (k )]+2Ll-1d jl (k )[u l (k )] k =1,…,m i =1,…,n j =1,…,r l =1,…,Lm 是最终时刻,n 是状态数,r 是输出值,l 是输入值。
式中:a il (k ),b il (k ),c jl (k ),d jl (k )∈{-,0,+}定性模型的行为可通过定性状态图来分析。
现在有人已初步给出了定性能控、定性能观的定义,但这些定义离实际应用还很远。
314 时序逻辑控制用IF (…)TH EN (…)EL SE (…)表达的是有关人们对于控制系统认识经验方面的浅层知识。
用x ・=f (x ,u ,t )y=y (x ,o ,t )表达的则是有关控制系统的深层知识。
过去控制理论只研究深层知识,智能控制引入浅层知识又不能解决诸如时变等问题。
这样人们便希望能表达出折衷的中层知识,时序逻辑控制在此背景下产生了。
时序逻辑分为时间域,特性(P roperty )和过程(P rocess )、函数、谓词、连接符与量词五大部分。
现在有人给出了该模型下能控、能观、稳定的定义,但还仅停留在理论分析阶段,离实用还差得较远。
4 基于问题求解策略的智能控制411 基于分布式问题求解策略的控制算法所谓分布式问题求解是通过分散化的、松驰联系的、分布在不同地点的处理器上的知识源(如过程,规则集等)之间的相互协调进行问题求解。
在分布式问题求解中,主要解决如何分解并且分配问题及其知识,确定节点之间的通讯内容,而不是通讯的方式,解决由于控制分散,数据分散所带来的控制不确定性,数据不确定性等问题。
分布式问题求解过程大致分为问题的求解、子问题的求解、答案的综合三个阶段。
分布式问题求解的意义如下:・可提高控制系统的实时性・可降低对节点存储容量的要求・可以提高系统的可靠性・适应于解决由于信息分散、控制分散带来的问题其于分布式问题求解在人工智能中还未解决,在智能控制中一样有待解决,但这种思想对我们解决实际问题很有帮助,递阶控制思想便产生于此。
412 基于启发式问题求解策略的控制算法启发式是树搜索中的一个基本概念。
启发式搜索是人们凭经验进行的搜索,即非盲目搜索由非固定搜索。
对于问题:x (k +1)=f (x (k ),u (k )),x (0)=x 0J =12{‖x (k f )-c (k f )‖2Q+2k fi=0[‖x (i )-C (i )‖2Q +‖u (i )‖2R ]}求使J …>M in 的{u (i ),i =0,…,k f -1}就可以用启发式控制算法。
不过只是对于f 函数在线性情况下的最优控制算法已经成熟,对非线性f 函数的最优控制算法还有待研究。
5 基于智能模拟的控制方法511 利用神经元网络进行动态系统的辨识与控制神经网络模型用于模拟人脑神经活动的过程,其中包括信息的加工处理、存储和搜索等过程。
神经网络是以对信息的分布式存储和并行处理为基础,它具有自组织、自学习的功能,在许多方面更接近人对信息的处理方法,它具有模拟人的形象思维的能力,反映了人脑功能的若干特性。
神经网络的研究经历了三十余年的曲折发展历史。
80年代以来,神经网络的研究取得了异常迅速的发展,提出了许多神经网络理论及其模型。
例如:多层感知器模型、回归模型(Hopfo id 模型)、概率型神经网络模型等。
其中多层感知器模型多用于系统建模;回归模型则可做成电路完成优化任务,它的速度快;概率型神经网络的动态辨识与热力学方程有对应关系。
尽管它的学习过程时间较长,但它可使系统收敛到全局能量最小值而非局部最优点。
辨识曾经很热门,但只能对线性定常、集中系统进行辨识。
由于神经元网络本身为非线性,用它辨识任何系统便成为可能。
图4便是利用神经元网络进行非线性系统辨识的原理图,其中的学习算法用单样本或多样本的过程学习算法。
一旦知道了被控对象的数学模型,我们便可以用预测控制,自适应控制等高级控制算法。
图4 神经元网络非线性辨识原理图 利用神经元网络进行直接控制的原理如图5。
利用神经元网络进行间接控制的原理图如图6。
它首先得求出N i ,得到非线性对象的详细信息,然后再做直接控制。
512 自适应控制自适应控制可保证在被控对象结构参数和初始条件发生变化或目标函数(评价函数)的极值点发生漂移时,能够自动地解得最优工作状态。
其原理框图如图7。
自适应控制系统必须完成测量性能函数,辨识对象的动态模型,决定控制器如何修改以及如何改变控制器的可调参数等功能。
图5 神经元网络直接控制原理图图6 神经元网络间接控制原理图图7 自适应控制系统构成原理图513 自组织控制自组织系统是一个有序度随时间推移而增加的系统。
自组织控制引入了信息论中度量有序度的概念熵(H )。
因为系统有序度升高则其熵值减少,自组织控制就是最小熵控制。
美国著名教授Saridis 已证明了最小能量控制与最小熵控制本质是一样的。
514 自学习控制K 1S 1Fu 认为,智能控制的初级阶段是学习一些先进模型。
由于计算机水平有限,现在谈完全自学习控制不现实。
在学习理论中,最重要的原形之一是再励(R einfo rcem en t )的规律,这是对于作为系统的主体行为上的变动效果是否达到目的而确定奖惩作用。