智能控制-第九章 其他智能控制
智能控制原理及应用教程
智能控制原理及应用教程智能控制是一种应用智能技术的控制方法，它利用计算机和传感器等设备，对待控制对象进行感知、分析和决策，从而实现对目标系统的自动控制。
智能控制技术在工业控制系统、机器人控制、环境监测等领域有着广泛的应用。
智能控制的原理主要包括感知与获取信息、处理与计算、决策与动作三个步骤。
首先，通过传感器等设备获取系统内部和外部环境的信息，对待控制对象的状态进行感知。
然后，利用计算机进行信息处理和计算，对采集到的数据进行分析和处理，得到控制决策所需的参数。
最后，根据计算出的控制参数，进行控制动作，调整待控制对象的状态，达到控制系统的目标。
智能控制的应用领域非常广泛。
在工业控制系统中，智能控制可以实现对生产过程的自动化控制，提高生产效率和产品质量。
例如，利用智能控制技术，可以实现对机械设备的智能监控和故障预警，提高设备运行的稳定性和可靠性。
同时，智能控制还可以应用于物流系统、仓储系统等领域，实现对物流流程的智能化管理和优化。
智能控制技术在机器人领域也有着重要的应用。
通过智能控制技术，可以实现对机器人的智能导航、路径规划和动作控制，提高机器人的工作能力和自主性。
例如，在无人驾驶领域，智能控制可以实现对车辆的自动驾驶和智能交通管理，提高道路交通的安全性和效率。
此外，智能控制技术还可以应用于环境监测与控制领域。
通过采集环境信息，并利用智能控制算法进行分析和处理，可以实现对环境污染物的检测和控制。
例如，在空气质量监测中，智能控制可以实时检测大气中的污染物浓度，并根据检测结果自动调整空气净化设备的运行状态，提高空气质量。
总之，智能控制技术在诸多领域都有广泛的应用。
通过利用计算机和传感器等设备进行信息感知和处理，智能控制可以实现对待控制对象的自动化控制，提高工作效率和产品质量，减少人力成本和资源消耗。
随着智能技术的不断发展和创新，智能控制技术将会在更多的领域得到应用，为人们的生活带来更多便利和效益。
第九章 智能控制的应用实例
20
9.1智能控制在电气传应模糊控制
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
21
9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.4基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
19
9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.3无速度传感器感应电机矢量控制系统的自适应模糊控制
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ. 23
9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.4基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制
图9.35 简化的基于RFNN的异步电机矢量控制系统结构
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ. 24
9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
控制系统 总体结构
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
10
9.1智能控制在电气传动中的应用
9.1.2基于小波神经网络定子电阻估计器的模糊直接转矩控制
图9.21 小波神经网络定子电 阻估计器的MSE曲线
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ. 29
自动控制原理第九章非线性控制系统PPT课件
非线性系统的数学描述
01
02
04
非线性微分方程
非线性微分方程是描述非线性系统动态行为的数学模型之一。
它通常表示为自变量和因变量的函数，其中包含未知函数的导数。
非线性微分方程的解可以描述系统的输出响应与输入信号之间的关系。
解决非线性微分方程的方法通常包括数值解法和解析解法。
03
非线性传递函数是描述非线性系统的另一种数学模型。
非线性系统的特点
研究非线性系统的方法包括解析法、数值法和实验法等。
总结词
解析法是通过数学推导和求解方程来研究非线性系统的行为和特性。数值法则是通过数值计算和模拟来研究非线性系统的行为和特性。实验法则是通过实际实验来研究非线性系统的行为和特性，通常需要设计和构建实验装置和测试系统。
详细描述
非线性系统的研究方法
它类似于线性系统的传递函数，但包含非线性项和饱和项。
非线性传递函数可以表示系统的输入输出关系，并用于分析系统的性能和稳定性。
分析非线性传递函数的方法包括根轨迹法和相平面法等。
01
02
03
04
非线性传递函数
非线性状态方程是描述非线性系统动态行为的另一种数学模型。
非线性状态方程可以用于分析系统的稳定性和动态行为，并用于控制系统设计。
非线性系统仿真软件
非线性系统仿真实例是通过计算机仿真技术对实际非线性系统进行模拟和分析的实例，它可以帮助用户更好地理解非线性系统的特性和行为，并验证仿真模型的正确性和有效性。
常见的非线性系统仿真实例包括电机控制系统、飞行器控制系统、机器人控制系统等，这些实例可以帮助用户更好地了解非线性系统的控制方法和优化策略。
飞行器控制系统
化工过程控制系统
智能控制理论简述
智能控制理论简述智能控制(intelligent controls)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。
