智能控制综述
人工智能智能控制技术综述
人工智能智能控制技术综述人工智能（AI）智能控制技术是一门涉及计算机科学、机器学习、控制工程等多个领域的交叉学科，旨在利用智能算法和技术来设计、优化和实施自动控制系统。
以下是关于人工智能智能控制技术的综述：1. 基本原理：-模型学习：利用机器学习和深度学习技术，系统可以从数据中学习模型，无需显式地指定规则。
-自适应性：智能控制系统具备自适应性，能够在面对变化的环境或系统时进行实时调整。
2. 机器学习在控制中的应用：-监督学习：使用标记好的数据进行训练，以学习输入和输出之间的映射。
-无监督学习：从无标记数据中提取模式，用于控制系统中的数据分析和模型识别。
-强化学习：通过试错学习，系统根据环境的反馈调整其行为，适用于控制决策问题。
3. 深度学习在智能控制中的角色：-神经网络：利用深度神经网络进行非线性系统建模和控制。
-卷积神经网络（CNN）：用于图像和空间数据的处理，例如在自动驾驶中的感知。
-循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列的控制问题。
4. 智能控制系统的应用领域：-自动驾驶：利用计算机视觉、深度学习等技术进行车辆控制。
-工业自动化：在生产线上应用智能控制技术，提高效率和质量。
-智能家居：利用AI技术实现对家庭设备的智能控制，如智能灯光、温控等。
5. 优势和挑战：-优势：能够适应复杂、非线性和动态的系统，提高控制系统的鲁棒性和性能。
-挑战：对大规模数据的依赖、可解释性、安全性等方面的问题需要解决。
6. 智能控制系统的未来发展趋势：-多模态融合：结合多种传感器信息，提高系统的感知和决策能力。
-可解释性和透明度：强调开发可解释和透明的智能控制系统，使其更容易被理解和接受。
-联邦学习：在分布式环境中学习，避免集中式学习中的隐私和数据安全问题。
总体而言，人工智能智能控制技术在各个领域都展现出强大的潜力，同时也需要应对一系列挑战，如数据隐私、可解释性等问题。
未来随着技术的不断进步，智能控制系统将在更多复杂应用场景中发挥关键作用。
智能控制技术综述
为：智能控制是人工智能、运筹学和控制系统理论三者的结合。 近年来，智能控制技术在国内外已有了较大的发展，已进入工程化、实用化的阶段。但 作为一门新兴的理论技术，它还处在一个发展时期。然而，随着人工智能技术、计算机技术 的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时期。
结论
智能控制与智能自动化是自动化科学和技术的一个崭新的分支， 在整个科学技术领域占有重 要位置， 其发展和应用将对整个科学和技术的进步起到积极的推动作用。 智能控制是一门边 缘交叉学科，它的核心在高层控制，它的任务在于对实际环境或过程进行组织，即决策和规 划，实现广义问题求解。为了实现这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知 识表示， 以及自动推理和决策等相关技术。 这些问题的求解过程与人的思维过程具有一定的 相似性，即具有不同程度的智能。可以看出，智能控制研究的主要目标不再是单一的数学解 析模型， 而是基于知识的非数学广义模型。 在正文的最后部分， 介绍了智能控制的发展状况， 说明智能控制是一门形成不久的学科，无论在理论上和应用上都还不够成熟、不够完善，有 待于我们进一步的研究和开发。
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它是针对问题求解和控制指标的不同要求，对系统动态信息空间
Ʃ
的一种划分。
如此划分出的每一个区域分别表示系统的一种特征状态ƒi，特征模型为所有特征状 态的集合，即 F={ƒ1，ƒ2...,ƒ n}, ƒ i
ϵƩ
2. 特征记忆：是指智能控制器对一些特征信息的记忆，这些特征信息或者集中地表示 了控制器前期决策与控制的效果，或者集中地反映了控制任务的要求以及被控对象 的性质。所记忆的信息称为特征记忆量，其集合记为
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学习报告
课程名称：自动化技术导论
报告题目：智能控制技术综述
班级 姓名 学号
智能控制方法的应用及发展综述综述
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。
智能控制技术综述
智能控制技术的综述学院：数理与信息工程学院姓名：程玉柱专业：电气工程及其自动化学号： 1609110203智能控制技术的综述摘要：从控制论角度来看，电网是一个典型动态大系统，电力网络地域分布广阔，大部分元件具有延迟、磁滞、饱和等复杂的物理特性，对这样的系统实现有效决策控制是极为困难的。
另一方面，由于公众对新建高压线路的不满日益增强，线路造价，特别是走廊使用权的费用日益昂贵，以及电力网的不断增大，使得人们对电力网络的决策控制提出了越来越高的要求。
正是由于电网具有这样的特征，一些先进的控制论思想和技术被不断地引入到电网中来。
关键词：智能控制；综合智能控制；电网规划一、综合智能控制技术：智能控制的概念智能控制是当今多学科交叉的前沿领域之一。
以1987 年召开的第一界智能控制国际会议为标志，智能控制已经开始成为一门新的学科。
纵观智能控制产生、发展的历史背景与现状，其研究中心始终是解决传统控制理论、方法(包括古典控制、现代控制、自适应控制、鲁棒控制、大系统方法等)所难以解决的不确定性问题。
