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智能控制理论及其应用-第一章概述

智能控制概论

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。

智能控制理论简述

智能控制理论简述 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。智能控制是指驱动智能机器自主地实现其目标的过程,即无需人的直接干预就能独立地驱动智能机器实现其目标。其基础是人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科的交叉,也就是说它是一门边缘交叉学科。 控制理论发展至今已有100多年的历史,经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段,已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来,信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透,也推动了控制科学与工程研究的不断深入,控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。 近20年来,智能控制理论(IntelligentControl Theory)与智能化系统发展十分迅速[1].智能控制理论被誉为最新一代的控制理论,代表性的理论有模糊控制(Fuzzy Control)、神经网络控制(Neural Networks Control)、基因控制即遗传算法(Genetic Aigorithms)、混沌控制[2](Chaotic Control)、小波理论[3](Wavelets Theo-ry)、分层递阶控制、拟人化智能控制、博奕论等.应用智能控制理论解决工程控制系统问题,这样一类系统称为智能化系统。它广泛应用于复杂的工业过程控制[4]、机器人与机械手控制[5]、航天航空控制、交通运输控制等.它尤其对于被控对象模型包含有不确定性、时变、非线性、时滞、耦合等难以控制的因素.采用其它控制理论难以设计出合适与符合要求的系统时,都有可能期望应用智能化理论获得满意的解决。 自从“智能控制”概念的提出到现在,自动控制和人士_智能专家、学者们提出了各种智能控制理论,下面对一些有影响的智能控制理论进行介绍。 (1)递阶智能(Hierarchical IntelligentControl) 阶智能控制是由G.N.Saridis提出的,它是最早的智能控制理论之一。它以早期的学习控制系统为基础,总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系后逐渐形成的。递阶智能控制遵循“精度随智能降低而提高”的原理分级分布。该控制系统由组织级、协调级、执行级组成。在递阶智能控制系统中,

智能控制的主要应用领域

一)智能控制的主要应用领域? 答:1在机器人系统中的应用2)在CIMS计算机/现代集成制造系统和CIPS计算机/现代集成作业系统中的应用3)在航天航空控制系统中的应用4)在社会经济管理系统中的应用5)在交通运输系统中的应用。 二)专家系统的组成、主要类型? 答:专家系统主要有四部分组成1)知识库,包括事实、判断、规则、经验知识和数学模型2)推理机,首先把知识库中的专家知识及数据库中的有关事实,以一定的推理方式进行逻辑推理以给出结论3)解释机制是专家系统区别于传统计算机程的主要特征之一,它可以向用户回答如何导出推理的结论4)知识获取系统,主要完成机器学习。 类型:1)控制系统辅助设计2)过程监控、在先诊断、故障分析与预测维护;3)过程控制4)航天故障诊断与处理5)生产过程的决策与调度。 三)智能控制的产生和发展过程及其主要代表人物? 答:1)启蒙期从20世纪60年代起,F.W.史密斯提出采用性能模式识别器;1965年,美国扎德模糊集合;1966年,J.M.门德尔人工智能控制; 2)形成期20世纪70年代傅京孙、曼德尼3)发展期20世纪80年代4)高潮期20世纪90年代 四)人工神经网络的特点? 答:1)可以充分逼近任意复杂的非线形关系2)所有定量或定性的信息都分布储存于网络内的各神经元的连接上,故有很强的鲁棒性和容错性3)采用并行分布处理方法,使得快速进行大量运算成为可能4)可自学习和自适应不确知或不确定的系统。 五)智能控制的应用对象? 答:1)不确定的模型传统的控制是基于模型的控制,这里的模型包括控制对象和干扰模型。 2)高度的非线性传统控制理论中的线性系统理论比较成熟。 3)复杂的任务要求在传统的控制系统中,控制的任务或者是要求输出量为定值,或者是要求输出量跟随期望的运动轨迹,因此控制任务的要求比较单一。对于智能控制系统,任务的要求往往比较复杂。 六)傅京孙关于智能控制的论文中列举的三种智能控制系统? 答:1)人作为控制器的控制系统2)人机结合作为控制器的控制系统3)无人参与的智能控制系统。 七)模糊控制器的主要特点? 答:1)设计简单。模糊控制器是一种基于规则的控制。 2)适用于数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象。 3)控制效果优于常规控制器。 4)具有一定的智能水平, 5)模糊控制系统的鲁棒性强。 八)隶属函数选择的基本准则? 答:1)表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合。 2)变量所取隶属度函数通常是对称的、平衡的。 3)隶属度函数要符合人们的语义顺序,避免不恰当的重叠。 4)论域中每个点至少属于一个隶属度函数的区域,并应属于不超过两个隶属度函数的区域, 5)当两个隶属度函数重叠时,重叠部分对两个隶属度函数的最大隶属度不应有交叉,6)当两个隶属度函数重叠时,重叠部分的任何点的隶属度函数的和应该小于或等于1。九)隶属度函数确定的三种主要方法。