智能控制是指驱动智能机器自主地实现其目标的过程,即无需人的直接干预就能独立地驱动智能机器实现其目标。
其基础是人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科的交叉，也就是说它是一门边缘交叉学科。
控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。
智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。
20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。
近20年来,智能控制理论(IntelligentControl Theory)与智能化系统发展十分迅速［1］.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(Fuzzy Control)、神经网络控制(Neural Networks Control)、基因控制即遗传算法(Genetic Aigorithms)、混沌控制［2］ (Chaotic Control)、小波理论［3］ (Wavelets Theo-ry)、分层递阶控制、拟人化智能控制、博奕论等.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。
它广泛应用于复杂的工业过程控制［4］、机器人与机械手控制［5］、航天航空控制、交通运输控制等•它尤其对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。
自从“智能控制”概念的提出到现在，自动控制和人士—智能专家、学者们提出了各种智能控制理论，下面对一些有影响的智能控制理论进行介绍。
(1)递阶智能(Hierarchical IntelligentControl)阶智能控制是由G.N.Saridis提出的,它是最早的智能控制理论之一。
智能控制课程设计
智能控制课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解智能控制的基本概念，掌握智能控制系统的组成和工作原理。
2. 学生能描述不同类型的智能控制算法，并了解其在实际应用中的优缺点。
3. 学生能运用所学的智能控制知识，分析并解决简单的实际问题。
技能目标：1. 学生具备使用智能控制软件进行模型搭建和仿真实验的能力。
2. 学生能够运用编程语言实现基本的智能控制算法，并进行调试与优化。
3. 学生能够通过小组合作，共同完成一个简单的智能控制系统设计与实施。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对智能控制技术的兴趣和好奇心，激发创新意识。
2. 学生在课程学习中，养成积极主动、独立思考的学习习惯，提高问题解决能力。
3. 学生通过团队合作，培养沟通协作能力和集体荣誉感。
课程性质分析：本课程旨在让学生了解智能控制技术的基本原理，通过实践操作，掌握智能控制系统的设计与实现方法。
课程内容紧密结合课本知识，注重理论联系实际。
学生特点分析：本年级学生具备一定的电子、信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，具备较强的动手能力和自主学习能力。
教学要求：1. 教学内容与课本紧密结合，注重培养学生的实践能力。
2. 教学过程中，关注学生的个体差异，鼓励学生提问和发表见解。
3. 教学评价以学生的实际操作和设计成果为主要依据，注重过程性评价。
二、教学内容本课程教学内容分为五个部分，确保学生能够系统地学习和掌握智能控制相关知识。
1. 智能控制概述- 了解智能控制的发展历程、应用领域及发展趋势。
- 熟悉智能控制系统的基本组成和分类。
2. 智能控制算法- 学习模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等基本算法。
- 分析各类算法的原理、特点及适用场景。
3. 智能控制系统设计- 掌握智能控制系统的设计步骤和方法。
- 学习使用MATLAB/Simulink等软件进行智能控制系统建模与仿真。
4. 智能控制应用案例分析- 分析典型的智能控制应用案例，如智能家居、工业自动化等。
E1控制工程领域工程硕士专业课程
控制工程领域工程硕士专业课程教学大纲课程编号：E232-40课程名称：现代控制理论，Modern Control Theory教学方式：授课总学时和学分：60学时，3学分，其中授课56学时，习题2学时，考试2学时适合专业：控制工程领域，计算机技术工程领域考试方式：笔试课程作用与任务：本课程为控制工程领域的工程硕士研究生的必修学位课程，主要内容为线性多变量系统基本理论、最优控制理论、最优状态估计理论、系统辨识。
通过本课程的学习，使硕士研究生掌握现代控制理论的基本分析与设计方法，并为后续课程的学习奠定坚实的基础。
