智能控制概述及其发展
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专业：09级自动化
智能控制概述及其发展
摘要: 本文介绍了智能控制的涵义，发展历史与现状, 智能控制的主要方法与当前的研究热点以及智能控制的发展前景等.
关键词: 智能控制专家控制神经网络模糊控制遗传算法
1引言
智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、信息论、系统论、仿生学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。智能控制是当今国内、外自动化学科中的一个十分活跃和具有挑战性的领域，代表着当今科学和技术发展的最新方向之一。它不仅包含了自动控制、人工智能、系统理论和计算机科学的内容，而且还从生物学等学科汲取丰富的营养，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科。
2智能控制的内涵
对于人的智能行为, 特别是创造性思维的理解行为, 是一个长期研究的科学理论问题.
智能控制是通过应用人工智能的方法来扩展传统控制方法, 解决传统控制的局限性. 通常人们把自动识别和记忆信号( 图像、语言、文字) 会学习、能推理、有自动决策能力的自动控制系统称之为智能控制系统. 对智能控制的理解, 不同的研究者从不同的侧面出发, 阐述各自的观点.
斯坦福大学人工智能研究中心的Nilsson 教授认为: 人工智能是关于知识的科学，是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学；MIT的Winston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.一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力, 即称为智能控制系统. 智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的, 人脑是一个超级智能控制系统, 具有实时推理、决策、学习和记忆等功能, 能适应各种复杂的控制环境；Saridis认为智能控制系统是通过驱动自主智能机来实现其目标而无需操作人员参与的系统；傅京孙把智能控制概括为自动控制( AC, Automatic Control) 和人工智能( AI, Artificial Intelligent) 的交集, 即: IC= AIH AC；萨里迪斯( Saridis) 等人于1977 年从机器智能的角度出发, 对傅的二元交集论进行了扩展, 提出三元交集的智能控制概念, 即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交点. 即: IC= AI H CTH OR 式中, CT 为控制论( CyberneticsTheory) , OR为运筹学
( Operation Research) . 表达了智能增加而精度降低这一著名原则.
3智能控制的主要方法
智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
3.1 模糊控制
模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验
作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定，二者缺一不可。
3.2 专家控制
专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理，以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率，灵活性高，可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化，适应性好，通过专家规则，系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作，鲁棒性强。
3.3 神经网络控制
神经网络模拟人脑神经元的活动，利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息，通过不断修正连接的权值进行自我学习，以逼近理论为依据进行神经网络建模，并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。
3.4 学习控制
（1）遗传算法学习控制
智能控制是通过计算机实现对系统的控制,因此控制技术离不开优化技术。快速、高效、全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法,它模拟生物界生存竞争,优胜劣汰,适者生存的机制,利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。遗传算法作为优化搜索算法,一方面希望在宽广的空间内进行搜索,从而提高求得最优解的概率;另一方面又希望向着解的方向尽快缩小搜索范围,从而提高搜索效率。如何同时提高搜索最优解的概率和效率,是遗传算法的一个主要研究方向。
（2）迭代学习控制
迭代学习控制模仿人类学习的方法，即通过多次的训练,从经验中学会某种技能,来达到有效控制的目的。迭代学习控制能够通过一系列迭代过程实现对二阶非线性动力学系统的跟踪控制。整个控制结构由线性反馈控制器和前馈学习补偿控制器组成,其中线性反馈控制器保证了非线性系统的稳定运行、前馈补偿控制器保证了系统的跟踪控制精度。它在执行重复运动的非线性机器人系统的控制中是相当成功的。
4智能控制的发展历史与现状
智能控制的发展历史分可为4个阶段：
第一阶段为智能控制的萌芽阶段20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. 1956年以前, 英国数学家图灵( A. M. Turing) 为现代人工智能作了大量开拓性的贡献. 20世纪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，它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. 1961年以后, 人工智能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. 20 世纪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, 很快被人们放到
了一边。
第二阶段为智能控制的发展初期( 1965~ 1979 年)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. 控制理论从人工智能中吸取营养寻求发展成为必然. 工业系统往往呈现高维、非线性、分布参数、时变、不确定性等复杂特征. 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。1965年, 美国普渡大学的傅京孙( K. S. Fu) 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, 提出把人工智能的直觉推理规则方法用于学习控制系统. 次年,Mendel 在空间飞行器的学习控制中应用了人工智能技术, 并提出了人工智能控制的新
概念; 同年, Leondes 和Mendel首次使用了智能控制( Intelligent Control)一词, 并把记忆、目标分解等技术用于学习控制系统; 这些反映了智能控制思想的早期萌芽, 被称为智能控制的孕育期.20世纪70年代关于智能控制的研究是对60年代这一思想雏形的进一步深化. 1956年, 国际知名华裔科学家傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1971年. 他进一步论述了人工智能与自动控制的交接关系.此后, 许多自动控制研究人员加入了研究智能控制机理及其应用的行列, 并取得一些重要进展
第三阶段智能控制新学科的条件已渐趋成熟，1985年8月,IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术讨论会. 来自美国的60多位从事自动控制人工智能和运筹学研究的教授、专家和学者赴会.会上集中讨论了智能控制原理和智能控制系统的结构. 1987年1月,在美国费城由IE E E 控制系统学会和计算机学会联合召开了智能控制国际学术讨论会.这是智能控制的第一次国际会议. 来自美国、欧洲、日本、中国和其它发展中国家的150位代表出席了这次学术盛会. 这次会议是个里程碑,它表明智能控制已作为一门新学科正式登上国际科学舞台.之后, 这一国际讨论会每年举行一次。
