最新智能控制技术(亲自整理的知识点)

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智能控制复习要点

智能控制复习要点

一、填空题1.传统控制方法包括经典控制和现代控制2.智能控制具有学习、抽象、推理、决策等功能3.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4.神经网络具有并行机制、模式识别、记忆和自学习能力的特点5.遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法6.遗传算法可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的学习7.遗传算法根据适者生存、优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。

8.智能控制的应用包括智能机器人控制、计算机集成制造系统(CIMS)、工业过程控制、航空航天控制、社会经济管理系统、交通运输系统、环保及能源系统等。

9.专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序10.专家系统的发展分为3个时期:初创期、成熟期、发展期11.专家系统主要由知识库和推理机构成12.知识库包含多种功能模块,主要有知识查询、检索、增删、修改和扩充等13.推理机包括三种推理方式:正向推理、反向推理、双向推理14.常用的知识表示方法为:产生式规则,框架,语义网络,过程。

其中产生式规则是专家系统最流行的表达方法。

15.智能是脑特别是人脑的属性或产物。

智能的基础是知识。

智能的关键是思维。

智能取决于感知和行为。

内涵:智能=知识+思维;外延:智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解决问题的能力。

16.专家系统知识库的数据库包括事实、证据、假设、目标因素。

17.专家控制器分为以下两种类型:直接型专家控制器、间接型专家控制器18.专家控制的特点:灵活性、适应性、鲁棒性19.模糊集是用隶属函数来表征的20.模糊集合的逻辑运算实质上就是隶属函数的运算过程。

21.模糊控制中应用较多的隶属函数有以下6种隶属函数:高斯型隶属函数、广义钟型隶属函数、S形隶属函数、梯形隶属函数、三角形隶属函数、Z形隶属函数22.隶属函数是模糊控制的应用基础23.遵照这一原则的隶属函数选择方法有以下几种:模糊统计法、主观经验法、神经网络法24.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25.知识库由数据库和规则库两部分构成。

智能控制整理

智能控制整理

第一章:1、传统控制方法包括经典控制和现代控制,是基于被控对象精确模型的控制方式,缺乏灵活性和应变能力,适于解决线性、时不变性等相对简单的控制。

2、智能控制的研究对象具备以下的一些特点:不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。

3、IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)4、AC:描述系统的动力学特征,是一种动态反馈。

AI :是一个用来模拟人思维的知识处理系统,具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。

OR:是一种定量优化方法,如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。

5、智能控制:即设计一个控制器,使之具有学习、抽象、推理、决策等功能,并能根据环境信息的变化作出适应性,从而实现由人来完成的任务。

6、智能控制的几个重要分支为模糊控制、神经网络控制和遗传算法。

7、智能控制的特点:1,学习功能2,适应功能3,自组织功能4,优化功能8、智能控制的研究工具:1,符号推理与数值计算的结合2,模糊集理论3,神经网络理论4,遗传算法5,离散事件与连续时间系统的结合。

9、智能控制的应用领域,例如智能机器人控制、计算机集成制造系统、工业过程控制、航空航天控制和交通运输系统等。

第二章:10、专家系统:是一类包含知识和推理的智能计算机程序,其内部包含某领域专家水平的知识和经验,具有解决专门问题的能力。

11、专家系统的构成:由知识库和推理机(知识库由数据库和规则库两部分构成)12、专家系统的建立:1,知识库2,推理机3,知识的表示4,专家系统开发语言5,专家系统建立步骤。

13、专家控制:是智能控制的一个重要分支,又称专家智能控制。

所谓专家控制,是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合,在未知环境下,仿效专家的经验,实现对系统的控制。