教学内容与学时分配：第 1 章绪论（1学时）第 2 章多变量系统的描述（3学时）第 3 章线性系统的可控性、可观性、标准型（4学时）第 4 章状态反馈与状态观测器（4学时）第 5 章系统的稳定性分析（2学时）第 6 章变分法及其在最优控制中的应用（6学时）第 7 章极大值原理和典型最优控制（6学时）第 8 章动态规划与最优控制（4学时）第 9 章最优状态估计(6学时)第 10 章线性二次型高斯问题(2学时)第 11 章系统辨识的基本概念(2学时)第 12 章经典系统辨识方法(2学时)第 13 章最小二乘类辨识方法(6学时)第 14 章其他辨识方法（4学时）第 15 章模型阶次的确定（4学时）参考书目：[1]Patel R V. Munro N. Multivariable System Theory and Design. Pergamon Press, 1982[2]白方周，庞国仲. 多变量频域理论与设计技术. 北京：国防工业出版社，1988[3]庞富胜. 线性多变量系统. 武汉：华中理工大学出版社，1992[4]Sage A P. Optimum System Control, 2nd ed. Prentice-Hall Inc, Englewood Cliffs NJ, 1977[5]吴受章.应用最优控制.西安：西安交通大学出版社，1987[6]Astrom K J. An Introduction to Stochastic Control Theory. Academic Press, 197094控制工程领域工程硕士专业课程教学大纲[7]方崇智，萧德云. 过程辨识. 北京：清华大学出版社，1988学习要求：先修课程：矩阵理论，线性代数，自动控制原理学习方法：课堂教学+查阅有关文献资料所属学院：信息科学与工程学院编制人：顾幸生审核人：顾幸生课程编号：E232-41课程名称：先进控制系统，Advanced Control System教学方式：授课总学时和学分：40学时，2学分，其中：课堂教学 30学时，研讨及撰写小论文 10学时适合专业：控制工程领域，计算机技术工程领域考试方式：小论文课程作用与任务：本课程讨论那些比较成熟且在工业过程控制中比较行之有效的控制系统的基本原理、系统设计及工业应用等问题，特点是理论联系实际，内容切合信息时代的需要，反映当前最新科研成果，并力求深入浅出，着重概念。
智能控制（研究生）习题集
习题集第一章概论1.试从学科和能力两个方面说明什么是人工智能。
2.哪些思想、思潮、时间和人物在人工智能发展过程中起了重要作用?3.近年来人工智能研究取得哪些重要进展?4.为什么能够用计算机模拟人类智能?5.目前人工智能学界有哪些学派?它们的认知观为何?6.自动控制存在什么机遇与挑战?为什么要提出智能控制?7.简述智能控制的发展过程,并说明人工智能对自动控制的影响。
8.傅京孙对智能控制有哪些贡献?9.什么是智能控制?它具有哪些特点?10.智能控制器的一般结构和各部分的作用为何?它与传统控制器有何异同?11.智能控制学科有哪几种结构理论?这些理论的内容是什么?12.为什么要把信息论引入智能控制学科结构?13.人工智能不同学派的思想在智能控制上有何反映?第二章知识表示方法1.状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?2.设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?3.利用下图,用状态空间法规划一个最短的旅行路程:此旅程从城市A开始,访问其他城市不多于一次,并返回A。
选择一个状态表示,表示出所求得的状态空间的节点及弧线,标出适当的代价,并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。
4.试说明怎样把一棵与或解树用来表达下图所示的电网络阻抗的计算。
单独的R、L或C可分别用R、jωL或1/jωC来计算,这个事实用作本原问题。
后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。
5.试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。
6.用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子)。
A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.7.把下列语句表示成语义网络描述:(1)All man are mortal.(2)Every cloud has a silver lining.(3)All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.8.作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。
智能控制题目及解答
智能控制题目及解答 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT智能控制题目及解答第一章绪论作业作业内容1．什么是智能、智能系统、智能控制2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么3．比较智能控制与传统控制的特点。
4．把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集，其根据和内涵是什么5．智能控制有哪些应用领域试举出一个应用实例，并说明其工作原理和控制性能。
1 答：智能：能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能力，即像人类那样工作和思维。
智能系统：是指具有一定智能行为的系统，对于一定的输入，它能产生合适的问题求解相应。
智能控制：智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等多方面综合而成的交叉学科，它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理和自适应的能力。
是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。
2 答：（1）人作为控制器的控制系统：人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。
