2智能控制概论2n

《智能控制》课程笔记第一章绪论1.1 智能控制的产生和发展智能控制是随着科技的发展而逐渐兴起的一个领域，它是自动控制理论的重要组成部分。

智能控制的概念最早可以追溯到20世纪60年代，当时人工智能、模式识别、系统辨识等领域的研究成果为智能控制的发展奠定了基础。

进入20世纪70年代，随着计算机技术的飞速发展，智能控制得到了迅速推广和应用。

20世纪80年代以来，智能控制已成为自动控制领域的研究热点，并在许多领域取得了显著成果。

智能控制的发展受到了许多领域的推动，如计算机科学、人工智能、自动控制、电子学、生物学等。

这些领域的研究成果为智能控制的理论和方法提供了丰富的素材。

目前，智能控制已在工业生产、交通运输、生物医学、能源等领域得到了广泛应用。

1.2 智能控制的定义和特点智能控制是指采用人工智能、模式识别、系统辨识等技术，对复杂系统进行建模、分析、设计和控制的方法。

智能控制的特点主要包括：1. 自适应性：智能控制系统能够根据环境和任务的变化，自动调整控制策略，实现最优控制。

2. 鲁棒性：智能控制系统具有较强的鲁棒性，能够在一定范围内适应不确定性和外部干扰。

3. 学习能力：智能控制系统能够通过学习，不断优化控制策略，提高控制性能。

4. 解释能力：智能控制系统能够对控制结果进行解释，为用户提供决策支持。

5. 实时性：智能控制系统能够在实时环境下运行，满足实时性要求。

1.3 智能控制的研究内容智能控制的研究内容主要包括以下几个方面：1. 智能控制理论：研究智能控制的基本原理和方法，包括人工智能、模式识别、系统辨识等。

2. 智能控制器设计：研究如何设计智能控制器，实现复杂系统的稳定、高效运行。

3. 智能控制应用：研究智能控制在各个领域的应用，如工业生产、交通运输、生物医学等。

4. 智能控制仿真与实验：利用计算机仿真和实验手段，验证智能控制理论和方法的有效性。

5. 智能控制与其他学科的交叉研究：探讨智能控制与生物学、心理学、经济学等学科的交叉研究，为智能控制的发展提供新的思路和方法。

发展期
现在
智能控制思潮出现于60年代，智能控制的产生和发展经历了萌 芽、形成和发展三个阶段。
1）萌芽期（1960－1970）
1965年，加利福尼亚大学 的扎德(L.A. Zadeh)教授 提出了模糊集合理论；
1967年，利昂德斯（）和 门德尔首先使用“智能 控制”一词。这标志着智 能控制的思想已经萌芽
L.A. Zadeh
2）形成期（1970－1980）
20世纪70年代可以看做是智能控制的形成期： ➢1974年英国工程师曼德尼（）将模糊集合和模糊语言用于锅 炉和蒸汽机的控制，取得良好的结果。 ➢1977年，萨里迪斯(Saridis)提出智能控制三元结构定义。
3）发展期（1980－ ）
➢1985年，IEEE在纽约召开了第一届全球智能控制学术 讨论会，标志着智能控制作为一个学科分支正式被学术 界接受。 ➢1987年在费城举行的国际智能控制会议上，提出了智 能控制是自动控制，人工智能、运畴学相结合的说法。 此后，每年举行一次全球智能控制研讨会，形成了智能 控制的研究热潮。
目录
智能控制应用领域 智能控制的提出 智能控制的发展 智能控制的概念
一、智能控制应用领域
工业
航天航空 军事领域
智能医疗
智能 控制
智能交通
智能家电 智能家居
智能电网
智能控制代表着当今科学和技术发展的最新方向之一。目前，智能控制技术已经 日渐完善，并得到广泛应用，例如智能家电、智能家居、智能电网、智能交通， 航空航天、军事以及工业、医疗等领域。
智能控制的发展
智能控制理论
智能控制
进
自学习控制
展
方 向
自适应/鲁棒控制
随机控制 最优控制
现代控制理论

