智能控制模糊控制PPT课件
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智能控制技术-第三课模糊控制2
相应输入(-6~6)对应不同集合的隶属度函数值（e=2.4，元素2）
µ NL NM NS ZE PS PM PL
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
1.0 0.8 0.4 0.1 0 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0 0 0.2 0.7 1.0 0.9 0 0.5 1.0 0.5 0.9 1.0 0.7 0.2 0 0 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0.1 0.4 0.8 1.0
如果A’=A
0.2 那么 0.2 B A R C 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2
0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0.2 0.4 0.6 0.8 1 B “高电压” 1 2 3 4 5
方法2. 采用积运算法，即为RP
1 0.8 0.6 0.4 0.2
其中，每个元素是按最大-最小的合成规则计算出来的。如，上 式中第一个元素是这样计算的：
（1 0.2） （0.8 0.2） （0.6 0.2） （0.4 0.2） （0.2 0.2） 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2
如果A’=A B A R p 0.2 0.4 0.6 0.8 1
如果A’=A2 B A2 R p 0.2 0.4 0.6 0.8 1
智能控制(1).ppt
现代控制理论借助状态模型，揭示了系统（对象） 输入、输出等外部信息与系统内部信息（即状态 变量）的关系。以前必须通过传感器才能获得系 统内部信息产生了改变。即通过状态观测器（这 不是传感器）就可得到系统的内部信息。为实现 高级控制策略开辟了广阔前景，把控制理论推向 了一个新的里程碑。
• 显然经典控制理论和现代控制理论给予科技发
展和社会进步巨大的推动。
• 但随着时代的前进，人们面临的问题越来越多，
需要加以控制的对象和过程变得越来越复杂。对 控制质量要求也变得日益严格。要求对那些大型、 复杂和具有强烈非线性和不确定性的系统能实现 有效而且精确地控制。在这种情况下不仅经典控 制理论不能解决问题，而且现代控制理论也显得 软弱无力。也就是说自动控制理论面临严峻的挑 战。造成这种局面的根源在于无论是经典还是现 代（我们称它们为传统）的控制理论，在应用时
都要求有对象的数学模型。
• 的确在今天，只要有了精确的线性的数学模型
和只要能提供足够的功率（能量），那么无论 你要求怎样的性能，都是可以实现的。但现实 世界的很多被控对象，不要说难以建立精确的 线性的数学模型，有的甚至根本无法建数学模 型。20世纪70－80年代发展的自适应控制、自 校正控制和鲁棒控制，它们虽然能在一定程度 上解决不确定性的问题，但有的要求对过程和 被控对象进行在线辨识。此外它们还是直接或 间接依赖过程和对象的精确线性模型。在这严 峻形势下，人们一方面探索非线性的控制理论， 另一方面是另辟新径。
• 经典控制理论应用时，首先要建立被
控对象的数学模型。
• 建立模型所用的方法称为端点描述方
法（输入－输出描述法），它是建立 在对象的输入－输出关系，即传递函 数基础上的。
• 20世纪60年代卡尔曼（Kalman）提出用状态空
《智能控制基础了解》课件
能化的控制方式，智能化程度高于传统 的控制方法。
智能控制可以分为模糊控制、神经网络
控制、遗传算法控制等多种形式，根据
具体应用场景选择合适的方法。
3
模糊控制
模糊控制利用模糊逻辑推理来处理不确
定性和模糊性，适用于复杂且非线性的
神经网络控制
4
控制系统。
神经网络控制利用神经网络模型来建立
动态系统的映射关系，适用于数据驱动
基于遗传算法控制的电力 系统
遗传算法控制可以优化电力系统 的发电和输电策略，实现能源的 高效利用和环境保护。
未来展望
1 智能控制发展趋势
智能控制将越来越融入各个领域，实现更智能、更自动化的控制系统。
2 智能控制在智能家居、智能制造等领域的应用
智能控制可以提升家居和制造业的智能化水平，提供更便捷和高效的生活和工作环境。
控制系统基础
控制系统的组成要素
控制系统由信号接收、处理、执行三个基本组 成要素构成，实现对被控物体的控制。
PID控制器
PID控制器是最常用的控制器之一，包括比例、 积分和微分三个部分，用于提高系统的稳定性 和响应速度。
智能控制基础
1
智能控制的概念
智能控制是指利用人工智能技术实现智
智能控制的分类
2
智能控制基础了解