（2）人-机结合作为作为控制器的控制系统：机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。
（3）无人参与的自组控制系统：为多层的智能控制系统，需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和低层的反馈控制任务。
3 答：在应用领域方面，传统控制着重解决不太复杂的过程控制和大系统的控制问题；而智能控制主要解决高度非线性、不确定性和复杂系统控制问题。
在理论方法上，传统控制理论通常采用定量方法进行处理，而智能控制系统大多采用符号加工的方法；传统控制通常捕获精确知识来满足控制指标，而智能控制通常是学习积累非精确知识；传统控制通常是用数学模型来描述系统，而智能控制系统则是通过经验、规则用符号来描述系统。
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。
智能控制系统
02
智能控制系统的基本构成
传感器与执行器的选型与配置
传感器：用于 实时监测系统 状态和环境的
设备
01
• 选择合适的传感器类型和精 度 • 考虑传感器的工作原理和性 能指标
执行器：根据 控制信号调整 系统状态的设
备
02
• 选择合适的执行器类型和功 率 • 考虑执行器的响应速度和稳 定性
传感器与执行 器的配置：根 据系统需求和 性能指标进行 选型与配置
智能控制系统的实施步骤与注意事项
实施步骤：按照设计要求进行系统实施
• 硬件安装和调试 • 软件开发和调试 • 系统测试和优化
注意事项：确保系统的稳定性和可靠性
• 选择高质量的硬件设备 • 遵循设计原则和方法
智能控制系统的调试与优化
优化方法：应用遗传算法和人工智能技术进行优化
• 遗传优化：应用遗传算法进行系统性能优化 • 人工智能优化：应用人工智能技术进行系统性能优化
趋势与挑战
智能控制系统的发展趋势
高度集成化和 智能化：实现 系统各部分的 深度融合和智
能化
01
• 应用高级传感器和执行器技 术 • 发展人工智能和大数据技术
自主学习和自 适应能力：提 高系统对不确 定性和变化的
适应能力
02
• 应用机器学习算法进行系统 自主学习 • 发展自适应控制算法和模型智能控制系统面临的挑战
智能控制系统的应用领域
家居领域：智能家居系统的智能控制
• 家庭照明、空调、安防等设备的智能管理 • 语音识别和手势控制等交互方式
工业领域：工业自动化生产线的智能控制
• 生产设备的自动化控制和调度 • 工艺参数的实时监测和优化
交通领域：智能交通系统的智能控制
智能控制
智能控制（intelligent controls）一、智能控制的基本概念定义一：智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。
定义二：K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制.他还认为自调节控制，自适应控制就是智能控制的低级体现。
定义三：智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。
定义四：智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。
二、与传统自动控制相比1.传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的；而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性，即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动，比如工业过程的病态结构问题、某些干扰的无法预测，致使无法建立其模型，这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决。
2.传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便，希望制造出能接受印刷体、图形甚至手写体和口头命令等形式的信息输入装置，能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流，同时还要扩大输出装置的能力，能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息。
另外，通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得着的形象、声音的组合以及外界其它的情况。
为扩大信息通道，就必须给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的精确的送音器，即文字、声音、物体识别装置。
可喜的是，近几年计算机及多媒体技术的迅速发展，为智能控制在这一方面的发展提供了物质上的准备,使智能控制变成了多方位“立体”的控制系统。
3.传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值（调节系统），要么使输出量跟随期望的运动轨迹（跟随系统），因此具有控制任务单一性的特点，而智能控制系统的控制任务可比较复杂，例如在智能机器人系统中，它要求系统对一个复杂的任务具有自动规划和决策的能力，有自动躲避障碍物运动到某一预期目标位置的能力等。
自动控制原理智能控制知识点总结
自动控制原理智能控制知识点总结一、智能控制概述智能控制是指在自动控制系统中引入人工智能技术，使系统具备自主学习、优化和决策的能力，从而提高系统的效率和鲁棒性。
智能控制依赖于对系统的建模、学习和优化算法的设计，常用的智能控制技术包括神经网络控制、遗传算法控制、模糊逻辑控制等。
