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来源: 发布时间:2024年05月12日

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。模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。相城区附近智能控制器推荐货源

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6. 与传统自动控制系统相比,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及定量控制结合的多模态控制方式.7. 与传统自动控制系统相比,智能控制系统具有变结构特点,能总体自寻优,具有自适应、自组织、自学习和自协调能力.8. 与传统自动控制系统相比,智能控制系统有补偿及自修复能力和判断决策能力.总之,智能控制系统通过智能机自动地完成其目标的控制过程,其智能机可以在熟悉或不熟悉的环境中自动地或人—机交互地完成拟人任务.虎丘区多功能智能控制器灵活性智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力。

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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。模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具,具有并行计算、快速寻找全局比较好解等特点,它可以和其他技术混合使用,用于智能控制的参数、结构或环境的比较好控制。神经网络是利用大量的神经元,按一定的拓扑结构进行学习和调整的自适应控制方法。它能表示出丰富的特性,具体包括并行计算、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。这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。神经网络在智能控制的参数、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。

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。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。

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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。因此,在研究和设计智能系统时,主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面,而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上,即智能控制的关键问题不是设计常规控制器,而是研制智能机器的模型。此外,智能控制的**在高层控制,即组织控制。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。吴中区质量智能控制器推荐货源

应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有模糊逻辑、**系统和神经网络。相城区附近智能控制器推荐货源

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。相城区附近智能控制器推荐货源

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