智能控制-刘金琨编著PPT第6章汇总
大学课件-智能控制基础(完整)
Curiosity 蛟龙号
智能控制：是应用人工智能的理论 与技术和运筹学的优化方法，并将 其同控制理论方法与技术相结合， 在未知环境下，仿效人的智能，实 现对系统的控制。
Artificial Intelligence
Operation Research
IC=AI∩AC∩OR 一个知识处理系统，具有记忆、 一种定量优化方法，如线性规划、
1.2.3 智能控制系统的特征模型
➢ 特征模型：是对系统动态特性的 一种定性与定量相结合的描述。是 针对问题求解和控制指标的不同要 求，对系统动态信息空间的一种划 分。
智能控制系统的特征模型
fi
{e e 0
e e
e
1 e
2}
上述特征表明，系统正处于受扰动的作用， 以较大的速度偏离目标值的状态。其中参 数为阈值。
组织级
➢ 执行级进行高精度控制 精
智
度 协调级
能
执行级
专家控制系统
➢分为专家控制器和专家控制系统； ➢应用于故障诊断、过程控制等； ➢工程控制论与专家系统的结合。
模糊控制系统
➢ 实现基于自然语言描述规则的控制；
➢ 可替代、改进非线性控制器；
➢ 由知识库、模糊化、模糊推理和反模
糊化组成。
知识库
输入
形成期
发展期
1991-至今
• 萌芽期（1970以前）
• 控制系统具有初步的智能和一定的适应性， 比如模型参考自适应控制。
• 1965年普渡大学的傅京孙（Fu, K. S.）教 授把人工智能引入到控制技术中，提出将 人工智能的启发式推理规则用于学习控制 系统的思想和方法。
• 1966年Mendel将人工智能用于飞船控制 系统的设计并首先提出“人工智能控制” 的概念。
智能控制课件6
模糊神经网络结构 P172
14
五层结构： 五层结构： 第一层： 第一层：输入层 第二层：每个节点代表一个语言变量， 第二层：每个节点代表一个语言变量，如 NB、PS等（计算隶属函数） 、 等 计算隶属函数） 第三层：每个节点代表一条模糊规则， 第三层：每个节点代表一条模糊规则，用 来匹配模糊规则的前提条件（模糊推理） 来匹配模糊规则的前提条件（模糊推理） 第四层： 第四层：进行归一化计算 第五层：输出层（权值学习） 第五层：输出层（权值学习）
22
改进的 Elman 网络 P193 图3.35 联系单元引入自反馈，提高阶次， 联系单元引入自反馈，提高阶次，解决 高阶系统辨识 学习算法 P194 Elman 网络结构特点 结构简单， 对于SISO系统， 需1个输 系统， 结构简单， 对于 系统 个输 个输出， 个结构单元 个结构单元。 入，1个输出，N个结构单元。若采用外 个输出 反馈系统须2N个输入 反馈系统须 个输入
1
局部逼近网络： 在输入空间的局部区域， 局部逼近网络： 在输入空间的局部区域， 只有少数几个连接权影响网络输出。 只有少数几个连接权影响网络输出。 因此，对于每个输入输出数据对， 因此，对于每个输入输出数据对，只调 整少数几个连接权。 整少数几个连接权。
学习速度快，适用于控制。 学习速度快，适用于控制。 样条、 如CMAC、B样条、RBF 、 样条
26
NN监督控制 监督控制 在复杂的生产过程中， 在复杂的生产过程中，取代人工控制 方式： 方式： 将经验总结成规则， 将经验总结成规则，采用专家控制或 模糊控制； 模糊控制； 应用NN对人工控制器建模 对人工控制器建模， 应用 对人工控制器建模，进而采用 NNC。 。 教材P196 图3.36 开环控制 教材 前馈+反馈 图3.37 前馈 反馈
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。
智能控制理论及应用PPT课件
1.4 智能控制的主要形式
基于规则的仿人智能控制 仿人智能控制的核心思想是在控制过程中，利用计算机模拟人的控制行为功 能，最大限度地识别和利用控制系统动态过程提供的特征信息，进行启发和 直觉推理，从而实现对缺乏精确模型的对象迸行有效的控制。其基本原理是 模仿人的启发式直觉推理逻辑，即通过特征辩识判断系统当前所处的特怔状 态，确定控制的策略，进行多模态控制。
模糊控制
神经网络控制
B
A
C
专家控制
智能控制 D
仿人智能控制 F E
各种方法的综合集成
第11页/共20页
分级递阶 智能控制
1.4 智能控制的主要形式
基于信息论的分级递阶智能控制
三级分级递阶智能控制系统是由G．N．Saridis于1977年提出的。该
系统由组织级、协调级和执行级组成，遵循“精度递增伴随智能递减”
第18页/共20页
1.5 智能控制的现状和发展趋 势
• 发展趋势
智能控制理论的进一步研究，尤其是智能控制系统稳定性分析的 理论研究。
结合神经生理学、心理学、认识科学、人工智能等学科的知识， 深入研究人类解决问题时的经验、策略，建立更多的智能控制体 系结构。
研究适合现有计算机资源条件的智能控制方法。
•控制对象由单输入单输出系统转变为多输人多输出系统； •系统信息的获得由借助传感器转变为借助状态模型； •研究方法由积分变换转向矩阵理论、几何方法，由频率方 法转向状态空间的研究； •由机理建模向统计建模转变，开始采用参数估计和系统辨 识理论 •适用大型、复杂、高维、非线性和不确定性严重的对象
•不依赖对象模型，适用于未知或不确定性严重的对象 •具有人类智能的特征 •能够表达定性的知识或具有自学习能力
智能控制ppt课件
从经典控制理论到现代控制理论 ，再到智能控制理论，经历了数 十年的发展。
智能控制与传统控制的区别
01
02
03
控制目标
传统控制追求精确的数学 模型，而智能控制更注重 实际控制效果。
控制方法
传统控制主要采用基于模 型的控制方法，而智能控 制则采用基于知识、学习 和经验的方法。
适应性
传统控制对环境和模型变 化适应性较差，而智能控 制具有较强的自适应能力 。
仿真调试、实验调试
调试方法
优化策略
性能评估
05
CATALOGUE
智能控制在工业领域的应用
工业自动化概述
工业自动化的定义和 发展历程
工业自动化对现代工 业的影响和意义
工业自动化的主要技 术和应用领域
中的应用
02
智能传感器和执行器在工业自动化中的应用
模糊控制器设计
包括模糊化、模糊推理、去模糊化等步骤，实现输入 输出的非线性映射。
神经网络控制技术
神经元模型
模拟生物神经元结构和功 能，构建基本计算单元。
神经网络结构
通过神经元之间的连接和 层次结构，构建复杂的神 经网络系统。
学习算法
基于样本数据训练神经网 络，调整连接权重和阈值 ，实现特定功能的控制。
。
智能控制在智能家居中的应用
智能照明控制
通过智能控制器和传感器，实 现灯光的自动调节和远程控制 ，提高照明舒适度和节能效果
。
智能窗帘控制
通过智能控制器和电机，实现 窗帘的自动开关和远程控制， 提高居住便捷性和私密性。
智能空调控制
通过智能控制器和温度传感器 ，实现空调的自动调节和远程 控制，提高居住舒适度和节能 效果。
智能控制基础总结-PPT
0.09 0.6 0.4 0.84 0.49
1.0
NS
ZE
3.3231
0.7
0.3
u
0
2
4
6
u=3.32
27
人工神经网络
❖ 人工神经网络就是模拟人脑细胞的分布式工作特 点和自组织功能，且能实现并行处理、自学习和 非线性映射等能力的一种系统模型。
❖ 神经网络系统研究主要有三个方面的内容，即神 经元模型、神经网络结构和神经网络学习方法。
相等：对于所有的u∈U ，均有μA(u)＝μB(u)。记作A=B。 包含：对于所有的u∈U ，均有μA (u) ≤μB(u)。记作AB。 空集：对于所有的u∈U ，均有μA(u) ＝0 。记作：A＝ 。 全集：对于所有的u∈U ，均有μA(u) ＝1。
14
交、并、补
交集：对于所有的u∈U ，均有
μC(u)=μA∧μB=min{μA(u),μB(u)} 则称C为A与B的 交集，记为 C=A∩B 。
28