二、神经网络控制1. 神经网络控制基本原理神经网络控制是一种基于生物神经网络模型的智能控制方法。
它模仿人脑的神经元之间的连接和传递方式，通过训练优化网络参数，实现对动态系统的建模和控制。
2. 神经网络控制应用领域神经网络控制广泛应用于机器人控制、工业过程控制、飞行器控制等领域。
其具有非线性建模能力强、适应性优良等特点，可以应对复杂系统和不确定性环境下的控制问题。
三、遗传算法控制1. 遗传算法控制基本原理遗传算法控制是一种基于生物进化理论的智能控制方法。
它通过模拟自然界中的遗传、交叉和变异等过程，通过优胜劣汰的方式搜索最优控制参数，从而实现对系统的优化和控制。
2. 遗传算法控制应用领域遗传算法控制常用于优化问题，如参数优化、路径规划等。
在工业生产、交通运输等领域有广泛应用，能够有效解决复杂系统无法通过传统方法求解的问题。
四、模糊逻辑控制1. 模糊逻辑控制基本原理模糊逻辑控制是一种基于模糊数学理论的智能控制方法。
它通过将模糊集合和模糊规则引入控制系统，实现对不确定性和模糊性信息的处理和决策。
2. 模糊逻辑控制应用领域模糊逻辑控制广泛应用于汽车控制、家电控制、智能交通等领域。
它能够有效处理模糊信息，应对人类智能控制中的不确定性和模糊性问题。
五、智能控制系统的设计流程1. 系统建模智能控制系统设计的第一步是对被控对象进行建模，包括系统的输入、输出和数学模型等。
2. 知识获取和表示根据具体控制问题，通过专家知识和实验数据等方式获取系统的知识，并将其表示为适当的形式，如神经网络权值、遗传算法的染色体编码等。
3. 优化算法设计根据系统的特点和控制目标，选择适当的优化算法，如神经网络的反向传播算法、遗传算法的选择、交叉和变异算子设计等。
《控制工程基础》电子教案
《控制工程基础》电子教案第一章：绪论1.1 课程介绍了解控制工程基础的课程背景、目的和意义熟悉课程的结构和内容安排1.2 控制理论的基本概念定义控制、控制系统和控制理论掌握系统、输入、输出、反馈等基本术语1.3 控制工程的应用领域了解控制工程在工程、工业和科学研究中的应用认识控制工程在自动化、技术、航空航天等领域的案例第二章：数学基础2.1 函数、极限和连续性学习函数的概念、性质和分类掌握极限的定义和计算方法理解函数的连续性和间断性2.2 微分和积分学习导数的概念、计算规则和应用掌握积分的概念、计算方法和应用2.3 常微分方程了解常微分方程的定义和分类学习常微分方程的解法和解的存在性第三章：线性系统的时域分析3.1 系统的数学模型了解系统的输入、输出和状态变量学习线性时不变系统的数学模型3.2 系统的零输入响应和零状态响应掌握零输入响应和零状态响应的概念和计算方法分析系统的稳定性、收敛性和瞬态特性3.3 系统的稳态性能分析学习稳态误差的定义和计算方法分析系统的稳态误差性能和稳态精度第四章：线性系统的频域分析4.1 频率响应的概念了解频率响应的定义和意义学习频率响应的计算和表示方法4.2 系统的频率特性掌握频率特性的概念和性质分析系统的幅频特性和相频特性4.3 系统的稳定性分析学习奈奎斯特稳定性和波特-瓦诺夫定理分析系统的稳定性条件和稳定裕度第五章：数字控制系统5.1 数字控制系统的组成了解数字控制系统的硬件和软件结构学习数字控制器的实现方法和算法5.2 数字控制器的设计方法掌握PID控制器和模糊控制器的原理和方法学习数字控制器设计的步骤和注意事项5.3 数字控制系统的仿真和实验学习数字控制系统的仿真工具和实验设备进行数字控制系统的仿真实验和实际系统测试第六章：线性系统的状态空间分析6.1 状态空间模型的概念了解状态空间模型的定义和表示方法学习状态空间模型的转换关系和坐标变换6.2 状态空间方程的求解掌握状态方程和输出方程的求解方法分析系统的零输入响应和零状态响应6.3 状态空间分析的应用学习状态空间方法在系统控制和稳定性分析中的应用掌握状态反馈控制和观测器设计的基本原理第七章：非线性控制系统7.1 非线性系统的特点了解非线性系统的定义和特点学习非线性系统建模和分析的方法7.2 非线性控制理论掌握非线性控制系统的数学模型和稳定性分析学习非线性控制算法和设计方法7.3 非线性控制的应用了解非线性控制在、航空航天等领域的应用案例分析非线性控制系统的仿真和实验结果第八章：鲁棒控制系统8.1 鲁棒控制的概念了解鲁棒控制的定义和意义学习鲁棒控制的目标和设计方法8.2 鲁棒控制理论掌握鲁棒控制系统的数学模型和稳定性分析学习鲁棒控制算法和设计方法8.3 鲁棒控制的应用了解鲁棒控制在工业和航空航天等领域的应用案例分析鲁棒控制系统的仿真和实验结果第九章：智能控制系统9.1 智能控制的基本概念了解智能控制的定义、发展和应用领域学习智能控制系统的结构和特点9.2 人工神经网络和模糊控制掌握人工神经网络的基本原理和应用学习模糊控制的基本原理和设计方法9.3 智能控制系统的应用了解智能控制在、自动化和工业等领域的应用案例分析智能控制系统的仿真和实验结果第十章：控制系统的设计与实践10.1 控制系统的设计流程学习控制系统设计的基本流程和方法掌握控制系统设计中的注意事项和技术要求10.2 控制系统的仿真与实验学习控制系统仿真的方法和工具进行控制系统的实验设计和实验数据分析10.3 控制系统的设计案例分析分析典型的控制系统设计案例学习控制系统设计中的创新和实践经验重点和难点解析重点一：控制理论的基本概念补充说明：控制系统是工程和科学中的一个核心概念，理解其基本组成部分对于深入学习控制理论至关重要。
智能控制知识点
智能控制知识点智能控制是指利用计算机和其他智能技术来实现对系统或过程的自动化控制。
它是现代工程领域的重要研究方向之一，涉及到多个知识点和技术。
本文将从步骤思维的角度介绍智能控制的相关知识点。
第一步：了解智能控制的基本概念和原理智能控制是在传统控制理论基础上发展起来的一种新型控制方法。
