智能控制理论与方法-智能控制概论
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。
智能控制系统中的控制理论与方法研究
智能控制系统中的控制理论与方法研究智能控制系统是一种针对复杂系统进行自主决策的智能控制方法。
它可以利用复杂系统的特性和任务，通过灵活的智能控制来实现其最佳控制效果，从而解决复杂系统的控制问题。
本文将从控制理论和方法的角度出发，深入分析智能控制系统中的控制理论与方法。
首先，有关智能控制系统的控制理论，必须要根据复杂系统的特性和任务，提出有效的控制策略，以便在设计智能控制系统时能够实现其最佳控制绩效。
一方面，要实现智能控制策略，必须依赖于传统的控制理论，包括线性系统控制理论、非线性系统控制理论、时变系统控制理论等。
这些控制理论为智能控制系统提供了基础，为智能控制系统的设计提供了理论的参考。
另一方面，如何实现智能控制策略，则必须依赖于智能控制方法。
目前，研究者们提出了一系列有效的智能控制方法，包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制、模式识别控制等。
这些智能控制方法可以实现对复杂系统的智能控制，能够解决复杂系统中的控制问题，具有较强的智能化、非线性化、动态化等优势。
总之。
智能制造中的控制理论与方法
智能制造中的控制理论与方法智能制造是近年来工业界和学术界一直关注的热门话题，它不仅是传统制造业向数字化和自动化转型的途径，也是实现制造业高效、高速、高质量发展的必经之路。
而在智能制造中，控制理论和方法是非常重要的一环，决定着制造过程中的质量、效率和能源消耗等因素。
本文将从“控制系统的基本概念”、“控制策略及应用实例”、“智能控制在制造中的应用”三个方面，简要介绍智能制造中的控制理论和方法。
第一部分：控制系统的基本概念控制系统是由若干个相互关联的元件组成的系统，它的目的是使被控对象按照既定要求运动或保持某种状态。
在传统制造中，控制系统通常是基于PID控制器的闭环控制模式，即通过传感器采集被控对象的反馈信号，进行误差计算和控制信号输出，使被控对象的状态达到既定值。
第二部分：控制策略及应用实例在智能制造中，随着控制理论和方法的不断发展，控制策略也不断更新和扩展。
目前主要的控制策略包括模型预测控制（MPC）、模糊控制、神经网络控制等。
下面分别介绍这几种控制策略及其应用实例。
1.模型预测控制（MPC）MPC是通过建立被控对象的动态模型，并根据模型进行预测和优化计算的一种控制策略。
相比传统的PID控制，MPC能够更好地处理复杂的非线性、时变系统，并通过变量优化和预测控制，实现对被控对象的优化控制。
例如，MPC广泛应用于石化、化工、电力等领域的过程控制，可以有效提高产品质量，降低生产成本。
2.模糊控制模糊控制是一种基于模糊理论的控制策略，它将模糊集合理论引入控制系统中，通过建立模糊逻辑规则来进行控制。
模糊控制能够克服传统控制方法中容易出现的模型不准确、参数难以确定等问题，具有非常好的适应性和鲁棒性。
例如，在纺织、食品加工等领域，模糊控制被广泛应用于无人机控制、食品烹调等领域。
3.神经网络控制神经网络控制是一种基于神经网络理论的控制策略，它通过建立神经网络模型，根据网络学习的结果输出控制信号，完成对被控对象的控制。
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。
智能控制理论与方法
智能控制理论与方法智能控制是自动控制发展的高级阶段,是人工智能、控制论、系统论、信息论、仿生学、神经生理学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。
它不仅包含了自动控制、人工智能、运筹学和信息论的内容，而且还从计算机科学、生物学、心理学等学科中汲取营养。
什么又是智能控制理论呢？智能控制的概念和原理是针对被控对象及其环境、控制目标或任务的复杂性和不确定性而提出来的。
对“智能控制”这一术语没有确切的定义，但是也有前辈做过归纳总结的，例如，IEEE控制系统协会归纳为：只能控制系统必须具有模拟人类学习（Learning）和自适应（Adaptation）的能力。
智能控制系统是智能机自动完成其目标的控制过程，由智能机参与生产过程自动控制的系统称为智能控制系统。
定性的说，智能控制系统应具有学习、记忆和大范围的自适应和自组织能力；能够及时地适应不断变化的环境；能有效的处理各种信息，以减小不确定性；能够以安全和可靠地方式进行规划、生产和执行控制动作而达到预定的目的和良好的性能指标。
智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和艺术学模型表示的混合控制过程。
