神经网络、模糊控制及专家系统第一章
运动控制系统(第4版)第1章 绪论
第1章 绪论
• 信号转换和处理包括电压匹配、极性转换、脉冲整形等，对 于计算机数字控制系统而言，必须将传感器输出的模拟或数 字信号变换为可用于计算机运算的数字量。数据处理的另一 个重要作用是去伪存真，即从带有随机扰动的信号中筛选出 反映被测量的真实信号，去掉随机的扰动信号，以满足控制 系统的需要。 • 常用的数据处理方法是信号滤波，模拟控制系统常采用模拟 器件构成的滤波电路，而计算机数字控制系统往往采用模拟 滤波电路和计算机软件数字滤波相结合的方法。
GD2 4gJ ;
n——转子的机械转速（r/min），
60 m n . 2
第1章 绪论
• 运动控制系统的任务就是控制电动机的转速和转角，对于直 线电动机来说就是控制速度和位移。由式（1-1）和式（1-2） 可知，要控制转速和转角，唯一的途径就是控制电动机的电 磁转矩Te，使转速变化率按人们期望的规律变化。因此，转矩 控制是运动控制的根本问题。 • 为了有效地控制电磁转矩，充分利用电机铁心，在一定的电 流作用下进可能产生最大的电磁转矩，以加快系统的过渡过 程，必须在控制转矩的同时也控制磁通（或磁链）。因为当 磁通（或磁链）很小时，即使电枢电流（或交流电机定子电 流的转矩分量）很大，实际转矩仍然很小。何况由于物理条 件限制，电枢电流（或定子电流）总是有限的。因此，磁链 控制与转矩控制同样重要，不可偏废。通常在基速（额定转 速）以下采用恒磁通（或磁链）控制，而在基速以上采用弱 磁控制。
第1章 绪论
• 1.2 运动控制系统的历史与发展
• 直流电动机电力拖动与交流电动机电力拖动在19世纪中叶先后诞 生（1866年德国人西门子制成了自激式的直流发电机；1890年 美国西屋电气公司利用尼古拉· 特斯拉的专利研制出第一台交流 同步电机；1898年第一台异步电动机诞生），在20世纪前半叶， 约占整个电力拖动容量80%的不可调速拖动系统采用交流电动机， 只有20%的高性能可调速拖动系统采用直流电动机。20世纪后半 叶，电力电子技术和微电子技术带动了带动了新一代的交流调速 系统的兴起与发展，逐步打破了直流调速系统一统高性能拖动天 下的格局。进入21世纪后，用交流调速系统取代直流调速系统已 成为不争的事实。 • 直流电动机的数学模型简单，转矩易于控制。其换向器与电刷
模糊PID温度控制毕业设计
模糊PID温度控制毕业设计第一章绪论1.1选题背景及其意义在工业生产过程中，控制对象各种各样，温度是生产过程和科学实验中普遍而且重要的物理参数之一。
在生产过程中，为了高效地进行生产，必须对它的主要参数，如温度、压力、流量等进行有效的控制。
温度控制在生产过程中占有相当大的比例，其关键在于测温和控温两方面。
温度测量是温度控制的基础，技术已经比较成熟。
由于控制对象越来越复杂，在温度控制方面，还存在着许多问题。
如何更好地提高控制性能，满足不同系统的控制要求，是目前科学研究领域的一个重要课题。
温度控制一般指对某一特定空间的温度进行控制调节，使其达到工艺过程的要求。
本文主要研究电锅炉温度控制的方法。
电锅炉是将电能转换为热能的能量转换装置［1］。
具有结构简单、无污染、自动化程度高等特点。
与传统的以煤和石化产品为燃料的锅炉相比还具有基本投资少、占地面积小、操作方便、热效率高、能量转化率高等优点。
近年来，电锅炉已成为供热采暖的主要设备。
锅炉控制作为过程控制的一个典型，动态特性具有大惯性大延迟的特点，而且伴有非线性。
目前国电热锅炉控制大都采用的是开关式控制，甚至是人工控制方法。
采用这些控制方法的系统稳定性不好，超调量大，同时对外界环境变化响应慢，实时性差。
另外，频繁的开关切换对电网产生很大的冲击，降低了系统的经济效益，减少了锅炉的使WORD版本.用年限。
因此，研究一种最佳的电锅炉控制方法，对提高系统的经济性，稳定性具有重要的意义。
1.2工业控制的发展概况工业控制的形成和发展在理论上经历了三个阶段50年代末起到70年代为第一阶段，即经典控制理论阶段，这期间既是经典控制理论应用发展的鼎盛时期，又是现代控制理论应用和发展时期；70年代至90年代为第二阶段，即现代控制理论阶段；90年代至今为第三阶段，即智能控制理论阶段[2]第一阶段：初级阶段。
它以经典控制理论为主要控制方案，采用常规气动、液动和电动仪表，对生产过程中的温度、流量、压力和液位进行控制。
智能控制理论及其应用-第一章概述
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
