關於智能控制綜述

論文類別:工學論文 > 工業設計論文
論文作者: 安寧 邱瑋…
上傳時間:2011/11/10 10:53:00

摘要:本文介紹了智能控制的產生背景以及智能控制的概念和特點,分析了几種典型的智能控制技術,並提出了一些對智能控制的發展前景的展望。

關键詞:智能控制 專家控制 模糊控制 神經網絡控制 遺傳算法

1.引言

智能控制是自動控制發展的高級階段,是人工智能、控制論、信息論、系統論、仿生學、進化計算和計算機等多種學科的高度綜合與集成,是一門新興的邊緣交叉學科。智能控制是當今國內、外自動化学科中的一個十分活躍和具有挑戰性的領域,代表著當今科學和技術發展的最新方向之一。它不僅包含了自動控制、人工智能、系統理論和計算機科學的内容,而且還從生物學等學科汲取豐富的營養,正在成為自動化领域中最興旺和發展最迅速的一個分支學科。

2.智能控制產生的背景

從控制理論學科發展的歷程來看,該學科的發展經歷了三個主要階段。

第一階段為20世紀40—60年代的“經典控制理論”時期,经典控制理論以反饋理論為基礎,是一種單回路线性控制理論。主要采用傳遞函數、頻率特性、根軌跡為基礎的頻率分析方法。主要研究單輸入一單输出、線性定長系統的分析和設计。

第二階段為20世紀60—70年代的“現代控制理論”時期,現代控制理論主要研究具有高性能、高精度的多變量參數系統的最優控制問題。采用的方法包括狀態空間法、Bellman动態規劃方法,Kalman濾波理論和Pontryagin極大值原理等。現代控制理論可以解決多輸入多輸出問題,系統可以是線性定長的,也可以是非線性时變的。

第三阶段為20世紀70年代至今的“大系統理論”和“智能控制理論”時期。由于現代控制理論過多地依賴對象的數學模型,其控制算法較為理想化,設計方法非常數字化,因此在面對難以用數學模型描述或者具有時變、非線性、不確定特性的復雜系統時,現代控制系統也顯得無能為力。為了提高控制系統的品質和尋優能力,控制領域的研究人員開始考虑把人工智能技術用於控制系统。近年來,控制領域的研究人员把傳統的控制理論與模糊邏輯、神經網絡、遺傳算法等智能技術相结合,充分利用人的經驗知識對復雜系統進行控制,逐渐形成了智能控制這一新興学科。

3.智能控制的基本概念和特點

傳統的控制方法建立在被控對象的精確數學模型之上,智能控制是針對系統的复雜性、非線性、不確定性等提出來的。IEEE控制系統協會把智能控制歸納為:智能控制系統必須具有模擬人類學習和自適應的能力。一個智能控制系统一般應具有以下一些特點。

1)能對復雜系統(如非線性、多變量、時變、环境擾動等)進行有效的全局控制,並具有較強的容錯能力;

2)具有以只是表示的非數學廣義模型和以數學模型表示的混合控制過程,能根據被控對象的動態過程進行辨识,采用開閉環控制和定性與定量相結合的多模態控制方式;

3)能對獲取的信息進行實時處理並給出控制决策,通過不斷優化參數和尋找控制器的最佳結構形式,以獲得整體最優控制性能。

4)具有自學習、自適應、自組织能力,能從系統的功能和整體優化的角度來分析和綜合系統,以实現預期的控制目標。

4.智能控制理論的基本內容

4.1 專家控制(EC-Expert Control)

由人工智能領域發展起來的專家控制是一種基於知識的智能計算機程序的技術。專家控制的實質是基於控制對象和控制規律的各種知識,並且要以智能的方式利用這些知識,以求得控制系統盡可能的優化和實用化。專家系統一般由知識庫、推理機、解釋機制和知识獲取系統等組成。知識庫用於存儲某一領域專家的經驗性知識、原理性知識、可行操作與規則等。可通过知識獲取系統對原有知識進行修改和擴充。推理機根據系統信息並利用知识庫中知識按一定的推理策略來解決當前的問題。解釋機制對找到的知識進行解釋,為用戶提供了一個人機界面。專家控制的特點為:

1)具有領域專家級的專業知识,能進行符號處理和啟發式推理。转貼於 免費論文下载中心 http://www.hi138.com

2)具有獲取知识能力,具有靈活性、透明性和交互性。

4.2模糊控制(FC-Fuzzy Control)

模糊控制是以模糊集合論、模糊邏輯推理和模糊語言變量為基礎的一種計算機数字控制。對於無法建立數學模型或難以建立數學模型的場合,可以用模糊控制技術来解決。模糊控制就是在被控對象模糊模型的基礎上,利用模糊控制器,采用推理的手段進行系統控制的一種方法。模糊模型是用模糊語言和規則描述的一個系統的動態特性及性能指标。模糊控制器由模糊化、規則庫、模糊推理和清晰化四個功能模塊組成。模糊化模塊實現對系統變量論域的模糊劃分和對清晰输入值的模糊化處理。规則庫用於存儲系統的基於語言變量的控制規則和系統參數。模糊推理是一種從輸入空間到輸出空間的非線性映射關系,控制規则形式為If{控制輸入A}then{控制輸出B},即如果已知控制輸入A,則通過模糊推理得出控制輸出B。清晰化模塊將推出的模糊推理推出的控制輸出轉化為清晰的輸出值。模糊控制的特點為:

1)提供了一種實現基於自然語言描述規則的控制規律的新机制。

2)提供了一種非線性控制器,這種控制器一般用於控制含有不確定性和難以用傳統非线性理論處理的場合。

4.3 神經網絡控制(NNC-Neural Networks Control)

神經網絡控制是在控制系統中采用神經網絡這一工具,对難以通過常規方法進行描述的復雜非線性對象進行建模,或充當控制器,或信息處理,或模式識別,或故障診斷等,或以上幾種功能的組合,這种神經網絡控制系統的控制方式即為神經網絡控制。神經網絡控制采用仿生學的觀點對智能系統中的高級信息處理問題進行研究,神經網絡控制的特點為:

1)能充分逼近任意非線性特性。

2)分布式並行處理機制。

3)自學習和自適應能力。

4)数據融合能力。

5)適合於多变量系統,可進行多變量處理。

4.4 遺傳算法(GA-Genetic Algorithm)

遺傳算法是一種基於生物進化模擬的启發式智能算法,它的基本策略是:將待優化函數的自變量編碼成類似基因的離散數值碼,然後通過類似基因進化的交叉、變異、繁殖等操作获得待優化函數的最優或近似最優解。在智能控制中,遺傳算法廣泛應用於各类優化問題,遺傳算法可以用於復雜的非線性系統的辨識,多變量系統控制規則的優化,智能控制參數的優化等常规控制方法難以奏效的問題。遗傳算法具有可擴展性,可以同專家系統、模糊控制和神經網絡結合,為智能控制的研究註入新的活力。如可用遺傳算法对模糊控制的控制規則和隸屬度函數進行優化,對神經網絡的權值進行優化等。遺傳算法的特點為:

1)以決策變量的編碼作為運算對象。

2)直接以目標函數值作為搜索信息。

3)同時進行解空間的多點搜索。

4)使用自適應的概率搜索技術。

5.結束語

智能控制已广泛應用於工業、農业、軍事等眾多領域,已經解決了大量的傳統控制無法解決的實際控制應用問題,呈現出強大的生命力和發展前景。它將隨著專家系統、模糊控制、神經網絡等控制技术的發展而不斷發展。

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