智能控制ppt
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《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ppt课件
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。
智能控制与传统控制的区别
01
02
03
控制目标
传统控制追求精确的数学 模型，而智能控制更注重 实际控制效果。
控制方法
传统控制主要采用基于模 型的控制方法，而智能控 制则采用基于知识、学习 和经验的方法。
适应性
传统控制对环境和模型变 化适应性较差，而智能控 制具有较强的自适应能力 。
仿真调试、实验调试
调试方法
优化策略
性能评估
05
CATALOGUE
智能控制在工业领域的应用
工业自动化概述
工业自动化的定义和 发展历程
工业自动化对现代工 业的影响和意义
工业自动化的主要技 术和应用领域
中的应用
02
智能传感器和执行器在工业自动化中的应用
模糊控制器设计
包括模糊化、模糊推理、去模糊化等步骤，实现输入 输出的非线性映射。
神经网络控制技术
神经元模型
模拟生物神经元结构和功 能，构建基本计算单元。
神经网络结构
通过神经元之间的连接和 层次结构，构建复杂的神 经网络系统。
学习算法
基于样本数据训练神经网 络，调整连接权重和阈值 ，实现特定功能的控制。
。
智能控制在智能家居中的应用
智能照明控制
通过智能控制器和传感器，实 现灯光的自动调节和远程控制 ，提高照明舒适度和节能效果
。
智能窗帘控制
通过智能控制器和电机，实现 窗帘的自动开关和远程控制， 提高居住便捷性和私密性。
智能空调控制
通过智能控制器和温度传感器 ，实现空调的自动调节和远程 控制，提高居住舒适度和节能 效果。
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。
智能控制与传统控制的区别
01
02
03
控制目标
传统控制追求精确的数学 模型，而智能控制更注重 实际控制效果。
控制方法
传统控制主要采用基于模 型的控制方法，而智能控 制则采用基于知识、学习 和经验的方法。
适应性
传统控制对环境和模型变 化适应性较差，而智能控 制具有较强的自适应能力 。
仿真调试、实验调试
调试方法
优化策略
性能评估
05
CATALOGUE
智能控制在工业领域的应用
工业自动化概述
工业自动化的定义和 发展历程
工业自动化对现代工 业的影响和意义
工业自动化的主要技 术和应用领域
中的应用
02
智能传感器和执行器在工业自动化中的应用
模糊控制器设计
包括模糊化、模糊推理、去模糊化等步骤，实现输入 输出的非线性映射。
神经网络控制技术
神经元模型
模拟生物神经元结构和功 能，构建基本计算单元。
神经网络结构
通过神经元之间的连接和 层次结构，构建复杂的神 经网络系统。
学习算法
基于样本数据训练神经网 络，调整连接权重和阈值 ，实现特定功能的控制。
。
智能控制在智能家居中的应用
智能照明控制
通过智能控制器和传感器，实 现灯光的自动调节和远程控制 ，提高照明舒适度和节能效果
。
智能窗帘控制
通过智能控制器和电机，实现 窗帘的自动开关和远程控制， 提高居住便捷性和私密性。
智能空调控制
通过智能控制器和温度传感器 ，实现空调的自动调节和远程 控制，提高居住舒适度和节能 效果。
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
（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。智能控制器可以在任务要求范围内进行自行决策，主动采取行动，当 出现多目标冲突时，在一定限制下，各控制器可以在一定范围内自行解决。
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。
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。
《智能控制导论》课件
人机协作
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；