控制学科所面临的控制对象的复杂性、环境的复杂性、控制目标的复杂性愈益突出，智能控制的研究正提供了解决这类问题的有效手段，集中表现在控制工程中运用智能方法解决复杂系统的控制已取得了相当多的成功；另一方面，智能控制的研究虽然取得了一些成果，但实质性进展甚微，理论方面尤为突出，应用则主要是解决技术问题，对象具体而单一。
1992 年美国国家科学基金会发出发展智能控制研究建议指出：智能控制研究工作的中心应放在系统问题描述和智能控制器设计等方面的新方法的研究上，而不是在下级拼凑诸如 PID 控制器之类的传统控制技术方法与监控级基于规则的控制器相连结所构成的松耦合系统。
应当着重于基础控制工程方法的开发而不是技术演示.。
智能控制作为多学科交叉的产物，其研究现状与存在的问题固然与交叉学科的发展密切相关，但传统的方法论也在一定程度上束缚了它的发展.事实上，在人们久已习惯的还原论思想及传统控制思路的引导下，智能控制面临的一些关键问题均难以突破，宏观上需要寻求新的思路。
智能控制综述
智能控制理论发展概述安立鹏12704572012/11/9 Friday智能控制理论发展概述自动控制原理是自动控制科学的核心。
经典控制理论和现代控制理论都是建立在控制对象的精确的数学模型上的控制理论。
但是，实际中的许多复杂系统都具有非线性、时变性、变结构、不确定性、多层次、多因素等特点，难以建立起精确的数学模型。
因此，世界各国控制理论界都在探索新一代的控制理论去解决复杂系统的控制问题以适应社会对自动化的要求。
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。
智能控制只当今国内、外自动化学科中一个十分活跃和具有挑战性的领域，代表着当今科学和技术发展的最新方向之一。
而且智能控制目前尚未建立起一套完整的理论体系，是一门仍在不断发展和丰富中的具有众多学科集成特点的科学和技术。
它不仅包含了自动控制、人工智能、系统理论和计算机科学的内容，而且还从生物学、心理学等学科中汲取丰富的营养，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科，并被许多发达国家确认为提高国家竞争力的核心技术。
智能控制的发展历史可以概括为以下4个阶段。
1.智能控制的萌芽阶段（1965年以前）美国著名的控制理论创始人维纳于1948年出版了《控制论-或关于在动物和机器中控制和通讯的科学》著作，系统地论述了控制理论的一般方法，推广了反馈的概念，奠定了控制科学的理论基础。
20世界40~60年代，以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来，并且成功地运用在雷达及火力控制系统上，形成了今天所说的“古典控制理论”。
20世纪60~70年代，由于计算机的飞速发展，推动了空间技术的发展。
古典控制论中的高阶常微分方程可转化为一阶微分方程组，用于描述系统的动态过程，即所谓的状态空间法。
数学家们在控制理论这一阶段的发展中占据了主导地位，形成了从状态空间法为代表的“现代控制理论”，控制理论建立在严密、精确的数学模型之上，从而造成了理论与实践之间的巨大分歧。
智能控制综述
智能控制综述姓名：杨凡学号：1506006专业：电力电子与电力传动摘要介绍了智能控制的产生、发展和定义，分析了智能控制理论结构，讨论了智能控制的主要方法，列举了智能控制在不同领域成功实施的例子。
关键词：智能控制；专家控制；模糊控制；神经网络；遗传算法Summary of Intelligent ControlAbstractThe history and development of intelligent control are introduced. The definition of intelligent control is given. The main methods of intelligent control are included. Some successful examples of intelligent control which are successful implemented are shown.Key words: intelligent control; expert control; fuzzy control; neural networks control; genetic algorithms引言控制理论在近一个多世纪的发展过程中，经历了经典控制理论和现代控制理论的两大阶段，形成了控制理论的体系。
科学技术的快速发展和巨大进步对系统和控制科学提出了新的更高的要求，自动控制理论和工程正面临新的发展机遇和严峻挑战。
传统的控制理论在应用中遇到不少难题。
随着人工智能学科的发展，对控制理论研究的深度和广度得到开拓，形成了智能控制理论。
智能控制作为一门新兴学科，也是控制论发展的第三阶段，其研究领域相当广泛，涉及的应用领域也十分丰富。
与传统控制理论相比，智能控制的应用研究十分活跃，能更有效的解决实际应用问题，且取得了很多成功的应用。
智能控制技术呈现出的强大生命已引起世界各国专家学者的关注。
智能控制技术综述
智能控制技术综述智能控制技术的发展在当今科技领域中扮演着重要的角色。
这项技术结合了人工智能、机器学习和自动化控制等领域的知识，在各个行业中起到了革命性的作用。
本文将对智能控制技术的应用范围、发展历程以及未来趋势进行综述。
一、智能控制技术的应用范围智能控制技术广泛应用于工业、交通、医疗、农业等各个领域。
在工业领域，智能控制技术可以实现生产线的自动化控制，提高生产效率和质量。
在交通领域，智能控制技术可以应用于智能交通系统，优化车流量和交通安全。
在医疗领域，智能控制技术可以辅助医生进行诊断和手术，提高医疗水平。
在农业领域，智能控制技术可以实现智能化种植和养殖，提高农产品的产量和质量。
