智能控制绪论：模糊集理论基础

"智能控制绪论" 智能控制是基于模糊集理论的控制方法，旨在解决复杂系统的控制问题。模糊集理论是模糊控制的基础，其核心是采用模糊规则进行逻辑推理，其逻辑取值可在0与1之间连续变化，其处理的方法是基于数值的而不是基于符号的。 智能控制的提出是为了解决传统控制方法的不足之处。传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制问题，难以解决对复杂系统的控制。在传统控制的实际应用遇到很多难解的问题，主要表现以下几点： 第一，实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，无法获得精确的数学模型。 第二，某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题。 第三，针对实际系统往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合。 第四，实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务，如机器人控制、CIMS、社会经济管理系统等复杂任务无法为力。 智能控制是基于模糊集理论的控制方法，将控制理论的方法和人工智能技术灵活地结合起来，其控制方法适应对象的复杂性和不确定性。智能控制是一门交叉学科，将控制理论的方法和人工智能技术结合起来，旨在解决复杂系统的控制问题。 智能控制的概念是由傅京逊教授于1971年首先提出，智能控制是人工智能技术和控制理论的结合，旨在解决复杂系统的控制问题。 智能控制的发展过程可以分为以下几个阶段： 第一阶段：智能控制的提出（1970年代），智能控制是为了解决传统控制方法的不足之处。 第二阶段：智能控制的发展（1980年代），智能控制的研究和应用开始逐渐普及。 第三阶段：智能控制的成熟（1990年代），智能控制的理论和方法已经成熟，应用范围不断扩大。 智能控制的特点是： 第一，智能控制是基于模糊集理论的控制方法。 第二，智能控制将控制理论的方法和人工智能技术灵活地结合起来。 第三，智能控制的控制方法适应对象的复杂性和不确定性。 智能控制的应用领域非常广泛，包括机器人控制、CIMS、社会经济管理系统等复杂任务。智能控制的应用可以提高控制系统的智能性和自适应能力，提高控制系统的可靠性和稳定性。