它结合了计算机科学、人工智能、模式识别等多个学科的理论和技术，通过对系统的输入、输出和状态进行监测和分析，实现对系统的自动化控制。
智能控制方法可以提高系统的自适应性、鲁棒性和性能。
第二步：掌握智能控制的常用算法和技术智能控制涉及到多种算法和技术，包括神经网络控制、模糊控制、遗传算法、专家系统等。
神经网络控制是一种模仿人脑神经网络结构和功能的控制方法，通过训练网络模型来实现对系统的控制。
模糊控制是一种基于模糊推理的控制方法，可以处理不确定性和模糊性信息。
遗传算法是一种模拟自然遗传和进化过程的优化算法，可以用于求解控制问题中的最优解。
专家系统是基于专家知识和经验的推理系统，可以用于解决复杂的控制问题。
第三步：学习智能控制的应用案例和实践经验智能控制在各个领域都有广泛的应用，如工业自动化、交通运输、医疗设备等。
例如，在工业自动化领域，智能控制可以应用于生产线的自动化控制和优化，提高生产效率和质量。
在交通运输领域，智能控制可以应用于交通信号灯的智能优化，减少拥堵和事故发生。
学习智能控制的应用案例和实践经验可以帮助我们更好地理解和应用智能控制技术。
第四步：了解智能控制的发展趋势和挑战随着科技的不断进步，智能控制技术也在不断发展。
目前，智能控制主要关注于提高控制效果和性能，但仍面临一些挑战，如控制算法的选择和优化、系统建模和识别等。
了解智能控制的发展趋势和挑战可以帮助我们把握未来智能控制的方向和发展重点。
总结：智能控制是一门涉及多学科知识的领域。
通过了解智能控制的基本概念和原理、掌握常用的算法和技术、学习应用案例和实践经验，以及了解发展趋势和挑战，我们可以更好地理解和应用智能控制技术，为工程实践提供有效的解决方案。
智能控制系统
关于智能控制的认识智能控制系统是在人工智能及自动控制等多学科基础上发展起来的新型交叉学科，目前尚未建立起一套完整的智能控制的理论体系，关于它所包含的技术内容也还没取得比较一致的认可。
智能控制的基本概念顾名思义，智能控制就是控制与智能的结合。
从智能角度看，智能控制是智能科学与技术在控制中的应用；从控制角度看，智能控制是控制科学与技术向智能化发展的高阶阶段。
智能控制的研究对象智能控制主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂的控制问题。
其中包括智能机器人系统、计算机集成制造系统（CIMS）、复杂的工业过程控制系统、航天航空控制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、环保及能源系统等。
具体来说，智能控制的研究对象通常具有以下一些特点：1. 不确定的模型；传统的控制是模型的控制，这里的模型包括控制对象和干扰的模型。
对于传统控制通常认为模型已知或者经过辨识可以得到。
而智能控制的对象通常存在严重的不确定性。
两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大的范围内变化。
无论哪种情况，传统方法很难对它们进行控制，而这正是智能控制系统所要研究解决的问题。
2. 高度的非线性：在传统的控制理论中，线性系统的理论比较成熟。
对于具有高度非线性的控制对象，虽然也有一些非线性控制方法，但总的来说，非线性控制理论还不够成熟，而且方法比较复杂。
采用智能控的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。
3. 复杂的任务要求：对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。
例如，在智能机器人系统中，它要求系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力，有自动躲避障碍运动到期望目标位置的能力。
再如在复杂的工业过程控制系统中，它除了要求对各种被控物理量实现定值调节外，还要求能实现整个系统的自动启停、故障的自动诊断以及紧急情况的自动处理等能力。
智能控制系统智能控制系统是实现某种控制任务的一种智能系统。
所谓智能控制系统是指具备一定智能行为的系统。
智能控制基础 教学大纲
《智能控制基础》教学大纲课程编号：022019课程名称：智能控制基础课程英文名称：The Basic of Intelligent Control课程性质：限选总学时：48学分： 3教材：1．Kevin M. Passino, Stephen Yurkovich, Fuzzy Control（ISBN 7-302-04937-8）. 清华大学出版社，2001年2．师黎，陈铁军，李晓媛，姚利娜. 智能控制理论及应用（ISBN 978-7-302-16157-8）. 清华大学出版社，2009年主要参考书：1. 蔡自兴编著，《智能控制（第二版）》，电子工业出版社，2004年版2. 孙增圻编著，《智能控制理论与技术》，清华大学出版社，1997年版3. 冯冬青编著，《模糊智能控制》，化学工业出版社，1998年版4. 李士勇编著，《模糊控制、神经控制和智能控制论》，哈尔滨工业大学出版社，1996年版5. 易继锴等编著，《智能控制技术》，北京工业大学出版社，1999年版6. 张化光等编著，《智能控制基础理论及应用》，机械工业出版社，2005年版7. Simon Haykin, Neural Networks-A Comprehensive Foundation (Second Edition), Printice Hall ，清华大学出版社，2001年版8. Junhong Nie & Derek Linkens, Fuzzy-Neural Control-Principles, Algorithms and Applications ，Prentice Hall International (UK) Ltd. Hertfordshire, UK,19959.D. Drinkov, H. Hellendoorn, M. Reinfrank, An Introduction to Fuzzy Control, Springer ，Springer-Verlag New York, Inc. New York, NY, USA ，199310. 