二、智能控制技术的发展历程智能控制技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
最早的智能控制系统是基于传统的控制理论和算法，但对于复杂的问题和大规模系统而言，传统方法存在局限性。
随着人工智能和机器学习的兴起，智能控制技术逐渐引入了神经网络、遗传算法和模糊逻辑等方法，提高了控制系统的性能。
近年来，深度学习和强化学习等新技术的出现，使得智能控制技术在实际应用中取得了巨大的突破。
三、智能控制技术的未来趋势未来，智能控制技术将朝着以下几个方向发展：1. 多模态智能控制：随着物联网的发展，智能控制系统将与传感器、无线通信等技术相结合，实现多源信息的融合和分析，从而更好地适应复杂环境和任务需求。
2. 自适应智能控制：智能控制系统将具备自适应能力，能够根据环境变化和系统需求进行自主调整和优化，提高控制系统的灵活性和鲁棒性。
3. 协同智能控制：智能控制系统将能够实现多个智能设备之间的协同工作，共同完成复杂任务。
这有助于提高整体性能，实现更高效的控制。
4. 高效能耗管理：智能控制系统将注重能源利用效率的提高，通过优化控制算法和能源管理策略，实现能耗最小化。
综上所述，智能控制技术在各个领域的应用前景广阔，其发展历程和未来趋势也值得关注。
未来，随着人工智能和机器学习等领域的进一步发展，智能控制技术将会得到更加广泛和深入的应用，为各行各业带来更多的创新和变革。
智能控制及其应用综述
学模型描述 " 否 则 就 会 使 原 问 题 丢 失 很 多 信 息" 例 骑自行车沿一条曲线行走这套看似简单的动作 " 如( 如果我们要把这一系列的动作和环境建立出精确的 然后再一步一步按模型去操作 " 可以想象 数学模型 " 其过程是多复杂而 又 难 以 实 现 ) "传统的控制理论 虽然也有办法对付 控 制 对 象 的 不 确 定 性 和 复 杂 性 " 如自适应控制和 / 0 1 2 3 4控 制 可 以 克 服 系 统 中 所 包 保证控制系统的控制质量不变 " 达到 含的不确定性 " 优化控制的目的 $ 但他们仅适用于系统参数在一定 其优化控制的范围是很有 范围内缓慢变化的 情 况 " 限的 $ # 传 统 的 控 制 系 统 要 求 输 入 的 信 息 比 较 单 而现代的控制系 统 要 面 对 复 杂 系 统 以 各 种 形 式 一" 视觉的 % 听觉的 % 触觉的和直接操作的方式 # 将周围 ! 环境信息作为输入的状况 " 并将各种信息进行融合 % 分析和推理 " 再随环境与条件的变化 " 相应地采取对 策或行动 $ 传统的 控 制 策 略 单 一 " 不能适合高层决 所以智能控制应运而生 $ 策问题 "
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智能控制技术综述-大连理工大学远程与继续教育学院
2.2.1 模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和
专家经验作为控制规则 。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控 对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现 模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定。
5.1 xx 控制技术应用研究·································································8
5.2 xxxx 控制技术在电气工程领域的研究··················································································································· 10
2.2 智能控制技术的主要方法··························································· 3
2.3 智能控制技术常用的优化算法····················································· 4
3 模糊控制及其应用·············································································5
参考文献···························································································· 11
附 录····································································· 错误！未定义书签。
关于智能控制的文献综述
关于智能控制的文献综述一、智能控制概述智能控制，也称为自动化智能控制，是一种将人工智能理论与控制理论相结合的技术。
它通过模拟人类思维模式，实现对复杂系统的智能化控制。
智能控制的目标是提高系统的性能，优化系统的运行状态，以满足各种实际应用的需求。
二、智能控制发展历程智能控制的发展可以分为四个阶段：萌芽期、形成期、成熟期和最新发展阶段。
萌芽期主要是在20世纪50年代，人工智能和控制理论开始被独立研究；形成期是在20世纪70年代，随着计算机技术的发展，人工智能和控制理论开始融合；成熟期是在20世纪90年代，智能控制的相关理论和技术开始应用于各个领域；最新发展阶段是从21世纪初至今，随着物联网、大数据、云计算等新技术的出现，智能控制得到了更广泛的应用和发展。