国际智能自动化学会(International Society Of Intelligent Automation，简称ISIA) 筹委会主席是模糊数学与模糊系统 的创始人L．A．Zadeh教授。筹委会第一次会议已于1995 年10月在加拿大温哥华召开。她的成立将在世界范围内对于 推动智能自动化的研究起到促进作用。 我国也十分重视智能控制理论和应用的研究。1993年在 北京召开了“全球华人智能控制与智能自动化大会”，1994年 在北京和沈阳召开了智能控制两个学术会议，1995年中国智 能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会在天津 召开。
1.2 智能控制的产生及其发展
（1）智能控制的孕育
1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统 中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概 念。 1967年，Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制” 一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用 于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。 这就标志着智能控制的思想已经萌芽。
1.3 传统控制与智能控制
智能控制的产生来源于被控系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能，可以概括为，智能 控制是“三高三性”的产物，它的创立和发展需要对当代多种 前沿学科、多种先进技术和多种科学方法，加以高度综合和 利用。 因此，智能控制无疑是控制理论发展的高级阶段。
1.4 智能控制理论的主要特征
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
美国《IEEE控制系统》杂志1991、1993～1995年多次发 表《智能控制专辑》，英国《国际控制》杂志1992年也发表了 《智能控制专辑》，日文《计测与控制》杂志1994年发表了 《智能系统特集》，德文《电子学》杂志自1991年以来连续发 表多篇模糊逻辑控制和神经网络方面的论文；俄文《自动化与 遥控技术》杂志1994年也发表了自适应控制的人工智能基础及 神经网络方面的研究论文。 如果说智能控制在80年代的应用和研究主要是面向工业过 程控制，那么90年代，智能控制的应用已经扩大到面向军事、 高技术领域和日用家电产品等领域。今天，“智能性”已经成为 衡量“产品”和“技术”高低的标准。
模糊控制与神经网络控制
模糊控制与神经网络控制模糊控制和神经网络控制是现代控制领域中的两个重要研究方向，它们通过不同的方法和理论来解决复杂系统的控制问题。
本文将就这两种控制方法进行介绍和对比，并探讨它们在实际应用中的优劣势。
一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它通过将输入和输出之间的关系进行模糊化来实现系统的控制。
模糊控制器的设计通常包括模糊化、规则库的建立、推理机制以及解模糊化等步骤。
在模糊控制中，输入和输出以模糊集形式表示，通过一系列的模糊规则进行推理得到控制信号。
模糊规则库中存储了专家知识，根据实际问题的需求可以设计不同的规则。
推理机制使用模糊规则进行推理，最后通过解模糊化将模糊输出转化为具体的控制量。
模糊控制的优点之一是适用于非线性和不确定性系统，它能够通过模糊化处理来处理实际系统中的不确定性和模糊性。
此外，模糊控制能够利用专家经验进行控制器的设计，无需准确的系统数学模型。
然而，模糊控制也存在一些局限性。
首先，模糊控制的规则库和参数通常需要由专家进行手动设计，这对专家的经验和知识有一定的要求。
其次，模糊控制的性能也会受到模糊规则的数量和质量的影响，如果规则库设计不当，控制性能可能无法满足要求。
二、神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它通过将系统模型表示为神经网络结构来实现控制。
神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，具有自适应学习和适应性处理的能力。
在神经网络控制中，神经网络被用作控制器来学习系统的映射关系。
通过输入和输出的样本数据，神经网络根据误差信号不断调整权重和阈值，使得输出逼近于期望输出。
神经网络控制通常包括网络的结构设计、学习算法的选择和参数调整等步骤。
与模糊控制相比，神经网络控制具有更好的自适应性和学习能力。
它能够通过学习过程来建立系统的非线性映射关系，并且对于未知系统具有较好的鲁棒性。
此外，神经网络控制不需要准确的系统模型，对系统的数学模型要求相对较低。
智能控制技术复习题课后答案
, N² O 代表
