智能控制概论

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智能控制的产生和发展

智能控制的发展是与被控对象紧密相关的。下面是经典控制系统的经典SISO系统，对系统进行抽象可以形成控制器、执行机构、被控对象、传感器这几类，每一部分的研究如下所示。

古典控制的不足与智能控制的优势

• 被控对象难以精确建模或者无法建模
• 古典控制理论的局限性
• 线性化假设不合理
• 不能满足复杂控制系统的要求
  有没有可能避开对被控对象的建模，还可以实现有效的控制？
  智能控制研究对象的特点：

1. 不确定性模型。不确定性包含两种意思；（1）模型未知或者知之甚少；（2）模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
2. 高度非线性模型。智能控制可以很好地解决高度非线性、时变系统问题。
3. 复杂的控制要求。

智能控制的特点

• 对复杂系统实现有效控制
• 定性决策和定量控制相结合的多模态组合控制

智能控制的研究内容

1. 专家控制。用一段计算机程序描述某个领域专家的知识经验，仿效专家经验，实现控制。具体而言：把专家的经验整理为知识库，通过推理和解析的方式查询规则库，给出合乎控制工程师经验的输出结果，从而实现模拟某个领域专家控制效果。
2. 模糊控制。主要包括模糊化-模糊推理-解模糊三个过程。
3. 神经网络控制。学习指的是神经网络的权值调整。
4. 遗传算法。