14、专家控制的基本结构:15、专家控制与专家系统的区别:1,专家控制能完成专门领域的功能,辅助用户决策;专家控制能进行独立的、实时的自动决策。

智能控制基本原理

智能控制基本原理

智能控制基本原理在当今科技飞速发展的时代,智能控制已经成为了一个重要的研究领域,并在众多领域得到了广泛的应用。

那么,什么是智能控制?它的基本原理又是什么呢?要理解智能控制,我们首先要明确控制的概念。

控制,简单来说,就是使某个系统按照我们期望的方式运行。

比如,我们驾驶汽车时,通过操纵方向盘、刹车和油门来控制汽车的行驶方向、速度等,这就是一种简单的控制。

传统的控制方法通常基于精确的数学模型。

然而,在许多实际情况中,要建立精确的数学模型是非常困难甚至是不可能的。

这是因为系统可能非常复杂,存在许多不确定性和非线性因素。

智能控制则是在这种情况下应运而生的。

它不需要精确的数学模型,而是通过模仿人类的智能行为来实现对系统的控制。

智能控制的一个基本原理是感知。

就像我们人类通过眼睛、耳朵等感官来感知周围的世界一样,智能控制系统也需要通过各种传感器来获取系统的状态信息。

这些传感器可以测量温度、压力、速度、位置等各种参数,从而让控制系统“了解”系统当前的运行情况。

有了感知获取的信息,接下来就是决策。

决策是智能控制的核心环节。

智能控制系统会根据感知到的信息,运用特定的算法和策略来决定采取什么样的控制动作。

这就好像我们在面对复杂的情况时,需要迅速思考并做出决策一样。

在决策过程中,学习能力起着至关重要的作用。

智能控制系统可以通过不断地学习和积累经验,来优化自己的决策策略。

例如,一个机器人在执行某项任务时,如果第一次的尝试没有达到预期效果,它会记住这次的经验教训,并在下次遇到类似情况时做出更好的决策。

另外,适应性也是智能控制的一个重要特点。

系统所处的环境和运行条件可能会不断变化,智能控制系统需要能够迅速适应这些变化,调整自己的控制策略,以保证系统始终能够稳定、高效地运行。

智能控制还常常采用分层控制的结构。

就像一个大公司的管理架构一样,分为不同的层次,每个层次负责不同的任务和职责。

在智能控制系统中,高层控制负责总体目标和策略的制定,中层控制负责协调各个子系统之间的关系,低层控制则负责具体的执行动作。

智能控制技术

智能控制技术

遗传算法在优化问题中应用
遗传算法原理
遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化算法,通过选择、交叉、变异等操作,寻找问题的最优解或近似最 优解。
应用案例
遗传算法在函数优化、生产调度、路径规划等领域有广泛应用,如路径规划问题中,通过遗传算法寻找最短路径 或最优路径,提高运输效率。
04
智能控制器设计与实现
THANKS
感谢观看
强化学习在自适应控制中应用
1 2
探索与利用
强化学习通过试错的方式探索最优控制策略,同 时利用已有经验进行优化,实现自适应控制。
延迟奖励处理
强化学习算法能够处理具有延迟奖励的控制问题 ,通过长期规划实现目标的最优控制。
3
稳定性与收敛性
强化学习算法在自适应控制中能够保证系统的稳 定性和收敛性,为实际应用提供可靠保障。
智能控制系统的基本结构
01
介绍智能控制系统的基本组成,包括传感器、执行器、控制器
以及被控对象等。
智能控制系统的设计原则
02
阐述设计智能控制系统时应遵循的原则,如可靠性、实时性、
可扩展性等。
智能控制系统的实现方法
03
探讨实现智能控制系统的具体方法,包括硬件选型、软件编程
、系统调试等,并介绍一些典型的智能控制系统案例。
02
智能控制基础理论
自动控制原理简介
01
自动控制的基本概念
介绍自动控制的定义、目的以及实现方式等。
02
系统建模与分析
阐述如何对控制系统进行建模,包括传递函数、状态空间等,并分析系
统的稳定性、频率响应等特性。
03
控制策略与设计
介绍经典控制理论和现代控制理论中的常用控制策略,如PID控制、最

智能控制技术知识点复习总结

智能控制技术知识点复习总结


0.2 0.3
R

0.7
0.7


求: P Q R
P
Q R
P
Q R
26
0.6 0.6
P Q R

0.4
0.4


P
P
Q
0.7 0.7
R

0.7
0.7


Q
0.7 0.7
R

0.4
0.4


27
语气算子
例 有论域X a1 ,a 2 ,a 3 ,a 4 ,a 5 及
“小”= 1/1 + 0.7/2 + 0.3/3
“较小”= 1/1 + 0.6/2 + 0.4/3 + 0.2/4
已知规则:为若x小,则y大,
那么当x=较小时,y=?
30
近似推理
“大”= 0/1 + 0/2 +0.4/3 + 0.7/4 + 1/5
“小”= 1/1 + 0.7/2 + 0.3/3 + 0/4 + 0/5
1 2 3
4 5
36
模糊条件推理 if A then B else C
例:一个系统,当输入为A(温度高)时,输出为B(湿
度小),否则输出C(湿度不小)。
已知
A=1/x1 + 0.4/x2 + 0.1/x3
B=0.8/y1 + 0.5/y2 + 0.2/y3
C=0.5/y1 + 0.6/y2 + 0.7/y3
0.2 0.7 0.4 0.3

