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智能控制方法的应用及发展综述 1 智能控制的产生 1.1智能控制产生的背景 早期的自动控制基本上是解决简单对象的控制问题 ，人们追求研制完全自动运行不用人参与的自治系统。随着控制对象的日益复杂，系统所处的环境因素、控制性能要求都列入了控制系统设计的考虑范围，已有的自动控制方法与技术受到了某种程度的挑战，尤其在学习控制研究与机器人控制方面，矛盾日渐突出，迫切需要为自动控制学科注入新的活力，智能控制正是在这样的背景下产生。 1.2智能控制的产生及发展 　　智能控制思想最早是由美国普渡大学的傅京孙教授于60年代中期提出的，他在1965年发表的论文中率先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习系统，这篇开创性论文为自动控制迈向智能化揭开了崭新的一页.接着，Mendel于1966年在空间飞行器的学习控制中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的新概念；同年，Leondes和Mendel首次使用了“智能控制(Intelligent Control)”一词，并把记忆、目标分解等技术用于学习控制系统；这些反映了智能控制思想的早期萌芽，常被称为智能控制的孕育期. 　　70年代关于智能控制的研究是对60年代这一思想雏形的进一步深化，是智能控制的诞生和形成期.1971年，傅京孙发表了重要论文，提出了智能控制就是人工智能与自动控制的交叉的“二元论”思想，列举三种智能控制系统：人作为控制器、人机结合作为控制器、自主机器人；1974年，英国的Mamdani教授首次成功地将模糊逻辑用于蒸汽机控制，开创了模糊控制的新方向；1977年，Saridis的专著出版，并于1979年发表了综述文章、，全面地论述了从反馈控制到最优控制、随机控制及至自适应控制、自组织控制、学习控制，最终向智能控制发展的过程，提出了智能控制是人工智能、运筹学、自动控制相交叉的“三元论”思想及分级递阶的智能控制系统框架. 　　80年代，智能控制的研究进入了迅速发展时期：1984年，Astrom发表了论文，这是第一篇直接将人工智能的专家系统技术引入到控制系统的代表，明确地提出了建立专家控制的新概念；与此同时，Hopfield提出的Hopfield网络及Rumelhart提出的BP算法为70年代以来一直处于低潮的人工神经网络的研究注入了新的活力，继60年代Kilmer和McClloch提出KBM模型实现对“阿波罗”登月车的控制之后，人工神经网络再次被引入控制领域，并迅速得到了广泛的应用，从而开辟了神经网络控制；1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一界智能控制学术讨论会；1987年1月，在美国费城由IEEE控制系统学会与计算机学会联合召开了第一界智能控制国际会议，这标志着智能控制作为一门新学科正式建立起来. 进入90年代，关于智能控制的研究论文、著作、会议、期刊大量涌现，应用对象也更加广泛，从工业过程控制、机器人控制、航空航天器控制到故障诊断、管理决策等均有涉及，并取得了较好的效果. 2智能控制概念及应用 2.1智能控制的定义 智能控制至今为止并没有一个公认的、统一的定义。我们为了探究智能控制的概念和技术，开发智能控制新的性能和性能和方法，比较不同研究者和不同国家的成果，就要求对智能控制有某些共同的理解下面提出的是被广泛接受的关于智能控制的定义。 所谓智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。 智能控制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。一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统. 智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境。 2.2智能控制的应用场合 　　智能控制是自动控制的必威体育精装版发展阶段，主要用于解决传统控制技术与方法难以解决的控制问题。主要应用场合有： （1）具有高度非线性、时变性、不确定性和不完全性等特征，一般无法获得精确数学模型的复杂系统的控制问题； （2）需要对环境和任务的变化具有快速应变能力并需要运用知识进行控制的复杂系统的控制问题； （3）采用传统控制方法时，必须遵循一些苛刻的线性化假设，否则难以达到预期控制目标的复杂系统的控制问题； （4）采用传统控制方法时，控制成本高、可靠性差或控制效果不理想的复杂系统的控制问题。 2.3智能控制的理论基础和方法及其应用 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，其应用较多的有专家系统、模糊逻辑、神经网络、遗传算法等控制方法，以及自适应科学研究技术、自组织技术、(自)学习技术等组织