智能控制的基本概念智能控制的定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程.而智能机器则定义为,在结构化或非结构化的,熟悉的或陌生的环境中,自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器.定义二: K.J.奥斯托罗姆则认为,把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟,并用于控制系统的分析与设计中,以期在一定程度上实现控制系统的智能化,这就是智能控制.他还认为自调节控制,自适应控制就是智能控制的低级体现.定义三: 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制,也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域.定义四: 智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律,研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。

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。

人工神经网络应用领域
（1）监督控制 逆动态控制系统。 （2）逆动态控制系统。 自适应神经网络控制系统。 （3）自适应神经网络控制系统。 由神经网络单独构成的控制系统。 （4）由神经网络单独构成的控制系统。
2010-12-17 8
人工神经网络控制系统的发展现状（2 人工神经网络控制系统的发展现状（2）
2010-12-17
9
专家控制系统的发展及现状（1 专家控制系统的发展及现状（1）
专家系统概念： 专家系统概念：
– 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统， 工智能技术和计箅机技术， 工智能技术和计箅机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识 和经验，进行推理和判断， 和经验，进行推理和判断，模拟人类专家解决领域问题的计算机程 序系统。 序系统。
只是根据实际操作经验，对模糊控制器的简单应用， 只是根据实际操作经验，对模糊控制器的简单应用，没有考虑数学 模型。 模型。
2010-12-17 5
模糊控制系统的发展现状（ 模糊控制系统的发展现状（3）
第二阶段，自组织模糊控制器应用阶段。 第二阶段，自组织模糊控制器应用阶段。
具有自调整功能的模糊控制器 ，即能够自动修改、完善和调整的 即能够自动修改、 模糊控制规则，使被控过程的控制效果不断提高， 模糊控制规则，使被控过程的控制效果不断提高，甚至达到预定 的理想效果。 的理想效果。 模糊控制特点： 模糊控制特点：
模糊控制的发展经历： 模糊控制的发展经历：
–1974年，英国人 E.H.Mamdani，首次将模糊理论应用到蒸汽机 年 ， 控制中； 控制中； –1980年，工程师L.P.Holmblad和Lstergard 在水泥窑炉上安装了 年 工程师 和 模糊控制器并获得成功。 模糊控制器并获得成功。

精品文档
智能控制的发展前景
智能控制作为一门新兴控制技术，目前还处于发展初期。 基于遗传算法的智能控制，基于Petri网理论的智能控制，遗 传算法、神经网络和模糊控制相结合的综合优化控制等新的智 能控制理论和方法在不断涌现和发展之中。
可以预见，随着系统论、人工智能理论和计算机技术的发 展，智能控制将会有更大的发展空间，并在实际中得到更加广 泛的应用。
（3）采用传统控制方法时，必须遵循一些苛刻的线性化 假设，否则难以达到预期控制目标的复杂系统的控制问题；
（4）采用传统控制方法时，控制成本高、可靠性差或控 制效果不理想的复杂系统的控制问题。
精品文档
智能控制的研究内容
根据智能控制基本研究对象的开放性、复杂性、多层次和 信息模式的多样性、模糊性、不确定性等特点，其研究内容主 要包括以下几个方面。 （1）智能控制基本机理的研究
智能控制的二元结构
精品文档
智能控制的基本概念
以上关于智能控制结构理论的不同见解中，存在着以下几 点共识：
（1）智能控制是由多种学科相互交叉而形成的一门新兴 学科；
（2）智能控制是自动控制发展到新阶段的产物，它以人 工智能和自动控制的相互结合为主要标志；
（3）智能控制在发展过程中不断地吸收着控制论、信息 论、系统论、运筹学、计算机科学、模糊数学、心理学、生理 学、仿生学等学科的思想、方法以及新的研究成果，目前仍在 发展和完善之中。
精品文档
智能控制的基本概念
人工智能产生于20世纪50年代，它是控制论、信息论、系 统论、计算机科学、神经生理学、心理学、数学以及哲学等多 种学科相互渗透的结果，也是电子计算机出现并广泛应用的结 果。
智能控制的提出和发展历程，一直伴随着人工智能的发展 而发展，人工智能作为智能控制的基础和重要组成部分，它的 每一个研究成果都对智能控制的发展起到了积极的推动作用。