本课程将介绍智能控制的基础知识，包括概述、控制系统基础、智能控制基 础、智能控制的应用举例、未来展望和总结。
概述
1 什么是智能控制？
智能控制是指利用现代科技，通过感知、推 理和决策等能力来实现高效、自动化的控制 系统。
2 智能控制的应用领域
智能控制广泛应用于工业控制、机器人、自 动化设备、智能交通等领域，提高生产效率 和生活质量。
智能控制应用举例PPT课件
模糊控制技术应用
一、模糊控制全自动洗衣机
在模糊洗衣机中，主要是要考虑布质﹑布量﹑水 温和肮脏程度这几种条件，而从这些条件求取水位,洗 涤时间和水流，漂洗方式和脱水时间等。
图1.1 洗衣机的模糊推理
图1.2 水温﹑布量和时间的模糊量
考虑到洗衣过程中的两种情况，一种是静态的，即洗涤剂浓度；另一种是动态的， 即洗衣水流及时间。故而推理分两大部分，这也就是洗涤剂浓度推理和洗衣推理。 在洗涤剂浓度推理中，其规则如下： 如果浑浊度高，则洗涤剂投入量大； 如果浑浊度偏高，则洗涤剂投入量偏大； ……… 如果浑浊度低，则洗涤剂投入量小； 在洗衣推理中，推理规则如下； 如果布量少，布质以化纤偏多，而且水温高；则水流为特弱，洗涤时间特短； ……… 如果布量多，布质以棉布偏多，而且水温低；则水流为特强，洗涤时间为特长；
控制规则的自调整是在冷藏室的柜门打开并加入食品时实行的。 它包含两个过程，一个是加入食品量的判别，一个是进行控制规则的修 改。
加入食品量的判别是根据柜门关闭后所得温度和冷藏室开启 柜门前的温度之差来判定的。用TCL 表示关闭柜门后冷藏室的温度， 用TOP 表示开启柜门前冷藏室的温度，则温差⊿T为：
表2.5 Cp=ON，且⊿T=ME时校正后的控制规则
表2.6 Cp=OFF，且⊿T=ME时校正后的控制规则
控制系统的电路结构
1、电源部分 电源部分包括5V稳压电源，电源过零检测电路，电源电压检测电路等三个电路。
2、风门控制部分
3、控制系统的总电路图
图2.10 系统程序框图
SUCCESS
THANK YOU
表1.1 洗衣的模糊推理
控制器硬件系统的结构:
图1.3 硬件系统框 图
图1.4 系统软件流程图
一、模糊控制全自动洗衣机
在模糊洗衣机中，主要是要考虑布质﹑布量﹑水 温和肮脏程度这几种条件，而从这些条件求取水位,洗 涤时间和水流，漂洗方式和脱水时间等。
图1.1 洗衣机的模糊推理
图1.2 水温﹑布量和时间的模糊量
考虑到洗衣过程中的两种情况，一种是静态的，即洗涤剂浓度；另一种是动态的， 即洗衣水流及时间。故而推理分两大部分，这也就是洗涤剂浓度推理和洗衣推理。 在洗涤剂浓度推理中，其规则如下： 如果浑浊度高，则洗涤剂投入量大； 如果浑浊度偏高，则洗涤剂投入量偏大； ……… 如果浑浊度低，则洗涤剂投入量小； 在洗衣推理中，推理规则如下； 如果布量少，布质以化纤偏多，而且水温高；则水流为特弱，洗涤时间特短； ……… 如果布量多，布质以棉布偏多，而且水温低；则水流为特强，洗涤时间为特长；
控制规则的自调整是在冷藏室的柜门打开并加入食品时实行的。 它包含两个过程，一个是加入食品量的判别，一个是进行控制规则的修 改。
加入食品量的判别是根据柜门关闭后所得温度和冷藏室开启 柜门前的温度之差来判定的。用TCL 表示关闭柜门后冷藏室的温度， 用TOP 表示开启柜门前冷藏室的温度，则温差⊿T为：
表2.5 Cp=ON，且⊿T=ME时校正后的控制规则
表2.6 Cp=OFF，且⊿T=ME时校正后的控制规则
控制系统的电路结构
1、电源部分 电源部分包括5V稳压电源，电源过零检测电路，电源电压检测电路等三个电路。
2、风门控制部分
3、控制系统的总电路图
图2.10 系统程序框图
SUCCESS
THANK YOU
表1.1 洗衣的模糊推理
控制器硬件系统的结构:
图1.3 硬件系统框 图
图1.4 系统软件流程图
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。
模糊控制原理完整ppt课件
模糊控制原理
北京理工大学自动化学院 sunjian@ 孙健
第三章 模糊控制原理
模糊控制的基本原理 模糊控制系统的分类 模糊控制器设计 模糊控制的应用
Page 2
第三章 模糊控制原理
Page 3
3.1 模糊控制的基本原理
3.1.1 模糊基本思想
模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础 的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过 程的一种智能控制方法。
确定隶属函数（原则）
模糊化处理方法
人类的控制规则 如果水温比期望值高，就把燃气阀关小； 如果水温比期望值低，就把燃气阀开大。
描述了输入（水温与期望值的偏差 e）和输出（燃气阀开度的增量 u） 之间的模糊关系R
Page 5
3.1 模糊控制的基本原理
模糊值
规则库R
模糊值
模糊化
输入e
输出u
模糊推理
精确值
精确值
期望值 ＋
e A/D
－
温度 传感器
?