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3）目前的认识是：如果一个控制系统或者控制方式，它 能够有效的克服被控对象（或过程）和环境所具有的高度复杂 性和不确定性，并能够达到所期望的目标，那么就称这种控制 方式为智能控制方式。称这样的控制系统为智能控制系统。
现代控制系统的数学模型难以通过传统的数学工具 来描述。就是说，采用数学工具或计算机仿真技术的传 统控制理论，已无法解决此类系统的控制问题。
从生产实践中可以看到，许多复杂的生产过程难以 实现的目标，可以通过熟练的操作工人、技术人员或专 家的操作得到满意的控制效果。
如何有效地将熟练操作工人、技术人员或专家的经 验知识和控制理论结合，去解决复杂系统的控制问题， 就是智能控制研究的目标。
自动控制是能够按规定程序对机器或装置进行 自动操作或控制的过程。简单的说，不需要人 工干预的控制就是自动控制、如反馈控制，最 优控制，随机控制，自适应控制和自学习控制 等均属于自动控制。
4、智能控制与智能控制系统
1）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。
2）或者说智能控制是“利用相关知识去使被控过程或对 象按一定要求达到预定的目的” 。
2）人工智能的发展
斯坦福大学人工智能研究中心的N ilsson 教授认 为:“人工智能是关于知识的科学——怎样表示知识以 及怎样获得知识并使用知识的科学”。M IT 的W inston 教授指出:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去 只有人才做的智能性工作”。 1956 年以前是人工智能的萌芽期。英国数学家图 灵(A 1M 1Turing 1912～ 1954) 为现代人工智能作了大量 开拓性的贡献; 1956 年～ 1961 年是人工智能的发展 期, 人们重点研究了诸如用机器解决数学定义, 通用问 题求解程序等。1961 年以后人工智能进入了飞跃期, 主要内容涉及知识工程、自然语言理解等。 人们研究人工智能方法也分为结构模拟派和功能 模拟派, 分别从脑的结构和脑的功能入手进行研究。
3）智能控制的兴起
建立于严密的数学理论上的控制理论发展受到挫 折, 而模拟人类智能的人工智能却迅速发展起来。控制理论从人智能 中吸取营养求发展成为必然。特别是非线性对控制结果的影响复杂, 控制工程人员很难深入理解, 更谈不上设计出合适的控制算法。不确 定性是最难以解决的问题, 也是导致大系统理论失败的根本原因。但 是, 对这些问题用工程控制专家经验来解决则往往是成功的。人是最 聪明的控制器, 模仿人是一种途径。
形成
发展
应用
智能控制 特点
含义
智能控制问题的提出
以1932年美国AT&T公司的贝尔实验室工程师H.Nyquist 发表的有关反馈放大器的稳定性论文为标志，控制理论学 科已走过80多年的发展历程。
在经典控制理论中，系统的数学模型采用传递函数表示， 分析方法主要是基于根轨迹法和频率法；在现代控制理论中， 系统分析的数学模型主要是状态空间分析描述法。
下面是其中四个“舞者”来北京演出时的场面：
水下机器人，它的工作方式是：由水面母船上的工作人员，通过连接潜水器的 脐带提供动力，操纵或控制潜水器，通过水下电视、声呐等专用设备进行观察， 还能通过机械手，进行水下作业。
2003年6月10日，勇气号发射 成功；同月25日，机遇号发射 成功。2004年美国东部标准时 间1月3日和24日火星车分别登 上火星。上面采用了大量先进 的智能控制技术。
智能控制的兴起
1）自动控制的发展与挫折
本世纪40～ 50 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”。 60～ 70 年代, 数学家们在控制理论发展中占了主导 地位, 形成了以状态空间法为代表的“现代控制理 论”。他们引入了能控、能观、满秩等概念, 使得控 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。70 年代后, 又出现了 “大系统理论”。但是, 由于这种理论解决实际问题 的能力更弱,它很快被人们放到了一边。