人工神经元模型
❖ 神经元模型是生物神经元的抽象和模拟。可看 作多输入/单输出的非线性器件 。
xi 输入信号，j=1,2,…,n;
wij 表示从单元uj 到单元ui 的
连接权值;
i
si 外部输入信号；
ui 神经元的内部状态；
θi 阀值；
yi 神经元的输出信号；
Neti wij x j si i , ui f(Neti ), yi g(ui ) j ❖ 通常假设yi=f(Neti)，而f为激励函数。
8
智能控制的三元结构
❖ AC：动态反馈控制。
❖ AI：一个知识处理系 统，具有记忆、学习、 信息处理、形式语言、 启发式推理等功能。
智能控制课件
1Introduction1.1Induction MotorConversion from electrical energy to mechanical energy is an important process in modern industrial civilization.About half of the electricity generated in a developed country is eventually converted to mechanical energy,usually by means of electrical machines (Leonhard,1996;Sen,1997).Typical applications of electrical machine drives are:1.Appliances(washing machines,blowers,compressors,pumps);2.Heating/ventilation/air conditioning(HVAC);3.Industrial servo drives(motion control,robotics);4.Automotive control(electric vehicles).Since its invention in1888,the induction motor has become the most widely used motor in pared with d.c.motors,the cage induction motor has distinct advantages (Novotny and Lipo,1996)as listed below:1.No commutator and brushes,2.Ruggedness,3.Lower rotor inertia,4.Maintenance free,simpler protection,5.Smaller size and weight,6.Lower price.Consequently,most industrial drive applications employ induction motors.Unfortunately, the speed of an induction motor cannot be continuously varied without additional expensive equipment.High-performance control of an induction motor is more difficult than d.c.motors,because the induction motor is inherently a dynamic,recurrent,and nonlinear system.Applied Intelligent Control of Induction Motor Drives, First Edition. Tze-Fun Chan and Keli Shi.© 2011 John Wiley & Sons (Asia) Pte Ltd. Published 2011 by John Wiley & Sons (Asia) Pte Ltd. ISBN: 978-0-470-82556-32Applied Intelligent Control of Induction Motor Drives1.2Induction Motor ControlInduction motor control problems have attracted the attention of researchers for many years. Most of the earlier researches are based on classical control theory and electric machine theory, using precise mathematical models of the induction motor.As shown in Figure1.1,an induction motor control system consists of the controller,sensors,inverter,and the induction motor.It can be seen that a study of induction motor control involves three main electrical engineering areas:control,power electronics,and electrical machines(Bose,1981).Figure1.1An induction motor control system.The induction motor can be described by afifth order nonlinear differential equation with two inputs and only three state variables are available for measurement(Marino and Tomei,1995).The control task is further complicated by the fact that the induction motor is subject to unpredictable disturbances(such as noise and load changes)and there are uncertainties in machine parameters.Induction motor control has constituted a theoretically interesting and practically important class of nonlinear systems,and is evolving into a benchmark example for nonlinear control(Ortega and Asher,1998).Intelligent control,which includes expert-system control,fuzzy-logic control,neural-network control,and genetic algorithm,is not only based on artificial intelligence(AI)theory, but also based on conventional control theory.Consequently,new control methods can be developed by the application of artificial intelligence(Bose,1993).1.3Review of Previous