苏州现代智能控制器规定

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、自我组织、学习或自学习等. 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. 神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制,但它与模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. 在模糊逻辑表示的SIMO 系统和MIMO 系统中,其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现.模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术对于具有高度非线性的控制对象，采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。苏州现代智能控制器规定

智能控制的研究对象具备以下的一些特点：1. 不确定性的模型智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。这里所说的模型不确定性包含两层意思：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. 高度的非线性对于具有高度非线性的控制对象，采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。3. 复杂的任务要求对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。目前智能控制在伺服系统应用中较多的，主要包括**控制、模糊控制、学习控制、神经网络控制、预测控制等控制方法。姑苏区现代智能控制器安装利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信息。

定义三： 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。定义四： 智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。智能控制以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础，扩展了相关的理论和技术，其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、**系统、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。**系统是利用**知识对专门的或困难的问题进行描述的控制系统。尽管**系统在解决复杂的高级推理中获得了较为成功的应用，但是**系统的实际应用相对还是比较少的。

1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国***召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统. 智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境.模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型，也可以描述其定性模型。

智能控制的相关技术与控制方式结合、或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器，这也是智能控制技术方法的一个主要特点。智能控制研究的主要目标不再是被控对象，而是控制器本身。控制器不再是单一的数学模型解析型，而是数学解析和知识系统相结合的广义模型，是多种学科知识相结合的控制系统。智能控制理论是建立被控动态过程的特征模式识别，基于知识、经验的推理及智能决策基础上的控制。一个好的智能控制器本身应具有多模式、变结构、变参数等特点，可根据被控动态过程特征识别、学习并组织自身的控制模式，改变控制器结构和调整参数。生产过程中的智能控制主要包括局部级智能控制和全局级智能控制。相城区新型智能控制器推荐货源

这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。苏州现代智能控制器规定

智能控制与传统控制的主要区别在于传统的控制方法必须依赖于被控制对象的模型，而智能控制可以解决非模型化系统的控制问题。与传统控制相比．智能控制具有以下基本特点：1)智能控制的**是高层控制．能对复杂系统(如非线性、快时变、复杂多变量、环境扰动等)进行有效的全局控制．实现广义问题求解．并具有较强的容错能力。2)智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制和定性决策及定量控制结合的多模态控制方式。苏州现代智能控制器规定

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