第15页/共20页
1.4 智能控制的主要形式
基于规则的仿人智能控制 仿人智能控制的核心思想是在控制过程中，利用计算机模拟人的控制行为功 能，最大限度地识别和利用控制系统动态过程提供的特征信息，进行启发和 直觉推理，从而实现对缺乏精确模型的对象迸行有效的控制。其基本原理是 模仿人的启发式直觉推理逻辑，即通过特征辩识判断系统当前所处的特怔状 态，确定控制的策略，进行多模态控制。
模糊控制
神经网络控制
B
A
C
专家控制
智能控制 D
仿人智能控制 F E
各种方法的综合集成
第11页/共20页
分级递阶 智能控制
1.4 智能控制的主要形式
基于信息论的分级递阶智能控制
三级分级递阶智能控制系统是由G．N．Saridis于1977年提出的。该
系统由组织级、协调级和执行级组成，遵循“精度递增伴随智能递减”
第18页/共20页
1.5 智能控制的现状和发展趋 势
• 发展趋势
智能控制理论的进一步研究，尤其是智能控制系统稳定性分析的 理论研究。
结合神经生理学、心理学、认识科学、人工智能等学科的知识， 深入研究人类解决问题时的经验、策略，建立更多的智能控制体 系结构。
研究适合现有计算机资源条件的智能控制方法。
•控制对象由单输入单输出系统转变为多输人多输出系统； •系统信息的获得由借助传感器转变为借助状态模型； •研究方法由积分变换转向矩阵理论、几何方法，由频率方 法转向状态空间的研究； •由机理建模向统计建模转变，开始采用参数估计和系统辨 识理论 •适用大型、复杂、高维、非线性和不确定性严重的对象
•不依赖对象模型，适用于未知或不确定性严重的对象 •具有人类智能的特征 •能够表达定性的知识或具有自学习能力

0.09 0.6 0.4 0.84 0.49
1.0
NS
ZE
3.3231
0.7
0.3
u
0
2
4
6
u=3.32
27
人工神经网络
❖ 人工神经网络就是模拟人脑细胞的分布式工作特 点和自组织功能，且能实现并行处理、自学习和 非线性映射等能力的一种系统模型。
❖ 神经网络系统研究主要有三个方面的内容，即神 经元模型、神经网络结构和神经网络学习方法。
相等：对于所有的u∈U ，均有μA(u)＝μB(u)。记作A=B。 包含：对于所有的u∈U ，均有μA (u) ≤μB(u)。记作AB。 空集：对于所有的u∈U ，均有μA(u) ＝0 。记作：A＝ 。 全集：对于所有的u∈U ，均有μA(u) ＝1。
14
交、并、补
交集：对于所有的u∈U ，均有
μC(u)=μA∧μB=min{μA(u),μB(u)} 则称C为A与B的 交集，记为 C=A∩B 。
28
人工神经元模型
❖ 神经元模型是生物神经元的抽象和模拟。可看 作多输入/单输出的非线性器件 。
xi 输入信号，j=1,2,…,n;
wij 表示从单元uj 到单元ui 的
连接权值;
i
si 外部输入信号；
ui 神经元的内部状态；
θi 阀值；
yi 神经元的输出信号；
Neti wij x j si i , ui f(Neti ), yi g(ui ) j ❖ 通常假设yi=f(Neti)，而f为激励函数。
8
智能控制的三元结构
❖ AC：动态反馈控制。
❖ AI：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。

Data, Information, Knowledge, IntelligenceIntelligence Knowledge Information Data房间温度高 解决温度 高的办法温度高原因通风量不足增大通风量房间温度 32℃理想温度 23℃Data, Information, Knowledge, IntelligenceIntelligence KnowledgeInformation Data传统控制面临的挑战‹ 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。