它适用于含有复杂性、不完全性、模糊性、不确定和不存在的已知算法的生产过程。
它根据被控动态过程特征辨识，采用开闭环控制盒定性与定量控制相结合的多模态的控制方式。
智能控制器具有分层信息处理和决策机构。
它实际上是对人神经结构或专家决策机构的一种模仿。
复杂的系统中，通常采用任务分块、控制分散方式。
智能控制核心在高层控制，它对环境或过程进行组织、决策和规划，实现广义求解。
要实现此任务需要采集符号信息处理、启发式程序设计、知识展示及自动推理和决策的相关技术。
底层控制也属于智能控制系统不可缺少的一部分，一般采用常规控制。
智能控制器也具有非线性。
这是因为认得思维具有非线性，作为模仿人的思维进行决策的智能控制也具有非线性。
由于智能控制器具有在线特征辨识、特征记忆和拟人特点，在整个控制过程中计算机在线获取信息和实时处理并给出控制决策，通过不断优化参数和寻找控制器的最佳结构方式，以获取整体最有控制性能。
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。
《智能控制技术概论》教学案例
《智能控制技术概论》教学案例一、教学目标1.让学生了解智能控制的基本概念和原理。
2.掌握常见的智能控制算法和实际应用。
3.培养学生的创新思维和实践能力。
二、教学内容1.智能控制的基本概念和原理。
2.模糊控制、神经网络控制、深度学习等常见的智能控制算法。
3.智能控制在各个领域的应用案例。
三、教学方法1.理论讲解：通过课堂讲解、PPT演示等方式，让学生了解智能控制的基本概念和原理，常见的智能控制算法等。
2.案例分析：通过分析实际案例，让学生了解智能控制在各个领域的应用，加深对智能控制的理解。
3.实践操作：通过实验、编程等方式，让学生亲自实践智能控制算法的实现，培养其创新思维和实践能力。
四、教学流程1.导入新课：通过实例或问题导入，激发学生对智能控制的兴趣。
2.理论讲解：讲解智能控制的基本概念和原理，常见的智能控制算法等。
3.案例分析：分析智能控制在各个领域的应用案例，如机器人控制、智能家居等。
4.实践操作：进行实验或编程，让学生实践智能控制算法的实现。
5.课堂讨论：让学生分组讨论，分享对智能控制的理解和应用经验。
6.小结与布置作业：总结本节课的重点和难点，布置作业，让学生进一步巩固所学知识。
五、评价与反馈1.课堂表现：观察学生在课堂上的表现，包括听讲、参与讨论、实验操作等情况。
2.作业评价：根据学生的作业情况，评价学生对智能控制的理解和应用能力。
3.期末考试：通过期末考试，检查学生对智能控制理论和实践的掌握情况。
4.学生反馈：听取学生对教学的反馈和建议，不断改进教学方法和内容。
《智能控制原理与应用》第一章 概论
中南大学Central South University (CSU)Intelligent Control智能控制蔡自兴肖晓明余伶俐中南大学Central South University (CSU)智能控制和AI学习网址Webs for Intelligent Control and AI智能科学与技术系网站国家精品课程《智能控制》网站The American Association for Artificial Intelligence（AAAI）AI Lab, MIT /index.php European Coordinating Committee for Artificial Intelligence (ECCAI)Journal of Artificial Intelligence Research中南大学Central South University (CSU)Textbooks教材2007版Central South University (CSU)智能控制原理与应用中南大学Central South University (CSU)中南大学Central South University (CSU)中南大学Central South University (CSU)智能控制中南大学Central South University (CSU)国际首部智 能控制系统 英文专著World Scientific （SingaporeNew Jersey）中南大学 Central South University (CSU)1997第 一 章 概论 Ch.1 Introduction教学重点 1．介绍智能控制的产生和发展过程； 2．对智能控制及其相关概念进行定义； 3．简介智能控制的特点与分类； 4．讨论智能控制的学科结构理论。
教学难点 1．如何理解智能控制的定义； 2．了解智能控制与传统自动控制间的关系； 3．深入掌握智能控制的学科结构理论，特别是智能控 制四元交集结构理论的内涵。