李国勇编著，《智能控制及其MATLAB 实现》，电子工业出版社，2005年11. 李人厚等编著，《智能控制理论和方法》，西安电子科技大学出版社，2007年12. 诸静等著，《模糊控制原理与应用》，机械工业出版社，1995年版13.王顺晃，舒迪前编著，《智能控制系统及其应用》，机械工业出版社，1995年版14.王永骥，涂健编著，《神经元网络控制》，机械工业出版社，1998年版15. 周东华等编著，《现代故障诊断与容错控制》，清华大学出版社，2000年版16. 师黎等编著，《智能控制实验与综合设计指导》，清华大学出版社，2008年版一、课程的性质与任务本课程是自动化专业、电气工程及其自动化专业的一门专业基础课程。
智能控制原理
智能控制原理
智能控制原理是通过引入智能算法和自适应机制来改进传统控制方法的一种控制方法。
在智能控制中，系统通过感知和分析外部环境的信息，自动调整控制策略，以实现系统的自动化和优化。
智能控制可以应用于各种领域，如工业生产、交通运输、能源管理等。
智能控制的基本原理是建立系统模型，利用传感器获取外部环境的信息，并通过算法对这些信息进行分析和处理。
根据系统的性能指标和约束条件，智能控制算法可以自动地调整控制策略，以实现系统的最优性能。
智能控制中常用的算法包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等。
模糊控制通过模糊推理和模糊规则来描述和处理控制系统的模糊性，使系统能够适应不确定性和模糊性的环境。
神经网络控制则利用神经网络的学习能力和逼近能力，通过训练网络的权值和连接关系，实现系统的自适应控制。
遗传算法控制则借鉴自然界的进化机制，通过优胜劣汰的选择机制和遗传操作，不断优化控制策略，以适应环境的变化。
智能控制的优势在于能够处理非线性、时变、不确定性和模糊性等复杂问题，提高系统的鲁棒性和适应性。
然而，智能控制也存在一些挑战和问题，如算法的设计和调优、计算复杂度的增加、系统的稳定性和安全性等。
综上所述，智能控制原理是通过引入智能算法和自适应机制来提高传统控制方法的一种控制方法。
通过分析外部环境的信息，
进行算法处理和自动调整控制策略，以实现系统的自动化和优化。
智能控制能够处理复杂问题，但也面临着一些挑战和问题。
- 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)。
编码
–二进制编码 –浮点数编码 –格雷码 –符号编码 –多参数编码
二进制编码
假设某一参数的取值范围是[A,B]，A<B。我们 用长度为l的二进制编码串来表示该参数，将[A,B] 等分成2l-1个子部分，记每一个等分的长度为δ，则 它能够产生2l种不同的编码。
二进制编码
参数编码的对应关系如下： 00000000 … … … 00000000 = 0 A
- u 0 + + r
图9.16 小车-单摆系统结构示意图
0 θ
+
(7.25)
cos 2 sin u M m ml r 0 cos mglsin J ml 2 r ml
t2 d 2 sin r2 M m 2 t2 t ml r r dt udr 1 2 2 dt t1 r1 t2 2 d sin J ml t 2 2 ml r mgl 1 cos t1 dt 2 t 1
任务适应层
参数校正层 + R _ 直接控制层 E 反馈
公共数据库 Y
扰动受控对象
U
图9.1 仿人控制系统的一般结构
仿人控制在结构和功能上具有以下基本特征：
（1）递阶信息处理和决策机构； （2）在线特征辨识和特征记忆； （ 4 ）启发式和直觉推理问题求 解. （3）开闭环结合和定性与定量结合的多模态控制；
称智能控制中这种不断变化的控制策略为多模态控制(决策)。
典型的仿人控制模态基元有比例 (m1)控制模态基元、微分控制(m2)模态 基元、积分控制(m3)模态基元及其组合(如PID)模态基元、极值采样保持(m5) 与稳态保持(m4)模态基元、开关控制(m6)模态基元等。
2.
启发与直觉推理
通过特征辩识识别出系统的当前状态并采用相应控制模态的过程,可看
仿人控制理论的具体研究方法是：从递阶控制系统的最底层（执行级）
入手，充分应用已有各种控制理论和计算机仿真结果直接对人的控制经验、 技巧和各种直觉推理能力进行测辨和总结，编制成各种实用、精度高、能实
时运行的控制算法，并把它们直接应用于实际控制系统，进而建立起系统的
仿人控制理论体系，最后发展成智能控制理论。
《智 能 控 制》
Intelligent Control
第九章 其他智能控制
9.1 仿人控制
9.1.1 仿人控制原理与原型算法
1. 仿人控制的基本原理
仿人控制的基本思想就是在模拟人的控制结构的基础上，进一步研究和模 拟人的控制行为与功能，并把它用于控制系统，实现控制目标。 仿人控制研究的主要目标不是被控对象，而是控制器本身如何对控制专家 结构和行为的模拟。
9.1.2
仿人控制器的智能属性
（1）一般传统控制器的输入输出关系是一种单映射关系，而仿人控制器原型 是一种双映射关系，即一种变模态控制，一种开闭环交替的控制模式。
（2）在仿人控制原型算法中，控制策略与控制模态的选择和确定是按照误差
变化趋势的特征进行的，而确定误差变化趋势特征的集合反映在误差相平面上 的全部特征，构成整个控制决策的依据，即特征模型。
i
e e t ）时相
i P ⊙ Qi
i 1,2,3
