智能控制ppt课件
智能控制理论及应用 PPT
智能控制理论及应用 PPT智能控制是控制理论发展的高级阶段,它综合了人工智能、自动控制、运筹学等多学科的知识,旨在解决那些传统控制方法难以处理的复杂系统控制问题。
本 PPT 将带您深入了解智能控制理论及其广泛的应用领域。
一、智能控制的概念智能控制是指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。
与传统控制相比,智能控制具有以下显著特点:1、不确定性:能够处理系统中的不确定性,如模型不确定性、参数变化和外部干扰等。
2、复杂性:适用于复杂的、非线性的和时变的系统。
3、自适应性:可以根据系统的运行情况和环境变化自动调整控制策略。
4、学习能力:能够从数据和经验中学习,不断优化控制性能。
二、智能控制的主要理论1、模糊控制模糊控制是基于模糊集合理论和模糊逻辑推理的一种智能控制方法。
它通过将精确的输入量模糊化,利用模糊规则进行推理,最后将模糊输出解模糊化为精确的控制量。
模糊控制适用于那些难以建立精确数学模型的系统,例如温度控制、速度控制等。
2、神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络的学习和自适应能力来实现控制的方法。
神经网络可以通过对大量数据的学习,提取系统的特征和规律,从而实现对系统的有效控制。
在机器人控制、模式识别等领域有着广泛的应用。
3、专家控制专家控制是将专家系统的知识和经验与控制理论相结合的一种智能控制方法。
专家系统包含了大量的领域知识和控制策略,能够根据系统的状态和需求提供准确的控制决策。
4、遗传算法遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法,通过模拟自然选择和遗传变异的过程来寻找最优的控制参数或策略。
它在控制器的参数优化、系统的建模和优化等方面发挥着重要作用。
三、智能控制的应用领域1、工业生产在工业生产过程中,智能控制可以提高生产效率、产品质量和设备的可靠性。
例如,在化工生产中,通过智能控制可以实现对反应过程的精确控制,优化生产工艺;在机器人制造中,利用神经网络控制可以实现机器人的精确动作和轨迹规划。
智能控制基础总结-PPT
0.09 0.6 0.4 0.84 0.49
1.0
NS
ZE
3.3231
0.7
0.3
u
0
2
4
6
u=3.32
27
人工神经网络
❖ 人工神经网络就是模拟人脑细胞的分布式工作特 点和自组织功能,且能实现并行处理、自学习和 非线性映射等能力的一种系统模型。
❖ 神经网络系统研究主要有三个方面的内容,即神 经元模型、神经网络结构和神经网络学习方法。
相等:对于所有的u∈U ,均有μA(u)=μB(u)。记作A=B。 包含:对于所有的u∈U ,均有μA (u) ≤μB(u)。记作AB。 空集:对于所有的u∈U ,均有μA(u) =0 。记作:A= 。 全集:对于所有的u∈U ,均有μA(u) =1。
14
交、并、补
交集:对于所有的u∈U ,均有
μC(u)=μA∧μB=min{μA(u),μB(u)} 则称C为A与B的 交集,记为 C=A∩B 。
28
人工神经元模型
❖ 神经元模型是生物神经元的抽象和模拟。可看 作多输入/单输出的非线性器件 。
xi 输入信号,j=1,2,…,n;
wij 表示从单元uj 到单元ui 的
连接权值;
i
si 外部输入信号;
ui 神经元的内部状态;
θi 阀值;
yi 神经元的输出信号;
Neti wij x j si i , ui f(Neti ), yi g(ui ) j ❖ 通常假设yi=f(Neti),而f为激励函数。
8
智能控制的三元结构
❖ AC:动态反馈控制。
❖ AI: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。
《智能控制》PPT课件
1.1.4 智能控制的研究对象 (1)不确定性的模型
7
模型的不确定性包含两层意思:一是模型未知或知之甚少;二是模型的结构和参数可 能在很大范围内变化。
可以概括为:智能控制是“三高三性”的产物。即“控制系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能”
8
1.1.5 智能控制系统的结构 1.智能控制系统的基本结构
数据库
感知信息 与处理
认知学习 智能控制器
评价机构
传感器
环境 广义对象
还包括外部各种干 扰等不确定制、神经网络控制、专家控制、 学习控制及仿人控制等。
3
第一章
第一节 智能控制的基本概念 1.1.1 智能控制的由来
绪论
传统控制理论(包括经典控制理论和现代控制理论)是建立在被控对象精确数学模
型基础上的控制理论。实际上,许多工业被控对象或过程常常具有非线性、时变性、变 结构、多层次、多因素以及各种不确定性等,难于建立精确的数学模型。即使对一些复 杂对象能够建立起数学模型,模型也往往过于复杂,既不利于设计也难于实现有效控制。 虽然对缺乏数学模型的被控对象可以进行在线辨识,但是由于算法复杂、实时性差,使 得应用范围受到一定限制。
IC:智能控制(intelligent control) AI:人工智能(artificial intelligent) AC:自动控制(automatic control)
9
2. 分层递阶智能控制结构
1977年Saridis以机器人控制为背景提出了三级递阶控制结构。
智能控制-刘金琨编著PPT..