‹ 应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循 一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设在应 用中往往与实际情况不相吻合。

传统控制面临的挑战‹ 传统控制方法在解决大范围变工况、异常 工况等问题方面往往不尽人意。

‹环境和被控对象的未知和不确定性，导致无 法建立模型。

9 传统控制往往不能满足某些系统的性能要 求。

控制科学发展过程进展方向最优控制 确定性反馈控制 开环控制 智能控制 自学习控制自组织控制 自适应控制 鲁棒控制 随机控制对象的复杂性智能控制的发展¾ 1985 年 8月，IEEE在纽约召开第一届智能控制学术 研讨会，主题：智能控制原理和智能控制系统。

会议 决定在 IEEE CSS 下设 IEEE 智能控制专业委员会。

这 标志着智能控制这一新兴学科研究领域的正式诞生。

¾ 1987 年 1 月 ， 美 国 费 城 ， 第 一 次 智 能 控 制 国 际 会 议，IEEE CSS与CS两学会主办； ¾ 1987 年以来，一些国际学术组织，如 IEEE 、 IFAC 等定期或不定期举办各类有关智能控制的国际学术会 议或研讨会，一定程度上反映了智能控制发展的好势 头。

智能控制的发展¾ 1991年7月，中国人工智能学会成立。

¾ 1993年7月，成都，中国人工智能学会智能机器人专 业委员会成立大会暨首届学术会议。

智能控制（intelligent controls）一、智能控制的基本概念定义一：智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。

定义二：K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制.他还认为自调节控制，自适应控制就是智能控制的低级体现。

定义三：智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。

定义四：智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。

二、与传统自动控制相比1.传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的；而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性，即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动，比如工业过程的病态结构问题、某些干扰的无法预测，致使无法建立其模型，这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决。

2.传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便，希望制造出能接受印刷体、图形甚至手写体和口头命令等形式的信息输入装置，能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流，同时还要扩大输出装置的能力，能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息。

另外，通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得着的形象、声音的组合以及外界其它的情况。

为扩大信息通道，就必须给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的精确的送音器，即文字、声音、物体识别装置。

可喜的是，近几年计算机及多媒体技术的迅速发展，为智能控制在这一方面的发展提供了物质上的准备,使智能控制变成了多方位“立体”的控制系统。

3.传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值（调节系统），要么使输出量跟随期望的运动轨迹（跟随系统），因此具有控制任务单一性的特点，而智能控制系统的控制任务可比较复杂，例如在智能机器人系统中，它要求系统对一个复杂的任务具有自动规划和决策的能力，有自动躲避障碍物运动到某一预期目标位置的能力等。

智能控制技术的基本概念介绍智能控制技术的基本概念介绍引言：随着科技的不断发展，智能控制技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。