WorkScientists and experts have devoted a lot of efforts to induction motor control in the past decades.Developing new control principle,algorithm,and hardware for induction motor control has become a challenge that industry must face today.The development of induction motor control may be summarized as follows.In1946,Weygandt and Charp investigated the transient performance of induction motor by using an analog computer(Weygandt and Charp,1946).In1956,Bell Laboratories invented the thyristor(or silicon-controlled rectifier)(Bose,1989). In1959,Kovacs and Racz applied rotating reference frames and space vectors to the study of induction motor transients(Kovacs and Racz,1959).Since1960,various scalar control strategies of constant voltage/frequency(V/Hz)control of induction motor had been proposed(Bose,1981).In1961,McMurray and Shattuck proposed the inverter circuit with pulse width modulation (PWM)(McMurray and Slattuck,1961).Introduction3 In1968and in1970,field orientation principle wasfirst formulated by Hasse and Blaschke (Hasse,1969;Blashke,1972).In1985,direct self control was proposed by M.Depenbrock,I.Takahashi,and T.Noguchi (Depenbrock,1985;Takahashi and Noguchi,1986).In the1990s,intelligent control of induction motor received wide attention(Bose,1992). Recently,revolutionary advances in computer technology,power electronics,modern control,and artificial intelligence have led to a new generation of induction motor control that may provide significant economic benefits.The voltage or current supplied to an induction motor can be expressed as a sinusoidal function of magnitude and frequency or magnitude and phase.Accordingly,induction motor control methods are classified into two categories:scalar control in which the voltage magnitude and frequency are adjusted,and vector control in which the voltage magnitude and phase are adjusted.1.3.1Scalar ControlThe scalar controllers are usually used in low-cost and low-performance drives.They control the magnitude/frequency of voltage or current.Typical studies of scalar control include open-loop voltage/frequency(V/Hz)control,closed-loop V/Hz control,and stator current and slip-frequency control(Bose,1981).When the load torque is constant and there are no stringent requirements on speed regulation, it suffices to use a variable-frequency induction motor drive with open-loop V/Hz control. Applications which require only a gradual change in speed are being replaced by open-loop controllers,often referred to as general purpose AC drives(Rajashekara,Kawamura,and Matsuse,1996).When the drive requirements include faster dynamic response and more accurate speed or torque control,it is necessary to operate the motor in the closed-loop mode. Closed-loop scalar control includes closed-loop V/Hz control and stator current and slip frequency control.1.3.2Vector Control(Rajashekara,Kawamura,and Matsuse,1996)The vector controllers are expensive and high-performance drives,which aim to control the magnitude and phase of voltage or current vectors.Vector control methods includefield-oriented control(FOC)and direct self control(DSC).Both methods attempt to reduce the complex nonlinear control structure into a linear one,a process that involves the evaluation of definite integrals.FOC uses the definite integral to obtain the rotorflux angle,whereas DSC uses the