一界智能控制学术讨论会,随后成立了
IEEE智能控制专业委员会;1987年1月,
在美国举行第一次国际智能控制大会,标
志智能控制领域的形成。
近年来,神经网络、模糊数学、专家 系统、进化论等各门学科的发展给智能 控制注入了巨大的活力,由此产生了各 种智能控制方法。 智能控制的几个重要分支为专家控制、 模糊控制、神经网络控制和遗传算法。
( 3 )针对实际系统往往需要进行一些比 较苛刻的线性化假设,而这些假设往往与 实际系统不符合。 ( 4 )实际控制任务复杂,而传统的控制 任务要求低,对复杂的控制任务,如机器 人控制、 CIMS 、社会经济管理系统等复 杂任务无能为力。
在生产实践中,复杂控制问题可通过
熟练操作人员的经验和控制理论相结合
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
应用于控制中。
1966年,J.M.Mendal首先提出将人工 智能技术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,并归纳了三种类型的智能控制 系统:
(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;
( 3 )自组织功能:智能控制器对复杂的 分布式信息具有自组织和协调的功能,当 出现多目标冲突时,它可以在任务要求的 范围内自行决策,主动采取行动。
( 4 )优化能力:智能控制能够通过不断 优化控制参数和寻找控制器的最佳结构形 式,获得整体最优的控制性能。
3.2、智能控制的研究工具
(1)符号推理与数值计算的结合 例如专家控制,它的上层是专家系统, 采用人工智能中的符号推理方法;下层是 传统意义下的控制系统,采用数值计算方 法。
《智能控制》课件
智能控制的特点
人工智能技术的应用
智能控制利用人工智能技术,将人类的智慧融入到控制系统中。
系统的自我学习和适应能力
智能控制系统能够通过学习和适应不断提升自身性能和响应能力。
高效、精准、快速的控制响应
智能控制系统具备高效率、精确度和快速响应,能够应对复杂的控制任务。
智能控制系统架构
1
智能控制系统的组成
3 智能控制的应用领域
智能控制广泛应用于工技术
神经网络控制
利用神经网络模拟人脑神经元 的工作原理,实现自适应控制 和学习能力。
遗传算法控制
借鉴生物进化原理,通过优胜 劣汰的策略优化控制参数的选 择。
模糊控制
基于模糊逻辑的控制方法,适 用于复杂和不确定的系统。
《智能控制》PPT课件
欢迎来到《智能控制》PPT课件。本课程将深入探讨智能控制的定义、技术、 特点以及应用领域。让我们一起探索智能控制的奥秘和魅力。
概述
1 什么是智能控制?