从家居自动化到工业制造，智能控制技术改变了我们的生活和生产方式。

本文将介绍智能控制技术的基本概念，探讨其背后的原理和应用，并分享我个人对这一领域的观点和理解。

一、智能控制技术的定义和背景：智能控制技术可以简单地定义为利用计算机和先进算法实现自动化决策和控制的一种技术。

它结合了人工智能、机器学习和传感器技术，使系统能够根据环境条件和实时数据来做出智能化的决策和调整。

智能控制技术的发展得益于计算能力的提升和算法的创新，它正在推动着各个行业的变革和进步。

二、智能控制技术的原理和方法：1. 传感器和数据采集：智能控制技术需要通过传感器来获取环境数据和状态信息。

传感器可以收集各种参数，包括温度、湿度、光照强度等。

数据采集是智能控制的基础，它提供了系统决策的依据。

2. 数据处理和分析：采集到的数据需要进行处理和分析，以提取有用的信息和特征。

数据处理包括数据清洗、特征提取和数据降维等技术。

数据分析则利用机器学习和人工智能算法，对数据进行建模和预测。

3. 决策和控制：基于数据处理和分析的结果，智能控制系统可以做出智能化的决策和控制。

它可以根据环境条件和实时数据来自动调整系统参数，并实现最优的控制效果。

三、智能控制技术的应用领域：1. 工业制造：智能控制技术在工业制造领域中被广泛应用。

它可以实现自动化生产线、智能仓储和物流配送等，提高生产效率和产品质量。

2. 建筑和家居：智能控制技术改变了建筑和家居的方式。

通过智能化的照明、温控和安防系统，建筑和家居可以实现更高的舒适度和能源效率。

3. 交通运输：智能控制技术在交通运输领域中有着广泛的应用。

从交通信号控制到智能交通管理系统，它可以提高交通流量的效率和安全性。

4. 医疗健康：智能控制技术在医疗健康领域中有着巨大的潜力。

它可以应用于医疗设备、疾病诊断和药物管理等，提高医疗服务的质量和效率。

04
智能控制在工业自动化中的应用
智能控制在生产过程中的应用
总结词
提高生产效率、降低能耗、增强安全性
详细描述
智能控制技术应用于生产过程中，能够实时 监测和调整设备运行状态，提高生产效率， 降低能耗，并增强生产过程的安全性。例如 ，智能控制在冶金、化工等高风险行业中， 能够自动检测异常情况并及时采取措施，有 效预防事故发生。
02
加强数据加密和访问控制，确保数据传输和存储的安全性，防
止未经授权的访问和泄露。
建立完善的安全管理制度，提高安全意识，加强人员培训和管
03
理，防止内部泄露和恶意攻击。
智能控制的标准化与互操作性问题
智能控制系统的标准化和互操作性是实现不同厂商设备间的互联互通的 关键问题。
需要制定统一的标准化协议和规范，促进不同厂商之间的合作和交流， 推动智能控制技术的共同发展。
控制。
通过物联网技术，智能控制能够 实时获取设备的状态和环境参数
，实现更精细化的控制效果。
物联网与智能控制的结合将促进 智能家居、智能制造、智慧城市
等领域的创新发展。
智能控制的安全与隐私保护问题
01
随着智能控制的普及，安全与隐私保护问题日益突出，需要采 取有效的技术和管理措施来保障数据安全和用户隐私。
随着人工智能技术的不断进步，深度学习和强化学习等技术在智能控制领域的应用将更 加广泛，为解决复杂控制问题提供更多可能性。
边缘计算与云计算的融合
随着云计算和边缘计算技术的不断发展，两者之间的融合将为智能控制提供更高效、更 可靠的计算和数据处理能力。
多模态感知与协同控制技术的研究与应用
多模态感知与协同控制技术是智能控制领域的重要研究方向，通过多模态感知实现更全 面的环境感知和更精准的控制决策，提高智能控制的性能和稳定性。

（2）不能适应大的系统参数和结构的变化 自适应控制和自校正控制——通过对系统某些重要参数的估
计克服小的、变化较慢的参数不确定性和干扰。 鲁棒控制——在参数或频率响应处于允许集合内，保证被 控系统的稳定。 自适应控制鲁棒控制不能克服数学模型严重的不确定性和工作 点剧烈的变化。
（3） 传统的控制系统输入信息模式单一 通常处理较简单的物理量：电量（电压、电流、阻抗）； 机
强调智能和控制的结合。
考虑更高层次上的调度、规划和管理，应把运筹学（OR） 结合进去。即：
IC AI OR AC
运筹学
• 运筹学应用科学技术和数学方法，解决 专门问题，为决策者选择最优决策提供 定量依据。
• 巧妙的数学方法：（1）规划论（2）图 与网络分析（3）排队论（4）存储论（5） 对策论（6）决策论（7）系统仿真方法
1. 20年代以反馈控制理论为代表，形成经典控制理论，著名的 控制科学家有：Black, Nyquist, Bode.
2. 随着航空航天事业的发展,50~60年代形成以多变量控制为特 征的现代控制理论,主要代表有:Kalman 的滤波器,Pontryagin 的极大值原理,Bellman 的 动态规划,和Lyapunov 的稳定性理论.
瓦特制成的世界上第一台蒸汽机
• Black:负反馈放大器
• Nyquist 、Bode：幅相频率特性图 （Nyquist图）和对数频率特性图（Bode 图）
• Kalman：卡尔曼滤波器 （最优化自回归 数据处理算法 ）
• Pontryagin （庞特里亚金）：极大值原 理
• Bellman： 动态规划
础 • 4、掌握模糊控制方法
智能控制概论
自动控制（自动化）是一门交叉学科

