文档介绍：关于智能控制第一讲
第一张，共三十七张，创建于2022年，星期六
智能控制概述 智能控制是自动控制发展的一个新阶段，是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的综合与集成，是当前的一个研究热点。
智能控制的智能控制主要应用在以下情况：
实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型。
应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设在应用中往往与实际情况不相吻合。
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智能控制的研究对象
对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。
为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的投资，减低了系统的可靠性。
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智能控制的类型
智能控制系统一般包括
分级递阶控制系统
专家控制系统
神经控制系统
模糊控制系统
学****控制系统
集成或者（复合）混合控制：几种方法和机制往往结合在一起，用于一个实际的智能控制系统或装置，从而建立起混合或集成的智能控制系统。
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分级递阶控制系统
分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论。分级递阶智能控制(Hierarchical Intelligent Control)主要由三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级、协调级、执行级，并且这三级遵循“伴随智能递降精度递增”原则，其功能结构如下图所示。
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分级递阶控制系统
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分级递阶控制系统
组织级(organization level)：组织级通过人机接口和用户(操作员)进行交互，执行最高决策的控制功能，监视并指导协调级和执行级的所有行为，其智能程度最高。
协调级(Coordination level)：协调级可进一步划分为两个分层:控制管理分层和控制监督分层。
执行级(executive level)：执行级的控制过程通常是执行一个确定的动作。
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专家控制系统（Expert System）
专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，他们的这种专门技术通常源于丰富的经验，以及他们处理问题的详细专业知识。
专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，、透明性、灵活性、符号操作、不一确定性推理等特点。应用专家系统的概念和技术，模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统，称为专家控制系统。
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神经网络是指由大量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络；或由大量象生物神经元的处理单元并联互连而成。这种神经网络具有某些智能和仿人控制功能。
人工神经网络控制系统
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学****算法是神经网络的主要特征，，它是机体在复杂多变的环境中进行有效的自我调节。神经网络具备类似人类的学****功能。一个神经网络若想改变其输出值，但又不能改变它的转换函数，只能改变其输人，而改变输人的唯一方法只能修改加在输人端的加权系数。
人工神经网络控制系统
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人工神经网络控制系统
神经网络的学****过程是修改加权系数的过程，最终使其输出达到期望值，：Hebb学****算法、widrow­Hoff学****算法、反向传播学****算法一BP学****算法、Hopfield反馈神经网络学****算法等。
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模糊控制系统
所谓模糊控制，就是在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段，实现系统控制的一种方法。
模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标。
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模糊控制系统
模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制。它是受这样事实而启发的：对于用传统控制理论无法进行分析和控制的复杂的和无法建立数学模型的系统，有经验的操作者或专家却能取得比较好的控制效果，这是因