智能控制是利用先进的人工智能技术,使控制系统具备学习和适应能力的控制方式。
2 智能控制与传统控制的区别
智能控制通过模拟人类智慧实现优化决策,相比传统控制更适应复杂系统需求。
智能控制系统由传感器、执行器、控制器和学习算法四部分组成,实现智能化的控制 功能。
2
智能控制系统的设计流程
智能控制系统设计包括需求分析、模型建立、控制策略选择和参数调优等步骤。
3
智能控制系统实例分析
通过案例分析,了解智能控制在不同领域的真实应用和效果。
智能控制系统应用实践
1 工业控制
2 交通运输
智能控制在工业生产中的应用,提高生产 效率和产品质量。
3 发展智能控制的必
2024版智能控制技术ppt课件
模糊逻辑在智能控制中应用
01
02
03
工业过程控制
应用于化工、冶金、电力 等工业过程控制中,实现 对温度、压力、流量等参 数的智能控制。
智能家居系统
应用于智能家居系统中, 实现对灯光、窗帘、空调 等设备的智能控制,提高 居住舒适度。
自动驾驶技术
应用于自动驾驶技术中, 实现对车辆行驶轨迹、速 度等参数的智能控制,提 高行驶安全性。
神经网络控制
利用神经网络强大的自 学习和自适应能力,实 现对复杂系统的有效控 制。特点:能够处理非 线性、不确定性和时变 系统,具有强大的逼近
能力和容错性。
专家系统控制
基于专家知识和经验, 构建专家系统实现对复 杂系统的有效控制。特 点:能够处理定性和定 量信息,具有较强的推
理和决策能力。
遗传算法控制
现代控制理论的发展背景
01
随着计算机技术的进步和复杂系统的出现,现代控制理论应运
而生。
现代控制理论的核心思想
02
基于状态空间法和最优化原理,实现对复杂系统的有效控制。
现代控制理论的主要方法
03
包括线性系统理论、最优控制、鲁棒控制等。
智能控制方法分类及特点
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
模糊控制
利用模糊数学理论,将 人的控制经验表示为模 糊规则,实现对复杂系 统的有效控制。特点: 不依赖于精确的数学模 型,具有较强的鲁棒性 和适应性。
模拟退火算法实现过程
包括初始化、设置温度参数、生成新解、计算目标函数差、接受准 则判断、降温过程等步骤。
模拟退火算法特点
具有全局搜索能力强、不易陷入局部最优解等特点,但计算时间较 长。
智能优化算法在智能控制中应用案例
智能控制课件
04
智能控制在工业自动化中的应用
智能控制在生产过程中的应用
总结词
提高生产效率、降低能耗、增强安全性
详细描述
智能控制技术应用于生产过程中,能够实时 监测和调整设备运行状态,提高生产效率, 降低能耗,并增强生产过程的安全性。例如 ,智能控制在冶金、化工等高风险行业中, 能够自动检测异常情况并及时采取措施,有 效预防事故发生。
02
加强数据加密和访问控制,确保数据传输和存储的安全性,防
止未经授权的访问和泄露。
建立完善的安全管理制度,提高安全意识,加强人员培训和管
03
理,防止内部泄露和恶意攻击。
智能控制的标准化与互操作性问题
智能控制系统的标准化和互操作性是实现不同厂商设备间的互联互通的 关键问题。
需要制定统一的标准化协议和规范,促进不同厂商之间的合作和交流, 推动智能控制技术的共同发展。
控制。
通过物联网技术,智能控制能够 实时获取设备的状态和环境参数
,实现更精细化的控制效果。
物联网与智能控制的结合将促进 智能家居、智能制造、智慧城市
等领域的创新发展。
智能控制的安全与隐私保护问题
01
随着智能控制的普及,安全与隐私保护问题日益突出,需要采 取有效的技术和管理措施来保障数据安全和用户隐私。
随着人工智能技术的不断进步,深度学习和强化学习等技术在智能控制领域的应用将更 加广泛,为解决复杂控制问题提供更多可能性。
边缘计算与云计算的融合
随着云计算和边缘计算技术的不断发展,两者之间的融合将为智能控制提供更高效、更 可靠的计算和数据处理能力。
多模态感知与协同控制技术的研究与应用