智能控制技术的原理和应用

智能控制技术的原理和应用

智能控制技术的原理和应用前言随着科学技术的不断发展,智能控制技术作为一种新型控制技术,已经广泛应用于各个领域,包括家庭、工业、医疗、军事等。

本文将从智能控制技术的基本原理入手,简要介绍智能控制技术的应用领域以及未来发展趋势。

智能控制技术的基本原理智能控制技术是一种利用先进电子技术和信息技术,通过集成电路和计算机技术实现的一种控制方式,可以对各种生产和生活过程进行实时监测和控制。

利用先进的传感技术和信号处理技术,智能控制技术可以实现对各种环境参数的实时检测和分析,从而对控制系统进行智能化调整和优化,提高控制质量和效率。

智能控制技术的核心是控制器,控制器是整个系统的核心,它将传感器所采集的数据通过数据总线传到控制器内,根据预先设定的逻辑控制规则进行分析和处理,并向执行器发出指令,从而实现对被控对象的控制。

智能控制技术的发展已经不仅仅是简单的控制算法,更多的是将人工智能算法、大数据、物联网等技术与控制结合起来,发挥出更加强大的作用。

智能控制技术的应用领域在工业领域,智能控制技术可以应用于自动化控制、智能制造等领域,如汽车工厂、浴室工厂等,通过智能控制技术实现对机械装置、流水线等生产设备进行实时监控和调整。

在农业领域,智能控制技术也可以应用于农业设备的自动化控制和智能化管理,大大提高了农业生产效率。

例如,利用智能控制技术可以实现喷灌一体化设备的自动化控制、根据实际地理环境和气象条件进行配合计划的制定等等。

在智能家居领域,智能控制技术为人们的家居生活带来了极大的便利。

例如,可以通过智能家居控制系统实现安全监控、智能照明、智能卫浴等智能化服务。

在医疗领域,智能控制技术可以应用于手术机器人、医疗设备等的自动化控制,帮助医生更好地进行手术和治疗。

未来发展趋势未来智能控制技术的发展方向将更加注重智能化、机器学习技术的应用和人工智能系统的建立等方面。

同时,智能控制技术与物联网技术、大数据技术、云计算等新兴技术相结合,将更加深入地推动人类社会的智能化进程。

控制科学与工程控制理论与智能控制技术总结

控制科学与工程控制理论与智能控制技术总结

控制科学与工程控制理论与智能控制技术总结控制科学与工程是一门综合性的学科,它涉及到各个领域的控制理论和技术应用。

随着科技的不断进步和发展,控制科学与工程在各个行业中发挥着重要的作用。

本文将对控制科学与工程的理论和智能控制技术进行总结。

一、控制科学与工程控制理论控制科学与工程控制理论是控制科学与工程的基础,它主要包括控制系统的数学模型和控制原理。

控制系统的数学模型是通过对实际系统进行建模来描述系统的运行规律和行为特性,它可以是线性模型也可以是非线性模型。

控制原理是指通过对系统的输入和输出进行分析和计算,设计出合适的控制策略,实现对系统运行状态的调节和控制。

二、智能控制技术智能控制技术是指利用计算机和人工智能技术来实现对系统的智能化控制。

智能控制技术可以有效地提高控制系统的性能和可靠性,减少人工干预,提高工作效率。

其中,常用的智能控制技术包括模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制等。

1. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,它可以处理模糊不确定性和非线性问题,提高系统的鲁棒性和适应性。

模糊控制系统通常由模糊化、知识库、模糊推理机和解模糊化等部分组成,通过模糊推理和模糊规则的匹配,得出控制决策,实现对系统的控制。

2. 神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络来构建控制系统,它模仿人脑的神经网络结构和工作原理,实现对系统的学习和自适应控制。

神经网络控制系统通常由输入层、隐藏层和输出层组成,通过学习算法和反馈机制,不断调整神经网络的权值和阈值,实现对系统的实时控制。

3. 遗传算法控制遗传算法控制是一种基于生物遗传进化思想的优化方法,它通过模拟自然界的遗传和进化过程,搜索最优解或近似最优解。

遗传算法控制通常包括编码、种群初始化、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤,在迭代的过程中,通过不断交叉和变异,优胜劣汰,逐步找到最优解。

总结:控制科学与工程涉及到控制理论和技术的研究和应用方面,其中控制理论以数学模型和控制原理为基础,而智能控制技术则是利用计算机和人工智能技术实现对系统的智能化控制。