。25、正中、负零
26. 在模糊控制中，模糊推理的结果是
量。26、模糊
27. 在模糊控制中，解模糊的结果是 28. 基本模糊控制器的组成包括知识库以及 模糊化接口、推理机、解模糊接口
量。确定量 、 和 。
29. 在模糊控制中，实时信号需要
才能作为模糊规则的输入，从而完成模糊推理。
和
。
17．普通集合可用
函数表示,模糊集合可用
函数表示。特征、隶属
18．某省两所重点中学在(x1~x5)五年高考中，考生“正常发挥”的隶属函数分别为
0.85、0.93、0.89、0.91、0.96 和 0.92、0.96、0.87、0.93、0.94。则在研究该省重点中学高
考考生水平发挥的状况时，论域应为 X
和
32.暖和、很好
33．在水位、压力、暖和、表演、中年人和比较好中可作为语言变量值的有
、
和。
33、暖和、中年人和比较好
34．在水位、寒冷、温度、表演和偏高中可作为语言变量值的有
和
。 34.寒冷、偏高
35. 模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的
总结成一系列
以“
”形式表示的控制规则。
35、控制策略 “IF 条件 THEN 作用”
29、 模糊化
30．模糊控制是建立在
基础之上的，它的发展可分为三个阶段，分别为
、
、
和
。
30、人工经验 模糊数学发展和形成阶段 产生了简单的模糊控制器 高性能模糊控制阶段
31．模糊集合逻辑运算的模糊算子为
、
和
。
31、交运算算子 并运算算子 平衡算子
32．在温度、成绩、暖和、口才和很好中可作为语言变量值的有
智能控制第1讲 智能控制概论
Data, Information, Knowledge, IntelligenceIntelligence Knowledge Information Data房间温度高 解决温度 高的办法温度高原因通风量不足增大通风量房间温度 32℃理想温度 23℃Data, Information, Knowledge, IntelligenceIntelligence KnowledgeInformation Data传统控制面临的挑战 实际系统由于存在复杂性、非线性、时变 性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精 确的数学模型。
应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循 一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设在应 用中往往与实际情况不相吻合。
传统控制面临的挑战 传统控制方法在解决大范围变工况、异常 工况等问题方面往往不尽人意。
环境和被控对象的未知和不确定性，导致无 法建立模型。
9 传统控制往往不能满足某些系统的性能要 求。
控制科学发展过程进展方向最优控制 确定性反馈控制 开环控制 智能控制 自学习控制自组织控制 自适应控制 鲁棒控制 随机控制对象的复杂性智能控制的发展¾ 1985 年 8月，IEEE在纽约召开第一届智能控制学术 研讨会，主题：智能控制原理和智能控制系统。
会议 决定在 IEEE CSS 下设 IEEE 智能控制专业委员会。
这 标志着智能控制这一新兴学科研究领域的正式诞生。
¾ 1987 年 1 月 ， 美 国 费 城 ， 第 一 次 智 能 控 制 国 际 会 议，IEEE CSS与CS两学会主办； ¾ 1987 年以来，一些国际学术组织，如 IEEE 、 IFAC 等定期或不定期举办各类有关智能控制的国际学术会 议或研讨会，一定程度上反映了智能控制发展的好势 头。
智能控制的发展¾ 1991年7月，中国人工智能学会成立。
¾ 1993年7月，成都，中国人工智能学会智能机器人专 业委员会成立大会暨首届学术会议。
控制系统中的模糊控制与神经网络控制比较
控制系统中的模糊控制与神经网络控制比较在现代控制系统中，模糊控制和神经网络控制是两种常见的控制方法。
它们都具有一定的优势和特点，但是又各自存在一些局限性。
本文将就这两种控制方法进行比较，旨在帮助读者更好地理解和选择适合自己需求的控制方法。
一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它将人的直观经验与控制系统的数学模型相结合，用来应对系统模型不确定或难以建模的情况。
模糊控制系统由模糊化、模糊推理和解模糊化三个主要部分组成。
1、模糊控制的优势（1）适应不确定性：模糊控制可以很好地应对系统参数变化、环境变化等不确定性因素，因为它不需要准确的数学模型。
（2）处理非线性系统：对于非线性系统，模糊控制可以通过模糊化和模糊推理来逼近系统的动态特性，因此具备较好的适应性。