多模态感知与协同控制技术是智能控制领域的重要研究方向,通过多模态感知实现更全 面的环境感知和更精准的控制决策,提高智能控制的性能和稳定性。
人工智能智能控制PPT
AI IC AC
智能控制的二元结构
三元结构
萨里迪斯(Saridis)认为,二
元交集的两元互相支配无助于智
能控制的有效和成功应用,必须 把远筹学的概念引入智能控制,
AI
使它成为三元交集中的一个子集。
对这一问题的争论,在IEEE第
一次智能控制国际讨论会上达到
高潮。
OR IC
CT
萨里迪斯还提出分级智能控 制系统,由3个智能(感知)级组 成:组织级、协调级、执行级。
(4)把任务协商作为控制系统以及控制过程的一 部分来考虑。
在上述讨论的基础上,我们能够给出智能控 制器的一般结构,如下图 所示。
不完全任务描述
任务协商
混合知识表示
多传感器 感知系统
各种传感器
高层规划/控制 常规控制过程
各种驱动器
世界(环境)
智能控制器的一般结构
3. 智能控制的特点
(1)同时具有以知识表示的非数学广义模型 和以数学模型表示的混合控制过程。
智能控制的三元结构
知识组织器
协调器1 硬件控制器1
协调器n 硬件控制器n
组织级 协调级 执行级
过程1
过程n
分级智能控制系统
四元结构 在研究了前述各种智
能控制的结构理论和各相 关学科的关系之后,蔡自 兴提出四元智能控制结构, 把智能控制看做人工智能、 自动控制、运筹学和信息 论四个学科的交集。
AI
1967年,Leondes和Mendel首先正式使用 “智能控制”一词。
智能控制的产生和发展
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ppt课件
02
温度、压力、流量等传感器;电动阀、气动阀等执行器
通信接口
03
RS232、RS485、CAN总线等
智能控制系统的软件实现
控制算法
PID控制、模糊控制、神经网络控制等
数据处理
数据采集、滤波、变换等
人机界面
图形化界面设计、实时数据显示等
智能控制系统的调试与优化
稳定性分析、误差分析、 鲁棒性分析等
参数整定、控制算法优化 、系统结构优化等
线性规划问题的建模、单纯形法、 对偶理论等。
图与网络分析
图论的基本概念、最短路径问题、 最大流问题等网络优化问题。
04
03
CATALOGUE
智能控制的技术方法
模糊控制技术
模糊集合理论
将经典集合理论中的绝对隶属关系模糊化,引入隶属 度函数描述元素对集合的隶属程度。
模糊推理
基于模糊逻辑和模糊规则进行推理,实现控制系统的 决策和输出。
遗传算法控制技术
编码方式
将控制问题参数编码为基因序列 ,形成初始种群。
适应度函数
根据控制目标构建适应度函数,评 估个体优劣。
遗传操作
包括选择、交叉、变异等操作,实 现种群进化和优化。
专家系统控制技术
知识库
存储专家经验和领域知识,提供决策支持。
推理机
根据知识库中的规则和事实进行推理,得出控制 策略。
02
机器学习原理
03
深度学习原理
监督学习、无监督学习、强化学 习等机器学习算法的原理和应用 。
神经网络的基本原理、卷积神经 网络、循环神经网络等深度学习 模型。
运筹学原理
01
运筹学的基本概念
优化问题的定义、运筹学的发展历 史等。
智能控制ppt课件
精选编辑ppt
6
智能控制的基本概念
智能控制的定义一: 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。
精选编辑ppt
7
智能控制的基本概念
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。
协调级(Coordination level):协调级可进一步 划分为两个分层:控制管理分层和控制监督分层。
执行级(executive level):执行级的控制过程 通常是执行一个确定的动作。
精选编辑ppt
26
专家控制系统(Expert System)