2024版智能控制技术ppt课件

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

智能控制知识点总结

智能控制知识点总结

智能控制知识点总结一、智能控制的基本概念1.1智能控制的定义智能控制是一种使用人工智能、模糊逻辑、神经网络等技术的控制方法。

它能够根据环境变化和系统状态自动调整控制系统的参数,以实现更加精确和高效的控制。

1.2智能控制的特点智能控制系统具有自适应性、自学习性、自组织性等特点,能够根据系统运行的实际情况自动进行调整和优化,具有较高的智能化水平。

1.3智能控制的基本原理智能控制系统基于人工智能、模糊逻辑、神经网络等技术,通过对系统的建模和分析,以及对系统状态和环境变化的监测和预测,实现自动化控制。

二、智能控制的主要技术2.1人工智能技术在智能控制中的应用人工智能技术在智能控制中的应用主要包括专家系统、模糊逻辑和遗传算法等。

专家系统通过对专家知识的模拟和应用,能够实现对复杂系统的智能控制。

模糊逻辑通过对模糊概念的建模和应用,能够处理系统的不确定性和模糊性。

遗传算法通过模拟自然界的进化过程,能够实现对控制系统的优化。

2.2神经网络技术在智能控制中的应用神经网络技术通过对生物神经系统的模拟和应用,能够实现对系统的学习和优化。

神经网络能够通过学习来适应系统的变化,从而实现更加智能化的控制。

2.3嵌入式系统技术在智能控制中的应用嵌入式系统技术通过将控制算法和硬件系统集成在一起,能够实现对系统的实时控制。

嵌入式系统能够快速响应系统的变化,实现对系统的高效控制。

2.4大数据和云计算技术在智能控制中的应用大数据和云计算技术能够对系统的运行数据进行收集和分析,对系统的状态进行监测和预测,从而实现更加智能化的控制。

2.5物联网技术在智能控制中的应用物联网技术能够实现设备之间的智能连接和通信,从而实现对设备的远程监控和控制,实现对系统的智能化管理。

三、智能控制的应用领域3.1生产制造领域在生产制造领域,智能控制系统能够实现对生产过程的自动化控制和优化,提高生产效率和产品质量。

3.2交通运输领域在交通运输领域,智能控制系统能够实现对交通信号的智能化控制,优化交通流量,减少交通拥堵。

智能控制考试知识点总结

智能控制考试知识点总结

题型:选择题:5X2’=10’计算题:模糊关系、模糊集合 2X10’=20’分析简答题:8X5’=40’证明题:1X20’=20’联系实际题:10’智能控制传统控制难以解决的问题:1. 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,无法获得精确数学模型2. 某些复杂的和包括不确定性的控制过程无法解决建模问题3. 针对实际系统往往需要苛刻的线性化假设,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智能控制的特点:学习功能、适应功能、自组织功能、优化功能智能控制研究对象特点:不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求智能控制研究工具:1. 符号推理与数值计算的结合2. 模糊集理论3. 神经网络理论4. 遗传算法5. 离散事件与连续时间系统的结合二元论:人工智能(AI)、自动控制(AC)三元论:人工智能(AI)、自动控制(AC)、运筹学(OR)四元论:人工智能(AI)、自动控制(AC)、运筹学(OR)、信息技术(IT) 智能控制的重要分支:专家控制、模糊控制、神经网络控制、遗传算法模糊控制定义:采用模糊集合理论和模糊逻辑、并同传统的控制理论相结合,模拟人的思维方式,对难以建立数学模型的对象实施的一种控制方法。

(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,它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程)特点:1.模糊控制不需要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3.模糊控制易于被人们接受4.构造容易5.鲁棒性和适应性好模糊集合:特征函数、隶属函数模糊函数的表示(2种):......A 2211++++=i i x x x μμμ()()(){},...,,...,,,A i 2211μμμi x x x =模糊集合的运算:并取大,交取小隶属函数:高斯型、广义钟形、S形、梯形、三角形、Z形模糊矩阵,模糊关系的合成:并取大,交取小(P24-25 例3.7,例3.8,例3.9,例3.10)模糊控制器设计:模糊控制器的结构>>定义输入输出模糊集>>定义输入输出隶属函数>>建立模糊控制规则>>建立模糊控制表>>反模糊化(隶属度最大原则)自适应模糊控制定义:指具有自适应学习算法的模糊逻辑系统,其学习算法是依靠数据信息来调整模糊逻辑系统的参数,且可以保证控制系统的稳定性。