智能控制理论与技术
2．模糊控制系统
将模糊逻辑理论应用到控制领域称为模糊控制。模糊控 制主要研究现实生活中广泛存在的、定性的、模糊的、非精 确的信息系统的控制问题。模糊控制提供了一种基于自然语 言描述规则的控制规律。模糊控制的核心是模糊控制器。模 糊控制器有四个基本组成部分，分别是规则库、模糊化、模 糊推理和精确化四个基本功能模块。模糊控制器的原理结构 图如图7-8所示。
［智能信息］∩［智能反馈］∩
可见，相对于基于精确模型的常规控制，智能控制主要 核心在智能决策部分。如果说自动控制使人们从繁重的体力 劳动中解放出来的话，那么，智能控制则试图将人们从复杂 的脑力劳动中解放出来。
7.2智能控制的性能和特点
7.2.1智能控制的性能 智能控制主要用来解决传统控制难以解决的复杂系统
图7-1智能控制二元交集论
7.1.2智能控制三元交集论
Saridis等人于1977年提出了智能控制三元交集论，即 认为智能控制是人工智能、自动控制和运筹学的交集，可用 图7-2和式(7.2)表示。
IC=AC∩AI∩OR
(7.2)
式(7.2)中,OR表示运筹学(Operation Research)。由图7-2 可以看出，在三元交集论中除“智能”与“控制”之外，还 强调了更高层次控制中调度、规划和管理的作用。
(1)关联预测协调原则。协调器要预测各子系统的关联 输入输出变量，下层各决策单元根据预测的关联变量求解各 自的决策问题，然后把达到的性能指标值送给协调器，协调 器再修正关联预测值，直到总体目标达到最优为止。这种协 调模式称为直接干预模式。这种协调方法可在线应用，是一 种可行的方法。
(2)关联平衡协调原则。
(3)组织功能。对于复杂任务和分散的传感信息具有自 组织和协调功能，使系统具有主动性和灵活性。即智能控 制器可以在任务要求的范围内自行决策，主动采取行动。 当出现多目标冲突时，在一定限制下，各控制器可在一定 范围内自行解决，使系统能满足多目标、高标准的要求。
智能控制理论与技术
智能控制理论与技术第一章智能控制的研究对象：不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。
不确定性包含的含义：模型未知或知之甚少、模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
智能控制系统是实现某种控制任务的一种智能系统。
所谓智能系统是指具备一定智能行为的系统。
具体地说，若对于一个问题的激励输入，能够产生合适的求解问题响应，这样的系统便称为智能系统。
智能控制系统的主要功能特点：学习功能、适应功能、组织功能。
目前智能控制主要包括模糊控制、神经网络控制、分层递阶智能控制、专家控制、学习控制。
智能控制是人工智能、运筹学和自动控制三者的交叉。
第二章模糊性与随机性区别：模糊性主要是人为的主观理解上的不确定性，而随机性则主要反映的是客观上的自然的不确定性。
模糊集合的表示方法。
模糊集合术语：台集合、正则模糊集合、单点模糊集合。
模糊集合基本运算：交并补直积。
模糊关系的定义及表示，模糊关系的合成（最大-最小常用）。
每个模糊语言相当于一个模糊集合，通常在模糊语言前面加上极、非、相当、略、比较、稍微的修饰词，其结果改变了模糊语言的含义，相应的隶属度函数也要改变。
模糊蕴含关系（模糊蕴含最小运算、模糊蕴含积运算）模糊蕴含句子连接词（and、also）模糊推理的性质当论域为连续时推理计算方法（图形）。
Mamdani与T-S模糊模型的区别模糊控制器的结构两种模糊化方法（主要）：单点模糊集合、三角形模糊集合知识库通常由数据库和模糊控制规则库两部分组成建立模糊规则的方法：基于专家的经验和控制工程知识、基于操作人员的实际控制过程、基于过程的模糊模型、基于学习。
模糊量清晰化的两种计算方法：最大隶属度法、加权平均法。
第三章人工神经元模型表示。
单层感知器网络学习算法BP网络利用一阶梯度法计算各层反向误差。
BP网络的优缺点离散hopfield异步工作方式、同步工作方式判断是不是网络的稳定点或吸引子海明距离的定义Hopfield网络的连接权设计第四章专家系统是一种基于知识的系统，它主要面临的是各种非结构化问题，尤其能处理定性的、启发式或不确定的知识信息，经过各种推理过程达到系统的任务目标。
《智能控制》课程教学大纲
《智能控制》教学大纲课程代码：ABJD0426课程英文名称：Inte11igentContro1适用专业：自动化课程类型：选修课学时及学分：32学时2学分先修课程：自动控制原理机器人技术等一、课程简介本课程主要介绍智能控制的基本概念、工作原理、设计方法和实际应用。
通过学习使学生了解智能控制在控制科学与工程中的地位和作用以及解决工程控制问题的正确方法。