为了提高实时性，模糊控制器常常以控制查询表的形式出现。 该表反映了通过模糊控制算法求出的模糊控制器输入量和输 出量在给定离散点上的对应关系。为了能方便地产生控制查 询表，在模糊控制器的设计中，通常就把输入输出的论域定 义为有限整数的离散论域。
Page 11
3.1 模糊控制的基本原理
模糊化
输入量和输出量论域的设计
有关论域的选择问题，一般误差论域m≥6，误差变化 论域n≥6，控制量的论域l≥7。
这是因为语言变量的词集多半选为七个（或八个）这 样能满足模糊集论域中所含元素个数为模糊语言词集 总数的二倍以上，确保模糊集能较好地覆盖论域，避 免出现失控现象。
北京理工大学自动化学院 sunjian@ 孙健
第三章 模糊控制原理
模糊控制的基本原理 模糊控制系统的分类 模糊控制器设计 模糊控制的应用
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第三章 模糊控制原理
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3.1 模糊控制的基本原理
3.1.1 模糊基本思想
模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础 的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过 程的一种智能控制方法。
确定隶属函数（原则）
模糊化处理方法
人类的控制规则 如果水温比期望值高，就把燃气阀关小； 如果水温比期望值低，就把燃气阀开大。
描述了输入（水温与期望值的偏差 e）和输出（燃气阀开度的增量 u） 之间的模糊关系R
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3.1 模糊控制的基本原理
模糊值
规则库R
模糊值
模糊化
输入e
输出u
模糊推理
精确值
精确值
期望值 ＋
e A/D
－
温度 传感器
?
为了提高实时性，模糊控制器常常以控制查询表的形式出现。 该表反映了通过模糊控制算法求出的模糊控制器输入量和输 出量在给定离散点上的对应关系。为了能方便地产生控制查 询表，在模糊控制器的设计中，通常就把输入输出的论域定 义为有限整数的离散论域。
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3.1 模糊控制的基本原理
模糊化
输入量和输出量论域的设计
有关论域的选择问题，一般误差论域m≥6，误差变化 论域n≥6，控制量的论域l≥7。
这是因为语言变量的词集多半选为七个（或八个）这 样能满足模糊集论域中所含元素个数为模糊语言词集 总数的二倍以上，确保模糊集能较好地覆盖论域，避 免出现失控现象。
智能控制-第六章 模糊控制系统
µ F ( x) ≥ min{µ F (a ),µ F (b)}
为凸模糊集； 既是正态的又是凸的， 为一模糊数。 则F为凸模糊集；若F既是正态的又是凸的，则称 为一模糊数。 为凸模糊集 既是正态的又是凸的 则称F为一模糊数 定义6.8 语言变量 定义 一个语言变量可定义为5元组 一个语言变量可定义为 元组 ( x,T ( x),U ,G,M ) 其中，x为变量 。其中， 为变量
(6.10)
定义6.7 正态模糊集、凸模糊集和模糊数 正态模糊集、 定义 以实数R为论域的模糊集 ， 以实数 为论域的模糊集F，若其隶属函数满足 为论域的模糊集
max µ F ( x) = 1
x∈R
为正态模糊集； 则F为正态模糊集；若对于任意实数 ，a<x<b，有 为正态模糊集 若对于任意实数x， ，
T 名称； 的词集， 为论域； 是产生 名称； (x)为x的词集，即语言值名称的集合；U为论域；G是产生 的词集 即语言值名称的集合； 为论域
语言值名称的语法规则； 是与各语言值含义有关的语义规则 是与各语言值含义有关的语义规则。 语言值名称的语法规则；M是与各语言值含义有关的语义规则
6.1.2 模糊逻辑推理
• A与B的并（逻辑或）记为 A ∪ B ，其隶属函数定义为： 与 的并 逻辑或） 的并（ 其隶属函数定义为：
µ A ∪ B ( u ) = µ A ( u ) ∨ µ B ( u ) = max{µ A (u ),µ B (u )}
(6.4)
• A与B的交（逻辑与）记为 A ∩ B ，其隶属函数定义为： 的交（ 其隶属函数定义为： 与 的交 逻辑与）
3. 模糊逻辑控制 模糊逻辑控制(FLC)系统与专家控制系统（ ECS）的异同点 系统与专家控制系统（ 系统与专家控制系统 ）
为凸模糊集； 既是正态的又是凸的， 为一模糊数。 则F为凸模糊集；若F既是正态的又是凸的，则称 为一模糊数。 为凸模糊集 既是正态的又是凸的 则称F为一模糊数 定义6.8 语言变量 定义 一个语言变量可定义为5元组 一个语言变量可定义为 元组 ( x,T ( x),U ,G,M ) 其中，x为变量 。其中， 为变量
(6.10)
定义6.7 正态模糊集、凸模糊集和模糊数 正态模糊集、 定义 以实数R为论域的模糊集 ， 以实数 为论域的模糊集F，若其隶属函数满足 为论域的模糊集
max µ F ( x) = 1
x∈R
为正态模糊集； 则F为正态模糊集；若对于任意实数 ，a<x<b，有 为正态模糊集 若对于任意实数x， ，
T 名称； 的词集， 为论域； 是产生 名称； (x)为x的词集，即语言值名称的集合；U为论域；G是产生 的词集 即语言值名称的集合； 为论域
语言值名称的语法规则； 是与各语言值含义有关的语义规则 是与各语言值含义有关的语义规则。 语言值名称的语法规则；M是与各语言值含义有关的语义规则
