智能控制理论及应用..

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。

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■智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成：人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。

智能控制理论及应用在当今科技飞速发展的时代，智能控制理论作为一门新兴的交叉学科，正逐渐改变着我们的生活和生产方式。

它融合了控制理论、计算机科学、人工智能等多个领域的知识，为解决复杂系统的控制问题提供了新的思路和方法。

智能控制理论的核心在于模拟人类的智能行为，使控制系统能够在不确定、复杂的环境中自主地进行决策和控制。

与传统控制理论相比，智能控制具有更强的适应性和自学习能力。

传统控制理论通常基于精确的数学模型，然而在实际应用中，很多系统难以建立精确的数学模型，或者模型会随着环境和工作条件的变化而发生改变。

智能控制则能够在模型不精确或不确定的情况下，通过学习和优化来实现有效的控制。

模糊控制是智能控制的一个重要分支。

它利用模糊集合和模糊逻辑来描述和处理系统中的不确定性和模糊性。

例如，在温度控制中，“高温”“低温”“适中”等概念往往没有明确的界限，模糊控制可以很好地处理这种模糊性，根据经验和规则来调整控制策略。

模糊控制的优点在于它不需要精确的数学模型，只需要根据专家经验或操作人员的知识来制定模糊规则，就能够实现对系统的有效控制。

神经网络控制也是智能控制中的热门领域。

神经网络类似于人类大脑的神经元网络，具有强大的学习和泛化能力。

通过对大量数据的学习，神经网络可以自动提取特征和规律，并用于控制系统的优化和决策。

在机器人控制、图像处理等领域，神经网络控制都取得了显著的成果。

智能控制在众多领域都有着广泛的应用。

在工业生产中，智能控制可以提高生产效率和产品质量。

例如，在自动化生产线中，智能控制系统可以根据实时的生产数据和环境变化，自动调整生产参数，实现生产过程的优化。

在机器人领域，智能控制使机器人能够更加灵活地适应不同的任务和环境，完成复杂的操作，如无人驾驶汽车、工业机器人的精密操作等。

在智能家居方面，智能控制让我们的生活更加便捷和舒适。

通过传感器和智能算法，智能家居系统可以自动调节室内温度、照明、安防等，实现家居设备的智能化管理。

摘要：介绍了智能控制理论的发展概况、研究对象与工具、功能特点，简要列举了智能控制的集中应用。

关键词：智能控制；神经网络；应用0前言自从美国数学家维纳在20世纪49年代创立控制论以来，智能控制理论与智能化系统发展十分迅速。

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、神经网络控制、基因控制即遗传算法、混沌控制、小波理论、分层递阶控制、拟人化智能控制、博弈论等。

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。

他广泛应用于复杂的工业过程控制、机器人与机械手控制、航天航空控制、交通运输控制等。

他尤其适用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。

科学技术高度发展导致了被控对象在结构上的复杂化和大型化。

在许多系统中，复杂性不仅仅表现在高维性上，更多则是表现在系统信息的模糊性、不确定性、偶然性和不完全性上。

此时，人工智能得益于计算机技术的飞速发展，已逐渐成为一门学科，并在实际应用中显示出很强的生命力。

同时，国际学术界对智能控制的研究也十分活跃，到了20世纪90年代，各种智能控制的国际学术会议日益频繁。

国内也在20世纪80年代初开始进行智能控制研究。

1智能控制理论的发展阶段虽然智能控制理论只有几十年的历史，尚未形成较完整的理论体系，蛋其已有的应用成果和理论发展表明它已成为自动控制的前沿学科之一。

智能控制主要经历了以下几个发展阶段：1.1 自动控制的发展与挫折上世纪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“古典控制理论”。

上世纪60~70年代，数学家们在控制理论发展中占据了主导地位，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巨大的分歧。

