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来源: 发布时间:2024年05月24日

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。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。吴中区使用智能控制器推荐货源

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(1)利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。(2)采用**系统为反馈机构,修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。(3)利用模糊**决策选取机构来选择控制动作。(4)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。3)电力系统中的智能控制电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程,国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中,取得了良好的控制效果。姑苏区使用智能控制器特点智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一,也是研究的新热点之一。

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智能控制的主要技术方法智能控制是以控制理论、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、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。**系统**系统是利用**知识对专门的或困难的问题进行描述. 用**系统所构成的**控制,无论是**控制系统还是**控制器,其相对工程费用较高,而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题. 尽管**系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用,但是**控制的实际应用相对还是比较少。

20世纪80年代,基于AI的规则表示与推理技术(尤其是**系统)基于规则的**控制系统得到迅速发展,如瑞典奥斯特隆姆(K.J.Astrom)的**控制,美国萨里迪斯(G.M.Saridis)的机器人控制中的**控制等。随着20世纪80年代中期人工神经网络研究的再度兴起,控制领域研究者们提出并迅速发展了充分利用人工神经网络良好的非线性逼近特性、自学习特性和容错特性的神经网络控制方法。随着研究的展开和深入,形成智能控制新学科的条件逐渐成熟。1985年8月,IEEE在美国纽约召开了***届智能控制学术讨论会,讨论了智能控制原理和系统结构。由此,智能控制作为一门新兴学科得到***认同,并取得迅速发展。利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。

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模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***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. 不同的是:模糊逻辑可以利用语言信息描述系统,而神经网络则不行;模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,因而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. 模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制,可以认为神经网络技术模仿人类大脑的硬件,模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件. 根据模糊逻辑和神经网络的各自特点,智能控制的思想出现于20世纪60年代。当时,学习控制的研究十分活跃,并获得较好的应用。姑苏区使用智能控制器特点

利用模糊**决策选取机构来选择控制动作。吴中区使用智能控制器推荐货源

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。吴中区使用智能控制器推荐货源

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