本课程重点介绍智能控制概述、智能控制的知识工程基础、多级分层递阶智能控制、模糊控制、神经网络控制、专家控制、遗传算法和仿人智能控制等基础知识和智能控制系统的实现方法。
通过本课程的学习，进一步拓宽本科生的控制理论与技术知识，使本科生掌握智能控制和智能控制系统的基本知识，同时为学生进入高层次学习打下良好的理论基础。
二、教学基本内容和要求本课程应结合典型智能控制系统的应用实例，培养学生的智能控制系统分析和设计能力。
掌握智能控制的基本概念、特征、类型和智能控制系统应用现状及前景；掌握神经网络、模糊控制技术和遗传算法分析及设计方法；面向工程应用角度，结合实例掌握智能控制技术。
1 .智能控制概论主要介绍智能控制的产生和发展、智能控制与传统控制的关系、智能控制的特点、智能控制在工程中的应用场合和研究内容、智能控制系统组成结构及功能特点、智能控制系统的结构类型。
2 .智能控制的知识工程基础主要讲述知识的概念、知识的表示、知识的获取、知识的处理。
3 .多级分层递阶智能控制介绍递阶智能控制基本原理、多级分层递阶智能控制应用举例。
4 .模糊控制主要讲述模糊控制的数学基础，模糊控制的工作原理、模糊控制器的结构和设计、模糊控制的改进方法。
5 .神经网络控制主要讲述神经网络发展历史及基本概念神经网络基本原理、神经网络的分类、神经网络的学习算法、神经网络的特征及性能要素、典型神经网络、神经网络控制技术。
6 .专家控制讲授专家系统概述、专家控制基本原理、专家PID控制。
7 .遗传算法主要介绍遗传算法的基本原理、遗传算法的特点、遗传算法的发展及应用概况、模式理论、遗传算法的应用举例。
智能控制基础
五 仿人智能控制基本原理
1. 引言
❖ 仿人智能控制在结构上是分级递阶的控制 结构，遵循“智能增加而相应精度降低” （IPDI）原则，但不同于Saridis的分级递 阶结构理论 。
❖ 仿人智能控制认为：其最低层（运行控制 级）不仅仅由常规控制器构成，而应具有 一定智能，以满足实时，高速，高精度的 控制要求。
e
五 仿人智能控制基本原理
图3-2 仿人智能控制器 原型的静态特性
B）抑制系数k偏小
e
em1
em3
1
2
em2
u
u01
u
02
u 03
A)抑制系数k偏大
ee
em1 em3
m2
u
u01
u02
B)抑制系数k偏小
五 仿人智能控制基本原理
t
图3-3 仿人智能控制器
u04
原形的动态特性
t
它表明了当系统受到
阶跃干扰的作用，输出响
智能控制基础
主要内容
一 控制理论的发展概况 二 智能控制的认识论与方法论 三 智能与人工智能 四 智能控制基本理论与方法 五 仿人智能控制基本原理
五 仿人智能控制基本原理
1. 引言 2. 仿人智能控制器的原型 3. 特征模型、特征辨识与特征记忆 4. 多模态控制与多目标决策 5. 启发式搜索与直觉推理 6. 分层递阶的信息处理和决策机构
五 仿人智能控制基本原理
2. 仿人智能控制器的原型
❖ 基本算法和静特性 ❖ 动态特性分析 ❖ 仿人智能控制器原型中的智能属性
五 仿人智能控制基本原理
2.1 基本算法和静特性
❖ 仿人智能控制器的基本算法是以熟练操作者的 观察、决策等智力行为做基础，根据被调量偏 差及变化趋势决定控制策略，因此它接近于人 的思维方式。
智能控制概论讲解
精品资料
2. 传统(chuántǒng)控制理论的局限性
随着复杂系统的不断涌现，传统控制理论(lǐlùn)越来越多 地显示它的局限性。
什么叫复杂系统？其特征表现为：
1. 控制对象的复杂性 模型的不确定性；
高度非线性；
分布式的传感器和执行机构； 动态突变； 复杂的信息模式。
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精品资料
2. 环境的复杂性 变化的不确定性； 难以辨识； 传统控制中，只考虑控制器与对象，忽略环境
1987年1月，在美国费城由IEEE控制系统学会与计算
机学会联合召开了智能控制国际会议。这是智能控制的第
一次国际会议，显示出智能控制的长足进展；同时也说明
了：由于许多新技术问题的出现以及相关理论与技术的发
展，需要重新考虑控制领域及其邻近学科。这次会议及其
后续相关事件表明，智能控制作为一门独立学科已正式在27
28
精品资料
7. 智能控制研究的主要内容
● 智能控制系统基本结构和机理的研究 ● 混合系统的建模和控制
● 基于模糊集合、神经元网络、遗传算法、进化(jìnhuà)算法等 智能控制器的开发和研究。
● 智能(zhì nénɡ)计算和软计算的开发和研究
● 自组织、自学习的结构和方法的研究 ● 基于多代理(Multi-agent)智能控制系统的开发和研究
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精品资料