三、智能控制的主要技术智能控制的主要技术包括专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法等。
这些技术通过模拟人类的思维模式，实现对系统的智能化控制。
其中，专家控制是基于专家知识的控制；模糊控制是通过模糊逻辑理论的控制；神经网络控制是通过模拟人脑神经元网络的控制方式；遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法。
四、智能控制在各领域的应用智能控制已被广泛应用于各个领域，如工业自动化、航空航天、医疗保健、农业等。
在工业自动化领域，智能控制可以实现生产线的自动化检测、控制和优化；在航空航天领域，智能控制可用于飞行器的自主导航、自主控制和自主决策；在医疗保健领域，智能控制可用于医疗设备的智能化操作和病人的智能化监护；在农业领域，智能控制可用于智能化灌溉、智能化施肥和智能化养殖等。
五、智能控制面临的挑战与展望智能控制面临的挑战包括如何提高控制的精度和稳定性、如何处理大规模复杂系统的控制问题、如何降低控制成本和提高经济效益等。
展望未来，随着新技术的不断涌现和应用，智能控制将面临更多的挑战和机遇。
未来智能控制的发展方向包括：更加智能化、更加自主化、更加集成化、更加网络化等。
智能控制综述
智能控制综述钟志宏1140301128 摘要：本文介绍了智能控制的产生及发展过程，智能控制研究的内容，分析了几种典型的智能控制技术，指出了智能控制当前研究的热点，并对智能控制的发展进行了展望。
关键词：智能控制专家控制模糊控制神经网络控制遗传算法1引言以精确的数学模型为基础的传统控制在单机自动化和不太复杂的过程控制及系统领域得到了广泛的应用。
随着科技进步，人们对大规模、不确定、复杂的的系统控制要求不断提高，智能控制在这种背景下孕育而生。
智能控制是自动控制发展的高级阶段。
2智能控制的产生及发展2.1 智能控制的产生以经典控制理论和现代控制理论为代表的传统控制理论曾在一段时期成为控制的、解决现实问题的主导。
但随着科技的进步，人们为探索自然，需要面对更为复杂的对象及高度非线性，不确定的对象。
这是传统控制理论无法给予解决的，所以必须发展新的概念，理论和方法才能适社会应快速发展的需要。
智能控制在这个大的背景下孕育而生。
2.2 智能控制的发展1966年J.M.Medal首先提出将人工智能应用于飞船控制系统的设计；1971年傅京逊首次提出智能控制这一概念，并归纳了三中类型的智能控制系统（1）人作为控制器的控制系统，具有自学习性，自组织性，自适应性功能（2）人机结合作为控制器的控制系统。
机器完成需要快速完成的常规任务，人则完成认为分配决策等。
(3）无人参与的自主控制系统。
为多层的智能控制系统，需要完成问题建模，求解和规划，如自主机器人。
1985年IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制研讨会，随后成立了IEEE智能控制专业委员会。
1987年在美国举行第一届国际智能控制大会，标志着智能控制领域的形成。
20世纪90年底至今，智能控制进入了新的发展时期，随着对象规模的扩大以人工智能技术、信息论、系统论和控制论的发展，人们试从高层次研究智能控制，这不仅形成了智能控制的多元化，而且在应用实践方面取得了重大进展。
我国智能控制也兴起于这一时期。
智能控制综述
智能控制综述摘要:随着智能控制系统的广泛应用,本文介绍了智能控制的定义、特点、组成、原理和发展。
关键词:智能控制模糊控制专家系统神经网络引言随着现代科学技术的发展,生产规模日益扩大,智能控制的发展已成为迫切的需求。
1 智能控制定义智能控制是人工智能和控制理论交叉的产物,是经典控制理论发展的高级阶段,其解决问题的能力和水平明显高于经典控制。
其核心任务是采用仿人智能控制决策控制具有复杂性、不确定性的系统。
2 智能控制特点(1)对不确定系统进行有效的全局控制和较强的容错能力;(2)结合了定性决策和定量控制,是一种多模态组合控制;(3)从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统来实现预定的目标,有自组织能力。
(4)系统处理信息的方式有数学运算、逻辑和知识推理,为混合控制过程。
3 智能控制组成(1)模糊控制系统模糊控制的原理是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF(条件)THEN(作用)”形式表示的控制规则,通过模糊推理得到控制作用集,作用于被控对象或过程。
模糊控制器的基本组成如图1所示。
模糊控制的特点:①在操作人员控制经验基础上实现对系统的控制,不用建立数学模型,可有效解决不确定性系统的控制。
②具有较强的鲁棒性。
③由离线计算得到控制查询表,控制系统的实时性提高。
④控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑。
通过对常规模糊控制的改进,目前出现了自适应和自学习模糊控制,模糊预测控制[1]和专家模糊控制等。
(2)神经网络控制系统人工神经网络技术的研究逐渐成熟,其基本思想是从仿生学的角度对人脑神经系统进行模拟,使机器具有人脑那样的感知、学习和推理等智能。
人工神经网络是人脑功能的某种简化、抽象和模拟,可以反映其基本特性,但不是真正的自然神经网络。
人工神经网络的模型如图2所示。
人工神经网络控制的特点:①可以充分逼近任意一个复杂的非线性的关系;②具有很强的鲁棒性和容错性,所有定量或定性的信息都分布贮存在网络内的各个神经元的连接上;③通过并行分布处理的方法,使其可能快速进行大量运算;④不知道或者不确定的系统可以通过学习和自适应来完成。
