智能控制基础：刘金琨MATLAB教程-第1章概论

"matlab智能控制课件及程序刘金琨-第1章.ppt" 本文档是关于MATLAB在智能控制领域的应用课程，由刘金琨教授讲解，涵盖了智能控制的基本理论和方法。课程主要分为十个章节，包括绪论、专家控制、模糊控制理论基础、模糊控制、自适应模糊控制、神经网络基础、典型神经网络、高级神经网络、神经网络控制以及遗传算法等内容。 智能控制是针对传统控制方法的局限性而发展起来的一种新型控制策略。传统控制依赖于被控对象的精确数学模型，对于线性、时不变系统有较好的效果，但在处理复杂、非线性、时变和不确定性的系统时面临挑战。智能控制正是为了解决这些问题而诞生的，它融合了控制理论与人工智能技术，以提高控制系统的灵活性和应对复杂任务的能力。 在第一章“绪论”中，详细介绍了智能控制的发展过程和基本概念。智能控制的发展源于实际系统中存在的复杂性和不确定性，导致无法建立准确的数学模型。例如，实际系统可能具有非线性特性、时变性，且包含不确定因素，使得传统的建模方法失效。此外，对实际系统进行线性化假设可能不切实际，传统控制方法对于处理如机器人控制、计算机集成制造系统（CIMS）、社会经济管理系统等复杂任务显得力不从心。 智能控制的概念强调结合控制理论和人工智能技术，以适应复杂和不确定的对象。它借鉴了人类专家的经验，通过模拟人类智能，实现更高效、灵活的控制。傅京逊教授在1971年首次提出了智能控制这一概念，开启了这一领域研究的新篇章。 后续章节将深入探讨各种智能控制技术，如专家控制利用知识库和推理机制实现控制决策，模糊控制利用模糊逻辑处理不精确信息，自适应模糊控制则允许控制器自我调整以适应系统变化。神经网络控制利用神经网络的自学习和并行处理能力处理非线性问题，而遗传算法则为优化问题提供了全局搜索的能力。 这份MATLAB智能控制课件旨在通过理论讲解和程序实践，帮助学习者理解和掌握智能控制的核心原理和技术，以便在实际工程中应用这些方法解决复杂控制问题。