智能控制：突破传统局限——模糊与神经网络的应用

在"传统控制理论的局限性-智能控制概论"一文中，我们探讨了随着复杂系统日益增多，传统控制理论所面临的挑战。复杂系统的特点包括控制对象的高复杂性，模型的不确定性，非线性特性，分布式传感器和执行机构的运用，动态突变，多时间尺度现象，复杂的信息模式，以及海量数据处理和严格性能要求。这些特性使得传统控制方法难以有效应对，例如线性模型假设不再适用，精确建模变得困难。 文章首先回顾了自动控制或自动化领域的历史背景，指出控制理论起源于瓦特改进蒸汽机后的飞球调节器。然而，随着科技的进步，特别是计算机科学、信息论、运筹学和控制论等交叉学科的发展，传统控制理论的局限性愈发明显。它无法适应高度复杂的系统，如神经网络、模糊逻辑和遗传算法等智能控制技术应运而生。 智能控制的引入旨在弥补传统控制的不足，它涵盖了一系列新兴技术，如模糊控制，利用模糊逻辑处理不确定性；神经元网络控制，基于模仿人脑神经网络的工作原理；模糊-神经网络控制，将两者结合起来，提供更强大的适应性和鲁棒性；遗传算法，通过模拟自然选择优化问题；以及专家系统，模仿人类专家的知识和决策能力。 智能控制的定义强调其在面对复杂环境时的自主学习、自我调整和自适应能力，这与传统控制依赖精确模型和预设规则的模式形成鲜明对比。智能控制的研究内容包括智能系统的设计、智能算法的开发以及智能控制在实际系统中的应用。 此外，文章还讨论了智能控制的分类，它不仅局限于控制系统本身，而是与认知心理学、神经科学、生物学、医学等多学科相结合，形成一个多学科交叉的研究领域。智能控制的应用广泛，涉及到诸多行业，如制造业、航空航天、交通系统、能源管理等，对提高效率、降低成本和解决复杂问题有着显著作用。 "传统控制理论的局限性-智能控制概论"深入剖析了传统控制理论的不足，并展示了智能控制作为解决复杂系统问题的强大工具，对于理解和应用现代自动化技术具有重要意义。