第四阶段为智能控制进入新的发展阶段进入20世纪90年代,关于智能控制的研究论文、著作、会议、期刊大量涌现, 应用对象也更加广泛, 从工业过程控制、机器人控制、航空航天器控制到故障诊断、管理决策等均有涉及, 并取得了较好的效果. 国内对智能控制研究, 近年来也十分活跃，除了举行各种与智能控制有关的学术会议外. 还有一些单位(如浙江大学清华大学、重庆大学、中国科学院自动化所、华东化工学院、上海交通大学和中南工业大学等)已取得一批重要研究成果. 智能控制作为独立的新学科, 在国内也正在形成。
【张钟俊，蔡自兴；智能控制与智能控制系统】
【蔡自兴，陈海燕，魏世勇;智能控制工程研究的进展[J];控制工程;2003年01期】
5智能控制面临的问题及研究热点
智能控制是一门不断发展的综合学科。就目前而言, 还有许多问题有待解决:
（1）传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型基础上的，而实际系统由于其复杂性、非线性、时变形、不确定性和不完全性等原因，一般无法获得精确的数学模型。（2）研究这类系统时必须遵循一些比较刻薄的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相符合。
（3）对于某些复杂的和不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。
（4）为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。
【引自：李少远、王景成《智能控制》】
目前, 国内外专家学者深入研究的热点有以下几个:
（1）神经网络与模糊理论的结合。
神经网络和模糊集理论两种方法在某些方面(如逻辑关系不依赖于模型)类似于人工智能的方法, 而在另外一些方面( 如连续取值、非线性动力学)则类似于通常的数值算法即传统的控制理论的数学工具, 由于它们介于符号逻辑和数值计算之间, 因而更有可能成为今后智能
控制研究的主要数学工具。目前人们将两者联系在一起形成了模糊神经元和神经元模糊控制, 同时又将专家系统渗入到模糊理论和神经元网络中, 形成了更高的智能控制系统。
（2）多学科的交叉研究。
当前的智能控制方法已经从单学科发展到了多学科的交叉研究, 应用领域也在不断地
拓宽。目前专家学者在两个方面展开了大量的研究: 一是智能方法之间的结合, 二是智能控制与传统控制的结合。如模糊技术与神经网络技术, 利用神经网络的自学习、自适应功能,为模糊控制提供控制规则, 而利用模糊控制具有仿人决策推理能力完成对目标的控制, 两者相结合, 功能进一步加强。
（3）运用计算智能( CI) 对不确定性、复杂性、模糊性过程控制问题进行更深入的研究。
计算智能是一个新的研究领域，它弥补了传统人工智能( AI) 数学基础比较薄弱和不够成熟的不足。计算智能除包括神经计算、模糊计算等计算智能理论和方法外, 近几年来又出现了其他一些计算智能方法,如粗糙集理论、进化计算和遗传算法、粒群优化、蚁群优化、自然计算和免疫计算等。这些计算智能新分支都具有比较坚实的数学基础, 对于研究如何应用数学工具模仿人脑的思维活动和认知过程具有重要作用。AI 与CI 的结合已经使许多科学计算从传统数学公式变换扩展到符号计算、生物机制仿真、自然法则的事件模拟等。
6智能控制的应用
1.工业过程中的智能控制
生产过程的智能控制主要包括两个方面:局部级和全局级。局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计，例如智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势,且可用于控制一些非线性的复杂对象。全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化,包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。2. 机械制造中的智能控制
在现代先进制造系统中,需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业,它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。可采用专家系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构,修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性,将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信息。
3.电力电子学研究领域中的智能控制
电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程,国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中,取得了良好的控制效果。遗传算法是一种先进的优化算法,采用此方法来对电器设备的设计进行优化,可以降低成本,缩短计算时间,提高产品设计的效率和质量。应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有:模糊逻辑、专家系统和神经网络。在电力电子学的众多应用领域中,智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一,也是研究的新热点之一。
以上的三个例子只是智能控制在各行各业应用中的一个缩影，它的作用以及影响力将会关系国民生计。
7结论和展望
纵观智能控制产生、发展的历史背景与现状, 其研究中心始终是解决传统控制理论、方法所难以解决的不确定性问题. 智能控制的研究虽然取得了一些成果, 但实质性进展甚微, 理论方面尤为突出, 应用则主要是解决技术问题, 对象具体而单一，遗传算法与模糊神经网络的结合，以及混沌理论等，将成为智能控制的发展方向. 智能控制发展的核心仍然是以神经网络的强大自学习功能与具有较强知识表达能力的模糊逻辑推理构成的模糊逻辑神经网络. 遗传算法作为一种随机搜索的全局优化算法, 借鉴了生物进化中适者生存的思想, 在模糊规则的自动获取与神经网络的学习过程中呈现了强大的生命力.智能控制的迅速发展, 把基于自动控制观点的追求智能控制系统高度自治的狭隘理解引导到重视人机结合、智能互补的方向上来, 有利于促进智能控制学科的健康发展.
智能控制的研究是复杂的, 综合集成之路也没有统一、规整的规则、定理、定律可循. 从目前来看, 智能控制难以存在普遍、统一的理论体系, 而建立集成化智能控制框架则是现实的、必要的, 这种框架应具有开放性、形式非唯一性, 而且不排斥人作为系统成员. 目前, 这一领域的研究正在飞速发展, 例如神经网络算法, 遗传算法, 这些都在力争使自动控制更加高度智能化.要做到智能自动化,把机器人的智商提高到智人水平,还需要数十年. 微电子学、生命科学、自动化技术突飞猛进,为21世纪实现智能控制和智能自动化创造了很好的条件.对这门新学科今后的发展方向和道路已经取得了一些共识:研究和模仿人类智能是智能控制的最高目标，相信智能控制必将会为人类的发展起到推动性作用。
参考文献：
[1]Lee T H Ge ,S S. Intelligent control of mechatronic systems [J].Proceedings of the 2003 IEEE International Symposium on Intelligent Control,
[2]Li Mengqing; Zhang Chunliang; Yang Shuzi etc. Intelligent recognition using fuzzyneural network for trend & jump pattern in control chart[J]. China Mechanical Engineering
[3]盛万兴, 戴汝为. 关于智能控制. 电子学报
吴斌, 吴坚, 涂序彦. 快速遗传算法研究. 电子科技大学学报
[4]胡包钢,应浩;模糊PID控制技术研究发展回顾及其面临的若干重要问题[J];自动化学报;2001年04期
[5]李立琳；智能控制的主要方法与研究热点.