（3）易于理解和调试：模糊规则基于经验知识，形式简单易懂，参数调节相对容易，操作员或工程师可以理解和调试模糊控制系统。
2、模糊控制的局限性（1）计算复杂性：模糊控制系统需要进行模糊化、模糊推理和解模糊化等操作，这些操作可能导致计算量大、实时性差，不适合对响应时间要求较高的控制系统。
（2）难以优化：模糊控制的参数调节通常是基于试错法，缺乏理论指导，难以进行精确优化，因此对于某些需要高精度控制的系统效果并不理想。
二、神经网络控制神经网络控制是一种利用人工神经网络模拟生物神经网络的结构和功能来实现控制的方法。
神经网络控制系统由输入层、隐含层和输出层构成，通过训练神经网络来实现控制效果。
1、神经网络控制的优势（1）适应性强：神经网络具有强大的自适应性能，能够适应未知系统或具有时变性质的系统，从而在控制过程中实现自学习和自适应。
（2）映射能力强：神经网络可以将非线性映射问题转化为线性可分问题进行处理，从而更好地逼近系统的非线性特性。
（3）具备优化能力：可以通过合理的网络结构和训练算法，实现对网络参数的优化，从而提高控制系统的性能。
2、神经网络控制的局限性（1）训练需耗时：神经网络控制需要通过大量的数据训练神经网络，这可能需要耗费较长的时间，并且对数据质量和标定要求较高。
智能控制基础-第1章 绪论
在实际应用方面，智能控制在现代工业体系的39个 工业大类中都有广泛应用，尤其是在一些高精端行 业中，智能控制应用极为广泛。
5
智能控制 基础
怎样才能学好智能控制？
智能控制作为一门新兴学科，发展极快，分支极多， 需要关注学科最新的发展动态；
对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法 用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。
第一章 智能控制概述
28
智能控制 基础
5、智能控制的研究对象
应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循一些比较苛 刻的线性化假设，而这些假设在应用中往往与实际情况不 相吻合。
为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从 而增加了设备的投资，减低了系统的可靠性。
控制问题；
领域是控制界当前的研究热
点和今后的发展方向。
第一章 智能控制概述
24
智能控制 基础
4、智能控制与传统控制的关系
然而，智能控制和传统控制又是密不可分的，而不是互 相排斥的。
传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下， 两者可以统一在智能控制的框架下；
传统控制在某种程度上可以认为是智能控制发展中的低 级阶段，智能控制是对传统控制理论的发展。
第1章 智能控制概述
智能控制 基础
课程涵盖的内容
智能控制的基本概念、特点、类型、对象特点； 模糊控制器、模糊辨识、自适应模糊控制器； 神经网络控制； 专家系统； 遗传算法、蚁群算法、粒子群算法。
2
智能控制 基础
课程总目标
掌握智能控制的基本概念、特点、主要类型、对象特点； 掌握智能控制的基本理论框架，了解智能控制技术的主要
自动化系统的模糊控制与神经网络控制
自动化系统的模糊控制与神经网络控制自动化系统的控制方法多种多样，其中模糊控制和神经网络控制是两种常见而有效的控制方法。
本文将就自动化系统的模糊控制与神经网络控制进行详细的介绍和对比。
一、模糊控制模糊控制是指在系统的控制过程中，根据模糊集合和模糊规则进行推理，以实现对系统的控制。
模糊控制通过模糊集合来描述控制对象的特征，通过模糊规则来描述控制的策略。
模糊控制的主要优点是对系统模型要求不高，适用于复杂的非线性系统。
模糊控制的缺点是控制效果不稳定，对系统的响应较慢。
二、神经网络控制神经网络控制是指利用人工神经网络对系统进行建模，并通过神经网络进行系统控制。
神经网络控制通过训练神经网络来获得系统的映射关系，并通过不断的优化训练来提高控制效果。
神经网络控制的主要优点是适应性强，可以对复杂的非线性系统进行较好的控制。
神经网络控制的缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
三、模糊控制与神经网络控制的对比1. 建模方法模糊控制使用模糊集合和模糊规则进行建模，而神经网络控制使用人工神经网络进行建模。
模糊控制的建模过程相对简单，只需通过专家知识确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的建模过程相对复杂，需要通过大量的训练数据进行神经网络的训练和优化。