definite integral to obtain the statorflux space vector.Although the implementation of both methods has largely been successful,they suffer from the following drawbacks:1.Sensitivity to parameter variations;2.Error accumulation when evaluating the definite integrals;if the control time is long,degradation in the steady-state and transient responses will result due to drift in parameter values and excessive error accumulation;3.In both methods,the control must be continuous and the calculation must begin from aninitial state.4Applied Intelligent Control of Induction Motor Drives1.3.3Speed Sensorless ControlSpeed sensorless control of induction motors is a new and promising research trend.To eliminate the speed and position sensors,many speed and position estimation algorithms have been proposed recently.These algorithms are generally based on complex calculations which involve the machine parameters and the measurement of terminal voltages and currents of the induction motor.Speed sensorless control can be regarded as open-loop control because the measurement is included in the controller(Rajashekara,Kawamura,and Matsuse,1996).1.3.4Intelligent Control of Induction MotorDespite the great efforts devoted to induction motor control,many of the theoretical results cannot be directly applied to practical systems.The difficulties that arise in induction motor control are complex computations,model nonlinearity,and uncertainties in machine para-meters.Recently,intelligent techniques are introduced in order to overcome these difficulties. Intelligent control methodology uses human motivated techniques and procedures(for example,forms of knowledge representation or decision making)for system control (Bose,1997;Narendra and Mukhopadhyay,1996).1.3.5Application Status and Research Trends of Induction Motor Control Among the above control techniques,market evidence shows that up to the present only two have found general acceptance.They are the open-loop constant V/Hz control for low-performance applications and the indirect vector control for high-performance applications (Bose,1993).Vector control principle,intelligent-based algorithm,and DSP-based hardware represent recent research trends of induction motor control.1.4Present StudyThe present research status of induction motor control suggests the areas that require further investigation and development.The objective of this book is to investigate intelligent control principles and algorithms in order to make the performance of the controller independent of,or less sensitive to,motor parameter changes.Based on theories of the induction motor and control principles,expert-system control,fuzzy-logic control,neural-network control,and genetic algorithm for induction motor drive will be investigated and developed.The scope of the present book is summarized as follows:puter modeling of induction motorThe induction motor model typically consists of an electrical model and a mechanical model,which is afifth-order nonlinear ing MATLABÒ/Simulink software,three induction motor models(current-input model,voltage-input model,discrete-state model) are constructed for the simulation studies of the induction motor drive.The three models can be used to simulate the actual induction motor effectively.In addition,a PWM model,an encoder model,and a decoder model are also