内蒙古科技大学 智能控制概论结课报告 题目：一级倒立摆板模糊控制 学生姓名： 学号： 专业：测控技术与仪器 班级： 指导教师：刘慧博
目录 第1章概述 (3) 1.1 一阶倒立摆的概述 (3) 1.2 倒立摆系统的组成 (4) 1.3 倒立摆的控制方法 (4) 第二章倒立摆的建模 (5) 2.1 一级倒立摆的物理模型 (5) 2.2 数学模型的建立 (5) 2.3 模糊控制器的设计 (7) 第三章一级倒立摆系统的Simulink模型及系统仿真 (8) 3.1 MATLAB及Simulink (8) 3.2 一级倒立摆系统的Simulink的模型 (8) 3.3 仿真结果 (9) 第四章总结 (10) 参考文献 (11)
第1章概述 1.1 一阶倒立摆的概述 倒立摆系统是典型的自不稳定的非线性系统，由于倒立摆系统本身所具有的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合特性，许多抽象的控制概念如控制系统的稳定性、可控性、快速性和抗干扰能力，都可以通过倒立摆系统直观地表示出来。 早在20世纪60年代，人们就开始了对倒立摆系统的研究。1966年Schacfer 和Cannon应用Bang-Bang控制理论，将一个曲轴稳定于倒置位置。到了20世纪60年代后期，倒立摆作为一个典型不稳定、非线性的例证被提出。自此，对于倒立摆系统的研究便成了控制界关注的焦点。 倒立摆的种类很多，有悬挂式倒立摆、平行倒立摆、环形倒立摆、平面倒立摆；倒立摆的级数可以是一级、二级、三级、四级乃至多级；倒立摆的运动轨道可以是水平的，还可以是倾斜的(这对实际机器人的步行稳定控制研究更有意义)；控制电机可以是单电机，也可以是多级电机。 目前有关倒立摆的研究主要集中在亚洲，如中国的北京师范大学、北京航空航天大学、中国科技大学；日本的东京工业大学、东京电机大学、东京大学；韩国的釜山大学、忠南大学，此外，俄罗斯的圣彼得堡大学、美国的东佛罗里达大学、俄罗斯科学院、波兰的波兹南技术大学、意大利的佛罗伦萨大学也对这个领域有持续的研究。近年来，虽然各种新型倒立摆不断问世，但是可自主研发并生产倒立摆装置的厂家并不多。目前，国内各高校基本上都采用香港固高公司和加拿大Quanser公司生产的系统；其它一些生产厂家还包括（韩国）奥格斯科技发展有限公司（FT-4820型倒立摆）、保定航空技术实业有限公司；最近，郑州微纳科技有限公司的微纳科技直线电机倒立摆的研制取得了成功。
智能控制综述 摘要：本文首先介绍了智能控制的发展和智能控制系统的结构和特点以及与传统控制的关系。然后，综述几种智能控制研究的主要内容。 关键词：智能控制、自动控制、研究内容 1、智能控制的发展 任何一种科学技术的发展都由当时人们的生产发展需求和知识水平所决定和限制，控制科学也不例外。1948年，美国著名的控制论创始人维纳（N.Wiener）在它的著作《控制论》中首次将动物与机器相联系。1954年钱学森博士在《工程控制论》中系统的阐明了控制论对航空航天和电子通讯等领域的意义及影响，1965年傅京孙（K.S.Fu）教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，又于1971论述了人工智能与自动控制的交集关系，成为国际公认的智能控制的先行者和奠基人[1]。 20世纪60年代，随着航海技术，空间技术的发展，控制领域面临着人们对其性能要求愈来愈高和被控对象的复杂性和不确定性，被控对象的复杂性和不确定性主要表现在被控对象的非线性和不确定性，以及分散的传感元件与执行元件，复杂的信息网络和庞大的数据量。而传统控制在解决这些问题时存在三方面的问题：一、由于传统控制理论是建立在以微积分为工具的精确模型上，所以无法对高度复杂和不确定的被控对象进行描述；二、传统控制理论中的自适应控制和Robust控制虽可克服系统中所包含的的不确定性，达到优化控制的目的，但这些方法只适用于缓慢变化的情况。三、传统控制系统输入较单一，而面对海量信息（视觉的、听觉的、触觉的等）的复杂环境，智能控制应运而生。 智能控制是对传统控制的补充和发展，是自动控制发展的高级阶段，而传统控制是智能控制产生的基础。 国内对智能控制的研究今年来也十分活跃。从八十年代人工智能与系统科学相结合到863计划的实施，智能控制在我国的发展已有稳固的基础。 2、智能控制结构与特点 智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、系统论、信息论、仿生学、和计算机等多种学科的高度结合，是一门新兴的边缘交叉学科。它不仅包含了自动控制、人工智能、系统理论和计算机科学，而且还涉及到生物学，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科[2]。 （1）智能控制具有明显的跨学科、多元结构特点。至今，智能控制方面的专家已提出二元结构、三元结构、四元结构等三种结构，它们可分别以交集的形式表示如下： IC=AI∩AC (1) IC=AI∩CT∩OR (2) IC=AI∩CT∩ST∩OR (3) 上式中，各子集的含义为 AI——人工智能；AC——自动控制；CT——控制论； OR——运筹学；ST——系统论；IC——智能控制。 智能控制的二元交集结构、三元交集结构和四元交集结构分别由傅京孙、萨克迪斯（G.N.Saridis）和蔡自兴于1971,1977和1986年提出的[3]，以上的交集表达式也可表示成如下图1、2、3的形式：
一概述 智能控制器是框架式空气断路器的核心部件，适用于50~60Hz电网，主要用作配电、馈电或发电保护，使线路和电源设备免受过载、短路、接地/漏电、电流不平衡、过压、欠压、电压不平衡、过频、欠频、逆功率等故障的危害；通过负载监控，需量保护，区域连锁等功能实现电网的合理运行。同时也用作电网节点的电流、电压、功率、频率、电能、需量、谐波等电网参量的测量；故障、报警、操作、电流历史最大值、开关触头磨损情况等运行维护参数的记录；当电力网络进行通讯组网时，智能控制器可用为电力自动化网络的远程终端实现遥测，遥信，遥控，遥调等，智能控制器支持多种协议以适用不同的组网要求。 二基本功能 对于M型无任何可选功能（加*的项目）时其功能配置为基本功能，如表1所示： 表1 基本功能配置 2.1.3 通讯功能 通讯功能为可选项，对于M型没有通讯功能，对于H型通讯协议可根据需要选择为Modbus,Profibus-DP,Device net.