6.1.2 模糊逻辑推理
• A与B的并（逻辑或）记为 A ∪ B ，其隶属函数定义为： 与 的并 逻辑或） 的并（ 其隶属函数定义为：
µ A ∪ B ( u ) = µ A ( u ) ∨ µ B ( u ) = max{µ A (u ),µ B (u )}
(6.4)
• A与B的交（逻辑与）记为 A ∩ B ，其隶属函数定义为： 的交（ 其隶属函数定义为： 与 的交 逻辑与）
3. 模糊逻辑控制 模糊逻辑控制(FLC)系统与专家控制系统（ ECS）的异同点 系统与专家控制系统（ 系统与专家控制系统 ）
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。
智能控制第7章 模糊神经网络控制与自适应神经网络PPT课件
fj(4)=max(u1(4),u2(4),...,up(4)), aj(4)=fj(4) 且第三、四层节点之间的连接系数wji(4)=1
第五层
❖有两种模式
❖从上到下的信号传输方式 ，同第一层。
❖从下到上是精确化计算，如果采用重心法， 有
fj(5 ) w ( j5 )iu i(5 ) (m ( j5 )i (j5 )i)u i(5 ), i
E fj(4)
E fj(5)
fj(5) fj(4)
E fj(5)
fj(5) u(j5)
u(j5) fj(4)
E fj(5)
m(5) ji
u (5) (5)
ji i
u(j5)
i
u (5) (5) (5) jj jj
(j5i)ui(5))(
m u ) (5) (5) (5) (5)
图7-2 :规则节点合并示例
2. 有导师学习阶段
❖可采用BP学习
E1(y(t)ˆy(t))2min 2
w(t1)w(t)(E w)
E w ( n E )e ( n w t)e tE f w f E f fa w a
第五层
m E (j5)i a E (j5) a fj((j5 5))
wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感34如果被控系统yk1fykyk1uk1gukwwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感351tdltdltdltdl神经网络n神经网络n331基于神经网络的模型参考自适应控制结构图参考模型wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感3671wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感37则控制系统的误差方程为其中wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感383233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感393233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感40对于yk1fykyk1uk1guk可得如果存在可用神经网络逼近之
第五层
❖有两种模式
❖从上到下的信号传输方式 ，同第一层。
❖从下到上是精确化计算，如果采用重心法， 有
fj(5 ) w ( j5 )iu i(5 ) (m ( j5 )i (j5 )i)u i(5 ), i
E fj(4)
E fj(5)
fj(5) fj(4)
E fj(5)
fj(5) u(j5)
u(j5) fj(4)
E fj(5)
m(5) ji
u (5) (5)
ji i
u(j5)
i
u (5) (5) (5) jj jj
(j5i)ui(5))(
m u ) (5) (5) (5) (5)
图7-2 :规则节点合并示例
2. 有导师学习阶段
❖可采用BP学习
E1(y(t)ˆy(t))2min 2
w(t1)w(t)(E w)
E w ( n E )e ( n w t)e tE f w f E f fa w a
第五层
m E (j5)i a E (j5) a fj((j5 5))
wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感34如果被控系统yk1fykyk1uk1gukwwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感351tdltdltdltdl神经网络n神经网络n331基于神经网络的模型参考自适应控制结构图参考模型wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感3671wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感37则控制系统的误差方程为其中wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感383233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感393233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感40对于yk1fykyk1uk1guk可得如果存在可用神经网络逼近之
智能控制理论及应用PPT课件
20世纪50年代至70年代是神经网络研究的萧条期，但仍有 不少学者致力于神经网络模型的研究；
Albus在1975年提出的CMAC神经网络模型，利用人脑记 忆模型提出了一种分布式的联想查表系统；
