自动化专业 ---智能控制技术综述.docx
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1、智 能 控 制 技 术 综 述院系:自动化工程学院姓名:*学号:智能控制技术综述【摘要】 :本文综述了智能工程和控制技术的发展历程及基本问题。文中着重论述了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。【英文摘要】 :With the development of information technology, manynew methods and technology into engineering, product phase, this control technology p
2、roposed Guang new challenges, promoting intelligent control theory in the application of technology to solve difficult using traditional methods complex system of control.【关键词: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。智能控制(intelligent controls)
3、在无人干预的情况下能自主地驱动智能机 器实现控制目标的自动控制技术。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。一、智能控制的主要方法智能控制技术的主要方法有含糊控制、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。1、神经网络控制神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法,它能 表示出丰富的特性:并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性 运算、自我组
4、织、学习或者自学习等.这些特性是人们长期追求和期望的 系统特性.它在智能控制的参数、结构或者环境的自适应、自组织、自 学习等 控制方面具有独特的能力.神经网络可以和含糊逻辑一样合用于 任意复杂对象的控制,但它与含糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统 和多输入多输出系统的多变量控制.在含糊逻辑表示的SIMO系统和 MIMO系统中,其含糊推理、解含糊过程以及学习控制等功能常用神经网 络来实现.含糊神经网络技术和神经含糊逻辑技术:含糊逻辑和神经网 络作为智能控制的主要技术已被广泛应用.两者既有相同性又有不同性. 其相同性为:两者都可作为万能逼近器解决非线性问题,并且两者都可 以应用到控制器设计中.不同
5、的是:含糊逻辑可以利用语言信息描述系 统,而神经网络则不行;含糊逻辑应用到控制器设计中,其参数定义有明 确的物理意义,于是可提出有效的初始参数选择方法;神经网络的初始参数(如权值等)只能随机 选择.但在学习方式下,神经网络经过各种训练,其参数设置可以达到满 足控制所需的行为.含糊逻辑和神经网络都是摹仿人类大脑的运行机制, 可以认为神经网络技术摹仿人类大脑的硬件,含糊逻辑技术摹仿人类大脑 的软件,根据含糊逻辑和神经网络的各自特点,所结合的技术即为含糊神 经网络技术和神经含糊逻辑技术.含糊逻辑、神经网络和它们混合技术适 用于各种学习方式智能控制的相关技术与控制方式结合或者综合交叉结合 ,构成风格和
6、功能各异的智能控制系统和智能控制器是智能控制技术方法 的一个主要特点.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。专家控制可以灵便地选取控制率,灵便性高;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。【1】 3、含糊控制含糊控制以含糊集合、含糊语言变量、含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
7、器摹拟人对系统的控制, 就是在被控对象的含糊模型的基础上运用含糊控制器近似推理等手段,实 现系统控制。在实现含糊控制时主要考虑含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。4、学习控制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 法是摹拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法,它摹拟生物界/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,一方面希翼在宽广的空间内进行 搜索,从而提高求得最优解的概率;另一方面又希翼向着解的
8、方向尽快缩 小搜索范围,从而提高搜索效率。如何同时提高搜索最优解的概率和效率, 是遗传算法的一个主要研究方向。【2】迭代学习控制迭代学习控制摹仿人类学习的方法、即通过多次的训练,从经验中学会某 种技能,来达到有效控制的目的。迭代学习控制能够通过一系列迭代过程 实现对二阶非线性动力学系统的跟踪控制。整个控制结构由线性反馈控制 器和前馈学习补偿控制器组成,其中线性反馈控制器保证了非线性系统的 稳定运行、前馈补偿控制器保证了系统的跟踪控制精度。它在执行重复运 动的非线性机器人系统的控制中是相当成功的。二、智能控制在现代科技中的应用1,工业过程中的智能控制生产过程的智能控制主要包括两个方面:局部级和全
9、局级。局部级的智能 控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计,例如智能 PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。研究热点是智能PID控 制器,因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势,且可 用于控制一些非线性的复杂对象。全局级的智能控制主要针对整个生产 过程的自动化,包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操 作处理异常等。【3】2 .智能技术在工业过程系统中的必要性在自动控制领域,人工智能的引入形成为了所谓智能控制,其目的无非是 要 更好地改善产品质 量,提高控制精度,节约能源和加强生产安全性。 我们知道,工业过程中广泛存在着病态结构问题。单纯依靠计算机
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