智能控制器使用手册

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:

智能控制导论复习题

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

自动控制现代控制与智能控制的关系

自动控制、现代控制与智能控制的关系 一、基本区别 控制理论发展至今已有100多年的历史,经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段,已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来,信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透,也推动了控制科学与工程研究的不断深入,控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。 自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。经典控制理论的研究对象是单输入、单输出的自动控制系统,特别是线性定常系统。经典控制理论的特点是以输入输出特性(主要是传递函数)为系统数学模型,采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法,分析系统性能和设计控制装置。经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换,占主导地位的分析和综合方法是频率域方法。建立在状态空间法基础上的一种控制理论,是自动控制理论的一个主要组成部分。 在现代控制理论中,对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的,基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多,包括线性系统和非线性系统,定常系统和时变系统,单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。 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。 二、华山论剑:自动控制的机遇与挑战 传统控制理论在应用中面临的难题包括:(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的基础上,而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等,一般无法获得精确的数学模型;(2)研究这类系统时,必须提出并遵循一些比较苛刻的假设,而这些假设在应用中往往与实际不相吻合;(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象,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。 为了讨论和研究自动控制面临的挑战,早在1986年9月,美国国家科学基金会(NSF)及电气与电子工程师学会(1EEE)的控制系统学会在加利福尼亚州桑克拉拉大学(University of Santa Clare)联合组织了一次名为“对控制的挑战”的专题报告会。有50多位知名的自动控制专家出席了这一会议。他们讨论和确认了每个挑战。根据与会自动控制专家的集体意见,他们发表了《对控制的挑战——集体的观点》,洋洋数万言,简直成为这一挑战的宣言书。 到底为什么自动控制会面临这一挑战,还面临哪些挑战,以及在哪些研究领域存在挑战呢? 在自动控制发展的现阶段,存在一些至关重要的挑战是基于下列原因的:(1)科学技术

智能控制综述

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:

智能控制技术综述

网络高等教育 本科生毕业论文(设计)需要完整版请点击屏幕右上的“文档贡献者” 题目:智能控制技术综述

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)

智能控制理论及其应用论文

智能控制理论及其应用 [摘要] 本文回顾了智能控制理论的提出与发展过程,介绍了智能控制的特点,给出了智能控制理论的主要类型及其特点,列举了智能控制理论与技术的主要应用领域,最后总结了智能控制理论的发展趋势。 [关键词] 智能控制模糊控制神经网络专家控制[abstract] this paper reviewed the development of intelligence control, and introduced its main methods and characteristics, and particularized their mostly application fields, and pointed out the prospects of intelligent control development trend and put forward the study direction. [key words] intelligent control fuzzy control net neural expert control 0.引言 随着工业和自动化技术的发展,控制理论的应用日趋广泛,所涉及的控制对象日益复杂化,对控制性能的要求也越来越高,控制对象或过程的复杂性主要体现在系统缺乏精确的数学模型、具有高维的判定空间、多种时间尺度和多种性能判据等,要求控制理论能够处理复杂的控制问题和提供更为有效的控制策略。现代控制理论从理论上解决了系统的可观、可控、稳定性以及许多复杂系统的控制。但实际中的许多复杂系统具有非线性、时变性、不确定性、多层次、多因素等热点,难以建立精确的数学模型,因此需要引入新