Grossberg在1976年提出的自谐振理论（ART）解决了无 导师指导下的模式分类；
到了80年代，人工神经网络进入了发展期：
1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术 研讨会，会上集中讨论了智能控制的原理和系统结构等问题。 这次会议之后不久，IEEE控制系统学会成立了智能控制专业委 员会。1987年1月，IEEE控制系统学会和计算机学会在美国费 城联合召开了智能控制的第一次国际会议，来自美、欧、日、 中以及其他国家的150余位代表出席了这次学术盛会。
从控制论的角度出发：智能控制是驱动智能机器自主地实 现其目标的过程。或者说，智能控制是一类无需人的干预就能 独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制方法。
以上各种描述说明：智能控制具有认知和仿人的功能；能 适应不确定性的环境；能自主处理信息以减少不确定性；能可 靠地进行规划，产生和执行有目的的行为，以获取最优的控制 效果。
1968年扎德首次公开发表其“模糊控制算法”；
1973年他又发表了语言与模糊逻辑相结合的系统建立方法； 1974年伦敦大学Mamdani博士首次尝试利用模糊逻辑，成 功地开发了世界上第一台模糊控制的蒸汽引擎；
1979年T.J.Procky和E.H.Mamdani共同提出了自学习概念， 使系统性能大为改善；
11
18.07.2020
北京科技大学自动化学院控制科学与工程系
1.2 智能控制的发展概况
1.2.1 智能控制的产生 人们将智能控制的产生归结为二大主因，一是自动控制理
智能控制系统 模糊控制PPT课件
给定
+
-
Fuzzy化 接 口
知识库
推理决策
精确化接 口
被控对象
第1页/共167页
• 模糊控制器采用数字计算机。它具有三个重要功能： • 1、模糊化过程、数据库两块：把系统的偏差从数字量转化为模糊量； • 2、规则库、推理决策完成：对模糊量由给定的规则进行模糊推理； • 3、精确化接口：把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量。
4、多输入多规则推理 • 多输入，多规则。就是对于一个控制系统，它的控
制规则有多个。比如 • IF A1 AND B1…，THEN C1 • IF A2 AND B2…，THEN C2 • …… • IF An AND Bn…，THEN Cn
• 以二输入多规则为例。 • 如果A1且B1，那么C1 • 否则如果A2且B2，那么C2 •… • 否则如果An且Bn，第那26页么/共C1n67页
第22页/共167页
• 三、推理决策逻辑 • 推理决策逻辑是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出适合的控制量。（它是模糊控制的核
心）。
第23页/共167页
• 第二章P34 • 四、模糊逻辑推理讲过。 • 1、近似条件推理 • 前提1：如果x是A,则y是B • 前提2：如果x是A‘ • 结论： • Y是B’=A’
0.4 (3) 0.4 (1) 1 (3)
v0
0.4 0.4 1
2.5556
第36页/共167页
• 3、加权平均法
m
viki
v0
i 1 m
ki
i 1
• ki视情况而定。如果，那么加权平均法就变为 重心法。
第37页/共167页
• 面积重心法对于不同的隶属度函数形状会有不同的推理输出结果。最大隶属度函数法对隶属度函数的形状 要求不高。
智能控制ppt课件
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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。
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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。
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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。
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分级递阶控制系统
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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
智能控制理论及应用PPT课件
•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目录智能控制定义与发展定义发展历程智能控制与传统控制比较控制对象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。
控制方法传统控制主要采用基于数学模型的方法，而智能控制则运用神经网络、模糊逻辑、遗传算法等智能算法。
控制性能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。
航空航天智能控制可以提高飞行器的自主导航能力、实现复杂任务的自主决策和执行。
智能控制可以实现车辆的自主驾驶、交通拥堵预测、路径规划等功能。
智能家居智能控制可以实现家居设备的远程控制、语音控制、场景定制等功能。