专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的 人们,他们的这种专门技术通常源于丰富的经验, 以及他们处理问题的详细专业知识。
Control) 主 要 由 三 个 控 制 级 组 成 , 按 智
能控制的高低分为组织级、协调级、执
行级,并且这三级遵循“伴随智能递降
精度递增”原则,其功能结构如下图所
示。
精选编辑ppt
22
精选编辑ppt
23
精选编辑ppt
24
分级递阶控制系统
精选编辑ppt
25
分级递阶控制系统
组织级(organization level):组织级通过人机 接口和用户(操作员)进行交互,执行最高决策 的控制功能,监视并指导协调级和执行级的所 有行为,其智能程度最高。
人类自身各种优良的控制调节机制的一种尝试。 所谓学习是一种过程,它通过重复输人信号, 并从外部校正该系统,从而使系统对特定输人 具有特定响应。学习控制系统是一个能在其运 行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信 息,积累控制经验,并在一定的评价标准下进 行估值、分类、决策和不断改善系统品质的自
《智能控制导论》课件
智能控制技术有助于实现人机安全、高效协作,降低生产成本,提 高生产效率。
智能控制在生产过程中的应用
生产调度与优化
利用智能控制技术对生产过程进 行实时监控、分析和优化,提高
生产效率和产品质量。
自动化生产线
通过智能控制技术实现自动化生产 线的高效运行,降低人工干预,提 高生产线的可靠性和安全性。
发展历程
从早期的专家系统、模糊逻辑控制, 到现代的神经网络控制、深度学习控 制等,智能控制技术不断发展和完善 。
智能控制的应用领域
工业自动化
智能控制在工业自动化领域 的应用包括智能机器人、智 能制造系统等,能够提高生 产效率和产品质量。
智能家居
智能控制在智能家居领域的 应用包括智能家电、智能照 明等,能够实现智能化家居 管理和节能减排。
模糊控制器
02
03
模糊控制的应用
模糊控制器的基本结构包括输入 模糊化、模糊逻辑推理和输出反 模糊化三个部分。
模糊控制在许多领域都有应用, 如家电、工业过程控制、机器人 等。神经网络控制神经元模型01
神经元是神经网络的基本单元,具有接收信号、处理信号和传
输信号的功能。
神经网络结构
02
神经网络由多个神经元组成,分为前馈神经网络、反馈神经网
建筑设备管理
利用智能控制技术对建筑 内的设备进行集中管理和 监控,提高设备的运行效 率和可靠性。
05 智能控制的未来发展与挑 战
人工智能与智能控制的融合
人工智能技术为智能控制提供了 更强大的数据处理和决策能力, 有助于提高系统的自适应性、鲁
棒性和优化性能。
智能控制可以利用人工智能进行 模式识别、预测和优化,实现更
专家系统控制的应
智能控制理论及应用PPT课件
目 录
• 智能控制理论概述 • 智能控制基础理论 • 智能控制技术与方法 • 智能控制系统设计与实现 • 智能控制在工业领域应用案例 • 智能控制在非工业领域应用案例 • 智能控制发展趋势与挑战
01
智能控制理论概述
智能控制定义与发展
定义
智能控制是模拟人类智能,具有自 学习、自适应、自组织等能力,能 够处理复杂、不确定和非线性系统 的控制方法。
模糊控制器设计 介绍模糊控制器的结构、设计步骤及优化方法, 包括输入输出变量的选择、模糊化方法、模糊规 则制定等。
神经网络基础
01
神经元模型与神经网络结构
阐述神经元模型的基本原理,介绍常见的神经网络结构,如前馈神经网
络、循环神经网络等。
02
神经网络学习算法
介绍神经网络的学习算法,包括监督学习、无监督学习和强化学习等,
发展历程
从经典控制理论到现代控制理论, 再到智能控制理论,经历了数十年 的发展,目前已成为控制领域的研 究热点。
智能控制与传统控制比较
控制对象
控制性能
传统控制主要针对线性、时不变系统, 而智能控制则面向复杂、非线性、时 变系统。