智能控制理论及其在机器人上的应用第一章：智能控制理论概述智能控制是一种利用人工智能技术实现对系统控制的技术，其目的在于给机器进行指令，控制其运动。

智能控制技术综合了智能计算、模糊逻辑、神经网络等计算机科学中的前沿技术，使得机器可以像人一样对环境做出反应，完成人们的工作任务。

智能控制理论研究了机器在复杂的环境下做出决策的方法，通过对数据的收集、处理以及算法的设计和调整，让机器具有感知、理解和适应环境的能力。

智能控制理论的研究对于机器人、无人飞行器、自动驾驶汽车等自主化系统至关重要。

第二章：智能控制在机器人上的应用机器人是智能控制技术的典型应用之一。

智能控制可以使机器人从一个简单的动作执行者提升为一个拥有自主决策能力、可以接受人类指令、智能感知环境、适应环境的智能机器人。

1. 机器人的感知机器人的感知是指让机器人具有感知环境、收集信息的功能。

机器人的感知技术可以通过传感器实现。

智能控制可以让机器人利用传感器把环境信息收集到机器人的电脑里，对它进行分析，在这个基础上进行相应的决策。

传感器的种类非常多，例如红外线传感器、激光雷达传感器、声波传感器、视觉传感器等，不同的传感器通过不同的方式来感知环境，并生成不同的数据。

智能控制可以帮助机器人对从传感器中收集到的信息进行处理并指导其展开相应的行动。

2. 机器人的决策机器人的决策能力是指让机器人像人类一样生成合理的决策，并根据情况调整自己的决策。

基于智能控制的机器人可以利用数据和算法来进行计算、分析和预测。

例如，基于智能控制的机器人在执行一项任务时，可以根据所处的环境变化、任务目标的变化以及其他因素来生成相应的决策。

如果需要调整，机器人就可以根据新的数据情况重新生成新的决策。

3. 机器人的执行机器人的执行能力是指让机器人能够按照预设计划或者生成的决策来执行任务。

机器人的控制系统可以根据信息反馈不断的调整机器人的动作，使机器人能够适应不同环境、不同任务目标的要求。

智能控制技术及其在电力系统自动化的应用自从1932年奈魁斯特提出反馈放大器稳定性理论以来 ,控制理论和技术已经历了单输入单输出系统的经典控制论和多输入多输出系统的现代控制论两个阶段。

随着被控制对象越来越复杂化 ,其非线性、不确定性因素的影响也不断增强。

借助于数学模型描述和分析的传统控制理论难以解决此类复杂系统的控制问题。

因此 ,世界各国控制理论界的学者都在探索建立新一代的控制理论,以解决复杂系统的控制问题。

近30年以来人工智能、知识工程、模糊逻辑、神经网络、遗传学习等学科的发展为利用人类的智能行为对复杂系统进行控制创造了有利的条件 ,并逐步形成和完善了智能控制的相关理论。

同时,微电子技术、集成电路技术、计算机机技术的快速进展 ,尤其是微处理器的计算能力、实时性等方面的明显突破 ,为这些新理论的应用提供技术保证。

可以预言 ,借助于数字控制技术的智能控制器已经或正在越来越多的领域替代传统模拟控制器。

同时我们必须注意到 ,智能控制器是通过模拟人的控制行为 ,如自适应、学习、在确定环境下的规划、逻辑推理和判断等 ,来达到对复杂系统的有效控制。

因此，它所涉及的领域相当广泛 ,如人工智能、生物科学、脑神经科学、专家系统、知识工程、控制论、模糊集理论、神经网络理论、运筹学等。

目前还无法正确完整地对智能控制下定义。

但是智能控制系统必须具有模拟人类学习和自适应能力的观点已经普遍接受。

智能控制成为自动控制学科的前沿学科已是不争的事实。

本文将对智能控制技术的发展现状、智能控制新技术给我们带来的启示进行讨论。

智能控制是常规控制的一个延伸和发展。

在过去的几十年中，常规控制特别是基于状态空间方法的现代控制理论，在理论上取得了辉煌的进展，并且已经在航空控制等领域得到了成功的应用。

但是，由于严重依赖于控制对象模型的精确性，使得现代控制理论在处理难以建立精确数学模型的一些复杂工业过程和系统时，显示出了严重的不适应性和局限性。

为了解决这类实际控制问题，一方面需要不断地完善现代控制理论，推动鲁棒控制、变结构控制和自适应控制等理论和方法的研究，另一方面需要开辟新的控制思路和控制途径，促使智能控制作为控制领域的一个新的分支不断发展。

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教学难点 1．如何理解智能控制的定义； 2．了解智能控制与传统自动控制间的关系； 3．深入掌握智能控制的学科结构理论，特别是智能控 制四元交集结构理论的内涵。