2.1.4增选功能选择 增选功能为可选项，M型，H型都可以选择增选功能配置，不同增选功能代号与增选功能容如表2所示。 2.1.5 区域连锁及信号单元的选择 “区域连锁及信号单元”为可选项，M型、H型都可以选择信号单元的功能配置，当信号单元选择为S2，S3时，控制器具备区域连锁功能。 2.2 技术性能 2.2.1 适用环境 工作温度：－10℃～＋70℃（24h?平均值不超过+35℃） 储存温度：－25℃～＋85℃ 安装地点最湿月的月平均最大相对湿度不超过90%，同时该月的月平均最低温度不超过+25℃，允许由于温度变化产生在产品表面的凝露。 污染等级：3级。 (在和断路器装配在一起的情况下) 安装类别：Ⅲ。 (在和断路器装配在一起的情况下) 2.2.2工作电源 由辅助电源和电源互感器同时供电，保证负载很小和短路情况下控制都可以可靠工作。控制器的供电方式有下面3种方式：
智能车辆控制系统研究的目的意义及技术发展现状与趋势 1研究的目的及意义 (1) 2 技术发展现状与趋势 (1) 1研究的目的及意义 随着汽车工业的迅速发展，关于汽车及汽车电子的研究也就越来越受人关注。全国各高校也都很重视该题目的研究，可见其研究意义很大。本课题就是在这样的背景下提出的。其专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科，对高等学校控制及汽车电子学科学术水平的提高，具有良好的长期的推动作用。智能汽车系统的研究发展，必将推动汽车产业的快速发展，提高人们的生活质量，通过计算机控制、人工智能和通信技术实现更好的通行能力和更安全的行驶。同时智能汽车的发展将大幅度提高公路的通行能力,大量减少公路交通堵塞、拥挤, 降低汽车油耗, 可使城市交通堵塞和拥挤造成的损失减少25% ～40% 左右, 大大提高了公路交通的安全性。 2 技术发展现状与趋势 智能车辆也叫无人车辆，是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。智能车辆在原车辆系统基础上主要由计算机处理系统、摄像机和一些传感器组成。摄像机用来获得道路图像信息，车速传感器用来获得车速，障碍物传感器用来获得前方、侧方、后方障碍物信息等，然后由计算机处理系统来完成对所获图像、信息的预处理、增强与分析识别工作，并对车辆的行驶状况做出控制。智能车有着十分广泛的应用前景，许多国家都在积极进行智能车辆的研究，最典型的运用就是在智能运输系统ITS 上的应用。智能车辆在物流、军事等众多领域都有很广的应用前景。 智能车辆的研究主要是基于模糊控制理论、人工神经网络技术和神经模糊技术等人工智能的最新理论和技术而开展研究的，同时，现代控制理论，自主导航技术等先进技术在智能车辆的研究中也开始逐渐发挥作用。 现阶段智能小车系统主要由信息采集模块、信息处理模块和执行模块组成。系统框图如图1所示：
摘要：在此我综述智能控制技术的现状及发展,首先简述智能控制的性能特点及主要方法;然后介绍智能控制在各行各业中的应用现状;接着论述智能控制的发展。智能控制技术的主要方法，介绍了智能控制在各行各业中的应用。随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 关键词：智能控制应用自动化 浅谈智能控制技术现状及发展 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。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 一、智能控制的性能特点及主要方法 1.1根据智能控制的基本控制对象的开放性，复杂性，不确定性的特点，一个理想的智能控制系统具有如下性能： （1）系统对一个未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习，并利用 积累的经验进一步改善自身性能的能力，即在经历某种变化后，变化后的
试题 一、名词解释 1．智能 2. 自动控制 3. 专家控制系统 4. 学习控制 5. 免疫算法 6．信息7. 智能控制系统8. 专家系统9. 学习控制系统10. 人工免疫系统 11．信息论12. 黑板13. 模糊判决14. 学习系统15. 选择操作 二、填空题 16. 免疫系统在受到外界病菌的感染后，能够通过自身的免疫机制恢复健康以保持正常工作的一种特性称为免疫系统的。 17．智能控制是采用驱动智能机器实现其目标的过程 18．知识是人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界。 19．与学习系统相似，学习控制系统分为在线学习控制系统和控制系统两类。 20．基于模式识别的学习控制系统，可被推广为一个具有在线特征辨识的分层递阶结构，该控制系统由三级组成，即组织级、和执行控制级。 21. 真体的行动受其心理状态驱动，人类心理状态的要素有认知、情感、三种。 22．神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即无师学习算法和。 23．神经网络自适应控制和常规自适应控制一样，也分为两类，即和模型参考自适应控制。 24．实现学习控制系统需要三种能力：性能反馈、、训练。 25，遗传算法是模仿和自然选择机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法。 26. 把智能控制与传统控制有机地组合起来，即可构成系统。 27．人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界规律性的认识是。 28．间接进化控制是由作用于系统模型，再综合系统状态输出与系统模型输出作用于进化学习，然后，系统在应用一般闭环反馈控制原理构成进化控制系统。 29. 仿人控制研究的主要目标不是控制对象，而是控制器本身如何对控制专家结构和的模拟。 30．连接主义的原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与。 31. 真体程序的核心部分称为或问题求解器。 32．在专家系统的主要组成部分中，能够向用户解释专家系统的行为，包括解释推
智能控制技术及其发展趋势 智能控制（intelligent controls）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。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、系统学、运筹学、信息论）结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。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。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。 一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统。智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境。 智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。