proposed.Introduction5 2.Expert-system based acceleration controlAn expert-system based acceleration controller is developed to overcome the drawbacks (sensitivity to parameter variations,error accumulation,and the needs for continuous control with initial state)of the vector controller.In every time interval of the control process,the acceleration increments produced by two different voltage vectors are compared,yielding one optimum stator voltage vector which is selected and retained.The on-line inference control is built using an expert system with heuristic knowledge about the relationship between the motor voltage and acceleration.Because integral calculation and motor parameters are not involved,the new controller has no accumulation error of integral as in the conventional vector control schemes and the same controller can be used for different induction motors without modification.Simulation results obtained on the expert-system based controller show that the performance is comparable with that of a conventional direct self controller,hence proving the feasibility of expert-system based control.3.Hybrid fuzzy/PI two-stage controlA hybrid fuzzy/PI two-stage control method is developed to optimize the dynamicperformance of a current and slip frequency controller.Based on two features(current magnitude feature and slip frequency feature)of thefield orientation principle,different strategies are proposed to control the rotor speed during the acceleration stage and the steady-state stage.The performance of the two-stage controller approximates that of afield-oriented controller.Besides,the new controller has the advantages of simplicity and insensitivity to motor parameter changes.Very encouraging results are obtained from a computer simulation using MATLABÒ/Simulink software and experimental verification using a DSP-based drive.4.Neural-network-based direct self control(DSC)Artificial neural network(ANN)has the advantages of parallel computation and simple hardware,hence it is superior to a DSP-based controller in execution time and structure.In order to improve the performance of a direct self controller,an ANN-based DSC with seven layers of neurons is proposed at algorithm level.The execution time is decreased from 250m s(for a DSP-based controller)to21m s(for the ANN-based controller),hence the torque andflux errors caused by long execution times are almost eliminated.A detailed simulation study is performed using MATLABÒ/Simulink and Neural-network Toolbox.5.Genetic algorithm based extended Kalmanfilter for rotor speed estimation ofinduction motorAddressing the current research trend,speed-sensorless controller with the extended Kalmanfilter is investigated.To improve the performance of the speed-sensorless controller,noise covariance and weight matrices of the extended Kalmanfilter are optimized by using a real-coded genetic algorithm(GA).MATLABÒ/Simulink-based simulation and DSP-based experimental results are presented to confirm the efficacy of the GA-optimized EKF for speed estimation in induction motor drives.6.Parameter estimation using neural networksIntegral models of an induction motor are described and implemented by using an artificial neural network(ANN)approach.By using the proposed ANN-based integral models, almost all the machine parameters can be derived directly from the