2. 控制效果模糊控制对系统的控制效果常常较差，对于复杂的非线性系统，模糊控制的精度和稳定性均较低。
而神经网络控制对系统的控制效果较好，可以对复杂的非线性系统进行较精确的控制。
神经网络控制可以通过不断的训练和优化提高控制效果，并适应系统动态变化。
3. 训练需求模糊控制的训练过程相对简单，只需确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的训练过程相对复杂，通常需要大量的训练数据和计算资源。
神经网络控制的训练需要通过反向传播算法等方法来不断优化网络参数，提高控制效果。
4. 适用范围模糊控制适用于复杂的非线性系统，特别是对于模糊规则较为明确的系统。
神经网络控制适用于复杂的非线性系统，并且对于系统的模糊规则不敏感，对于模糊性较强的系统具有更好的控制效果。
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。
01智能控制系统简介
天津大学电气与自动化工程学院 李长滨 cbli@
绪论
1
控制理论的发展 智能控制理论基本概念 智能控制理论主要分支 课程目标和时间安排
2
3
4
天津大学自动化学院
1. 控制理论的发展
1.1 经典控制理论 20 世纪40～50 年代,以伯德和伊文思为代表的学者采用 以传递函数、频率特性、根轨迹为基础的频域分析法对单回 路反馈系统的深入研究。 1779 1868 1892 1922 1927 Laplace —拉普拉斯变换 Maxwell —论文“论调速器” Lyapunov —李雅普诺夫稳定理论 N. Minorsky —PID 控制方法 Black —反馈放大器
天津大学自动化学院
2.智能控制理论基本概念 2.智能控制理论基本概念
人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学 习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。 自动控制（AC）：描述系统的动力学特性，是一种动态 反馈。 运筹学（OR）：是一种定量优化方法，如线性规划、网 络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。
天津大学自动化学院
1. 控制理论的发展
1932 Nyquist—基于频域分析的稳定性判定方法 1948年 维纳—《控制论》 1954年 钱学森—《工程控制论》 经典控制理论的一些特点 研究对象：由线性定常微分方程所描述的单输入单输出 ( SISO)系统。 研究手段：传递函数、频率特性、根轨迹。 PID控制在当今世界工业生产中仍牢牢居于主导地位。
天津大学自动化学院
2.智能控制理论基本概念 2.智能控制理论基本概念
感知环境和追求目标等高层决策，可以借 鉴人工智能的方法来研究
组织级
协调级
离散事件动态系统，主要运用运筹学的方 法研究
模糊控制与神经网络
BP神经网络BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。
如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。
它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，够成具有层次结构的前馈型神经网络系统。
单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。
在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。
直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。
当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。
误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。
周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。
神经网络神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。
模糊神经网络简介
以神经网络为主体，将输入空间分割成若干不同型式的模糊推论 组合，对系统先进行模糊逻辑判断，以模糊控制器输出作为神经元网 络的输入（串）。
后者具有自学习的智能控制特性。
2
模糊神经网络
（3）神经与模糊模型
根据输入量的不同性质分别由神经网络与模糊控制直接处理输入 信息，并作用于控制对象（并），更能发挥各自的控制特点。来自y 取小运算。∑
ec
……
∏
wnn