传统控制在稳定性和精确性方面表现 较好,而智能控制则在适应性和鲁棒 性方面更具优势。
智能家居系统架构
包括传感器、控制器、执行器等 组成部分,实现家庭环境的智能 感知与控制。
智能家居应用场景
如智能照明、智能安防、智能家 电等,提高家居生活的便捷性和 舒适性。
智能家居系统实现
技术
包括物联网技术、云计算技术、 人工智能技术等,实现家居设备 的互联互通和智能化控制。
智能交通信号控制策略优化
模糊控制在生产调度中的应用
智能控制基本原理ppt课件
智能控制的基本概念
由于智能控制是一门新兴学科且正处于发展阶段,所以至 今尚无统一的定义,故有多种描述形式。
从三元交集论的角度定义智能控制:它是一种应用人工智 能的理论和技术以及运筹学的优化方法,并和控制理论中的方 法与技术相结合,在不确定的环境中,仿效人的智能(学习、 推理等),实现对系统控制的理论与方法。
智能控制系统有学习功能、适应功能、组织功能三大主要 功能特点。 (1)学习功能
智能控制系统的学习功能指的是对一个过程或其环境的未 知特征所固有的信息进行学习,并将得到的经验用于进一步的 估计、分类、决策和控制,从而使系统的性能得到改善。
智能控制系统的学习能力有高低之分,低层次的学习主要 指对控制对象参数的学习,高层次的学习则主要指对知识的更 新。 (2)适应功能
智能控制的应用场合
智能控制是自动控制的最新发展阶段,主要用于解决传统 控制技术与方法难以解决的控制问题。主要应用场合有:
(1)具有高度非线性、时变性、不确定性和不完全性等 特征,一般无法获得精确数学模型的复杂系统的控制问题;
(2)需要对环境和任务的变化具有快速应变能力并需要 运用知识进行控制的复杂系统的控制问题;
一个理想的智能控制系统,除了以上三大主要功能之外, 往往还应该具有其它一些功能:如对各类故障进行自诊断、屏 蔽和自恢复的容错功能;对环境干扰和不确定性因素不敏感的 自适应功能和鲁棒性功能;快速的在线实时响应功能;友好的 人–机界面,保证人–机通信、人–机互助的人–机协作功能 等。
主要对智能控制认识论和方法论进行研究,探索人类的感 知、判断、推理和决策等活动的机理。 (2)智能控制基本理论和方法的研究
主要有以下几个方面的内容:
①离散事件和连续时间混杂系统的分析与设计; ②基于故障诊断的系统组态理论和容错控制方法; ③基于实时信息学习的规则自动生成与修改方法;
- 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)。
自适应模糊逻辑系统是指具有学习算法的模糊逻辑 系统,由服从模糊逻辑规则的一系列“if-then”规 则构造,学习算法则依靠数据信息来对模糊逻辑系 统的参数进行调整。自适应模糊逻辑系统被认为是 通过学习能自动产生其规则的模糊逻辑系统,综合 利用数据和语言两类信息。其模糊规则的前件和后 件都是模糊的,是具有模糊产生器和模糊消除器的 模糊逻辑系统。自适应模糊逻辑系统具有一致逼近 特性,可充当万能逼近器,能够在任意精度上逼近 一个定义在致密集上的非线性函数,通过一系列模 糊规则对非线性系统建模。自适应模糊控制器是在 自适应模糊逻辑系统的基础上构建的,因此自适应 模糊逻辑系统的提出为自适应模糊控制奠定了基础。
1[1T,2T,, mT ]T ,2 (ij)m编辑m课,件 di[a 1, g, m ], 9
三、自适应模糊逻辑系统
di[a1, gm ],向量函数或矩阵函数中的
分量为 M y (x ,) yj(
n
M
i 1F ij(x i,, k,jk)j) (
n
i 1F ij(x i,, k,jk)j)
编辑课件
8
三、自适应模糊逻辑系统
自适应时延模糊逻辑系统
如果函数存在时延,可构建自适应时延模逻辑
系统用来逼近m维的时延向量函数 (x ,) (x ,x (t 1 ) ,,x (t r)) 和m阶的时延方矩阵函数G (x ,) G (x ,x (t 1 ) ,,x (t r),)表示
为模糊基函数矩阵与权值的乘积,形式如式
n