智能控制技术实验报告

《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

智能控制导论复习题

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

智能控制作业

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;

智能控制发展趋势及应用

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)

智能控制理论及应用复习

智能控制理论及应用复习 (紧扣课本) 第一章绪论 经典控制和现代控制理论的统称为传统控制, 智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物,是传统控制理论发展的高级阶段。智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的, 传统控制和智能控制的主要区别: ?传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低; 智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统,而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。 ?传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式; 智能控制的核心是基于知识进行智能决策,采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。 传统控制和智能控制的统一: 智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题,而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。 智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进,因此,智能控制是对传统控制的扩充和发展,传统控制是智能控制的一

个组成部分。 智能控制应用对象的特点 (1)不确定性的模型 模型未知或知之甚少; 模型的结构和参数可能在很大范围内变化。 (2)高度的非线性 (3)复杂的任务要求 例如,要求系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力;要求除了实现对各被控物理量定值调节外,还要实现整个系统的自动启停、故障的自动诊断以及紧急情况的自动处理等功能。 智能控制的基本特点 (1)分层递阶的组织结构 (2)多模态控制 (3)自学习能力 (4)自适应能力 (5)自组织能力 (6)优化能力 智能控制系统的主要类型 模糊控制

专家控制系统具有如下特点: ①它在一定程度上模拟人的思维活动规律,能进行自动推理,善于应付各种变化,具有透明性和灵活性。 ②它可以不断监督生产过程,实现特定性能指标下的优化控制,能处理大量低层信息,可进行操作指导。 ③相对传统控制,扩展了许多功能,如复杂系统的高质量控制,故障诊断和容错控制,参数和算法的自动修改,不同算法的组合等。 ④深层知识的引入,可以弥补专家经验的不足,可以自然地消除决策冲突。 分层递阶智能控制具有两个明显的特点: ①对控制来讲,自上而下控制精度愈来愈高; ②对识别来讲,自下而上信息回馈愈来愈粗略。 模糊控制器的一般结构

智能控制理论及应用的发展现状

●专家论谈  智能控制理论及应用的发展现状 杭州浙江大学工业控制技术研究所 (310027) 许晓鸣 孙优贤上海交通大学自动化系 (200030) 熊 刚 在控制工程实践中,人们常常涉及到传感器、执行器、通信系统、计算机以及控制策略和具体算法。它们构成的控制系统可以比拟成一个人,如图1。传感器用来采集反映被控对象特性的信息,它就象人的五官;执行器用来把控制决策命令施加于被控对象,它好比人的四肢;通信技术把传感器采集到的信息及时送到控制器,就象人们的神经系统;计算机是控制器的硬件环境,就象人的脑袋。这四部分在控制系统设计中占去人们大部分精力, 但是控制策略和具体算法就好象人的大脑一样,是控制系统的“指挥中心”。设计尽量“聪明”和适用的控制算法是控制理论发展的动力和内容。 图1 控制系统的构成框图 1 智能控制的兴起 111 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。112 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 in ston 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 1T u ring 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。113 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。 控制理论从人工智能中吸取营养求发展成为必然。 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。 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(K 1S 1Fu )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 I D 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。 2 智能控制的发展框架 图2 智能控制的发展框架 现在有关智能控制方面的论文很多,我们可以把

智能控制技术(第三章) 答案

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=== ?-+?-+?-+?-+?-= ++++?-+?-+?-+?-+?-= ∑∑

智能控制技术专业简介

智能控制技术专业简介 专业代码560304 专业名称智能控制技术 基本修业年限三年 培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展,具有良好职业道德和人文素养,掌握现代电子技术、单片机与接口技术、虚拟仪器技术、传感及测控技术、电气控制技术、PLC 应用技术等基本知识,具备智能控制系统安装、调试、维护和技术服务等能力,从事智能产品及系统的生产、维护、营销、技术管理等工作的高素质技术技能人才。 就业面向 主要面向智能产品生产、应用和集成类企业,从事智能控制产品的生产、装配、测试,智能控制系统的软硬件实现、现场安装、调试、维护和智能控制系统的规划与管理等工作。 主要职业能力 1.具备对新知识、新技能的学习能力和创新创业能力; 2.具备电子电气原理图及接线图识读能力; 3.具备计算机软件和硬件技术应用能力; 4.具备对常见智能控制设备和系统的分析能力; 5.具备常见智能控制系统的安装、调试和维护能力; 6.具备对相关设备产品进行检测、性能分析的能力; 7.具备数据采集与监控系统组态与编程能力; 8.具备智能控制设备选型、构建及系统集成能力; 9.具备对智能成套电气总装等典型生产线岗位操作和生产管理能力。

