文档介绍：2020-6-17第1章绪论1、智能控制的研究对象具备的特点:(1)不确定性的模型:模型不确定性包含两层含义:一是模型未知或知之甚少;二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。(2)高度的非线性(3)复杂的任务要求2、智能控制系统(1)智能行为:可看成是一种不依赖于模型的自适应估计。实质上是一种从输入到输出的映射关系。(2)智能控制系统的主要功能特点:学习功能、适应功能、组织功能(系统具有相应的主动性和灵活性)3、智能控制研究的数学工具的几种形式(1)符号推理与数值计算的结合(2)离散事件系统与连续时间系统分析的结合(3)介于两者之间的方法:神经元网络、模糊集合论4、智能控制系统所包含的理论(1)自适应、自组织和自学习控制(2)知识工程(3)信息熵:熵是采用概率模型时不确定性的一个度量。(4)Petri网(5)人-机系统理论(6)形式语言与自动机(7)大系统理论(8)神经网络理论(9)模糊集合论:是介于逻辑计算和数值计算之间的一种数学工具。(10),由人作为控制器的控制系统是典型的智能控制系统,其中包含了人的高级智能活动。模糊控制在一定程度上模仿了人的控制,它不需要有准确的控制对象模型。因此它是一种智能控制的方法。1模糊集合与模糊数学笼统地说,模糊集合是一种特别定义的集合,它可用来描述模糊现象。有关模糊集合、模糊逻辑等的数学理论,称之为模糊数学。模糊性也是一种不确定性,但它不同于随机性,所以模糊理论不同于概率论。模糊性通常是指对概念的定义以及语言意义的理解上的不确定性。例如,“老人”、“温度高”、“数量大”等所含的不确定性即为模糊性。可见,模糊性主要是人为的主观理解上的不确定性,而随机性则主要反映的是客观上的自然的不确定性,或者是事件发生的偶然性。偶然性与模糊性具有本质上的不同,它们是不同情况下的不确定性。()1965年首先提出了模糊集合的概念,由此开创了模糊数学及其应用的新纪元。模糊控制是模糊集合理论应用的一个重要方面。1974年英国教授马丹尼()首先将模糊集合理论应用于加热器的控制,其后产生下许多应用的例子。其中比较典型的有:热交换过程的控制,暖水工厂的控制,污水处理过程控制,交通12020-6-17路口控制,水泥窑控制,飞船飞行控制,机器人控制,模型小车的停靠和转弯控制,汽车速度控制,水质净化控制,电梯控制,电流和核反应堆的控制,并且生产出厂专用的模糊芯片和模糊计算机。在模糊控制的应用方面,日本走在了前列。。日本还率先将模糊控制应用到日用家电产品的控制,如照相机、吸尘器、洗衣机等,模糊控制的应用在日本已经相当普及。模糊控制无论从理论和应用方面均己取得了很大的进展,,当己知系统的模型时,已有比较成熟的常规控制理论和方法来分析和设计系统。但是目前尚未建立起有效的方法来分析和设计模糊系统,它还主要依靠经验和试凑。因此现在有许多人正在进行研究,试图把许多常规控制的理论和概念推广到模糊控制系统,如能控性、稳定性等。近来的另外一个研究方向则是如何使模糊控制器具有学习能力。在这方面,模糊