outi(j3) ini(j3) out1(i2) out2(2j)
i 1,2,3; j 1,2,3
∏
输入层 模糊化 模糊推理 去模糊化
10
基于标准模型的模糊神经网络
…… …… ……
∏ w11
∏
e
……
∏ wij
y
∑
ec
……
∏
wnn
∏
输入层 模糊化 模糊推理 去模糊化
（4）在结构上将二者融为一体
构成模糊神经网络，利用神经网络来实现模糊推理，在本质上是 模糊系统的实现。
3
模糊神经网络 优点：
1）模糊神经网络虽然也是局部逼近网络，但是它是按照 模糊系统模型建立的，网络中的各个结点及所有参数均有 明显的物理意义，因此这些参数的初值可根据模糊系统的 定性知识加以确定，经过上述学习算法的训练，收敛后的 网络能够满足系统所要求的输入输出关系，这是模糊神经 网络同单纯神经网络相比其优点所在。
1
N
Z
0.5
P
outi(j2) ini(j2)
(out ) e (1)
outi(1) aij bij 2
2
Aij
i
隶属度 μ
0
比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题
比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题一、专家系统(Expert System)1，什么是专家系统？在日常生活中大家所认知的“专家”一般都拥有某一特定领域的大量专业知识，以及丰富的实际经验。
在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满地解决一类困难问题，或向用户提出一些建设性的建议等。
专家系统一般定义为一个具有智能特点的计算机程序。
它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。
因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。
专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。
图1 专家系统的基本组成专家系统通常由知识库和推理机两个主要组成要素。
知识库存放着作为专家经验的判断性知识,例如表达建议、 推断、 命令、 策略的产生式规则等, 用于某种结论的推理、 问题的求解,以及对于推理、 求解知识的各种控制知识。
知识库中还包括另一类叙述性知识, 也称作数据,用于说明问题的状态,有关的事实和概念,当前的条件以及常识等。
专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。
一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
推理机实际上是一个运用知识库中提供的两类知识,基于木某种通用的问题求解模型,进行自动推理、 求解问题的计算机软件系统。
它包括一个解释程序, 用于决定如何使用判断性知识推导新的知识, 还包括一个调度程序, 用于决定判断性知识的使用次序。
推理机的具体构造取决于问题领域的特点,及专家系统中知识表示和组织的方法。
推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。
自动控制第一章
（2）第二阶段。时间为20世纪60～70年代，称为“现 代控制理论”时期。这个时期，由于计算机的飞速发展， 推动了空间技术的发展。经典控制理论中的高阶常微分 方程可转化为一阶微分方程组，用以描述系统的动态过 程，即所谓状态空间法。这种方法可以解决多输入-多输 出问题，系统既可以是线性的、定常的，也可以是非线 性的、时变的。这一时期的主要代表人物有庞特里亚金、 贝尔曼（Bellman）及卡尔曼（R.E.Kalman）等人。 庞特里亚金于1961年发表了极大值原理；贝尔曼在 1957年提出了动态规化原则；1959年，卡尔曼和布西 发表了关于线性滤波器和估计器的论文，即所谓著名的 卡尔曼滤波。
加到反馈控制系统上的外作用有两种类型，一种是有 用输入，一种是扰动。有用输入决定系统被控量的变化规 律；而扰动是系统不希望有的外作用，它破坏有用输入对 系统的控制。在实际系统中，扰动总是不可避免的。如电 源电压的波动，环境温度、压力以及负载的变化等。
基本术语
自动控制 —利用控制装置自动地操纵机器设备或生产过程，
实现步骤：
1、用脑记住水位的希望值 2、用眼睛和测量工具测量实际值 3、比较希望值与实际值得出偏差值 4、根据偏差的大小和正负用手调节进水阀门
人在参与控制中起了以下三方面的作用 1) 测量实际液面高度h1—眼睛。
2) 测得的实际液面高度h1与希望液面高度h0相比较—脑。
3) 根据比较的结果，按照偏差的正负去决定的动作—手。