智能控制技术概述综述
局限性：难以有效地应用于时变系统和多变量系统，也难以
揭示系统更为深刻的特性
在现实世界中是广泛存在的
现代控制理论
背景：古典控制理论已经成熟；计算机技术飞速发展； 所需要控制的系统不再是简单的单输入单输出线性系统
研究对象：多输入多输出系统，线性/非线性；定常/时变； 连续/离散
数学模型：非线性微分方程（常系数/ 变系数）；状态方 程；传递函数矩阵 分析方法：状态空间描述法 综合方法：状态反馈；输出反馈；动态反馈
大系统理论是控制理论在广度上的开拓，智能控制则是控制 理论在深度上的挖掘 大系统理论用控制和信息的观点，研究各种大系统的结构方 案、总体设计中的分解方法和协调等问题 智能控制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，研制具有某些仿人智能的工程控制与信息处理系统
智能控制的概念和原理主要针对被控对象、环境，以及控制
智能 控制
运筹学 ( OR )
自动控制 ( AC )
智能控制属于典型的交叉学科，涉及人工智能、自动控制、 运筹学、系统论、信息论等，在系统的实现上则必须依托 计算机技术。
智能控制系统的典型结构
核心
智 能 控 制 器
机器学习 知识库
人类知识和控制经验； 机器学习获取的知识
根据当时的输入信息 和有限的知识推理得 出最佳控制输出，是 体现智能的重要环节。
智能控制
中国矿业大学 张勇
yongzh401@
目录
智能控制应用领域 智能控制的提出 智能控制的发展 智能控制的概念
一、智能控制应用领域
智能医疗 工业 智能家电 智能家居
航天航空 军事领域
智能 控制
智能交通
智能电网
智能控制代表着当今科学和技术发展的最新方向之一。目前，智能控制技术已经 日渐完善，并得到广泛应用，例如智能家电、智能家居、智能电网、智能交通， 航空航天、军事以及工业、医疗等领域。
智能控制文献综述
智能控制文献综述智能控制的发展，应用及展望周杰 21225062摘要：智能控制是当今控制学领域研究和发展的热点之一。
本文论述了智能控制的发展过程，相比传统控制的优势，在低压电器中的应用，并对其未来发展做了展望。
关键词：发展历史；智能控制；低压电器技术；模糊控制；人工智能；展望1.智能控制的发展历史从20世纪60年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上，为了提高控制系统的自学习能力，开始注意将人工智能技术与方法应用于控制系统。
1965年，美国著名控制论专家Zadeh 创立了模糊集合论，为解决复杂系统的控制问题提供了强有力的数学工具；同年，美国著名科学家Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统；就在同年，傅京孙首先提出把人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。
1996年，Mendl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。
直到1967年，Leondes和Mendel才首先正式使用“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。
从20世纪70年代开始，傅京孙、Glorios 和Saridis等人从控制论角度进一步总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉，并创立了人—机交互式分级递阶智能控制的系统结构。
在70年代中后期，以模糊集合论为基础，从模仿人的控制决策思想出发，智能控制在另一个方向—规则控制上也取得了重要的进展。
进入80年代以来，由于微机的迅速发展以及人工智能的重要领域—专家系统技术的逐渐成熟，使得智能控制和决策的研究及应用领域逐步扩大，并取得了一批应用成果。
80年代后期，神经网络的研究获得了重要进展，为智能控制的研究起到了重要的促进作用。
2.智能控制的分支目前关于智能控制的研究和应用沿着几个主要的分支发展，主要有专家控制、模糊控制、神经网控制、学习控制、基于知识的控制、复合智能控制、基于进化机制的控制、自适应控制等等。
智能控制及其应用综述
智能控制及其应用综述
智能控制是指在自主控制的基础上，通过智能计算和处理技术，实现更加精细、灵活和高效的控制方式。
智能控制技术的应用广泛，包括工业自动化、机器人控制、智能家居、智能交通等领域。
智能控制有多种类型，包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等。
其中模糊控制是最早被发展起来的一种智能控制方式，它可以模拟人类的思维方式进行控制，具有适应性强、鲁棒性好等优点。
神经网络控制则是模拟人脑神经网络的结构和功能进行控制，具有高度的灵活性和自适应性。
遗传算法控制则是利用遗传算法进行控制策略搜索和优化，具有较高的寻优效率和能力。
智能控制的应用范围广泛。
在工业自动化领域，智能控制可以实现对生产工艺的在线监控和调节，提高生产效率和质量。
在机器人控制领域，智能控制可以实现对机器人的智能导航、图像识别和操作等功能，满足不同场景下的自动化需求。
在智能家居和智能交通领域，智能控制可以实现对家庭设备和交通设施的智能控制和管理，提高生活和出行的便利性和安全性。
总之，智能控制是一种非常重要的技术，其在各种应用领域都有着广泛的应用价值。
通过不断地发展和创新，智能控制技术将为我们的生产和生活带来越来越多的便利和创新。
智能控制综述