measured data,namely the stator currents,stator voltages and rotor speed.With the estimated parameters,load, statorflux,and rotor speed may be estimated for induction motor control.6Applied Intelligent Control of Induction Motor Drives 7.Optimized random PWM strategies based on genetic algorithmRandom carrier-frequency PWM,random pulse-position PWM,random pulse-width PWM,and hybrid random pulse-position and pulse-width PWM are optimized by genetic algorithm(GA).A single-phase inverter is employed for the optimization study,and the resulting waveforms are evaluated based on Fourier analysis.The validity of the GA-optimized random carrier-frequency PWM is verified by experimental studies on a DSP-based voltage controlled inverter.The GA-optimized PWM proposed may be applied to single-phase ac induction motor drives for low performance applications,such as pumps, fans and mixers,as well as uninterruptible power supply(UPS).8.Hardware experimentsAt the hardware level,an experimental system for intelligent control of an induction motor is proposed and implemented.The system is configured by a DSP(ADMC331),a power module(IRPT1058A),a three-phase Hall-effect current sensor,an encoder (Model GBZ02),a data acquisition card(PCL818HG),a PC host and a data-acquisition PC,as well as a147-W3-phase induction motor.With the experimental hardware, the MATLABÒ/Simulink models,hybrid fuzzy/PI two-stage control algorithm,and GA-EKF method described in this book are verifiing a TMS320F2812DSP board and an IRAMX16UP60A inverter module,a GA-optimized single-phase random-carrier-frequency PWM inverter is implemented.Besides,programming examples are presented to demonstrate RTDX(Real Time Data exchange)technique to exchange real-time data between a TMS320F28335DSP and MATLABÒsoftware.With the RTDX technique,real-time DSP applications can be supported by a complex MATLABÒAI program running simultaneously on a PC.9.Programming examplesUsing MATLABÒ/Simulink software and CCStudio_v3.3software,a large number of programming examples are described in the book and the source codes can be found on the book companion website as supplementary materials.The programming examples may be classified into the following categories.a.Modeling and simulation of induction motor(Chapter3)b.Fundamentals of intelligent control simulation(Chapter4)c.Induction motor controlExpert-system based acceleration control(Chapter5)Hybrid fuzzy/PI two-stage control(Chapter6)Direct self control of induction motor(Chapter7)Neural-network based direct self control(Chapter7)Field-oriented control of induction motor(Chapter8)V oltage-frequency controlled induction motor drive(Chapter9).d.Estimations for induction motor drivesParameter estimation using neural networks(Chapter8)Load estimation based on integral model of induction motor(Chapter8)Flux estimation based on integral model of induction motor(Chapter8)Rotor speed estimation based on integral model of induction motor(Chapter8)GA-optimized extended Kalmanfilter for speed estimation(Chapter9).e.Sensorless control of induction motorIntegral-model-based sensorless control of induction motor(Chapter8)Introduction7 EKF-based sensorless V/Hz control of induction motor(Chapter9)EKF-based sensorlessfield-oriented control(FOC)of induction motor(Chapter9).f.PWM strategiesSpace vector PWM Simulink model(in the folder‘Chapter8.4’of the book companion website)Optimized random PWM strategy based on genetic algorithms(Chapter10).g.DSP TMS320F28335programming examples3-phase PWM programming example(Chapter11)RTDX programming example(Chapter11)ADC programming example(Chapter11)CAP programming example(Chapter11).ReferencesBlashke,F.