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20世纪20年代,在建立了以频域法为主的经典控制理论的基础上,智能控制技术逐步发展。随着信息技术的进步,许多新方法和新技术进入工程化、产品化阶段。这对自动控制理论技术提出了新的挑战,促进了智能理论在控制技术中的应用。在智能控制技术比较的基础上,较详细地阐述了智能控制技术主要方式的特点及优化算法,并举例说明。智能控制技术将不断地发展和充实。 关键词：自动化；智能控制；应用
摘要............................................................. I 1 绪论.. (1) 1.1 智能控制技术简介 (1) 1.2 智能控制技术研究的领域及应用 (1) 1.2.1模糊逻辑控制 (1) 1.2.2神经网络控制 (1) 1.3 智能控制技术的应用现状 (1) 1.4 本论文的主要工作 (1) 2 智能控制理论概述 (2) 2.1 智能控制的基本概念 (2) 2.2 智能控制技术的主要方法 (2) 2.2.1 模糊控制 (2) 2.2.2 专家控制 (2) 2.2.3 神经网络控制 (3) 2.2.4 集成智能控制 (3) 2.3 智能控制技术常用的优化算法 (3) 2.3.1 遗传算法 (3) 2.3.2 蚁群算法 (3) 3 模糊控制及其应用 (4) 3.1 模糊控制理论提出 (4) 3.1.1 模糊控制理论的概念 (4) 3.1.2 模糊控制理论与传统控制相比的优势 (4) 3.2 模糊控制理论在制冷领域的应用情况 (4) 3.3 模糊控制理论在磨煤机控制系统领域的应用情况 (4) 4 神经网络控制及其应用 (5) 4.1 神经网络控制理论提出 (5) 4.1.1 神经网络控制理论的概念 (5) 4.1.2 神经网络控制理论与传统控制相比的优势 (5)
《智能控制技术》实验报告书 学院： 专业： 学号： 姓名：
实验一：模糊控制与传统PID控制的性能比较 一、实验目的 通过本实验的学习，使学生了解传统PID控制、模糊控制等基本知识，掌握传统PID控制器设计、模糊控制器设计等知识，训练学生设计控制器的能力，培养他们利用MATLAB进行仿真的技能，为今后继续模糊控制理论研究以及控制仿真等学习奠定基础。 二、实验内容 本实验主要是设计一个典型环节的传统PID控制器以及模糊控制器，并对他们的控制性能进行比较。主要涉及自控原理、计算机仿真、智能控制、模糊控制等知识。 通常的工业过程可以等效成二阶系统加上一些典型的非线性环节，如死区、饱和、纯延迟等。这里，我们假设系统为：H(s)=20e0.02s/(1.6s2+4.4s+1) 控制执行机构具有0.07的死区和0.7的饱和区，取样时间间隔T=0.01。 设计系统的模糊控制，并与传统的PID控制的性能进行比较。 三、实验原理、方法和手段 1.实验原理： 1)对典型二阶环节，根据传统PID控制，设计PID控制器，选择合适的PID 控制器参数k p、k i、k d； 2)根据模糊控制规则，编写模糊控制器。 2.实验方法和手段：
1)在PID控制仿真中，经过仔细选择，我们取k p=5，k i=0.1，k d=0.001； 2)在模糊控制仿真中，我们取k e=60，k i=0.01，k d=2.5，k u=0.8； 3)模糊控制器的输出为：u= k u×fuzzy(k e×e, k d×e’)－k i×∫edt 其中积分项用于消除控制系统的稳态误差。 4)模糊控制规则如表1-1所示： 在MATLAB程序中，Nd用于表示系统的纯延迟（Nd=t d/T）,umin用于表示控制的死区电平，umax用于表示饱和电平。当Nd=0时，表示系统不存在纯延迟。 5)根据上述给定内容，编写PID控制器、模糊控制器的MATLAB仿真程序，并记录仿真结果，对结果进行分析。 表1-1 FC的模糊推理规则表 四、实验组织运行要求 根据本实验的综合性、设计性特点以及要求学生自主设计MATLAB仿真程序的要求以及我们实验室的具体实验条件，本实验采用以学生自主训练为主的开
智能家居灯光控制的现状与发展趋势 我国的家居灯光控制市场目前仍然是一个起步阶段，虽然许多的国内外品牌企业经过十多年的市场培育，但是理想与现实的距离还相距甚远。比如，在美国可以从超市里买到灯控产品，在欧洲客户自己上门学习和购买灯控产品，而国内简单的遥控就已经是很先进的灯控了，95%以上的居家连遥控开关都还没有用过，更谈不上灯光的场景模式控制。 当然，市场前景已经越来越明显，产品及功能的定位也逐步趋于更加合理和实用，特别是装饰公司越来越看重灯光控制与装饰环境的互动性效果，房地产开发商也将智能概念的目光从单纯的可视对讲和安防报警功能投向了家居灯光控制、背景音乐等更多的智能控制功能，更突显出家居智能的感官效应和环境效果。 但是，如何实现最低的投入、可靠的性能、方便的安装、简单的使用和良好的服务，便成为消费者与厂商之间的矛盾焦点，而市面上的各式各样的智能产品更是让消费者迷失方向。那么，如何才能了解包括智能灯控在内的智能家居产品在未来中国市场上的发展，我们可以从以下几方面分析智能家居的市场现状与未来发展的趋势。 一、首先，我们可以从产品系统分类方面看出其市场的定位和发展空间 1、总线类产品 进口品牌：悠久历史、国际标准、高档产品、性能可靠、功能齐全，但是价格高、安装复杂、需要专业的技术支持，普通消费者（尤其是自主装修的）难以接受，而已经装修完毕的家居根本就不可能使用。 国内品牌：价格低廉、功能实用性强、接近国人现有消费水准，但是，没有统一的技术标准、厂家各自为阵、产品可靠性难以保障、企业的品牌及规模难以让消费者放心，安装的困扰同样不能避免。 2、电力载波类产品 该类产品目前基本上以国内品牌为主，这类产品的初衷是不错的，希望能够通过免布线实现系统的简单安装和提供廉价的大众消费产品，但现实却不容乐观。 我们都知道中国经济还处于经济高速发展状态，许多基于环境保护和安全的措施尚处于逐步完善之中，各类的大众消费类电器产品的电磁兼容性尚未真正实现强制性认证，尤其是那些的乡镇企业和中小企业的廉价产品，这些电器产品对电力线环境产生了非常大的电磁干
试题 一、名词解释 1．智能2. 自动控制3. 专家控制系统4. 学习控制5. 免疫算法 6．信息7. 智能控制系统8. 专家系统9. 学习控制系统10. 人工免疫系统 11．信息论12. 黑板13. 模糊判决14. 学习系统15. 选择操作 二、填空题 16. 免疫系统在受到外界病菌的感染后，能够通过自身的免疫机制恢复健康以保持正常工作的一种特性称为免疫系统的。 17．智能控制是采用驱动智能机器实现其目标的过程 18．知识是人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界。 19．与学习系统相似，学习控制系统分为在线学习控制系统和控制系统两类。 20．基于模式识别的学习控制系统，可被推广为一个具有在线特征辨识的分层递阶结构，该控制系统由三级组成，即组织级、和执行控制级。 21. 真体的行动受其心理状态驱动，人类心理状态的要素有认知、情感、三种。 22．神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即无师学习算法和。 23．神经网络自适应控制和常规自适应控制一样，也分为两类，即和模型参考自适应控制。 24．实现学习控制系统需要三种能力：性能反馈、、训练。 25，遗传算法是模仿和自然选择机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法。 26. 把智能控制与传统控制有机地组合起来，即可构成系统。 27．人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界规律性的认识是。 28．间接进化控制是由作用于系统模型，再综合系统状态输出与系统模型输出作用于进化学习，然后，系统在应用一般闭环反馈控制原理构成进化控制系统。 29. 仿人控制研究的主要目标不是控制对象，而是控制器本身如何对控制专家结构和的模拟。 30．连接主义的原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与。 31. 真体程序的核心部分称为或问题求解器。 32．在专家系统的主要组成部分中，能够向用户解释专家系统的行为，包括解释推
