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    特色專欄 > 機械控制
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    智能控制理論與方法

    2015-11-16    作者:    來源:

        智能控制是自動控制發展的高級階段,是人工智能、控制論、系統論、信息論、仿生學、神經生理學、進化計算和計算機等多種學科的高度綜合與集成,是一門新興的邊緣交叉學科。它不僅包含了自動控制、人工智能、運籌學和信息論的內容,而且還從計算機科學、生物學、心理學等學科中汲取營養。什么又是智能控制理論呢?
        智能控制的概念和原理是針對被控對象及其環境、控制目標或任務的復雜性和不確定性而提出來的。對“智能控制”這一術語沒有確切的定義,但是也有前輩做過歸納總結的,例如,IEEE控制系統協會歸納為:只能控制系統必須具有模擬人類學習(Learning)和自適應(Adaptation)的能力。智能控制系統是智能機自動完成其目標的控制過程,由智能機參與生產過程自動控制的系統稱為智能控制系統。定性的說,智能控制系統應具有學習、記憶和大范圍的自適應和自組E能力;能夠及時地適應不斷變化的環境;能有效的處理各種信息,以減小不確定性;能夠以安全和可靠地方式進行規劃、生產和執行控制動作而達到預定的目的和良好的性能指標。
         智能控制系統一般具有以知識表示的非數學廣義模型和藝術學模型表示的混合控制過程。它適用于含有復雜性、不完全性、模糊性、不確定和不存在的已知算法的生產過程。它根據被控動態過程特征辨識,采用開閉環控制盒定性與定量控制相結合的多模態的控制方式。
        智能控制器具有分層信息處理和決策機構。它實際上是對人神經結構或專家決策機構的一種模仿。復雜的系統中,通常采用任務分塊、控制分散方式。智能控制核心在高層控制,它對環境或過程進行組織、決策和規劃,實現廣義求解。要實現此任務需要采集符號信息處理、啟發式程序設計、知識展示及自動推理和決策的相關技術。底層控制也屬于智能制系統不可缺少的一部分,一般采用常規控制。智能控制器也具有非線性。這是因為認得思維具有非線性,作為模仿人的思維進行決策的智能控制也具有非線性。由于智能控制器具有在線特征辨識、特征記憶和擬人特點,在整個控制過程中計算機在線獲取信息和實時處理并給出控制決策,過不斷優化參數和尋找控制器的最佳結構方式,以獲取整體最有控制性能。
        模糊控制系統是智能控制的重要組成部分。模糊控制器是非線性控制器,許多傳統的建模、分析和設計方法可以直接采用。任何的控制都有其數學理論和數學基礎,模糊控制系統的數學基礎是模糊集合、模糊規則和模糊推理。模糊集合就是指具有某個模糊概念所描述的屬性的對象的全體,這一概念是美國加利福尼亞大學控制論專家L.A.扎德于 1965 年首先提出的。模糊集合這一概念的出現使得數學的思維和方法可以用于處理模糊性現象,從而構成了模糊集合論(中國通С莆模糊性數學)的基礎。
        模糊控制的核心就是利用模糊集合理論,把表達的人控制策略的自然語言轉化為計算機能夠承受的算法語言的控制算法,這種方法不僅能實現控制,而且能模擬人的思維方式,對一些無法構造的數學模型的被控對象進行有效的控制。模糊е樸胍話愕淖遠控制的根本區別是,不需要建立精確地數學模型,而是運用模糊理論將人的經驗知識與思維推理相結合,其控制過程的方法與策略是由模糊控制器來實現的。
        定義變量:也就是決定程序被觀察的狀況及考慮控制的動作,例如在一般控制問題上,輸П淞坑惺涑鑫蟛頔與輸出誤差變化率EC,而模糊控制還將控制變量作為下一個狀態的輸入U。其中E、EC、U統稱為模糊變量。
        模糊化:將輸入值以適當的比例轉換到論域的數值,利用口語化變量來描述測量物理量的過程,根據適合的語言值(linguistic value)求該值相對的隸屬度,此口語化變量稱為模糊子集合(fuzzy subsets)。
        知識庫:包括數據庫(data base)與規則庫(rule base)兩部分,其中數據庫提供處理模糊數據的相關定義;而規則庫則藉由一群語言控制規則描述控制目標和策略。
        邏輯判斷:模仿人類下判斷時的模糊概念,運用模糊邏輯和模糊推論法進行推論,得到模糊控制訊號。該部分是模糊控制器的精髓所在。
        解模糊化:將推論所得到的模糊值轉換為明確的控制訊號,做為系統的輸入值。
        智能控制離不開神經網絡的控制,它好比人的大腦進行思考判斷一樣,進行下達指令。在此就對神經網絡進行簡單的描述下。神經網絡技術是以大腦的生理研究成果為基礎的。神經網絡是利用大量的神經元按一定的拓撲結構和學習調整方法。它能表示出豐富的特性:并行計算、分布存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習等。 這些特性是人們長期追求和期望的系統特性. 它在智能控制的參數、結構或環境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力。 神經網絡可以和模糊邏輯一樣適用于任意復雜對象的控制,但它與模糊邏輯不同的是擅長單輸入多輸出系統和多輸入多輸出系統的多變量控制。模糊神經網絡技術和神經模糊邏輯技術:模糊邏輯和神經網絡作為智能控制的主要技術已被廣泛應用. 兩者既有相同性又有不同性. 其相同性為:兩者都可作為萬能逼近器解決非線性問題,并且兩者都可以應用到控制器設計中. 不同的是:模糊邏輯可以利用語言信息描述系統,而神經網絡則不行;模糊邏輯應用到控制器設計中,其參數定義有明確的物理意義,因而可提出有效的初始參數選擇方法;神經網絡的初始參數(如權值等) 只能隨機選擇. 但在學習方式下,神經網絡經過各種訓練,其參數設置可以達到滿足控制所需的行. 模糊邏輯和神經網絡都是模仿人類大腦的運行機制,可以認為神經網絡技術模仿人類大腦的硬件,模糊邏輯技術模仿人類大腦的軟件. 根據模糊邏輯和神經網絡的各自特點,所結合的技術即為模糊神經網絡技術和神經模糊邏輯技術. 模糊邏輯、神經網絡和它們混合技術適用于各種學習方式 哪蕓刂頻南喙丶際跤肟刂品絞澆岷匣蜃酆轄徊娼岷,構成風格和功能各異的智能控制系統和智能控制器是智能控制技術方法的一個主要特點.

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