(1972)The principle offield-orientation as applied to the new‘Transvektor’closed-loop control system for rotating-field machines.Simians Review,34(5),21–220.Bose,B.K.(1981)Adjustable Speed AC Drive Systems,IEEE Press,New York.Bose,B.K.(1989)Power electronics–an emerging technology.IEEE Transactions on Industrial Electronics, 36,403–411.Bose,B.K.(1992)Recent advances in power electronics.IEEE Transactions on Power Electronics,7(1),2–16. Bose,B.K.(1993)Power electronics and motion control-technology status and recent trends.IEEE Transactions on Industry Applications,29,902–909.Bose,B.K.(1997)Expert system,fuzzy logic,and neural networks in power electronics and drives,in Power Electronics and Variable Frequency Drives:Technology and Applications(ed.B.K.Bose),IEEE Press,New Jersey. Depenbrock,M.(Inventor)(18,Oct.1985)‘Direct Self-control of the Flux and Rotary Moment of a Rotary-field Machine,’United States Patent4,678,248.Hasse,K.(1969)‘About the Dynamics of Adjustable-speed Drives with Converter-fed Squirrel-cage Induction Motors’(in German),Dissertation,Darmstadt Technische Hochschule.Kovacs,K.P.and Racz,J.(1959)Transiente Vorgane in Wechse Istrommaschinen,Verlag der Ungarischen Akademie der Wissenschaften,Budapest.Leonhard,W.(1996)Control of Electrical Drives,Springer-Verlag Berlin,Heidelberg.Marino,R.and Tomei,P.(1995)Nonlinear Control Design,Prentice Hall Europe,Hemel Hempstead. McMurray,W.and Slattuck,D.D.(1961)A silicon-controlled rectifier inverter with improved commutation.AIEE Transactions on Communications and Electronics,80,531–542.Narendra,K.S.and Mukhopadhyay,S.(1996)Intelligent Control Using Neural Networks,in Intelligent Control Systems:Theory and Applications(eds M.M.Gupta and N.K.Sinha),IEEE Press,New York.Novotny,D.W.and Lipo,T.A.(1996)Vector Control and Dynamics of AC Drives,Oxford University Press,Oxford. Ortega,R.and Asher,G.(1998)Joint special issue on nonlinear control of induction motor.IEEE Transactions on Industrial Electronics,45(2),367.Rajashekara,K.,Kawamura,A.,and Matsuse,K.(1996)Speed sensorless control of induction motor,in Sensorless Control of AC Motor Drives(eds K.Rajashekara,A.Kawamura,and K.Matsuse),IEEE Press,New Jersey. Sen,P.C.(1997)Principles of Electric Machines and Power Electronics,John Wiley&Sons,Inc.,New York. Takahashi,I.and Noguchi,T.(1986)A new quick-response and high-efficiency control strategy of an induction motor. IEEE Transactions on Industry Applications,22(5),820–827.Weygandt,C.N.and Charp,S.(1946)Electromechanical transient performance of induction motors.AIEE Transac-tions,64(Pt.III),1000.。
智能控制-刘金琨编著PPT第6章
术实现；
（5）能进行学习，以适应环境的变化。
6.6 神经网络控制的研究领域
1 基于神经网络的系统辨识 ① 将神经网络作为被辨识系统的模型，可在已知
常规模型结构的情况下，估计模型的参数。
② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测
模型，实现非线性系统的建模和辨识。
人恼的生理学和心理学着手，通过人工
模拟人脑的工作机理来实现机器的部分
智能行为。
人工神经网络（简称神经网络， Neural Network ）是模拟人脑思维方 式的数学模型。 神经网络是在现代生物学研究人脑组 织成果的基础上提出的，用来模拟人类大 脑神经网络的结构和行为。神经网络反映 了人脑功能的基本特征，如并行信息处理 、学习、联想、模式分类、记忆等。