机器人控制智能控制可以实现机器人的自主导航、路径规划、动态避障智能制造智能控制应用领域1 2 3模糊集合与隶属度函数模糊关系与模糊推理模糊控制器设计模糊数学基础神经网络基础神经元模型与神经网络结构01神经网络学习算法02神经网络在智能控制中的应用03遗传算法基础遗传算法基本原理遗传算法优化方法遗传算法在智能控制中的应用模糊控制技术模糊控制基本原理01模糊控制器设计02模糊控制应用实例03神经网络控制技术神经网络基本原理神经网络控制器设计神经网络控制应用实例遗传算法优化技术遗传算法基本原理遗传算法优化方法遗传算法优化应用实例系统需求分析明确系统控制目标和任务分析系统环境和约束确定系统性能指标系统架构设计选择合适的控制策略根据系统需求和性能指标，选择合适的控制策略，如PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
设计控制器结构根据所选控制策略，设计相应的控制器结构，包括输入、输出、算法等部分。
构建系统框架将控制器与被控对象、传感器和执行器等连接起来，构建完整的智能控制系统框架。
传感器模块控制算法模块执行器模块通信模块关键模块实现自动化生产线优化调度基于遗传算法的调度优化模糊控制在生产调度中的应用基于神经网络的调度预测01基于A*算法的路径规划02模糊逻辑在机器人导航中的应用03强化学习在机器人路径规划中的应用机器人路径规划与导航神经网络在故障预测中的应用采用神经网络对历史故障数据进行学习，预测未来可能出现的故障及其发生时间，为预防性维护提供决策支持。
《模糊控制洗衣机》课件
模糊控制洗衣机的优势
提高洗涤效果
模糊控制洗衣机能够根据衣物质 地、颜色、污渍程度等因素智能 地调整洗涤程序和洗涤参数，从 而更好地保护衣物，提高洗涤效
果。
节能环保
模糊控制洗衣机能够根据衣物质 地和污渍程度等因素智能地调整 洗涤时间和水位等参数，从而避 免了不必要的能源浪费，达到了
节能环保的效果。
方便易用
此外，还需要进行仿真和实验验证，以评估模糊控制算法的性能和效果。
01
模糊控制洗衣机的 工作原理
模糊逻辑控制器设计
输入变量
模糊化处理后的衣物污渍程度、重量和材质。
输出变量
洗涤时间、水位和洗涤方式。
模糊集合
将输入和输出变量划分为不同的模糊集合，如“轻污”、“中污” 、“重污”，“短时间”、“中时间”、“长时间”等。
模糊控制洗衣机操作简单，用户 只需要选择相应的洗涤模式，洗 衣机就能够自动完成洗涤程序，
无需用户手动调整。
01
模糊控制技术原理
模糊逻辑的基本概念
模糊逻辑是一种处理不确定性、不完全性知识的工具，它突破了传统逻 辑“是”与“非”的绝对界限，为决策提供了一个更广泛的范围。
在模糊逻辑中，变量和命题不再是明确的是或非，而是被赋予了程度或 隶属度，这些程度或隶属度可以是0到1之间的任何值。
《模糊控制洗衣机》 ppt课件
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
目录CONTENTS
• 引言 • 模糊控制技术原理 • 模糊控制洗衣机的工作原理 • 模糊控制洗衣机与其他控制方式的
比较 • 模糊控制洗衣机的应用与案例分析 • 结论与展望
01
引言
模糊控制洗衣机的概念
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同时期，Mamdani和Ostergaard分别将模糊控制成功地应用 于蒸汽机和水泥窑的控制，为模糊理论的发展展现了光明 的前景。
机械结构力学及控制国家2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第三阶段
上世纪80年代，模糊理论的应用在深度和广度上 都有了较大进展，产生了大量的应用成果。
识别
输入的烹饪功能命令，口感命令
都是模糊的概念，带有人类思维
执行级
的命令。
对象
智能控制系统分层递阶结构示意图
机械结构力学及控制国家重点实验室
8
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 举个小例子
如何从人群中识别出自己认识的人？
计算机怎么识别？
脸部特征（脸型，眼睛，鼻子等） 身材（高、矮，胖、瘦） 声音 年龄 走路特征
如今需求：要考虑视觉、听觉、触觉信号，包含了图形、 文字、语言、声音等信息
输入参数越来越直接，越来越智能。
机械结构力学及控制国家重点实验室
4
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
随着社会文明的进步，社会分工越来越明确。于是对 于大部分人来说，做饭能力。。。
排骨怎么烧？
机械结构力学及控制国家重点实验室
特别是在日本，模糊控制被成功地应用于废水处 理、机器人、汽车驾驶、家用电器和地铁系统等 许多领域，掀起了模糊技术应用的浪潮。模糊软 硬件也投入商业使用。
机械结构力学及控制国家重点实验室
13
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第四阶段
上世纪90年代以来，模糊理论的研究取得了一系列突 破性的进展，例如自适应模糊控制，模糊系统的结构 和稳定性分析，模糊优化，模糊逼近等。
机械结构力学及控制国家重点实验室
3
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述
传统控制理论的局限性
什么叫复杂系统？具体特征是什么？
（1）控制对象的复杂性
模型不确定或无法建立、 高度非线性、动态突变、多时间 标度、复杂的信息模式等。
（2）输入参数的复杂性
传统控制：通常处理较简单的物理量如电量（电压、电流、 阻抗），机械量（位移、速度、加速度）等
现代智能控制方法
模糊控制
yipeng.