智能控制综述XXX摘要基于智能控制和常规控制的本质区别和内在联系，对智能控制的概念进行了研究，同时介绍了智能控制的学科基础和主要分支，并且总结了智能控制的基本分析方法，最后指出了智能控制的实现中存在的一些问题。
关键词智能控制，人工控制，控制论1 引言智能控制自60年代产生以来，发展十分迅速，特别是神经网络、模糊数学、专家系统、进化论等各门前沿学科的发展，给智能控制注入了巨大的活力，由此而产生的各种智能控制五花八门，因此有必要对智能控制的学科基础、发展方向、研究方法有一个总体的认识，同时更应该明确其中存在的问题，从而更好地实现智能控制。
2 智能控制的概念在过去的几十年中，诸如自适应、学习、模糊识别等许多概念被引入了智能控制中，但这些词汇并不是十分精确的，因为这些词汇并不能保证在不丢失任何主要信息的前提下，体现智能控制的思想，也就是说，只能控制的许多概念还很不完善。
而且，在不同的阶段，随着人们对只能控制的理解也不同。
比如，在控制理论发展的初期，PID被认为是某种智能控制，而今天，他/它却是经典的常规控制，可以说，今天的智能控制是明天的常规控制。
智能控制是一种面向过程的控制，在控制过程中，只能控制具有2个不同于常规控制的本质特点。
学习的功能智能控制过程（或智能控制器）不仅是具有从外界获取并存储知识的本领，还能够不断积累经验，吸收好的控制策略，增强对环境的应变能力。
策略的功能智能控制能够根据已学习过的样本及外界环境的变化，随时调整控制策略，使得控制过程朝着改善系统动态品质的方向发展。
针对这2种本质特征，可以这样理解智能控制的概念，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）的信息的变化做出恰当的适应性反应，从而实现有人来完成的任务。
在这个概念中，强调的是实现期望目标的过程，而非控制器本身。
3 只能控制的学科基础、基本类型、分析方法及其关系3.1 只能控制的学科基础智能控制是常规控制发展的高级阶段，所以常规控制理论的有些思想和概念对于智能控制同样具有指导意义。
智能控制及其应用综述
智能控制及其应用综述智能控制技术是近年来快速发展的前沿技术之一，有着广泛的应用场景。
它将计算机科学、控制理论、通信技术等多种学科紧密结合，通过对系统中智能控制器的设计和实现，实现对复杂系统的自动化控制和优化。
智能控制的核心是人工智能技术，它包含了神经网络、遗传算法、模糊控制、支持向量机、粒子群算法等多种算法。
它们可以相互结合，形成具有强大功能的智能控制器，实现对复杂系统的智能化控制，提高系统的效率和稳定性。
智能控制的应用范围非常广泛，如机器人、自动化生产线、航空航天、能源、交通等领域。
以智能机器人为例，它们可以用在制造业、医疗卫生、教育科研、军事防卫等众多领域。
智能机器人可以通过自我学习和适应能力，实现智能化的操作和灵活的应对，响应人们的需求。
智能控制技术对于提高生产效率、优化流程和减少人力成本具有十分重要的作用。
在工业生产中，智能控制技术能够为生产制造提供更加高效准确的控制，并减少了人工干预的错误风险，提高生产过程的稳定性，降低了生产成本，从而增加了生产企业的竞争力。
在能源领域中，智能控制技术可应用于智能电网系统和可再生能源的储存和利用等方面，提高能源效率，推进清洁能源的应用。
在实际应用中，智能控制技术仍需要不断优化和完善。
尤其是在面对模糊、复杂系统时，需要考虑到各种因素的影响，制定合理的控制策略，以创造出最优的方案。
同时，智能控制技术的安全问题也需要得到重视，防止黑客攻击和系统崩溃等安全问题的发生。
总而言之，智能控制技术在未来的发展中有着广阔的空间，它将成为推动社会进步和产业变革的重要驱动力之一。
我们期待着这一技术的发展，同时也需要加强技术人才的培养和研究机构的创新，以更好的应对未来发展中的挑战。
智能控制综述【范本模板】
智能控制综述摘要：本文首先介绍了智能控制的发展和智能控制系统的结构和特点以及与传统控制的关系.然后，综述几种智能控制研究的主要内容。
关键词：智能控制、自动控制、研究内容1、智能控制的发展任何一种科学技术的发展都由当时人们的生产发展需求和知识水平所决定和限制,控制科学也不例外。
1948年，美国著名的控制论创始人维纳(N.Wiener）在它的著作《控制论》中首次将动物与机器相联系。
1954年钱学森博士在《工程控制论》中系统的阐明了控制论对航空航天和电子通讯等领域的意义及影响，1965年傅京孙（K。
S。
Fu)教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，又于1971论述了人工智能与自动控制的交集关系,成为国际公认的智能控制的先行者和奠基人[1］。
20世纪60年代,随着航海技术,空间技术的发展，控制领域面临着人们对其性能要求愈来愈高和被控对象的复杂性和不确定性，被控对象的复杂性和不确定性主要表现在被控对象的非线性和不确定性,以及分散的传感元件与执行元件，复杂的信息网络和庞大的数据量。
而传统控制在解决这些问题时存在三方面的问题：一、由于传统控制理论是建立在以微积分为工具的精确模型上，所以无法对高度复杂和不确定的被控对象进行描述；二、传统控制理论中的自适应控制和Robust控制虽可克服系统中所包含的的不确定性，达到优化控制的目的，但这些方法只适用于缓慢变化的情况。
三、传统控制系统输入较单一，而面对海量信息(视觉的、听觉的、触觉的等）的复杂环境，智能控制应运而生。
智能控制是对传统控制的补充和发展，是自动控制发展的高级阶段，而传统控制是智能控制产生的基础.国内对智能控制的研究今年来也十分活跃。
从八十年代人工智能与系统科学相结合到863计划的实施,智能控制在我国的发展已有稳固的基础。