自适应控制、鲁棒控制不能克服数学模型严重的不 确定性和工作点剧烈的变化。
（3） 传统的控制系统输入信息模式单一 通常处理(chǔlǐ)较简单的物理量：
电量（电压、电流、阻抗）； 机械量（位移、速度、加速度）；
复杂系统要考虑：视觉、听觉、触觉信号，包 括图形、文字、语言、声音等信息。
智能控制理论与智能控制系统
智能控制理论与智能控制系统班级：自动化0904 姓名：孙慧 学号：2009001182摘要：本文介绍了“智能控制概念、理论及智能控制系统”，以便读者快速理解智能控制的中心内容并了解更多的相关信息。
文中还有几个与该技术相关的例子，方便读者知道该技术的应用领域。
关键字：智能控制、应用领域、智能手机、交通控制系统、智能建筑、火炮发射。
一． 智能控制的概念及理论智能控制（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。
对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。
定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。
因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。
此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。
高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。
为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。
这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。
二. 智能控制系统的概括及应用随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、系统学、运筹学、信息论）结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。
智能控制正是在这种条件下产生的。
它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。
1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。
1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。
1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。
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。
智能控制理论及应用(2023版)
智能控制理论及应用智能控制理论及应用⒈简介⑴研究背景⑵研究目的⑶研究内容⑷研究方法⑸研究意义⒉控制理论基础⑴控制系统分类⑵控制系统的基本组成⑶控制系统的数学模型⑷控制系统的性能指标⒊经典控制理论⑴比例控制⑵比例-积分控制⑶比例-积分-微分控制⑷标准PID控制⑸ PID控制器参数整定方法⑹ PID控制在工业领域的应用⒋高级控制理论⑴模糊控制⑵自适应控制⑶预测控制⑷智能控制⑸控制器的设计与实现⒌控制应用案例分析⑴温度控制系统案例分析⑵液位控制系统案例分析⑶速度控制系统案例分析⑷压力控制系统案例分析⑸其他应用案例分析⒍控制系统的优化与调试⑴控制系统的建模与仿真⑵控制系统优化方法⑶控制系统调试技巧⑷控制系统故障排除⒎未来发展趋势⑴智能控制技术的前景⑵控制理论与工程的融合⑶控制系统的自主学习与适应能力⑷控制技术在领域的应用附件：附件1：温度控制系统仿真模型代码附件2：液位控制系统设计方案附件3：PID控制器参数整定方法总结法律名词及注释：⒈控制系统：指用于实现对某个过程或系统变量的调节和稳定的一组设备和方法的总称。
⒉ PID控制：比例-积分-微分控制的简称，是一种常用的控制方法，通过调节比例、积分和微分部分的参数来实现系统的稳定和优化控制。
⒊比例控制：通过调节输出信号与误差信号之间的线性关系，来实现对系统过程的控制。
⒋积分控制：通过在控制过程中累积误差信号，并根据累积误差值进行调节，来实现对系统过程的控制。
⒌微分控制：通过监测误差变化速率，并根据变化速率进行调节，来实现对系统过程的控制。
智能控制基础(智能控制概述及传感技术)
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3.码盘式传感器 将机械转动的模拟量（位移）转换成以数字代码形式表示的 电信号，这类传感器称为编码器。