主要内容
2. 模糊控制的理论基础
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 2.1.2 模糊控制的特点
2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集的概念 2.2.2 模糊集合的运算 2.2.3 隶属度函数的建立 2.2.4 模糊关系
2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成
（1）列举法：将集合的元素全部列出的方法 （2）定义法：用集合中的共性来描述集合的方法 （3）归纳法：通过一个递推公式来描述集合的方法 （4）特征函数表示法：利用经典集合论非此即彼等 明晰性来表示集合的方法
2.3.1 二值逻辑 2.3.2 模糊逻辑及其基本运算 2.3.3 模糊语言逻辑 2.3.4 模糊逻辑推理
机械结构力学及控制国家重点实验室
2
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 传统控制理论的局限性
随着复杂系统的不断涌现，传统控制理论越来越多地显示 它的局限性。
什么叫复杂系统？具体特征是什么？
2.3.1 二值逻辑 2.3.2 模糊逻辑及其基本运算 2.3.3 模糊语言逻辑 2.3.4 模糊逻辑推理
机械结构力学及控制国家重点实验室
17
2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集的概念 集合的概念
集合：具有某种特定属性的对象的全体
机械结构力学及控制国家重点实验室
18
2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集的概念 集合的表示方法
1965 年 ， Professor Lotfi A. Zadeh教授发表了开创性
的文章Fuzzy Sets，标志着
模糊理论的诞生。
机械结构力学及控制国家重点实验室
11
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第二阶段
1973年 Zadeh又在他的重要文章Outline of an approach to the analysis of complex systems and decision process中，引入了语言变量和模糊规则的概念，建立了模 糊控制的基本原理。
模糊理论已成为智能技术的三大支柱之一。
机械结构力学及控制国家重点实验室
14
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的特点
（1）模糊控制不需要被控对象的数学模型。 模糊控制是以人对被控对象的控制经验为依据而设 计的控制器，故无需知道被控对象的数学模型。
（2）模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法。 模糊控制采用人类思维中的模糊量，如“高”、 “中”、“低”、“大”、“小”等，控制量由模 糊推理导出。这些模糊量和模糊推理是人类智能活 动的体现。
5
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
加多少水？ 炖多少时间？
机械结构力学及控制国家重点实验室
6
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 三种口感可供选择
机械结构力学及控制国家重点实验室
7
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 电压力锅：典型的模糊控制系统
组织级
协调级
在电压力锅做菜的过程中，我们
机械结构力学及控制国家重点实验室
15
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的特点
（3）模糊控制易于被人们接受。 模糊控制的核心是控制规则，模糊规则是用语言来 表示的，如“今天气温高，则今天天气暖和”，易 于被一般人所接受。
（4）构造容易。 模糊控制规则易于软件实现。
（5）鲁棒性和适应性好。 通过专家经验设计的模糊规则可以对复杂的对象进 行有效的控制。
机械结构力学及控制国家重点实验室
16
主要内容
2. 模糊控制的理论基础
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 2.1.2 模糊控制的特点
2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集的概念 2.2.2 模糊集合的运算 2.2.3 隶属度函数的建立 2.2.4 模糊关系
2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成
机械结构力学及控制国家重点实验室
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 自然界中带有人类思维的模糊概念
天气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦
年龄描述
机械结构力学及控制国家重点实验室
个子高低
10
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的由来
模糊控制（Fuzzy Control）来源于对人类经验控制 行为的模仿。 模糊控制以模糊集合论为数学基础
机械结构力学及控制国家2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第三阶段
上世纪80年代，模糊理论的应用在深度和广度上 都有了较大进展，产生了大量的应用成果。
识别
输入的烹饪功能命令，口感命令
都是模糊的概念，带有人类思维
执行级
的命令。
对象
智能控制系统分层递阶结构示意图
机械结构力学及控制国家重点实验室
8
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 举个小例子
如何从人群中识别出自己认识的人？
计算机怎么识别？
脸部特征（脸型，眼睛，鼻子等） 身材（高、矮，胖、瘦） 声音 年龄 走路特征
如今需求：要考虑视觉、听觉、触觉信号，包含了图形、 文字、语言、声音等信息
输入参数越来越直接，越来越智能。
机械结构力学及控制国家重点实验室
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
随着社会文明的进步，社会分工越来越明确。于是对 于大部分人来说，做饭能力。。。