萨里迪斯(Saridis) 于1977 年提出了智能控制的三元结构定义, 即把 智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交点。在智能控制 发展初期, 美国普渡大学的傅京孙(K1S1Fu) 教授首先提出了学习控 制的概念, 引入了人工智能的直觉推理。后来在人工智能的概念模拟 基础上, 发展了许多智能控制方法, 如自整定、参数调整P ID 等。再 后来则以发展实用的智能控制算法为主, 尤以专家系统和神经元网络 最为突出。
环境 建摸
反射 响应
对象-环境 执行器
环境
机器人车 传感器
SRI机器人系统
智能控制的含义
1、智能
在不确定的环境中作出合适动作的 能力，所谓适合动作就是模仿生物 或人类思想行为的功能。
2、智能机器 3、自动控制
能够在定型或不定型，熟悉或不熟悉的环境中自 主地或与操作人员交互作用以及执行各种拟人任 务的机器叫做智能机器。或者说，智能机器是那 些能够自主地代替人类从事危险、厌烦、远距离 或高精度等作业的机器。
智能控制的发展
1、人作为控制器的控制系统
人控制器
指令 数据采集和计算
手及手臂的动力学
输出 对象动力学
模式识别
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ传感器
2、人-机结合作为控制器的控制系统
控制器 操作员 本地计算机
对象--环境
远程计算机 远程控制器
环 境 传感器
3、无人参与的智能控制系统
指
令
输
控制器
入
传感信 息分析
执行
问题 求解 规划
智能控制技术
Intelligent Control
什么是“智能”? 什么是“智能控制”？
人的智能表现在其所具有的记忆、学习、 模仿、适应、联想、语言表达、文字识别、 逻辑推理、归纳总结、综合决策等各种能 力。
当自动控制方式明显地具有这些智能特征时， 就称其为“智能控制”。
让我们先来简单从图片认识一下智能控制
日本Honda公司推出经过改进的机器 人“ASIM”。这种能用双腿直立的机器 人相当聪明，人手指到哪里，它就走到 哪里，遇到人的时候会主动向人打招呼， 并能和主人流利地对话。
世界最先进的梦幻机器人组合——来自日本SONY公司的7 位双足娱乐型机器人“QRIO”。这7位机器人身高60厘米， 体重7公斤。虽然身材不那么高大，但却举世闻名。其中四 位歌舞表演堪称一绝。
现代控制系统的数学模型难以通过传统的数学工具 来描述。就是说，采用数学工具或计算机仿真技术的传 统控制理论，已无法解决此类系统的控制问题。
从生产实践中可以看到，许多复杂的生产过程难以 实现的目标，可以通过熟练的操作工人、技术人员或专 家的操作得到满意的控制效果。
如何有效地将熟练操作工人、技术人员或专家的经 验知识和控制理论结合，去解决复杂系统的控制问题， 就是智能控制研究的目标。
自动控制是能够按规定程序对机器或装置进行 自动操作或控制的过程。简单的说，不需要人 工干预的控制就是自动控制、如反馈控制，最 优控制，随机控制，自适应控制和自学习控制 等均属于自动控制。
4、智能控制与智能控制系统
1）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。
2）或者说智能控制是“利用相关知识去使被控过程或对 象按一定要求达到预定的目的” 。
2）人工智能的发展
斯坦福大学人工智能研究中心的N ilsson 教授认 为:“人工智能是关于知识的科学——怎样表示知识以 及怎样获得知识并使用知识的科学”。M IT 的W inston 教授指出:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去 只有人才做的智能性工作”。 1956 年以前是人工智能的萌芽期。英国数学家图 灵(A 1M 1Turing 1912～ 1954) 为现代人工智能作了大量 开拓性的贡献; 1956 年～ 1961 年是人工智能的发展 期, 人们重点研究了诸如用机器解决数学定义, 通用问 题求解程序等。1961 年以后人工智能进入了飞跃期, 主要内容涉及知识工程、自然语言理解等。 人们研究人工智能方法也分为结构模拟派和功能 模拟派, 分别从脑的结构和脑的功能入手进行研究。
3）智能控制的兴起
