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智能控制的发展与应用 摘 要：本本文主要介绍了智能控制技术的主要方法，并介绍了智能控制在各行各业中的应用。对近年的智能控制技术的现状作了分析 ,并论述了模糊控制、 神经网络控制、控制三大智能控制技术的发展历史。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。 一、智能控制的产生与发展 自动控制理论是人类在征服自然，改造自然的斗争中形成和发展的。控制理论从形成发展至今，已经经历多年的历程，分为三个阶段：第一阶段是以上世纪40年代兴起的调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；第二阶段以60年代兴起的状态空间法为标志，称为现代控制理论阶段；第三阶段则是80年代兴起的智能控制理论阶段。 （1）智能控制的产生 以经典控制理论和现代控制理论为代表的传统控制理论曾在一段时期成为控制的、解决现实问题的主导。但随着科技的进步，人们为探索自然，需要面对更为复杂的对象及高度非线性，不确定的对象。这是传统控制理论无法给予解决的，所以必须发展新的概念，理论和方法才能适社会应快速发展的需要。智能控制在这个大的背景下孕育而生。 （2）智能控制的发展 1966年 J.M.Medal首先提出将人工智能应用于飞船控制系统的设计；1971年傅京逊首次提出智能控制这一概念，并归纳了三中类型的智能控制系统：人作为控制器的控制系统，具有自学习性，自组织性，自适应性功能；人机结合作为控制器的控制系统。 1985年IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制研讨会，随后成立了IEEE智能控制专业委员会。1987年在美国举行第一届国际智能控制大会，标志着智能控制领域的形成 。20世纪90年底至今，智能控制进入了新的发展时期，随着对象规模的扩大以人工智能技术、信息论、系统论和控制论的发展，人们试从高层次研究智能控制，这不仅形成了智能控制的多元化，而且在应用实践方面取得了重大进展。我国智能控制也兴起于这一时期。 二、智能控制的主要技术方法 智能控制是以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础,扩展了相关的理论和技术,其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。 （1）专家系统 专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述。 用专家系统所构成的专家控制,无论是专家控制系统还是专家控制器,其相对工程费用较高,而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题. 尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用,但是专家控制的实际应用相对还是比较少。 （2）模糊逻辑 模糊逻辑用模糊语言描述系统,既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型。模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。但在实际应用中模糊逻辑实现简单的应用控制比较容易。简单控制是指单输入单输出系统(SISO) 或多输入单输出系统(MISO) 的控制。因为随着输入输出变量的增加,模糊逻辑的推理将变得非常复杂。 （3）遗传算法 遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具,具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点,它可以和其他技术混合使用,用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。 （4）神经网络 神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法. 它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等。这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。 它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力。 三、智能控制在各行各业的应用