i 1F ij(x i, j, j))
j 1
j 1
定理3.1 , 定义参数误差 ~ 1 1 1 (i i )m 1
, ~ 2 2 2 (iji ) jm m~ d(1 i a 1 , ,g m m )
, , ~ d(i1 a 1 , g ,m m )~ i i( x ˆ ,i,i) i( x ˆ ,i ,i )则
G ˆ ( x ˆ , | 2 , , ) G ( x , ) ( ( x ˆ , ) ( x ˆ , ) ( x ˆ , ) ~ 2 ( ~ ) ( x ˆ , ) ~ ( x ˆ , ) 2 w 2 )
编辑课件
Байду номын сангаас
10
三、自适应模糊逻辑系统
定理3.3给出了状态可量测时的误差逼近形式。类 似于定理3.3,得到定理3.4,给出了状态不可量测 时的误差逼近形式。
G ˆ ( x ˆ | 2 , , ) G ( x ) ( ( x ˆ ) ( x ˆ ) ( x ˆ ) ~ 2 ( ) ~ ( x ˆ ) ~ ( x ˆ ) 2 w ) 2
编辑课件
6
三、自适应模糊逻辑系统
其中(xˆ)(xˆ,,), , ( x ˆ ) d[ 1 i1 ( x a ˆ ,1 ,g 1 ) ,m m ( x ˆ ,m ,m )]
, ~ 2 2 2 (iji ) jm m~ d(1 i a 1 , ,g m m )
, , ~ d(i1 a 1 , g ,m m )~ i i( x ,i,i) i( x ,i ,i ) 则
自适应模糊逻辑系统对向量函数(x)[1(x) , , m(x)]T和
自适应模糊逻辑系统由Mamdani提出。已 成功应用到非线性控制中。Wang首次提出了直 接和间接自适应模糊控制方案来控制非线性系 统[80]。自适应模糊跟踪控制问题备受学者的 关注,讨论了siso,mimo,observer,high gain observer等等问题。
编辑课件
12
三、自适应模糊逻辑系统
矩阵函数 G(x)(gij(x))mm的逼近误差有如下形式
G ˆ ˆ ( ( x x | | 2 1 , , , , ) ) G ( ( x x ) ) ( ( ( ( x x ) ) ( ( x x ) ) ( ( x x ) ) ~ ~ 1 2 ( ( ~ ) ~ ) ( ( x x ) ) ~ ~ ( ( x x ) ) 1 2 w w 1 ) ) 2
自适应模糊控制II
编辑课件
1
讲授提纲
➢自适应模糊逻辑系统 ➢自适应模糊逻辑系统控制举例
编辑课件
2
三、自适应模糊逻辑系统
3.1 自适应模糊逻辑系统 模糊逻辑系统的结构
3.2 自适应模糊控制简介 自适应模糊控制发展概况
编辑课件
3
三、自适应模糊逻辑系统
3.1 自适应模糊逻辑系统
自适应模糊逻辑系统具有一致逼近的特性, 可充当万能逼近器,能够在任意精度上逼近 一个定义在致密集上的非线性函数,通过一 系列模糊规则对非线性系统建模。
编辑课件
15
三、自适应模糊逻辑系统
3.3.2 自适应模糊控制的不足
自适应模糊控制无论在理论方面还是实用方面 都有着很好的价值。从理论上讲,任何有效的工程 方法应当能利用各种可能的信息;自适应模糊控制 无需建模,不需要受控系统的数学模型;自适应模 糊控制是一种非线性控制,可完成任何非线性控制 任务。从实用方面讲,方便易懂;执行简便;开发 成本低廉。但是,怎样选取有效的模糊逻辑系统和 如何选取规则数等问题还没有统一的方法。
编辑课件
16
讲授提纲
➢自适应模糊逻辑系统 ➢自适应模糊逻辑系统控制举例
编辑课件
17
四、多输入多输出非线性系统的跟踪控制方法
采用的技术:有机综合了模糊自适应控制和H∞ 控制。文中构建了自适应模糊逻辑系统用来逼近 未知函数。由跟踪误差给出模糊逻辑系统的参数 调节规律。应用H∞补偿器来抵消模糊逼近误差 和外部扰动。
时延模糊逻辑系统对向量函数 和矩 (x,)[1(x,) ,,m(x,)]T
阵函数 G (x,)(gij(x,)m )m的逼近误差有如下形式