建立于严密的数学理论上的控制理论发展受到挫 折, 而模拟人类智能的人工智能却迅速发展起来。控制理论从人智能 中吸取营养求发展成为必然。特别是非线性对控制结果的影响复杂, 控制工程人员很难深入理解, 更谈不上设计出合适的控制算法。不确 定性是最难以解决的问题, 也是导致大系统理论失败的根本原因。但 是, 对这些问题用工程控制专家经验来解决则往往是成功的。人是最 聪明的控制器, 模仿人是一种途径。
形成
发展
应用
智能控制 特点
含义
智能控制问题的提出
以1932年美国AT&T公司的贝尔实验室工程师H.Nyquist 发表的有关反馈放大器的稳定性论文为标志，控制理论学 科已走过80多年的发展历程。
在经典控制理论中，系统的数学模型采用传递函数表示， 分析方法主要是基于根轨迹法和频率法；在现代控制理论中， 系统分析的数学模型主要是状态空间分析描述法。
下面是其中四个“舞者”来北京演出时的场面：
水下机器人，它的工作方式是：由水面母船上的工作人员，通过连接潜水器的 脐带提供动力，操纵或控制潜水器，通过水下电视、声呐等专用设备进行观察， 还能通过机械手，进行水下作业。
2003年6月10日，勇气号发射 成功；同月25日，机遇号发射 成功。2004年美国东部标准时 间1月3日和24日火星车分别登 上火星。上面采用了大量先进 的智能控制技术。
智能控制的兴起
1）自动控制的发展与挫折
本世纪40～ 50 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”。 60～ 70 年代, 数学家们在控制理论发展中占了主导 地位, 形成了以状态空间法为代表的“现代控制理 论”。他们引入了能控、能观、满秩等概念, 使得控 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。70 年代后, 又出现了 “大系统理论”。但是, 由于这种理论解决实际问题 的能力更弱,它很快被人们放到了一边。
萨里迪斯(Saridis) 于1977 年提出了智能控制的三元结构定义, 即把 智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交点。在智能控制 发展初期, 美国普渡大学的傅京孙(K1S1Fu) 教授首先提出了学习控 制的概念, 引入了人工智能的直觉推理。后来在人工智能的概念模拟 基础上, 发展了许多智能控制方法, 如自整定、参数调整P ID 等。再 后来则以发展实用的智能控制算法为主, 尤以专家系统和神经元网络 最为突出。
环境 建摸
反射 响应
对象-环境 执行器
环境
机器人车 传感器
SRI机器人系统
智能控制的含义
1、智能
在不确定的环境中作出合适动作的 能力，所谓适合动作就是模仿生物 或人类思想行为的功能。
2、智能机器 3、自动控制
能够在定型或不定型，熟悉或不熟悉的环境中自 主地或与操作人员交互作用以及执行各种拟人任 务的机器叫做智能机器。或者说，智能机器是那 些能够自主地代替人类从事危险、厌烦、远距离 或高精度等作业的机器。
智能控制的发展
1、人作为控制器的控制系统
人控制器
指令 数据采集和计算
手及手臂的动力学
输出 对象动力学
模式识别
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ传感器
2、人-机结合作为控制器的控制系统
控制器 操作员 本地计算机
对象--环境
远程计算机 远程控制器
环 境 传感器
3、无人参与的智能控制系统
指
令
输
控制器
入
传感信 息分析
执行
问题 求解 规划
智能控制技术
Intelligent Control
什么是“智能”? 什么是“智能控制”？
人的智能表现在其所具有的记忆、学习、 模仿、适应、联想、语言表达、文字识别、 逻辑推理、归纳总结、综合决策等各种能 力。
当自动控制方式明显地具有这些智能特征时， 就称其为“智能控制”。
让我们先来简单从图片认识一下智能控制
日本Honda公司推出经过改进的机器 人“ASIM”。这种能用双腿直立的机器 人相当聪明，人手指到哪里，它就走到 哪里，遇到人的时候会主动向人打招呼， 并能和主人流利地对话。
世界最先进的梦幻机器人组合——来自日本SONY公司的7 位双足娱乐型机器人“QRIO”。这7位机器人身高60厘米， 体重7公斤。虽然身材不那么高大，但却举世闻名。其中四 位歌舞表演堪称一绝。