智能控制神经网络控制课件

1、智能控制: 即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化做出适应性反应，可以有各种人工智能的水平，从而实现由人来完成的任务。

2、智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？①模糊控制（通过模拟人脑的思维方法设计控制器，可实现复杂系统的控制）②神经网络控制（从机理上对人脑生理系统进行简单结构的模拟，具有并行机制、模式识别、记忆和自学习能力的特点，能充分逼近任意复杂的非线性系统，能够学习与适应不确定系统的动态特性，有很强的鲁棒性和容错性）③遗传算法（可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的学习）3、比较智能控制和传统控制的特点传统控制和智能控制的主要区别：①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。

②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。

在这个意义上，传统控制和智能控制可以统一在智能控制的框架下，而不是被智能控制所取代。

智能控制研究对象的特点：(1)不确定性的模型 (2)高度的非线性 (3)复杂的任务要求智能控制的特点：(1)分层递阶的组织结构 (2)自学习能力 (3)自适应能力 (4)自组织能力(5)优化能力4、专家系统：是一类包含着知识和推理的智能计算机程序，其内部含有大量的某个领域的专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。

专家控制：是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。

神经网络控制随着先进的计算技术的发展和大量的计算资源的获得，神经网络控制已经成为一种重要的控制方法。

神经网络控制通过建立神经网络模型对系统进行建模和控制，可以适用于不确定性较大、非线性程度较高的系统。

本文将从以下几个方面进行讨论。

1. 神经网络的基本原理神经网络是一个由大量神经元相互连接的关系网络。

神经元是生物神经系统中的基本单位，它接收神经元的输入，对输入进行处理，并将处理结果输出到其他神经元。

神经网络通过对神经元之间的连接强度进行学习，从而实现对输入和输出之间的映射。

神经网络的结构包含输入层、隐层和输出层。

输入层接收外部输入，隐层进行处理，最终的输出由输出层输出。

各层之间的连接权重是从样本学习中学得的。

在训练过程中，神经网络通过误差反向传播算法进行训练，从而得到最小误差的权值。

2. 神经网络控制的研究现状神经网络控制已经成为控制领域的一个热门研究方向。

在国内外均有大量的研究成果和应用案例。

神经网络控制在机器人控制、无人驾驶汽车控制、空间飞行器控制等领域中被广泛应用。

3. 神经网络控制在机器人控制中的应用机器人控制是神经网络控制的一个重要应用领域。

神经网络控制可以解决机器人控制中的多方面问题，如动力学建模、逆运动学、轨迹规划、控制等。

神经网络控制在机器人控制中的应用有：（1）运动控制神经网络控制可以对机器人的运动进行控制。

在机器人运动控制中，神经网络控制可以通过监督学习，对机器人的动力学进行建模，解决运动控制中的逆运动学问题。

同时，神经网络控制可以实现机器人的运动轨迹控制，保证机器人运动的平稳性和精度性。

（2）感知控制神经网络控制可以对机器人的感知进行控制。

机器人的传感器可以观测到周围环境的信息，神经网络控制可以对这些信息进行处理，并通过控制机器人的动作，使机器人具有基本的感知能力，如避障、跟踪等。

（3）智能控制在机器人控制中，神经网络控制可以实现机器人的智能控制。

神经网络控制可以对机器人进行学习和适应性，根据环境的变化，实现机器人的自适应控制，从而使机器人具有较强的智能性和自主性。

基于神经网络的智能控制方法智能控制是近年来兴起的一种控制方法，它借助于神经网络的强大计算能力，能够对复杂的系统进行智能化的控制与决策。

本文将介绍基于神经网络的智能控制方法，并探讨其在实际应用中的潜力和优势。

一、神经网络简介神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它由大量的神经元通过连接构成，能够对海量的信息进行高效的处理和学习。

神经网络具有自适应性、容错性和并行处理能力等特点，被广泛应用于图像识别、语音处理、自动驾驶等领域。

二、智能控制方法的基本原理基于神经网络的智能控制方法主要包括感知、决策和执行三个阶段。

感知阶段通过传感器采集系统的输入信号，并将其转化为神经网络可以处理的形式。

决策阶段利用训练好的神经网络对输入信号进行学习和判断，生成相应的控制策略。

执行阶段将控制策略转化为实际控制信号，通过执行器对系统进行控制。

三、基于神经网络的智能控制方法的优势1. 强大的学习能力：神经网络具有良好的自适应性和学习能力，能够通过大量的训练样本不断优化模型的参数，使之具备更好的控制性能。

2. 复杂系统的控制：神经网络可以对具有较高维度和非线性特性的复杂系统进行控制，能够应对更加复杂的实际场景和问题。

3. 实时性和适应性：神经网络能够在实时性要求较高的情况下对输入信号进行快速处理和决策，具备较强的适应性和反应能力。

4. 容错性和鲁棒性：神经网络在面对部分信息丢失或者噪声干扰时，仍能够保持较好的控制性能，具备较强的容错性和鲁棒性。

四、基于神经网络的智能控制方法的应用1. 智能交通系统：利用基于神经网络的智能控制方法，可以对交通流量进行实时监测和调度，达到优化交通流的效果，提高道路的通行能力和交通效率。

2. 工业自动化：神经网络可以应用于工业自动化领域中的生产线控制、设备故障预测等任务，提高生产效率和产品质量。

3. 智能机器人：通过神经网络实现智能机器人的导航、目标识别和路径规划等功能，使其具备更强的自主决策和执行能力。

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。

基于神经网络的智能控制系统概述基于神经网络的智能控制系统是一种通过模拟人脑神经网络工作原理来实现智能控制的方法。

它利用人工神经网络的特性进行模式识别、学习和决策，从而实现对复杂系统的高效控制。

本文将从系统模型、特点和应用三个方面对基于神经网络的智能控制系统进行概述。

基于神经网络的智能控制系统的核心组成部分是人工神经网络模型。

人工神经网络是一种由大量相互连接的神经元组成的模型，可以模拟生物神经系统的工作原理。

在智能控制系统中，神经网络模型通常分为输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收来自外部环境的传感器数据，隐藏层对输入数据进行处理和特征提取，输出层则生成控制信号输出到执行机构中。

通过训练，神经网络可以学习到系统的动力学模型和控制策略，进而实现对系统的智能控制。

基于神经网络的智能控制系统具有以下几个特点。

首先，它具有较强的适应性和鲁棒性，能够适应复杂系统的非线性和时变性质，并具有较强的误差容忍能力。

其次，神经网络具有自学习和自适应能力，能够通过反馈调整网络结构和权值，以改进系统的控制性能。

此外，神经网络还能够处理大量的输入样本，并具有较强的泛化能力，能够对未知样本做出合理预测。

最后，基于神经网络的智能控制系统可以通过并行计算实现高效的实时控制，适用于需要实时响应和复杂控制的应用场景。

基于神经网络的智能控制系统在各个领域都有广泛的应用。

在工业自动化领域，它可以用于自动化生产线的控制与优化、机器人的路径规划与控制等。

在交通运输领域，它可以用于交通信号控制、城市交通拥堵预测与调度等。

在能源管理领域，它可以用于电力系统的负荷预测与优化、智能电网的能源调度等。

在环境监测与保护领域，它可以用于空气质量监测与控制、水质监测与处理等。

此外，基于神经网络的智能控制系统还可以应用于金融风险管理、医疗诊断、智能家居等领域，为人们的生产和生活提供了更加智能和高效的控制手段。

总之，基于神经网络的智能控制系统利用人工神经网络的特性实现智能控制，具有适应性强、鲁棒性好、学习能力强和泛化能力强等特点。