ˆ ( x ˆ , | 1 , , ) ( x , ) ( ( x ˆ , ) ( x ˆ , ) ( x ˆ , ) ~ 1 ( ~ ) ( x ˆ , ) ~ ( x ˆ , ) 1 w 1 )
量函数 (x) 和m阶的方矩阵函数G ( x ),表示为模糊 基函数矩阵与权值的乘积,形式如式(3.2.1)所
示: ˆ(x| 1,,) (x,,) 1,
其中权值G ˆ(x1| 22 ,, 中,心) ,(幅x, 度,) 为2可调参数,(模3.糊2.基1)
函数矩阵 (x,,)dia[g1(x,1,1) , ,m(x,m,m)]
G ˆ ( x , | 2 , , ) G ( x , ) ( ( x , ) ( x , ) ( x , ) ~ 2 ( ~ ) ( x , ) ~ ( x , ) 2 w 2 )
编辑课件
11
三、自适应模糊逻辑系统
3.2 自适应模糊控制简介
3.2.1 自适应模糊控制
自适应模糊逻辑系统对向量函数(x)[1(x) , , m(x)]T和
矩阵函数 G(x)(gij(x))mm的逼近误差有如下形式
ˆ ( x ˆ | 1 , , ) ( x ) ( ( x ˆ ) ( x ˆ ) ( x ˆ ) ~ 1 ( ~ ) ( x ˆ ) ~ ( x ˆ ) 1 w 1 )
编辑课件
14
三、自适应模糊逻辑系统
Chang 的 控 制 方 法 有 机 结 合 了 跟 踪 控 制 理 论 、 变 结构控制和模糊控制[90-91]。Yang应用小增益方 法,设计了自适应模糊控制器并成功应用到轮船系 统[92]。文[93-95]的自适应控制方法给出了一种新 的跟踪误差度量尺度。文[96]的控制方案考虑了系 统的参数不确定性和边界不确定性。文[97]将自适 应模糊控制应用到了混沌系统。文[98-100]构建了 模糊神经系统,研究了基于模糊神经系统的自适应 跟踪控制问题。文[101]提出了变结构自适应模糊 控制方法,借助于线性矩阵不等式技术解决了一类 非线性时延系统的稳定性问题。自适应模糊跟踪控 制问题备受学者的关注[102-106]。
本章构建了自适应模糊逻辑系统来逼近 非线性函数;设计了自适应时延模糊逻辑系 统来逼近时延向量函数和时延矩阵函数。给 出了模糊逻辑系统的结构,证明了误差逼近 的形式,从而为非线性控制提供了一个有力 的自适应控制工具。
编辑课件
4
三、自适应模糊逻辑系统
自适应模糊逻辑系统
构建自适应模糊逻辑系统用来逼近m维的向
(3.3.1)所示: ˆ(x ,| 1 ,,) (x ,,,) 1 ,
G ˆ(x,| 2,,) (x,,,) 2 (3.3.1)
其中权值 1 2,中心 ,幅度为可调参数,模糊基
函数矩阵(x,,,)di a[g1(x,,1,1) ,,m(x,,m,m)]
i(x ,,i,i)i( 1 , ,m )为模糊基函数矩阵的分量,
j 1
j 1
定理3.3 , 定义参数误差 ~ 1 1 1 (i i )m 1
, ~ 2 2 2 (iji ) jm m~ d(1 i a 1 , ,g m m )
, ,则 ~ d(i1 a 1 , g ,m m )~ i i(x ˆ,,i,i)i(xˆ,,i,i)
量函数和矩阵函数,并分别给出了对向量函数和矩
阵函数的误差逼近形式。是状态不可量测时的误差
逼近形式。在定理3.1中的自适应模糊逻辑系统有
相应的结构,论文已经给出。
编辑课件
7
三、自适应模糊逻辑系统
类似于定理2.1得到定理2.2,给出了状态可量测时
的误差逼近形式。
定理3.2 , 定义参数误差 ~ 1 1 1 (i i )m 1
, 定 ~ ~ 理2 3 . 2 4 d 定 2 ( 义i 1 ( 参a 1 i ,数 j g ,误i m ) j 差m m m ) ~ 1 ~ ~ i 1 i (x , ,1 d i,( i( )i1 i ii (a 1 x ) ,, m , 1 , i,g m i) m )
时延模糊逻辑系统对向量函数 和矩 (x,)[1(x,) ,,m(x,)]T