1982 年 ， 物 理 学 家 Hoppield 提 出 了 Hoppield 神经网络模型，该模型通过引入 能量函数，实现了问题优化求解， 1984 年 他用此模型成功地解决了旅行商路径优化 问题(TSP)。 在1986年，在Rumelhart和McCelland等出 版《Parallel Distributed Processing》一书 ，提出了一种著名的多层神经网络模型， 即BP网络。该网络是迄今为止应用最普遍 的神经网络。
6.4.2 Delta（δ ）学习规则
假设误差准则函数为：
1 E 2
p 1
P
(d p y p ) 2
E
p 1
P
p
其中， d p 代表期望的输出（教师信号）；y p 为 网络的实际输出， y p f (W Xp ) ；W 为网络所有权 值组成的向量：
W w0, w1, , wn T
智能控制课件
04
智能控制在工业自动化中的应用
智能控制在生产过程中的应用
总结词
提高生产效率、降低能耗、增强安全性
详细描述
智能控制技术应用于生产过程中，能够实时 监测和调整设备运行状态，提高生产效率， 降低能耗，并增强生产过程的安全性。例如 ，智能控制在冶金、化工等高风险行业中， 能够自动检测异常情况并及时采取措施，有 效预防事故发生。
02
加强数据加密和访问控制，确保数据传输和存储的安全性，防
止未经授权的访问和泄露。
建立完善的安全管理制度，提高安全意识，加强人员培训和管
03
理，防止内部泄露和恶意攻击。
智能控制的标准化与互操作性问题
智能控制系统的标准化和互操作性是实现不同厂商设备间的互联互通的 关键问题。
需要制定统一的标准化协议和规范，促进不同厂商之间的合作和交流， 推动智能控制技术的共同发展。
控制。
通过物联网技术，智能控制能够 实时获取设备的状态和环境参数
，实现更精细化的控制效果。
物联网与智能控制的结合将促进 智能家居、智能制造、智慧城市
等领域的创新发展。
智能控制的安全与隐私保护问题
01
随着智能控制的普及，安全与隐私保护问题日益突出，需要采 取有效的技术和管理措施来保障数据安全和用户隐私。
随着人工智能技术的不断进步，深度学习和强化学习等技术在智能控制领域的应用将更 加广泛，为解决复杂控制问题提供更多可能性。
边缘计算与云计算的融合
随着云计算和边缘计算技术的不断发展，两者之间的融合将为智能控制提供更高效、更 可靠的计算和数据处理能力。
多模态感知与协同控制技术的研究与应用
多模态感知与协同控制技术是智能控制领域的重要研究方向，通过多模态感知实现更全 面的环境感知和更精准的控制决策，提高智能控制的性能和稳定性。
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BOP网络）、Hopfield网络、CMAC小脑 模型、ART网络、BAM双向联想记忆网络 、SOM自组 织网络 、 Blotzman机 网 络 和 Madaline网络等。
根据神经网络的连接方式，神经网络可 分为两种形式： （1）前向网络
树突的功能是接受来自其它神经元的 兴奋。
神经元细胞体将接收到的所有信号进 行简单地处理后，由轴突输出。
神经元的轴突与另外神经元神经末梢 相连的部分称为突触。
图 单个神经元的解剖图
神经元由三部分构成： （1）细胞体（主体部分）：包括细胞质、 细胞膜和细胞核； （2）树突：用于为细胞体传入信息； （3）轴突：为细胞体传出信息，其末端是 轴突末梢，含传递信息的化学物质； （4）突触：是神经元之间的接口（ 104~105个/每个神经元）。
1949年，心理学家Hebb实现了对脑细胞 之间相互影响的数学描述，从心理学的角 度提出了至今仍对神经网络理论有着重要 影响的Hebb学习法则。 1958年，E.Rosenblatt提出了描述信息在 人脑中贮存和记忆的数学模型，即著名的 感知机模型（Perceptron）。
1962年，Widrow和Hoff提出了自适应线 性神经网络，即Adaline网络，并提出了 网 络 学 习 新 知 识 的 方 法 ， 即 Widrow 和 Hoff学习规则（即δ学习规则），并用电 路进行了硬件设计。 2 低潮期（1969-1982）
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、预测与管 理（市场预测、风险分析）、通信等。
6 .2 神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表明
，人脑极其复杂，由一千多亿个神经元 交织在一起的网状结构构成，其中大脑 皮层约140亿个神经元，小脑皮层约1000 亿个神经元。
• 6.1 神经网络发展历史
神经网络的发展历程经过4个阶段。 1 启蒙期（1890-1969年） 1890年，W.James发表专著《心理学》， 讨论了脑的结构和功能。 1943年，心理学家W.S.McCulloch和数学 家 W.Pitts 提 出 了 描 述 脑 神 经 细 胞 动 作 的 数学模型，即M-P模型（第一个神经网络 模型）。
人工神经网络（简称神经网络， Neural Network）是模拟人脑思维方 式的数学模型。
神经网络是在现代生物学研究人脑组 织成果的基础上提出的，用来模拟人类大 脑神经网络的结构和行为。神经网络反映 了人脑功能的基本特征，如并行信息处理 、学习、联想、模式分类、记忆等。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ANN，Artificial Neural Network）研 究所取得的突破性进展。神经网络控制 是将神经网络与控制理论相结合而发展 起来的智能控制方法。它已成为智能控 制的一个新的分支，为解决复杂的非线 性、不确定、未知系统的控制问题开辟 了新途径。
受当时神经网络理论研究水平的限制及 冯·诺依曼式计算机发展的冲击等因素的 影响，神经网络的研究陷入低谷。
在美、日等国有少数学者继续着神经 网络模型和学习算法的研究，提出了许 多有意义的理论和方法。例如，1969年 ，S.Groisberg和A.Carpentet提出了至今 为止最复杂的ART网络，该网络可以对 任意复杂的二维模式进行自组织、自稳 定和大规模并行处理。1972年，Kohonen 提出了自组织映射的SOM模型。
第6章 神经网络理论基础
• 模糊控制从人的经验出发，解 决了智能控制中人类语言的描述和 推理问题，尤其是一些不确定性语 言的描述和推理问题，从而在机器 模拟人脑的感知、推理等智能行为 方面迈出了重大的一步。
• 模糊控制在处理数值数据、自学习 能力等方面还远没有达到人脑的境界。 人工神经网络从另一个角度出发，即从 人恼的生理学和心理学着手，通过人工 模拟人脑的工作机理来实现机器的部分 智能行为。
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。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元，其末端的许多神经末 梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
• (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
通过树突和轴突，神经元之间实现了信 息的传递。
• 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。
3 复兴期（1982-1986）
1982 年 ， 物 理 学 家 Hoppield 提 出 了 Hoppield神经网络模型，该模型通过引入 能量函数，实现了问题优化求解，1984年 他用此模型成功地解决了旅行商路径优化 问题(TSP)。 在1986年，在Rumelhart和McCelland等出 版《Parallel Distributed Processing》一书 ，提出了一种著名的多层神经网络模型， 即BP网络。该网络是迄今为止应用最普遍 的神经网络。