自动控制原理智能控制知识点总结

自动控制原理智能控制知识点总结

自动控制原理智能控制知识点总结一、智能控制概述智能控制是指在自动控制系统中引入人工智能技术,使系统具备自主学习、优化和决策的能力,从而提高系统的效率和鲁棒性。

智能控制依赖于对系统的建模、学习和优化算法的设计,常用的智能控制技术包括神经网络控制、遗传算法控制、模糊逻辑控制等。

二、神经网络控制1. 神经网络控制基本原理神经网络控制是一种基于生物神经网络模型的智能控制方法。

它模仿人脑的神经元之间的连接和传递方式,通过训练优化网络参数,实现对动态系统的建模和控制。

2. 神经网络控制应用领域神经网络控制广泛应用于机器人控制、工业过程控制、飞行器控制等领域。

其具有非线性建模能力强、适应性优良等特点,可以应对复杂系统和不确定性环境下的控制问题。

三、遗传算法控制1. 遗传算法控制基本原理遗传算法控制是一种基于生物进化理论的智能控制方法。

它通过模拟自然界中的遗传、交叉和变异等过程,通过优胜劣汰的方式搜索最优控制参数,从而实现对系统的优化和控制。

2. 遗传算法控制应用领域遗传算法控制常用于优化问题,如参数优化、路径规划等。

在工业生产、交通运输等领域有广泛应用,能够有效解决复杂系统无法通过传统方法求解的问题。

四、模糊逻辑控制1. 模糊逻辑控制基本原理模糊逻辑控制是一种基于模糊数学理论的智能控制方法。

它通过将模糊集合和模糊规则引入控制系统,实现对不确定性和模糊性信息的处理和决策。

2. 模糊逻辑控制应用领域模糊逻辑控制广泛应用于汽车控制、家电控制、智能交通等领域。

它能够有效处理模糊信息,应对人类智能控制中的不确定性和模糊性问题。

五、智能控制系统的设计流程1. 系统建模智能控制系统设计的第一步是对被控对象进行建模,包括系统的输入、输出和数学模型等。

2. 知识获取和表示根据具体控制问题,通过专家知识和实验数据等方式获取系统的知识,并将其表示为适当的形式,如神经网络权值、遗传算法的染色体编码等。

3. 优化算法设计根据系统的特点和控制目标,选择适当的优化算法,如神经网络的反向传播算法、遗传算法的选择、交叉和变异算子设计等。

智能控制知识点范文

智能控制知识点范文

智能控制知识点范文
1、空调智能控制的基本原理
空调智能控制是一种自动控制空调的技术。

它使用温度传感器和湿度传感器监测室内环境的变化,根据这些信息进行调节,以确保室内环境温度与湿度水平达到设定值。

空调智能控制系统可以在室内温度及湿度超出设定范围时自动启动,以达到舒适状态。

2、空调智能控制系统的优点
(1)减少能耗:空调智能控制系统可以控制室内的温度和湿度,从而减少能耗。

(2)节约用电:当室内温度和湿度超出设定范围时,空调智能控制系统可以自动启动,从而节约用电。

(3)降低噪音:空调智能控制系统可以安静地监测室内环境,减少噪音,为人们提供舒适的环境。

(4)安全性:空调智能控制系统能够满足安防的要求,在室内温度和湿度异常时,可以及时发出警报,确保安全。

3、空调智能控制系统的应用
空调智能控制系统可以用于家庭、公司、医院、学校等各种场所的空调控制。

它可以在有效地节能、降低噪音的同时保证室内的温度和湿度。

智能控制技术介绍-7

智能控制技术介绍-7

智能控制技术介绍-7智能控制技术介绍智能控制技术是一种应用广泛的技术,它将计算机科学、电子工程和控制理论相结合,以模拟人类思维和决策过程,达到自动化、智能化的控制目标。