智能控制的发展趋势和应用 学号0000000 姓名****** 老师钟春富
摘要：描述了智能控制产生的历史以及全世界对于智能控制有研究的多个国家在智能控制的研究方向以及研究水平，介绍了智能控制的发展趋势以及智能控制发展面临的问题，详述了智能控制的主要研究方向，说明了智能控制的应用方向以及具体应用，展望了智能控制的发展前景以及对于社会生产和日常生活的积极意义。 关键词：智能控制、模糊控制、神经网控制、专家控制、智能化。 一、智能控制的产生 人类的进化归根结底是智能的进化，而智能反过来又为人类的进步服务。我们学习与研究智能系统、智能机器人和智能控制等，其目的就在于创造和应用智能技术和智能系统，从而为人类进步服务。因此，可以说对智能控制的钟情、期待、开发和应用，是科技发展和人类进步的必然趋势。 在科学技术发展史上，控制科学同其他技术科学一样，它的产生与发展主要由人类的生产发展需求和人类当时的知识水平所决定和限制的。 20世纪以来，特别是第二次世界大战以来，控制科学与技术得到了迅速的发展，由研究单输入单输出被控对象的经典控制理论，发展成了研究多输入多输出被控对象的现代控制理论。1948年，美国著名的控制论创始人维纳(N．Wiener)在他的《控制论》中第一次把动物和机器相提并论，引起哲学界的轩然大波，有人骂控制论是“伪科学”。 直到1954年钱学森博士在《工程控制论》中系统地揭示了控制论这一新兴学科对电子通讯、航空航天和机械制造工业等领域的重要意义和深远影响后，反控制论的热潮才逐渐开始平息。20世纪60年代，由于空间技术，海洋技术和机器人技术发展的需要，控制领域面临着被控对象的复杂性和不确定性，以及人们对控制性能要求越来越高的挑战。被控对象的复杂性和不确定性表现为对象特性的高度非线性和不确定性，高噪声干扰，系统工作点动态突变性，以及分散的传感元件与执行元件，分层和分散的决策机构，复杂的信息模式和庞大的数据量。 面对复杂的对象，复杂的环境和复杂的任务，用传统控制(即经典控制和现代控制)
智能控制技术的发展现状及心得体会 摘要： 在此综述了智能控制技术的现状及发展，首先简述智能控制的性能特点及主要方法，然后介绍智能控制在各行各业中的应用现状，接着论述智能控制的国内外发展和现状。随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出创新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 关键词：智能控制模糊控制神经网络遗传算法 一、引言 智能控制作为当今的一种交叉前沿学科，其研究中心始终是解决传统控制理论、方法（包括经典控制、现代控制、自适应控制、鲁棒控制、大系统方法等）所难以解决的不确定性问题。自智能控制概念的提出，自动控制界纷纷仿效，主流是人工智能技术引入到自动控制系统中，寻求难以精确建模的复杂系统的自动控制(自治)。 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。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 二、智能控制的性能特点 智能控制是自动控制发展的新的阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂、非线性和不确定的系统控制问题。智能控制系统具有以下几个特点：(1)较强的学习能力： 能对未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习、融合、分析、推理，并利用积累的知识和经验不断优化、改进和提高自身的控制能力； (2)较强的自适应能力： 具有适应受控对象动力学特性变化、环境特性变化和运行条件变化的能力； (3)较强的容错能力： 系统对各类故障具有自诊断、屏蔽和自恢复能力； (4)较强的鲁棒性： 系统性能对环境干扰和不确定性因素不敏感； (5)较强的组织功能： 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； (6)实时性好：
1、已知某一炉温控制系统，要求温度保持在600度恒定。针对该控制系统有以下控制经验： （1）若炉温低于600度，则升压；低的越多升压越高。（2）若炉温高于600度，则降压；高的越多降压越低。（3）若炉温等于600度，则保持电压不变。 设模糊控制器为一维控制器，输入语言变量为误差，输出为控制电压。输入、输出变量的量化等级为7级，取5个模糊集。试设计隶属度函数误差变化划分表、控制电压变化划分表和模糊控制规则表。 解：1）确定变量 定义理想温度为600℃，实际温度为T，则温度误差为E=600-T。 将温度误差E作为输入变量 2）输入量和输出量的模糊化 将偏差E分为5个模糊集：NB、NS、ZO、PS、PB，分别为负小、负大、零、正小、正大。将偏差E的变化分为7个等级：-3 -2 -1 0 1 2 3，从而得到温度模糊表如表1所示。
表1 温度变化E划分表 控制电压u也分为5个模糊集：NB、NS、ZO、PS、PB，分别为负小、负大、零、正小、正大。将电压u的变化分为7个等级：-3 -2 -1 0 1 2 3，从而得到电压变化模糊表如表2所示。 表2 电压变化u划分表
表3 模糊控制规则表
2、利用MATLAB,为下列两个系统设计模糊控制器使其稳态误差为零，超调量不大于1%，输出上升时间≤0.3s 。假定被控对象的传递函数分别为： 2 55.01)1()(+= -s e s G s ) 456.864.1)(5.0(228 .4)(2+++= s s s s G 解： 在matlab 窗口命令中键入fuzzy ，得到如下键面： 设e 的论域范围为[-1 1]，de 的论域范围为[-0.1 0.1]，u 的论域范围为[0 2]。 将e 分为8个模糊集，分别为NB ,NM, NS, NZ, PZ, PS, PM, PB; de 分为7个模糊集，分别为NB ,NM ,NS, Z ,PS ,PM ,PB; u 分为7个模糊集，分别为 NB ,NM ,NS, Z ,PS ,PM ,PB;
