浅谈智能控制的发展与应用_1
6页1、从本学科出发,应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性,便于研究生提出新见解,特别是博士生必须有创新性的成果浅谈智能控制的发展与应用 摘要:本文主要介绍了智能控制技术的主要 方法 ,并介绍了智能控制在各行各业中的 应用 。 关键字:自动化 智能控制 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 。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。 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。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
2、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。2.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。1.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
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