排骨怎么烧？
机械结构力学及控制国家重点实验室
特别是在日本，模糊控制被成功地应用于废水处 理、机器人、汽车驾驶、家用电器和地铁系统等 许多领域，掀起了模糊技术应用的浪潮。模糊软 硬件也投入商业使用。
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第四阶段
上世纪90年代以来，模糊理论的研究取得了一系列突 破性的进展，例如自适应模糊控制，模糊系统的结构 和稳定性分析，模糊优化，模糊逼近等。
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述
传统控制理论的局限性
什么叫复杂系统？具体特征是什么？
（1）控制对象的复杂性
模型不确定或无法建立、 高度非线性、动态突变、多时间 标度、复杂的信息模式等。
（2）输入参数的复杂性
传统控制：通常处理较简单的物理量如电量（电压、电流、 阻抗），机械量（位移、速度、加速度）等
现代智能控制方法
模糊控制
yipeng.
主要内容
2. 模糊控制的理论基础
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 2.1.2 模糊控制的特点
2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集的概念 2.2.2 模糊集合的运算 2.2.3 隶属度函数的建立 2.2.4 模糊关系
2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成
（1）列举法：将集合的元素全部列出的方法 （2）定义法：用集合中的共性来描述集合的方法 （3）归纳法：通过一个递推公式来描述集合的方法 （4）特征函数表示法：利用经典集合论非此即彼等 明晰性来表示集合的方法
2.3.1 二值逻辑 2.3.2 模糊逻辑及其基本运算 2.3.3 模糊语言逻辑 2.3.4 模糊逻辑推理
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 传统控制理论的局限性
随着复杂系统的不断涌现，传统控制理论越来越多地显示 它的局限性。
什么叫复杂系统？具体特征是什么？
2.3.1 二值逻辑 2.3.2 模糊逻辑及其基本运算 2.3.3 模糊语言逻辑 2.3.4 模糊逻辑推理
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2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集的概念 集合的概念
集合：具有某种特定属性的对象的全体
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2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集的概念 集合的表示方法
1965 年 ， Professor Lotfi A. Zadeh教授发表了开创性
的文章Fuzzy Sets，标志着
模糊理论的诞生。
机械结构力学及控制国家重点实验室
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第二阶段
1973年 Zadeh又在他的重要文章Outline of an approach to the analysis of complex systems and decision process中，引入了语言变量和模糊规则的概念，建立了模 糊控制的基本原理。
模糊理论已成为智能技术的三大支柱之一。
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的特点
（1）模糊控制不需要被控对象的数学模型。 模糊控制是以人对被控对象的控制经验为依据而设 计的控制器，故无需知道被控对象的数学模型。
（2）模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法。 模糊控制采用人类思维中的模糊量，如“高”、 “中”、“低”、“大”、“小”等，控制量由模 糊推理导出。这些模糊量和模糊推理是人类智能活 动的体现。
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
加多少水？ 炖多少时间？
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2.1.1 模糊控制的发展概述 三种口感可供选择
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 电压力锅：典型的模糊控制系统
组织级
协调级
在电压力锅做菜的过程中，我们
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的特点
（3）模糊控制易于被人们接受。 模糊控制的核心是控制规则，模糊规则是用语言来 表示的，如“今天气温高，则今天天气暖和”，易 于被一般人所接受。
（4）构造容易。 模糊控制规则易于软件实现。
（5）鲁棒性和适应性好。 通过专家经验设计的模糊规则可以对复杂的对象进 行有效的控制。
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主要内容
2. 模糊控制的理论基础
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 2.1.2 模糊控制的特点
2.2 模糊集合论基础
2.2.1 模糊集的概念 2.2.2 模糊集合的运算 2.2.3 隶属度函数的建立 2.2.4 模糊关系
2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成
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2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 自然界中带有人类思维的模糊概念
天气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦
年龄描述
机械结构力学及控制国家重点实验室
个子高低
10
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的由来
模糊控制（Fuzzy Control）来源于对人类经验控制 行为的模仿。 模糊控制以模糊集合论为数学基础