智能控制的起源与进展：刘金琨MATLAB课程-第1章概论

"智能控制的发展-matlab智能控制课件及程序刘金琨-第1章" 智能控制作为自动化领域的新兴分支，旨在解决传统控制理论无法有效处理的复杂系统控制问题。这一领域的发展始于20世纪70年代，由傅京逊教授首次提出。智能控制融合了控制理论与人工智能技术，其核心思想是利用计算机模拟人类的智能行为，应对非线性、时变、不确定以及难以建模的系统。 传统控制方法，包括经典控制和现代控制，依赖于被控对象的精确数学模型，适用于线性、时不变系统。然而，在面对现实世界中的复杂系统时，如多变量、非线性、时变和不确定性等因素，传统方法往往力不从心。具体来说，这些问题体现在以下几个方面： 1. 实际系统的复杂性：许多系统具有非线性动态特性，时变性以及外部干扰，导致难以建立准确的数学模型。 2. 建模困难：对于包含不确定性和难以理解的动态行为的系统，传统的建模手段往往失效。 3. 线性化假设：为了简化分析，传统方法常做线性化假设，但这可能与实际系统行为不符。 4. 控制任务复杂度：传统控制方法适用于简单任务，而对于机器人控制、计算机集成制造系统（CIMS）、社会经济管理等复杂任务，其效能有限。 为了解决这些问题，智能控制引入了诸如模糊逻辑、神经网络、遗传算法、专家系统和机器学习等工具，这些方法能够处理不确定性和复杂性，不需要精确的系统模型，而是通过学习、适应和自我优化来实现控制目标。智能控制系统可以模拟人类专家的经验，通过模式识别、决策制定和问题解决来完成控制任务。 MATLAB作为一种强大的计算环境，为智能控制提供了丰富的工具箱，如模糊逻辑工具箱、神经网络工具箱等，使得研究人员和工程师能够方便地设计、仿真和实现智能控制算法。通过MATLAB，可以搭建和测试各种智能控制系统，从而在实际应用中解决复杂控制问题。 智能控制是控制科学的重要进展，它弥补了传统控制理论的不足，通过结合人工智能技术，提高了对复杂、非结构化系统控制的效率和准确性。随着技术的不断发展，智能控制在工业自动化、航空航天、医疗设备、交通管理等诸多领域都将发挥越来越重要的作用。