以上控制理论我们称之为传统控制理论。
应用上： ●工厂全球化、开放化。出现柔性制造、虚拟工厂、 CIMS、CIPS（Computer Integrated Processing Systems) . 现场总线技术越来越成熟、 ●机器人、智能自动化技术。
●绿色自动化技术越来越发展。
●智能制造(IM)。
● 智能控制系统应用的研究
7.智能控制的分类
1. 基于规则的智能控制系统
——模糊控制系统
2）基于连接的智能控制系统
——神经元网络控制系统
3）混合智能控制系统
——模糊神经网络智能控制系统
4）基于行为的智能控制系统
——由多传感器组成的各种机器人
二、模糊集合
0. 模糊概念
天气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦
信 息 论
计 算 机 科 学
管 理 科 学
支持基础
1. 控制理论和应用发展的概况
控制理论的发展始于Watt飞球调节蒸汽机以后的100年。 1. 20年代以返馈控制理论为代表，形成经典控制理论，著名的 控制科学家有：Black, Nyquist, Bode. 2. 随着航空航天事业的发展,50~60年代形成以多变量控制为特 征的现代控制理论,主要代表有:Kalman 的滤波器,Pontryagin 的极大值原理,Bellman 的 动态规划,和Lyapunov 的稳定性理论. 3. 70年代初,以分解和协调为基础,形成了大系统控制理论,用于复 杂系统的控制,重要理论有递阶控制理论、分散控制理论、队 论等。主要用于资源管理、交通控制、环境保护等。
6. 智能控制研究的主要内容 7.智能控制的分类
主要应用领域
控 制 与 决 策 计 算 机 控 制 机 器 人 技 术

磁栅外形图 磁栅传感器的应用 1）可以作为高精度的测量长度和角度的测量仪 器 2）可以用于自动化控制系统中的检测元件（线 位移）。
32
3.码盘式传感器 将机械转动的模拟量（位移）转换成以数字代码形式表示的 电信号，这类传感器称为编码器。
CCD全称电荷耦合器件，它具备光电转换、信息存贮和传输等功能， 具有集成度高、功耗小、分辨力高、动态范围大等优点。 CCD图像 传感器被广泛应用于生活、天文、医疗、电视、传真、通信以及工 业检测和自动控制系统。
神经元网络在控制系统中所起的作用可大致分为四大类 （1）在基于模型的各种控制结构中充当对象的模型； （2充当控制器； （3）在控制系统中起优化计算的作用； （4）与其它智能控制如专家系统、模糊控制相结合为其提供非参数化对象模型、推 理模型等
8
4.学习控制 它通过重复各种输入信号，并从外部校正该系统，从而使系统对特定输入具有 特定响应。学习控制根据系统工作对象的不同可分为两大类
1）物理传感器 2）化学传感器 3）生物传感器 （2）按输入信息分类
14
3、自动测控系统 1）开环自动测控系统
15
2）闭环自动测控系统
16
二、温度传感器
温度传感器，通常是由感温元件部分和温度显示部分组成，如图4-6所示。
1.热电偶传感器 两种不同材料的导体组成一个闭合回 路时，若两接点温度不同，则在该回 路中会产生电动势，该电动势称为热 电势，这种现象称为热电效应。
18
4.温度传感器的典型应用 （1）温度显示器与温度控制箱
（2）热敏电阻体温计、电热水器温度控制和CPU温度测量
19
三、力传感器及霍尔传感器
力传感器组成 1.电阻式传感器 把位移、力、压力、加速度、扭矩等非电物理量转换为电阻值变化的传感器。