核心课程与实习实训 1.核心课程 电工基础、工程制图、自动检测与转换技术、虚拟仪器技术、电气控制技术、PLC 应用技术、单片机与接口技术、C 语言编程技术、电气 CAD、电子CAD、自动控制系统应用、变频器应用技术、工控组态及现场总线技术、计算机控制技术等。 2.实习实训 在校内进行电工、电子、电子智能产品制作与调试、单片机与接口技术、组态与现场总线技术、PLC 应用技术、电气控制技术、智能控制系统集成综合等实训。 在智能产品生产、用应和集成企业进行实习。 职业资格证书举例 维修电工可编程序控制系统设计师无线电装接工 衔接中职专业举例 计算机应用计算机网络技术 接续本科专业举例 自动化电子信息工程

自动化专业 ---智能控制技术综述

智 能 控 制 技 术 综 述 院系:自动化工程学院 姓名:** 班级:** 学号:*****

智能控制技术综述 ?摘要?:本文综述了智能工程和控制技术的发展历程及基本问题。文 中着重论述了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。 ?英文摘要?:With the development of information technology, many new methods and technology into engineering, product phase, this control technology proposed Guang new challenges, promoting intelligent control theory in the application of technology to solve difficult using traditional methods complex system of control. ?关键词?:自动化智能控制应用 ?正文?: 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。 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。 一、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。 1、神经网络控制 神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法. 它能 表示出丰富的特性:并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性 运算、自我组织、学习或自学习等. 这些特性是人们长期追求和期望的系 统特性. 它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等 控制方面具有独特的能力. 神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复 杂对象的控制,但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入 多输出系统的多变量控制. 在模糊逻辑表示的SIMO 系统和MIMO 系统中, 其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现.模糊 神经网络技术和神经模糊逻辑技术:模糊逻辑和神经网络作为智能控制的 主要技术已被广泛应用. 两者既有相同性又有不同性. 其相同性为:两者 都可作为万能逼近器解决非线性问题,并且两者都可以应用到控制器设计 中. 不同的是:模糊逻辑可以利用语言信息描述系统,而神经网络则不行; 模糊逻辑应用到控制器设计中,其参数定义有明确的物理意义,因而可提

智能控制理论及应用 复习

智能控制理论及应用 第1章绪论 ■《智能控制》在自动化课程体系中的位置 《智能控制》是一门控制理论课程,研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器。与《自动控制原理》和《现代控制原理》一起构成了自动控制课程体系的理论基础。 ■《智能控制》在控制理论中的位置 《智能控制》是目前控制理论的最高级形式,代表了控制理论的发展趋势,能有效地处理复杂的控制问题。其相关技术可以推广应用于控制之外的领域:金融、管理、土木、设计等等。 ■经典控制和现代控制理论的统称为传统控制,智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物,是传统控制理论发展的高级阶段。智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的。 ■传统控制和智能控制的主要区别: ?传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低; 智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统,而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。 ?传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式; 智能控制的核心是基于知识进行智能决策,采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。

传统控制和智能控制的统一: 智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题,而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。 智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进,因此,智能控制是对传统控制的扩充和发展,传统控制是智能控制的一个组成部分。 ■智能控制与传统控制的特点。 传统控制:经典反馈控制和现代理论控制。它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。 智能控制:以上问题用智能的方法同样可以解决。智能控制是对传统控制理论的发展,传统控制是智能控制的一个组成部分,在这个意义下,两者可以统一在智能控制的框架下。 ■智能控制应用对象的特点 (1)不确定性的模型 模型未知或知之甚少;模型的结构和参数可能在很大范围内变化。 (2)高度的非线性 (3)复杂的任务要求 ■自动控制的发展过程

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