智能控制理论与应用简介

"智能控制理论及应用-PPT.ppt" 智能控制理论是一门融合了自动控制与人工智能的交叉学科，旨在创建能模拟人类智慧并应用于复杂系统控制的技术。该理论始于20世纪60年代末，由Leondes和Mendel初步提出，而傅京孙教授在1971年对其进行了深入阐述，将其定义为自动控制与人工智能的交汇点。傅京孙的二元结构理论形象地展示了智能控制如何结合了控制理论的精确性和人工智能的灵活性。 萨里迪斯进一步拓展了这一理论，将运筹学纳入其中，形成了智能控制的三元结构。这一扩展表明智能控制不仅涉及自动控制和人工智能，还涵盖了优化策略的运用，这使得智能控制系统能够处理更多样化和复杂的决策问题。 智能控制的核心在于其“智能”特性，这通常体现在以下几个方面： 1. 分级递阶智能控制：这种控制结构模仿了人类大脑的层次化决策过程，将任务分解为多个层次的子任务，每个层次负责不同的决策级别。 2. 基于模糊推理的智能控制系统：模糊逻辑允许控制器处理不确定性和模糊信息，通过模糊规则库进行推理，实现对不精确输入的高效响应。 3. 基于神经网络的智能控制技术：神经网络模拟生物神经元的连接和工作方式，通过学习和训练，可以识别模式、解决非线性问题，并适应环境变化。 4. 模糊神经网络：模糊系统与神经网络的结合，增强了对不确定性和模糊数据的处理能力，同时利用神经网络的学习能力来调整模糊规则。 5. 遗传算法及其应用：遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，用于优化问题的求解，尤其适合处理多目标和多约束问题。 6. 基于规则的仿人智能控制：此类控制策略模拟人类专家的决策过程，利用预定义的规则库进行决策，适用于需要人类经验的知识型问题。 智能控制理论的应用广泛，包括但不限于制造业、机器人、航空航天、电力系统、交通管理等多个领域。通过这些理论和技术，控制系统可以更好地适应复杂、动态和不确定性环境，提高系统的性能和效率。 在学习智能控制时，推荐参考以下书籍，以深入理解理论基础和实际应用： 1. 周德俭，吴斌的《智能控制》（重庆大学出版社，2005） 2. 李少远，王景成的《智能控制》（机械工业出版社，2005） 3. 李人厚的《智能控制理论和方法》（西安电子科技大学出版社，1999） 4. 王万森的《人工智能原理及其应用》（电子工业出版社，2000） 5. 蔡自兴的《人工智能控制》（化学工业出版社，2005） 6. 沈清，胡德文，时春的《神经网络应用技术》（国防科技大学出版社，1993） 7. 方崇智，萧德云的《过程辨识》（清华大学出版社，1988） 8. 舒迪前的《预测控制系统及其应用》（机械工业出版社，1996） 9. 窦振中的《模糊逻辑控制技术及其应用》（北京航空航天大学出版社，1995） 通过深入学习这些教材，可以系统地掌握智能控制的基础理论，同时了解实际应用中的关键技术和最新进展。