在现代社会中,智能控制技术在诸多领域有着重要的应用,如工业控制、自动驾驶、机器人技术等。

本文将从多个方面深入探讨智能控制技术,帮助读者更加全面地了解该技术的核心概念和应用。

1. 智能控制技术的发展历程在过去的几十年里,智能控制技术取得了长足的发展。

从一开始的简单控制算法到如今的深度学习和神经网络技术,智能控制技术不断演进,不断提高其应用效果和智能水平。

在过去,智能控制技术主要依赖于专家系统和模糊控制方法,但随着机器学习和人工智能技术的兴起,智能控制技术进入了一个全新的发展阶段。

2. 智能控制技术的核心概念智能控制技术的核心概念包括感知、决策和执行。

感知是指智能系统通过传感器获取外部环境的信息,如温度、压力、光照等。

决策是指智能系统根据感知到的信息,通过运算和算法进行推断和决策,以达到预设目标。

执行是指智能系统将决策结果转化为实际行动,控制外部设备和系统的运行。

这三个概念是智能控制技术的基础,决定了其在实际应用中的效果和性能。

3. 智能控制技术的应用领域智能控制技术在工业控制、自动驾驶、机器人技术等领域有着广泛的应用。

在工业控制方面,智能控制技术可以实现生产线的自动化和智能化,提高生产效率和质量。

在自动驾驶方面,智能控制技术可以实现车辆的无人驾驶,提高交通安全和驾驶效率。

在机器人技术方面,智能控制技术可以实现机器人的智能感知和决策,使其能够完成更加复杂的任务。

智能控制技术在这些领域的应用,为社会的发展和进步做出了巨大贡献。

4. 智能控制技术的挑战和展望虽然智能控制技术取得了许多重大突破,但仍然面临一些挑战和难题。

智能控制技术需要大量的数据和算力支持,这对于资源有限的应用场景可能带来困扰。

智能控制技术需要不断学习和调整参数,以适应环境的变化,这对于一些复杂和不确定的环境可能带来困难。

智能控制的知识点总结

智能控制的知识点总结

智能控制的知识点总结智能控制是指利用计算机、人工智能和其它先进技术来控制和优化系统的运行。

它是自动化技术领域中的一个重要发展方向,应用于工业生产、交通运输、航空航天等各个领域。

1. 智能控制的基本概念智能控制是指在控制系统设计中利用先进的计算机技术和人工智能技术,实现对系统的智能化控制和优化。

智能控制系统具有自学习、自适应、自诊断和智能决策等特点,能够更加灵活、高效地进行系统控制和优化。

2. 智能控制系统的组成一个智能控制系统一般由传感器、执行器、控制器和人机界面等组成。

传感器用于采集系统的实时数据,执行器用于执行控制指令,控制器则利用计算机技术和人工智能算法对采集到的数据进行处理和分析,并输出控制指令,人机界面则用于人与系统之间的交互控制。

3. 智能控制系统的分类智能控制系统根据控制方式和控制对象的不同,可以分为多种类型,比如模糊控制系统、神经网络控制系统、遗传算法控制系统、专家系统控制系统等。

4. 智能控制系统的应用智能控制系统广泛应用于工业生产、自动驾驶、交通运输、航空航天等领域。

比如在工业生产中,智能控制系统能够实现对生产过程的智能化和自适应控制;在自动驾驶领域,智能控制系统能够实现对车辆的智能化控制和驾驶决策;在交通运输领域,智能控制系统能够实现交通信号的智能化控制和交通流量的优化。

5. 智能控制系统的发展趋势随着人工智能和计算机技术的不断发展,智能控制系统将向着更加智能化、自适应化和自学习化的方向发展。

未来的智能控制系统将更加注重人机交互、系统安全性和可靠性,以及对复杂系统的智能化控制和优化。

在智能控制系统的研究和应用过程中,需要重点关注以下几个方面的技术和问题:1. 传感器技术:传感器是智能控制系统中的重要组成部分,它能够实现对系统状态的实时监测和数据采集。

因此,传感器技术的发展和应用对智能控制系统具有重要意义。

2. 控制算法:智能控制系统的核心在于控制算法,它决定了系统的控制能力和性能。

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智能控制(1)智能控制与传统控制的区别答:传统控制方法包括经典控制和现代控制,是基于被控对象精确模型的控制方式,缺乏灵活性和应变能力,适于解决线性、时不变性等相对简单的控制问题,难以解决对复杂系统的控制。

智能控制能解决被控对象的复杂性、不确定性、高度的非线性,是传统控制发展的高级阶段。

(2)智能控制的概念答:智能控制是人工智能、自动控制、运筹学的交叉。

(3) 1986年美国的PDP 研究小组提出了BP 网络,实现了有导师指导下的网络学习,为神经网络的应用开辟了广阔的发展前景。

(4) 专家系统主要由知识库和推理机构成(核心)(5)专家控制的结构(6)按专家控制在控制系统中的作用和功能,可将专家控制器分为以下两种类型:答:(1) 直接型专家控制器:直接专家控制器用于取代常规控制器,直接控制生产过程或被控对象。

