智能控制（第4版）.pptVIP

智能控制

第1章绪论

第1节智能控制的发展过程

2智能控制的概念

信号处理

形式语言运筹学

启发

规划

人工智能调度

管理

记忆

学习智能管理

控制协调

动力学

动态反馈

优化

动力学

动态反馈

控制

图1-1基于三元论的智能控制

3智能控制的发展

第2节智能控制的几个重要分支

1模糊控制

传统控制方法均是建立在被控对象精确数学模

型基础上的，然而，随着系统复杂程度的提高，

将难以建立系统的精确数学模型。

在工程实践中，人们发现，一个复杂的控制系

统可由一个操作人员凭着丰富的实践经验得到满

意的控制效果。这说明，如果通过模拟人脑的思

维方法设计控制器，可实现复杂系统的控制，由

此产生了模糊控制。

•1965年美国加州大学自动控制系

L.A.Zedeh提出模糊集合理论，奠定了模

糊控制的基础；

•1974年伦敦大学的Mamdani博士利用模

糊逻辑，开发了世界上第一台模糊控制的

蒸汽机，从而开创了模糊控制的历史；

1983年日本富士电机开创了模糊控制在日本

的第一项应用—水净化处理，之后，富士电

机致力于模糊逻辑元件的开发与研究，并于

1987年在仙台地铁线上采用了模糊控制技术

，1989年将模糊控制消费品推向高潮，使日

本成为模糊控制技术的主导国家。

模糊控制的发展可分为三个阶段：

（1）1965年-1974年为模糊控制发展的第一阶

段，即模糊数学发展和形成阶段；

（2）1974年-1979年为模糊控制发展的第二阶

段，产生了简单的模糊控制器；

（3）1979年—现在为模糊控制发展的第三阶

段，即高性能模糊控制阶段。

2神经网络控制

神经网络的研究已经有几十年的历史。

n1943年McCulloch和Pitts提出了神经元数学模型

；

n1950年-1980年为神经网络的形成期，有少量成

果，如1975年Albus提出了人脑记忆模型CMAC

网络，1976年Grossberg提出了用于无导师指导

下模式分类的自组织网络；

n1980年以后为神经网络的发展期，1982年

Hopfield提出了Hopfield网络，解决了回归

网络的学习问题，1986年美国的PDP研究小

组提出了BP网络，实现了有导师指导下的

网络学习，为神经网络的应用开辟了广阔

的发展前景。

n将神经网络引入控制领域就形成了神经网

络控制。

n神经网络控制是从机理上对人脑生理系统进行简单

结构模拟的一种新兴智能控制方法。神经网络具有

并行机制、模式识别、记忆和自学习能力的特点，

它能充分逼近任意复杂的非线性系统，能够学习与

适应不确定系统的动态特性，有很强的鲁棒性和容

错性等，因此，神经网络控制在控制领域有广泛的

应用。

3智能算法

n智能算法是人工智能的一个重要分支，是基于

人工智能技术的有哪些信誉好的足球投注网站算法，有代表性的有遗传算法

、粒子群算法、差分进化算法和蚁群算法等。

n遗传算法由美国的J.H.Holland教授在1975年提出

，80年代中期开始逐步成熟。从1985年起，国际上

开始举行遗传算法国际会议。目前遗传算法已经被

广泛应用于许多实际问题，成为用来解决高度复杂

问题的新思路和新方法。

n遗传算法可用于模糊控制规则的优化及神经网络参

数及权值的学习，在智能控制领域有广泛的应用。

2.1.2专家系统构成

2.2.2专家控制的基本原理

2.2.3