2、智能控制结构与特点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、和计算机等多种学科的高度结合，是一门新兴的边缘交叉学科。
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智能控制综述摘要：本文首先介绍了智能控制的发展和智能控制系统的结构和特点以及与传统控制的关系。
然后，综述几种智能控制研究的主要内容。
关键词：智能控制、自动控制、研究内容1、智能控制的发展任何一种科学技术的发展都由当时人们的生产发展需求和知识水平所决定和限制，控制科学也不例外。
1948年，美国著名的控制论创始人维纳（N.Wiener）在它的著作《控制论》中首次将动物与机器相联系。
1954年钱学森博士在《工程控制论》中系统的阐明了控制论对航空航天和电子通讯等领域的意义及影响，1965年傅京孙（K.S.Fu）教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，又于1971论述了人工智能与自动控制的交集关系，成为国际公认的智能控制的先行者和奠基人[1]。
20世纪60年代，随着航海技术，空间技术的发展，控制领域面临着人们对其性能要求愈来愈高和被控对象的复杂性和不确定性，被控对象的复杂性和不确定性主要表现在被控对象的非线性和不确定性，以及分散的传感元件与执行元件，复杂的信息网络和庞大的数据量。
而传统控制在解决这些问题时存在三方面的问题：一、由于传统控制理论是建立在以微积分为工具的精确模型上，所以无法对高度复杂和不确定的被控对象进行描述；二、传统控制理论中的自适应控制和Robust控制虽可克服系统中所包含的的不确定性，达到优化控制的目的，但这些方法只适用于缓慢变化的情况。
三、传统控制系统输入较单一，而面对海量信息（视觉的、听觉的、触觉的等）的复杂环境，智能控制应运而生。
智能控制是对传统控制的补充和发展，是自动控制发展的高级阶段，而传统控制是智能控制产生的基础。
国内对智能控制的研究今年来也十分活跃。
从八十年代人工智能与系统科学相结合到863计划的实施，智能控制在我国的发展已有稳固的基础。
2、智能控制结构与特点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、和计算机等多种学科的高度结合，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、系统理论和计算机科学，而且还涉及到生物学，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科[2]。
（1）智能控制具有明显的跨学科、多元结构特点。
至今，智能控制方面的专家已提出二元结构、三元结构、四元结构等三种结构，它们可分别以交集的形式表示如下：IC=AI∩AC (1)IC=AI∩CT∩OR (2)IC=AI∩CT∩ST∩OR (3) 上式中，各子集的含义为AI——人工智能；AC——自动控制；CT——控制论；OR——运筹学；ST——系统论；IC——智能控制。
智能控制的二元交集结构、三元交集结构和四元交集结构分别由傅京孙、萨克迪斯（G.N.Saridis）和蔡自兴于1971,1977和1986年提出的[3]，以上的交集表达式也可表示成如下图1、2、3的形式：AI IC AC AIICORCT图1 图2AIICORCT ST图3（2）智能控制的核心在高层，及组织级控制，高层控制的任务在于对实际问题的决策和规划，从而实现问题的解决。
Saridis如图4所述。
执行级一般要求有较准确的模型；协调级用于协调执行级的动作，它虽然不要求有精准的模型，但要求具备学习能力；组织级将自然语言翻译成机器语言，进行组织决策和规定任务。
这种分层递阶的智能控制系统具有两个明显的特点：1）对控制而言，自上而下控制的精度愈来愈高；2）对识别而言，自下而上信息反馈愈来愈粗略，相应的智能程度也愈来愈高[3]，即就是各级之间实现“智能图4递增精度递减”的原则。
3、智能控制系统的特点传统的控制方法建立在被控对象的精确数学模型上，智能控制是针对系统的复杂性、非线性、不确定性等提出来的。
IEEE控制系统协会把智能控制归纳为：智能控制系统必须具有模拟人类学习和自适应能力[4]。
智能控制系统一般应具有以下特点。
（1）强的学习能力。
能对未知环境所提供的信息进行识别、记忆、学习、融合、分析、推理，并利用已有的知识不断优化自身能力；（2）较强的自适应能力。
具有能够适应被控对象的特性变化、外界环境特性的变化和运行条件的变化的能力；（3）较强的容错能力。
对各类故障具有自诊断、屏蔽和自恢复能力；（4）较强的鲁棒性。
系统对环境干扰和其它不确定因素不敏感；人（5）较强的组织功能。
对复杂任务具有自组织和协调功能，使系统具有主动性和灵活性；（6）实时性好。
系统具有较强的在线实时响应能力；（7）智能控制具有变结构和非线性的特点，其核心是组织级。
4、智能控制与传统控制的关系和比较智能控制和传统控制密不可分。
一般情况下，传统控制是智能控制发展过程中的低级阶段。
智能控制与传统控制具有紧密的结合于交叉综合，主要表现在：1）智能控制常常利用传统控制来解决低层的控制问题。
2）将传统控制和智能控制进行有机结合可形成有效的控制系统3）对数学模型较成熟的系统应采用传统控制与智能控制相结合的手段，而不是单纯的只用智能控制。
传统控制有很多明显的局限性，尤其是在处理高度非线性和复杂性的系统，在处理对象的不确定性和复杂性上效果也很差。
传统控制还缺乏自学习、自适应、自组织能力。