具有模拟(或延伸,扩展)操作工人智能的功能。

该控制器的任务和功能相对比较简单,但是需要在线、实时控制。

因此,其知识表达和知识库也较简单,通常由几十条产生式规则构成,以便于增删和修改。

直接型专家控制器的示意图见图中的虚线所示。

(或被控对象进行间接控制的智能控制系统。

具有模拟(或延伸,扩展)控制工程师智能的功能。

该控制器能够实现优化适应、协调、组织等高层决策的智能控制。

按照高层决策功能的性质,间接型专家控制器可分为以下几种类型: ① 优化型专家控制器② 适应型专家控制器③ 协调型专家控制器④ 组织型专家控制器例3.4 设 求A ∪B ,A ∩B 则(7) 在模糊控制中应用较多的隶属函数有以下6种隶属函数。

(1)高斯型隶属函数高斯型隶属函数由两个参数σ和c 确定:222)(),,(σσc x ec x f --=其中参数b 通常为正,参数c 用于确定曲线的中心。

M a t l a b 表示为 c]),σ[gaussmf(x,(3) S 形隶属函数S 形函数s i g m f (x ,[a c ])由参数a 和c 决定:)(11),,(c x a e c a x f --+=其中参数a 的正负符号决定了S 形隶属函数的开口朝左或朝右,用来表示“正大”或“负大”的概念。

M a t l a b 表示为sigmf(x,[a,c])(4)梯形隶属函数梯形曲线可由四个参数a ,b ,c ,d 确定:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤--≤≤≤≤--≤=dx d x c c d x d c x b b x a a b a x a x d c b a x f 01),,,,( 其中参数a 和d 确定梯形的“脚”,而参数b 和c 确定梯形的“肩膀”。

M a t l a b 表示为:d])c,b,[a,trapmf(x,(5)三角形隶属函数三角形曲线的形状由三个参数a ,b ,c 确定⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤--≤≤--≤=cx c x b b c x c b x a ab a x a xc b a x f 00),,,(其中参数a 和c 确定三角形的“脚”,而参数b 确定三角形的“峰”。

M a t l a b 表 示为c])b,[a,trimf(x, (6)Z 形隶属函数43215.04.01.03.0uu u u B A +++=I 43216.08.02.09.0u u u u B A +++=Y 43215.08.02.09.0u u u u A +++=43216.04.01.03.0u u u u B +++=这是基于样条函数的曲线,因其呈现Z 形状而得名。

参数a 和b 确定了曲线的形状。

例3-10 设图 高斯型隶属函数(M=1)图 S 形隶属函数(M =3) 图 梯形隶属函数(M=4) 图 三角形隶属函数(M =5)图 Z 形隶属函数(M=6) ⎤⎡1.07.0⎤⎡9.04.0则例3-9 设论域x={a 1,a 2,a 3},y={b 1,b 2,b 3},z={c 1,c 2,c 3},已知3211.015.0a a a A ++=3216.011.0a b b B ++=2114.0c c C +=试确定“If A AND B then C ”所决定的模糊关系R ,以及32111.05.00.1a a a A ++=11230.10.51B b b b =++时的输出C 1。

解:[]T 0.50.10.50.5A B=10.110.60.11.00.60.10.10.10.1A B ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⨯∧=∧=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦将A ×B 矩阵扩展成如下列向量:()[][]TT1TR=A B C= 0.10.50.50.1 1.00.60.10.10.10.410.10.40.40.10.40.40.10.10.10.10.50.50.110.60.10.10.1⨯⨯⎡⎤=⎢⎥⎣⎦o当输入为A 1和B 1时,有:()[]T20.10.510.10.50.50.10.10.1A B ⨯=()[]T111110.10.510.50.10.510.10.50.50.10.10.10.1A B A B ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⨯=⨯=∧=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦将A 1×B 1矩阵扩展成如下行向量:最后得[][]T10.10.40.40.10.40.40.10.10.10.10.510.10.50.50.10.10.10.10.50.50.110.60.10.10.1 0.40.5C ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦=o 即:1120.40.5C c c =+(8)模糊控制原理框图⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∨∨∨∨=9.03.09.07.01.09.02.03.09.01.04.07.0B A Y ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∧∧∧∧=1.02.01.04.01.09.02.03.09.01.04.07.0B A I ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡----=1.07.09.03.09.013.011.017.01A(9)模糊控制器的构成(模糊控制器的组成框图)(10)模糊控制器结构类型1单变量模糊控制器(a)一维模糊控制器如图所示,一维模糊控制器的输入变量往往选择为受控量和输入给定的偏差量E。