例子 数控车床按照预定程序自动切削工件 化学反应炉的温度或压力自动地维持恒定 无人驾驶飞机按照预定航迹自动升降和飞行 人造卫星准确地进入预定轨道运行并回收
应用范围 空间技术、军事科技、生物、 交通、环境等
优点
提高劳动生产率，改善劳动 条件，探索未知世界
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舞蹈机器人比赛
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载人航天
中国载人航天工程是 我国航天史上迄今为止规 模最大、系统组成最复杂、 技术难度和安全可靠性要 求最高的跨世纪国家重点 工程，包括：航天员、空 间应用、载人飞船、运载 火箭、发射场、测控通信、 着陆场、空间实验室等八 大系统组成。
在工程实施方面主要 又包括：卫星、神舟载人 飞船和嫦娥探月三大系统。
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先修内容
现代控制理论或线性系统 线性代数或矩阵分析 MATLAB 语言
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课程安排
总学时: 32学时，1-8周，每周4学时
第一部分 概述（3）
第一章 绪论
第二部分 模糊控制（12）
第二章 模糊控制的数学基础
第三章 模糊控制的基础理论
第四章 模糊控制系统与模糊控制器
第三部分 神经网络（10）
第五章 常用人工神经网络原理及学习算法
第六章 神经网络控制器设计
第四部分 集成智能控制系统（7）
第七章 集成智能控制系统理论
第八章 其他智能控制
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智能家居开关图示
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世界上最小机器人
身高只有16.5厘米、 体重仅有350克，但能在 90种不同背景音乐的伴奏 下行走、跳舞，还能听懂 10个语言命令、完成200 多种动作、说出约180个
短语！
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资料图片：一种能钻入血管的机器人想象图
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北京一家企业展出的机器人在演奏架子鼓
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懂得“甜言蜜语”的会话机器人逗得女客商笑逐颜开
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哈工大计算机学院展出的机器人随着音乐表演团体操
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一名客商在和汉服装扮的机器人交流
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高精度仿真机器人
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空中机器人比赛
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水中机器人比赛
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主要教学参考书
[6]Spyros G. Tzafestas, Methods and applications of intelligent control, Dordrecht : Kluwer Academic Pub., 1997 [7]Zi-Xing Cai, Intelligent control : principles, techniques and applications, Singapore : World Scientific, 1997 [8]王伟，人工神经网络原理——入门与应用，北京航空航天大学出版社， 1995 [9]阎平凡，张长水，人工神经网络与模拟进化计算，清华大学出版社， 2000 [10]杨辉，王金章，模糊控制技术及其应用，江西科学技术出版社，1997 [11]刘增良，刘有才，模糊逻辑与神经网络——理论研究与探索，北京航空 航天大学出版社，1996 [12]张乃尧，阎平凡，神经网络与模糊控制，清华大学出版社，1996 [13]史忠科，神经网络控制理论，西北工业大学出版社，1997