智能控制和传统控制在应用领域、控制方法等方面存在明显不同，主要有：1）传统控制是建立在精确的数学模型上，着重解决单机自动化、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、强不确定性和复杂系统控制问题；2）传统控制通常是通过各种定理、定律来获取精确的知识，而智能控制则是通过直觉、学习和经验来获取和积累知识。
3）传统控制通常是用基于运动学方程、动力学方程和传递函数等数学模型来描述系统，而智能控制系统则是通过经验、规则来描述4）传统控制理论通常应用时域法、频域法、状态空间法等有效的分析和方法进行处理，而智能控制系统多采用学习、逻辑推理、判断、决策等方法。
5）传统控制有稳态和动态等性能指标，而智能控制无统一的性能指标；6）传统控制线性定常系统为主要研究对象，以反馈控制理论为主要核心，有比较成熟的理论体系，而智能控制暂时还没有完善的理论体系；5、智能控制研究的内容智能控制是一门交叉学科，傅京孙称它是人工智能（AI）与自动控制（AC）的交叉，后来，Saridis有提出了智能控制是人工智能、自动控制和运筹学（OR）的交叉。
智能控制系统是在控制论、信息论、人工智能、仿生学、神经生理学和计算机科学发展的基础上发展形成的一种高级控制系统。
智能控制突破了传统控制的局限性，实现了对非线性，高度不确定的对象的控制。
目前，智能控制的主要研究内容有：自适应控制（Adaptive Control）、模糊控制（Fuzzy Control）、神经网络控制（Neural Net-based Control）、基于知识的控制（Konwledge Based Control）或专家控制（Expert Control）、符合智能控制（Hybrid Intelligent Control）、学习控制（Learning Control）和基于进化机制的控制（Evolutionary Mechanism Based Control）。
以上这些有的已在现代工业生产中投入应用。
下面，就上面的研究内容重点介绍几种。
5.1 模糊控制模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思维方式，对建立数学模型难度较大的对象的一种控制，其成功应用的根源在于模糊逻辑本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种系统的推理方法[5]。
由于模糊控制主要是模仿人的控制经验而不是依赖控制对象的模型，因此模糊控制器实现了人的某些智能。
模糊控制可看成是一种不依赖与模型的估计器，给定输入，便可得到合适的输出，它主要依赖于模糊规则（把人类专家的被控对象或过程的控制策略总结成一系列的“IF-THEN”的形式）和模糊变量的隶属度函数，而不用了解输入与输出之间的关系。
它是处理复杂而无法精确建立数学模型的系统控制问题的有效方法，其主要特点有：1）控制系统根据操作人员控制经验和操作数据，而无需精确的数学模型；2）有较强的鲁棒性，适宜解决非线性、时变和时滞系统；3）应用语言变量，易于构成专家系统；4）处理过程含有某些智能特性，能够处理复杂甚至是“病态”系统；5）离线计算得到控制查询表，提高了控制系统的实时性。
目前，模糊控制技术已日益成熟，稳定性分析问题正得到解决。
5.2 神经网络控制神经网来控制是基于结构模拟人脑生理结构形成的智能控制和辨识方法。
由于它具有自适应和自学习能力，所以适合于对复杂系统的研究。
神经元网络利用神经元之间的连接于权值进行自我学习，以逼近理论为依据进行建模。
并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测等方法实现对被控对象的智能控制。
它具有以下重要的性质：1）非线性，神经网络理论上可以趋近于任何一个非线性函数；2）并行分部处理，神经网络是一个高度平行的模型，所以它具有较强的容错能力和数据处理能力；3）自适应和自学习性，能对环境提供的信息进行自学习和记忆；4）数据融合，可同时对定性和定量的数据进行操作；5）多变量处理，神经网络可自然地处理多输入信号。
目前，神经网络在自动控制、模式识别、机器人等领域已有许多成功的应用。
但它还有许多问题需要进一步研究，主要是人工神经网络系统稳定性的分析方法、学习和控制算法的收敛性和实时性问题。
5.3 专家控制专家控制是在将人工智能中专家系统的理论和技术与自动控制的理论和方法有机结合的基础上，在未知环境下模仿专家的智能，实现对被控对象的有效控制，即就是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述。
专家系统的主要组成是：知识库、推理机、解析机制、知识获取系统，其核心是专家系统。
它具有处理各种非结构性问题，特别是处理定性的，不确定的或启发式的知识信息的能力，经过各种推理达到所要求的控制目标。
专家控制主要由如下特点：1）专家控制的核心是知识信息处理系统，即专家系统，而不是数值信息处理系统，它依据的是知识表示技术确定问题的求解方法而不是根据数学描述建立计算模型，它主要运用知识推理而不是固定程序来完成任务；2）专家系统由组织级，协调级和执行级组成，核心是组织级，所以具有自上而下智能逐级降低，精度逐级升高的特点。
专家控制系统目前在机器人控制方面虽已有成功应用，但还有许多问题有待深入研究，主要是专家经验、知识的如何获取，动态知识的获取问题以及专家控制系统的稳定性分析问题。
5.4 混沌控制混沌和混沌控制是非线性动力系统的新理论、新方法，是智能控制的重要组成部分。
混沌指某种对初始条件敏感的运动，是在确定性系统中出现的一种类似无规则、随机的现象，是普遍存在的运动形式。
混沌是非线性动力学系统在一定条件下所表现的运动形式，是系统处于非平衡条件下所表现的随机行为，它无序中又有序。