GDOU-B-11-213《智能控制概论》课程教学大纲课程简介智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的高度综合与集成，代表控制理论与技术领域发展的最新方向。

智能控制是自动控制、电气工程与信息类专业的重要课程之一，其理论和分析方法广泛应用于工业自动化系统、电力自动化系统、生物医电工程和机械电子一体化等领域，是一门非常实用的专业课程。

一、课程的性质与任务本课程为自动化专业的专业任选课程。

该课程将就人工智能和智能控制的理论及技术作尽可能较为全面的介绍。

智能控制是一门综合了计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性新学科。

近几年来，智能控制在模糊控制、神经网络控制、智能控制理论与应用等方面获得了迅速的发展，已成为自动控制领域的一个重要分支。

本课程从人工智能控制的产生与发展、智能控制与传统控制的区别与联系出发，介绍智能控制的学科基础（思维科学与智能模拟、模糊集合与模糊逻辑、神经网络与基础算法）、智能控制的知识工程和信息科学基础（专家系统基础、知识表达、获取、信息论）、智能控制理论与系统设计（智能反馈控制的理论基础、基于知识的专家控制、模糊控制、神经控制、仿人智能控制）、智能控制的工程应用（智能控制在工业过程控制中的应用、智能控制在载运工具控制中的应用、智能控制在机器人控制中的应用、智能控制在家电产品中的应用）等主要内容。

课程的学习侧重于基本概念、基本原理和基本分析方法的理解和掌握，为同学们今后在该领域进一步学习打下良好的基础。

二、课程的目的与基本要求目的：智能控制课程是面向控制学科的前沿知识，全面介绍了智能控制的基本概念，系统分析、设计的基本方法，培养学生对正在不断出现的智能控制新理论新方法的把握能力和研究能力及正确的解决工程控制问题的方法。

要求：掌握智能控制的基本概念、特征、类型和智能控制系统应用现状及前景；掌握神经网络、模糊控制技术和遗传算法分析及设计方法；面向工程应用角度，结合实例掌握智能控制技术。

智能控制的发展概述
1985年8月，IHE在美国纽约召开了第一届 智能控制学术讨论会，智能控制原理和智能控制 系统的结构这一提法成为这次会议的主要议题。 这次会议决定，在IEEE控制系统学会下设立一 个IEEE智能控制专业委员会。这标志着智能控 制这一新兴学科研究领域的正式诞生。智能控制 作为一门独立的学科，己正式在国际上建立起来。 智能技术在国内也受到广泛重视，中国自动化学 会等于1993年8月在北京召开了第一届全球华人 智能控制与智能自动化大会，1995年8月在天津 召开了智能自动化专业委员会成立大会及首届中 国智能自动化学术会议，1997年6月在西安召开 了第二届全球华人智能控制与智能自动化大会。
智能控制（Intelligent control）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。
智能控制的研究对象
智能控制主要应用在以下情况：
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。
人工神经网络控制系统
神经网络的学习过程是修改加权系数 的过程，最终使其输出达到期望值，学 习结束.常用的学习算法有：Hebb学习 算法、widrow-Hoff学习算法、反向传播 学习算法一BP学习算法、Hopfield反馈 神经网络学习算法等。
模糊控制系统
所谓模糊控制，就是在被控制对象 的模糊模型的基础上，运用模糊控制器 近似推理手段，实现系统控制的一种方 法。
智能控制的发展概述
Saridis在学习控制系统研究的基础上，提出 了分级递阶和智能控制结构，整个结构自上而 下分为组织级、协调级和执行级三个层次，其 中执行级是面向设备参数的基础自动化级，在 这一级不存在结构性的不确定性，可以用常规 控制理论的方法设计。协调级实际上是一个离 散事件动态系统，主要运用运筹学的方法研究。 组织级涉及感知环境和追求目标的高层决策等 类似于人类智能的功能，可以借鉴人工智能的 方法来研究。因此，Saridis将傅京孙关于智能 控制是人工智能与自动控制相结合的提法发展 为:智能控制是人工智能、运筹学和控制系统理 论三者的结合。