CCD全称电荷耦合器件，它具备光电转换、信息存贮和传输等功能， 具有集成度高、功耗小、分辨力高、动态范围大等优点。 CCD图像 传感器被广泛应用于生活、天文、医疗、电视、传真、通信以及工 业检测和自动控制系统。
神经元网络在控制系统中所起的作用可大致分为四大类 （1）在基于模型的各种控制结构中充当对象的模型； （2充当控制器； （3）在控制系统中起优化计算的作用； （4）与其它智能控制如专家系统、模糊控制相结合为其提供非参数化对象模型、推 理模型等
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4.学习控制 它通过重复各种输入信号，并从外部校正该系统，从而使系统对特定输入具有 特定响应。学习控制根据系统工作对象的不同可分为两大类
1）物理传感器 2）化学传感器 3）生物传感器 （2）按输入信息分类
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3、自动测控系统 1）开环自动测控系统
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2）闭环自动测控系统
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二、温度传感器
温度传感器，通常是由感温元件部分和温度显示部分组成，如图4-6所示。
1.热电偶传感器 两种不同材料的导体组成一个闭合回 路时，若两接点温度不同，则在该回 路中会产生电动势，该电动势称为热 电势，这种现象称为热电效应。
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4.温度传感器的典型应用 （1）温度显示器与温度控制箱
（2）热敏电阻体温计、电热水器温度控制和CPU温度测量
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三、力传感器及霍尔传感器
力传感器组成 1.电阻式传感器 把位移、力、压力、加速度、扭矩等非电物理量转换为电阻值变化的传感器。
智能控制概述
智能控制总结和感想一、智能控制的基本概念1.智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。
而智能机器则定义为，在结构化或非结构化的，熟悉的或陌生的环境中，自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器。
2.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，使之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。
3.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。
4.智能控制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实工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。
二、智能控制与常规控制的关系智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系，不是相互排斥的。
常规控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题，力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。
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。
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，而智能控制是多方位“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以比较复杂。
4.传统的控制理论对线性问题有较成熟的理论，而对高度非线性的控制对象虽然有一些非线性方法可以利用，但不尽人意。
而智能控制为解决这类复杂的非线性问题找到了一个出路，成为解决这类问题行之有效的途径。
5.与传统自动控制系统相比，智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力。
6.与传统自动控制系统相比，智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式。