4. 设计控制器的结构
_
R1 +
e1
HSIC1
U1
U 1*
协 调 算 法
+ G11 + Y1
G12
G21
+
R2
_
e2
HSIC2
G22
+ +
Y2
U2
* U2
图9.14 某轧钢机控制系统整体结构框图
5. 设计控制模态集与控制规则
针对系统运动状态处于特征模型中某特征状态时与瞬态指标（理想轨迹）
00000000 … 00000001 = 1
…
B A l 2 1
A+ δ
… …
…
11111111 … 11111111 = 2l-1
其中
B
解码
假设某一个体的编码是
X : xl xl 1 xl 2 x2 x1
（3）仿人控制器原型在维持模态时对误差极值的记忆和利用，与人的记忆方 式及对记忆的利用相似，即两者具有相似的特征记忆作用。
9.1.3
仿人控制的特征模型和决策模态
9.1.3.1 仿人控制的特征模式与特征辨识 1. 描述动态系统特征状态的特征基元和特征模式
受控系统动态过程的输入和输出数据(序列)包含受控过程的全部信息。由系统输 出偏差e、偏差导数
干扰
期望值
e
键盘
HSIC 控制器
u
小车-单摆 系统
y
显示器和打印机
人
图9.19 小车－单摆仿人控制的CAD学习训练系统
(a)
(b)
(c)
图9.21 小车－单摆摆起倒立试验稳态位置
(d)
9. 2 进化控制
进化计算(Evolution Computation)
–遗传算法(Genetic Algorithms,GA) –进化策略(Evolution Strategies) –进化规划(Evolutionary Programming) –遗传编程(Genetic Programming)
Φ ={ φ1，φ2，…，φr}，φi
∈ Σ
特征状态由一些特征基元qi的组合来描述。
3.特征辨识与特征记忆
定义9.2 特征辨识
特征辨识是智能控制系统根据特征模型对采样信息进行在线处理和模式识
别，确定系统当前所处状态的过程。
定义9.3
特征记忆
特征记忆是智能控制对反映前期决策与控制效果的特征量及反映控制任务 要求和受控对象性质的特征量的记忆。令特征记忆量的集合为:
把进化计算，特别是遗传算法机制和传统的反馈机制 用于控制过程，则可实现一种新的控制----进化控制
9.2.1 遗传算法的基本原理
遗传算法是模仿生物遗传学和自然选择机理，通
过人工方式构造的一类优化搜索算法，是对生物进化
过程进行的一种数学仿真，是进化计算的一种最重要
的形式。
1975年，霍兰德(Holland) 《Adaptation in Natural and Artificial Systems》 简单遗传算法（SGA）
e 、偏差二阶导数 e
E ={e,
构成描述受控系统特征状态的特征信
息源,并用集合E表示:
e ,e }
系统动态特征的模式识别主要是对动态特征模式的分类。根据受控系统输出 偏差e、偏差导数
e 以及它们的适当组合构成的特征变量,划分动态特征模式,并
通过这些特征模式描述系统的动态行为特征,或用这些特征模式直观地反映系统
的动态过程,以期为智能控制决策提供依据。
2. 特征模型的定义及形式化描述
定义9.1 特征模型
特征模型 Φ是一种智能控制系统动态特性的定量与定性综合描述的模
型,是根据不同的控制问题求解和控制指标要求而对系统动态信息空间 ∑的 一种划分；划分出的每个子区域表示系统的一种特征状态 φi。特征模型Φ为
全部特征状态的集合,即:
2. 仿人控制的原型算法
n 1 K p e kK p em,i i 1 u n kK p em,i i 1
0e 0e 0) (e e 0e 0) (e e
（9.1）
e
un (t ) u0( n1) K p e
之间的差距，以及理想轨迹的运动趋势，模仿人的控制决策行为，设计控制
规则或校正模态，并设计出模态中的具体参数。
6. 仿真和试验研究
选择典型状况和参数对控制系统进行仿真实验，并通过仿真调整系统设 定的参数，以至修正系统控制结构，使仿真结果满足动态和静态控制要求。
如果条件许可，应在仿真研究的基础上，进行系统实时实验或工业试验，以
e
e/e 2
e / e 1
②
e / e 3
e/e 4
A ③ ④ ①
o
B ⑤ · C ⑥
e
⑦ ⑧
⑨
· D
图9.12
具有理想性能的系统误差时相轨迹
9.1.4.2 仿人智能控制器设计与实现的一般步骤 1. 确定设计目标轨迹 根据用户对受控对象控制性能指标（如上升时间、超调量、稳态精度等） 的要求，确定理想的单位阶跃响应过程，并把它变换到（ 空间中去，构成理想的误差时相轨迹。 2. 建立对象的数理模型 根据受控对象或系统的生产流程、机电结构、工艺特点和控制要求等， 结合自动控制和相关基础理论和专业知识或经验，建立相应的过程物理与数 学模型，作为进一步设计与分析的数学基础。 3. 建立各控制级的特征模型或控制算法 根据目标轨迹在误差相平面（ e e ）上的位置或误差时间平面（ e t ）上 的位置，以及控制器的不同级别（运行控制级、参数校正级、任务适应级）， 确定特征基元集 Q i划分出特征状态集 ，从而构成不同级别的特征模型
接影响控制输出。
= {λ1, λ2,…, λp },λi
∈ Σ
在仿人智能控制系统中,往往利用特征记忆来消除偏差,改善控制品质,直
9.1.3.2 仿人控制的多模态控制
1. 多模态控制（决策） 特征辨识根据特征模型在线确定系统当前所处特征运动状态 ,而控制器按 照特征辨识结果选择相应的控制模态。 定义9.4 多模态控制（决策） 控制(决策)模态集合Ψ是控制输出U与误差信息E和特征记忆 信息 (合记为R)间的一种定量或定性映射关系F的集合,记为: Ψ ={Ψ1, Ψ2,…, Ψr} Ψ1 : Ui = Fi(e, e ,λi ,…) 或者 Fi → IF(条件) THEN(操作或结论)