智能机器人的控制技术前景分析 随着科学技术的发展，机器人控制技术也日渐成熟，不仅在力矩和位置控制等基础技术上有所进步，在智能化控制上也有显著提高。可是机器人基础控制技术尽管比较完善，但是想要得到进一步提升却有很大难度，因此，智能化发展成为了机器人控制技术的研发方向，该技术上突破会给基础控制技术的发展带来契机，本文重在研究机器人控制技术的发展方向及难度，希望本文内容能对机器人控制技术的研究带来帮助。 机器人技术一直是国内外科学家重点研究的课题，尤其是美国、日本等发达国家更是机器人研究能力较强的国家，他们对机器人的研究工作有近60年了，而且实现了编程机器人向智能化机器人的发展。他们经过多年研究总结，把机器人控制技术分为三大部分，分别是力矩技术、位置技术和智能技术，其中，力矩技术和位置技术是基础，智能技术是研究的发展方向，所以说，前者是基础技术，后者是重点技术，两者都要快速地向前发展。 1.机器人基础控制技术的重要性及所面临的技术难题 力矩技术和位置技术是机器人控制技术的基础，智能化技术是在这两种技术的基础上进行发展的，所以说，我们要想实现机器人智能化发展，就要先认识到力矩技术和位置技术的作用，了解到两种基础控制技术的重要性。 以前，在机器人基础控制技术中的研究重点是速度、位置和受力等要素，而随着科学技术的发展，控制技术又需要研究各种实用的系统技术，从而保证机器人基础控制技术更加完善。可以这样说，在当今时代，机器人基础控制技术已经达到了一定的水平，这给机器人控制技术的发展打下了坚实的基础，但是，对于作为基础技术中的力矩技术和位置技术来说，要想实现突破，却要依赖智能化技术的发展，因此，位置技术、力矩技术、智能技术三者是紧密联系和相互制约的，位置技术和力矩技术为机器人控制技术智能化发展打下了基础，智能化技术又为机器人基础控制技术的突破带来了机会。下面，我介绍一下机器人控制基础技术所面临的难题。 第一，机器人基础技术研发中存在技术难题。机器人系统设置和实际运动出现不一致问题，这个问题一直难以解决，这对位置技术和力矩技术来说是一个大的挑战。第二，数据模型不能解决机器人运动中的复杂问题。机器人在实际运行中遇到复杂问题时，数据模型就出现工作不正常现象，还有一些难以预见的问题，更是机器人控制基础技术难以解决的。第三，机器人基础控制技术系统不够完善。由于机器人基础控制技术都是建立在数字模型基础上的，该数字模型只是简单的力矩控制系统，根本不能完成复杂的指令，因此，机器人为了提高系统的性能，就需要增加设备来实现，这对基础控制系统来说难度很大。第四，机器人基础控制技术不能解决不确定对象的有关问题。机器人运行中会遇见很多不确定因素，由于这些不确定因素没有建立数字模型，因此，这些问题就难以靠基础控制技术来解决。所以说，机器人性能要想得到提高，光靠基础控制技术是难以实现的，
智能控制的发展，应用及展望 周杰 21225062 摘要：智能控制是当今控制学领域研究和发展的热点之一。本文论述了智能控制的发展过程，相比传统控制的优势，在低压电器中的应用，并对其未来发展做了展望。 关键词：发展历史；智能控制；低压电器技术；模糊控制；人工智能；展望 1.智能控制的发展历史 从20世纪60年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，控制界学者在研究自组织、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系统。 1965年，美国著名控制论专家Zadeh 创立了模糊集合论，为解决复杂系统的控制问题提供了强有力的数学工具；同年，美国著名科学家Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统；就在同年，傅京孙首先提出把人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。1996年，Mendl进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。直到1967年，Leondes和Mendel才首先正式使用“智能控制”一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统、提高了系统处理不确定性问题的能力。 从20世纪70年代开始，傅京孙、Glorios 和Saridis等人从控制论角度进一步总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉，并创立了人—机交互式分级递阶智能控制的系统结构。在70年代中后期，以模糊集合论为基础，从模仿人的控制决策思想出发，智能控制在另一个方向—规则控制上也取得了重要的进展。进入80年代以来，由于微机的迅速发展以及人工智能的重要领域—专家系统技术的逐渐成熟，使得智能控制和决策的研究及应用领域逐步扩大，并取得了一批应用成果。80年代后期，神经网络的研究获得了重要进展，为智能控制的研究起到了重要的促进作用。 2.智能控制的分支 目前关于智能控制的研究和应用沿着几个主要的分支发展，主要有专家控制、模糊控制、神经网控制、学习控制、基于知识的控制、复合智能控制、基于进化机制的控制、自适应控制等等。有的已在现代工业生产过程与智能自动化方面投入应用。主要介绍如下：专家控制是由K.J.Astrom将人工智能中的专家系统技术引入到控制系统。组成的一种类型的智能控制。借助专家系统技术，将常规的RLS 控制、最小方差控制等不同方法有机结合起来P 能根据不同的情况分别采取不同的控制策略。 模糊控制自1965年Zadeh 教授创建模糊集理论和1974年英国的Mamdani成功地将模糊控制应用于蒸汽机控制以来，模糊控制得到了很大的发展和广泛的应用。模糊控制是基于模糊推理、模仿人的思维方式、对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制，成为处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法，构成了智能控制的重要组成部分。 神经网络控制是另一类智能控制的重要形式。神经网络模拟人的大脑神经结构和功能，
智能电器现状、前景
智能电器现状及发展趋势 智能电器是采用微机控制技术、现代传感器技术、模拟量数字处理技术及计算机数字通信技术，具有自动检测和识别故障类型及操作命令类型的功能，能够根据故障和操作命令类别来控制电器元件操作机构动作的电器元件。 一．智能电器的基本特点 1．现场参量处理数字化 这是智能电器区别其他采用集成电路实现控制功能的电器设备的最重要标志。由于采用危机处理和控制技术，电器设备运行现场的各种被测参量全部采用数字处理，不仅大大提高了测量和保护精度，减小产品保护特性的分散性，而且可以通过软件改变处理算法，不需要修改硬件结构设计，就可以实现不同的保护功能。 2．电器设备的多功能化 采用微处理器或单片微机对电器设备运行现场的各种参量进行采样和处理，自能电器可以集成用户需要的各种功能。 3．电气设备的网络化 只能电器监控单元以微处理器为核心，实际上就是独立的计算机控制设备，可以把他们当做计算机通讯网络中的通讯节点，采用数字通讯技术，组成电器智能通信网络，完成信息的传输，实现网络化的管理、设备资源的共享。4．真正实现分布式管理和控制 现场设备具有完善的、独立额处理事故和完成不同操作的能力，可以组建成完全不同于集中控制或集散控制系统的分布式控制系统。 5．可以组成真正的全开放式系统 采用计算通信网络中的分层模型建立起来的电器智能化通信网络，可以把不同生产厂商、不同类型但具有相同通讯协议的自能电器互联，实现资源共享。 二．智能电器的发展 1．传统电器