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
山西电力调度中心
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北京电力应急指挥中心
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复杂系统智能控制研究开发平台
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宿舍安全用电智能控制器智能
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主要用于学校学生宿舍、厂矿企业、建筑工地的员工集 体宿舍及医院病房等一切禁止使用“电炉、热得快、电 饭锅、电水壶”等电器的场所。它不同于断电器等其它 用电保护装置（断电器只能过载断电，相当于保险丝的 作用，需人工操作才能恢复供电），它能在用电设备接 入电路后1秒钟内自动识别出用电器是否属于厂规禁用的 用电设备。如果接入的是禁用电器（如热得快、电炉、 电饭锅、电取暖器等）它将自动停止供电，只有在撤除 非法用电器以后才能自动恢复正常供电；如属于允许使 用的用电器（如电脑、电视机、电风扇、照明灯、充电 器等）则正常供电，可以说本产品是使用热得快等违规 用电行为的“克星”。
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卫星测控
地面测控站
我国已建成了比较完整的陆 海基测控网，能完成从近地 轨道卫星到地球同步卫星的 测控任务。我国的测控技术 的某些方面己处于国际先进 水平。
测控是工程控制科学与通信 技术结合的一体化工程，其 特点有： 1）多任务测控； 2) 深空跟踪； 3）卫星测控设备； 4）测控和通信。
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智能控制室解决方案包括： ● 基础环境建设：通过照明、温度、声学需要进行环境建设和综合 布线，为控制室提供一个可靠、舒适、功能分区的环境。 ● 显示系统解决方案：包括大屏幕拼接墙系统、辅助显示系统、桌 面显示系统、信号接入系统等，用于支撑不同用途下操作员、领导、 参观者等多种角色的需要。显示系统根据控制室空间环境，信号的 种类和使用特点综合设计。 ● 拾音扩音解决方案：包括拾音子系统、处理子系统、扩声子系统， 用于支持在会议、报告、指挥等场景下声音传送的需要。 ● 数字会议解决方案：由网络子系统、投影显示子系统、音响子系 统、监控子系统、会议发言子系统、灯光效果子系统和中央控制子 系统等组成，提供会议报到、发言、表决、翻译、摄像、音响、显 示等功能。 ● 集中控制解决方案：提供一体化的方式，对控制室内的设备设施 如：灯光、窗帘、大屏、矩阵、信号源进行统一控制的功能，可以 大大降低支持人员的工作强度。
大家好
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主要教学参考书
教材： 王耀南，智能控制系统——模糊逻辑、专家系统、神经网络控制，湖南大学出 版社，1996 主要参考书: [1]王永骥，涂健，神经元网络控制，机械工业出版社，1998 [2]诸静，模糊控制原理与应用，机械工业出版社，1995 [3] C.H. Chen, Fuzzy logic and neural network handbook, New York : McGraw-Hill, c1996 [4]Simon Haykin,Neural networks : a comprehensive foundation,Beijing : Tsinghua University Press, 2001 [5]Kevin M. Passino, Stephen Yurkovich, Fuzzy control, Beijing : Tsinghua University Press, 2001
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● 视频会议解决方案：提供控制室与其他单位之间面对面的信 息沟通的通道。 ● 视频整合解决方案：通过视频整合可以将不同时期、采用不 同技术分别建立的视频监控系统整合到一个平台上，统一的进 行查看 ● 网络通信解决方案：为控制室工作人员提供语音、数据、无 线等多种渠道的通信方式，保障通信的质量。 ● 卫星通信解决方案：应急状态下的备份通信方式，可在重大 灾害发生时提供关键信息的通信，也可对不具备通信条件的地 区进行通信覆盖。 ● 控制台与人体工学解决方案：针对控制室工作岗位的要求， 及工作者的工作范围和使用极限，设计专门的可调、耐用、舒 适的控制台。