由于仅仅采用偏差值,很难反映过程的动态特性品质,因此,所能获得的系统动态性能是不能令人满意的。

这种一维模糊控制器往往被用于一阶被控对象。

(a)(b)(b)二维模糊控制器二维模糊控制器的两个输入变量基本上都选用受控变量和输入给定的偏差E和偏差变化E C,由于它们能够较严格地反映受控过程中输出变量的动态特性,因此,在控制效果上要比一维控制器好得多,也是目前采用较广泛的一类模糊控制器(c)三维模糊控制器如图所示,三维模糊控制器的三个输入变量分别为系统偏差量E、偏差变化量E C和偏差变化的变化率E C C。

由于这些模糊控制器结构较复杂,推理运算时间长,因此除非对动态特性的要求特别高的场合,一般较少选用三维模糊控制器。

(11)将模糊推理结果转化为精确值的过程称为反模糊化。

常用的反模糊化有三种:(1)最大隶属度法选取推理结果模糊集合中隶属度最大的元素作为输出值,即 如果在输出论域V 中,其最大隶属度对应的输出值多于一个,则取所有具有最大隶属度输出的平均值,即:N 为具有相同最大隶属度输出的总数。

(2) 重心法 为了获得准确的控制量,就要求模糊方法能够很好的表达输出隶属度函数的计算结果。

重心法是取隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心为模糊推理的最终输出值,即⎰⎰=VvVvdvv dvv v v )()(0μμ对于具有m 个输出量化级数的离散域情况∑∑===m k k vmk k v kv v vv 110)()(μμ与最大隶属度法相比较,重心法具有更平滑的输出推理控制。

即使对应于输入信号的微小变化,输出也会发生变化。

(3)加权平均法工业控制中广泛使用的反模糊方法为加权平均法,输出值由下式决定∑∑===mi imi iikkv v 110其中系数 k i 的选择根据实际情况而定。

不同的系数决定系统具有不同的响应特性。

当系数取隶属度)(i V v μ 时,就转化为重心法。

(12)神经元/神经细胞由三部分构成:(1)细胞体(主体部分):包括细胞质、细胞膜和细胞核; (2)树突:用于为细胞体传入信息;(3)轴突:为细胞体传出信息,其末端是轴突末梢,含传递信息的化学物质;(4)突触:是神经元之间的接口(104~105个/每个神经元)。

一个神经元通过其轴突的神经末梢,经突触与另外一个神经元的树突连接,以实现信息的传递。

由于突触的信息传递特性是可变的,随着神经冲动传递方式的变化,传递作用强弱不同,形成了神经元之间连接的柔性,称为结构的可塑性。

(13)神经网络的分类根据神经网络的连接方式,神经网络可分为两种形式:)(max 0v v vμ=V v ∈∑==N i i v N v 101))((max v v v V v i μ∈=(1)前向网络(2)反馈网络(3)自组织网络(14)神经网络学习算法按有无导师分类可分为有教师学习、无教师学习和再励学习等几大类。

(15)最基本的神经网络学习算法:H e b b学习规则、D e l t a(δ)学习规则、概率式学习规则、竞争式学习规则(16)神经网络特征(1)能逼近任意非线性函数; (2) 信息的并行分布式处理与存储;(2)便于用超大规模硬件实行并行处理(3) 能进行学习,以适应环境的变化(17)神经网络要素(1)神经元(信息处理单元)的特性;(2)神经元之间相互连接的形式—拓扑结构;(3)为适应环境而改善性能的学习规则。

(18)B P网络特点(1)是一种多层网络,包括输入层、隐含层和输出层(2)层与层之间采用全互连方式,同一层神经元之间不连接;(3)权值通过δ学习算法进行调节;(4)神经元激发函数为S函数;(5)学习算法由正向传播和反向传播组成;(6)层与层的连接是单向的,信息的传播是双向的。

(19)BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。

在正向传播过程中,输入信息从输入层经隐层逐层处理,并传向输出层,每层神经元(节点)的状态只影响下一层神经元的状态。

如果在输出层不能得到期望的输出,则转至反向传播,将误差信号(理想输出与实际输出之差)按联接通路反向计算,由梯度下降法调整各层神经元的权值,使误差信号减小。

(20)神经网络监督控制y(21)神经网络直接逆动态控制(22)遗传算法的基本原理(1)(2)遗传(2)变异(3)生存斗争和适者生存(23)遗传算法的基本操作为:(1)复制(2)交叉(3)变异(24)遗传算法的构成要素(1)染色体编码方法(2)(3)个体适应度评价(3)遗传算子①选择运算:使用比例选择算子;②交叉运算:使用单点交叉算子;③变异运算:使用基本位变异算子或均匀变异算子。

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