20世纪60年代是电器发展的传统时期，产品以电磁类保护电器为主。我国在仿制的基础上设计开发的第一代统一设计的产品以CJ10、DW10、DZ10、JR16B等为代表，这些产品尺寸大、耗材多、性能指标不理想、品种规格也不齐全。那时的电器产品只是简单的电磁装置，毫无智能化概念。 2．智能电器 从20世纪70年代开始，随着微电子技术的进一步发展，出现了电子电器及装置。由于包括晶闸管在内的电力电子器件具有体积小、重量轻、功耗小、效率高和响应快等特点，由它构成的变流装置具有可靠性高、寿命长、容易维护等优点。它的“以弱控强”的特点，能在强电与弱电间起到桥梁、纽带作用，实现了应用微电子技术控制电力系统和电器设备的梦想，拓展了微电子技术在电器控制方面的应用空间，使微电子技术在电器智能化控制方面的应用日趋广阔。到了20世纪80年代，随着微处理器的广泛应用，使电器及其装置具备了自诊断和记忆功能，自动化程度及可靠性有了较大提高。智能化电器对微处理器的基本要求是硬件通用化，应用灵活化，具有记忆、计算、查表能力，指令系统适合实时控制，执行速度快等。目前，微处理器已形成多系列、多品种的局面,我国所使用的微处理器有MCS251、P IC、MSP430、DSP等几十种系列，为智能化电器的发展提供了有利条件。接口技术指微处理器与外围设备之间联系的技术，包括硬、软件技术。接口电路多种多样，常用的有微处理器通用接口，键盘、显示器接口，打印机接口和A/D、D/A接口等。软件技术是智能元件的灵魂，微处理器与数字电路的本质区别就在于它具有软件系统，很多硬件电路能实现的，软件也能做到，因此在硬件电路设计时，可以考虑用软件来部分或全部实现。在硬件不变的情况下，应用微处理器开发的智能化电器系统具备较大的适用性和升级能力。因此，微处理器的应用为智能电器的发展奠定了基础。 我国第一代智能电器诞生于20世纪90年代。西安交通大学电器教研室在1987年采用MCS-48单片机开发出了国内第一台同类型保护装置。随着单片机功能日益完善、传感器技术、计算机网络和数字通信技术的高速发展，在短短20多年内，智能电器已经从简单的采用微机控制取代传统机电控制功能的单一封闭式装置，发展到具有比较完整的理论体系和多学科交叉的电器智能化系统，成为电器工程领域中电力开关设备、电力系统继电保护、工业供配电系统级工业控制网技术新的发展方向。从本世纪初开始全面进行可通信低压电器的研制。相关标准制订包括总线通讯协议、低压电器通信规约、通信适配器等系统配套产品标准、可通信低压电器标准。
3-1 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？ 答：模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、知识库（数据库和规则库）、推理决策和精确化计算。 1、模糊化过程 模糊化过程主要完成：测量输入变量的值，并将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数。 2、知识库 知识库包括数据库和规则库。 1）、数据库 数据库提供必要的定义，包含了语言控制规则论域的离散化、量化和正规化以及输入空间的分区、隶属度函数的定义等。 2）、规则库 规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生的控制规则的集合。它包括：过程状态输入变量和控制输出变量的选择，模糊控制系统的建立。 3、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）。 4、精确化过程 在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程。 {模糊控制器采用数字计算机。它具有三个重要功能： 1） 把系统的偏差从数字量转化为模糊量（模糊化过程、数据库两块）； 2） 对模糊量由给定的规则进行模糊推理（规则库、推理决策完成）； 3）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（精确化接口）。 3-2 模糊逻辑控制器常规设计的步骤怎样？应该注意哪些问题？ 答：常规设计方法设计步骤如下： 1、 确定模糊控制器的输入、输出变量 2、 确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子 3、 在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集。 4、 模糊控制规则的确定 5、 求模糊控制表 3-3 已知由极大极小推理法得到输出模糊集为： 0.30.810.50.1 12345 C =++++-----.试用重心法计算出此推理结果的精确值z 。 重心法 重心法 是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标围城面积的重心为模糊推理最终输出值。 连续：0()()v V v V v v dv v v dv μμ= ?? 离散：101 () () m k v k k m v k k v v v v μμ=== ∑∑ 采用离散重心法： 101 () () 0.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)0.30.810.50.1 0.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)2.7 =-2.7407 m k v k k m v k k v v v v μμ=== ?-+?-+?-+?-+?-= ++++?-+?-+?-+?-+?-= ∑∑
我国智能家居及其发展前景 （一）智能家居的定义 智能家居是一个居住环境，是以住宅为平台安装有智能家居系统的居住环境，实施智能家居系统的过程就称为智能家居集成。 智能家居集成是利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成。由于智能家居采用的技术标准与协议的不同，大多数智能家居系统都采用综合布线方式，但少数2002年，中国智能家居网在国内率先编写出版了第一本智能家居的专业书籍《智能家居》，对于尚处于起步发展阶段的中国智能家居行业起了一定的指导作用。如今，七年过去了，智能家居技术进一步发展，产品不断成熟，应用日益普及，在这个时期，有必要重新审视智能家居的定义，以适应智能家居行业新发展。对此，中国智能家居网的技术团队和编辑人员，在汇总了所有收集的智能家居技术、产品、案例资料后，在旧的智能家居定义的基础上，按照系统的观点，重新定义了智能家居这一名词。 中国智能家居网认为，智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。 系统可能并不采用综合布线技术，如电力载波，不论哪一种情况，都一定有对应的网络通信技术来完成所需的信号传输任务，因此网络通信技术是智能家居集成中关键的技术之一。安全防范技术是智能家居系统中必不可少的技术，在小区及户内可视对讲、家庭监控、家庭防盗报警、与家庭有关的小区一卡通等领域都有广泛应用。自动控制技术是智能家居系统中必不可少的技术，广泛应用在智能家居控制中心、家居设备自动控制模块中，对于家庭能源的科学管理、家庭设备的日程管理都有十分重要的作用。音视频技术是实现家庭环境舒适性、艺术性的重要技术，体现在音视频集中分配、背景音乐、家庭影院等方面。 中国智能家居网在提出智能家居新定义时还指出，智能家居其实有两种表述的语意，定义中描述的，以及我们通常所指的都是智能家居这一住宅环境，既包括单个住宅中的智能家居，也包括在房地产小区中实施的基于智能小区平台的智能家居项目，如深圳红树西岸智能家居。第二种语意是指智能家居系统产品，是由智能家居厂商生产、满足智能家居集成所需的主要功能的产品，这类产品应通过集成安装方式完成，因此完整的智能家居系统产品应是包括了硬件产品、软件产品、集成与安装服务、售后在内的一个完整服务过程。 （二）智能家居系统包含的主要子系统有 家居布线系统、家庭网络系统、智能家居（中央）控制管理系统、家居照明控制系统、家庭安防系统、背景音乐系统、家庭影院与多媒体系统、家庭环境控制系统等八大系统。其中，智能家居（中央）控制管理系统、家居照明控制系统、家庭安防系统是必备系统，家居布线系统、家庭网络系统、背景音乐系统、家庭影院与多媒体系统、家庭环境控制系统为可选系统。 （三）智能家居的分类