智能控制的學(xué)習(xí)心得與體會及展望

1、智能控制的學(xué)習(xí)與總結(jié)智能控制的學(xué)習(xí)與總結(jié)智能控制的學(xué)習(xí)與思考一、我對智能控制的理解從開始上學(xué)學(xué)習(xí)知識以來，所學(xué)到的知識用我自己的理解與感覺就是：所學(xué)的知識越來越復(fù)雜，其模型越來越接近實際，感覺最深的是在數(shù)學(xué)課與物理課上，其模型不在只是考慮理想狀態(tài)下，或者只在線性關(guān)系下，其中要考慮到很多的問題，不再只是一個簡單的式子就可以表達(dá)、求解。而這學(xué)期所學(xué)的智能控制感覺是相對于之前學(xué)的經(jīng)典控制理論與現(xiàn)代控制理論，其研究對象是更為實際與現(xiàn)實的問題，但

2、是與之前不同之處在于，現(xiàn)在的智能控制不只是研究對象更加實際、現(xiàn)實，而且是提出了新的方法途徑，相比較與經(jīng)典的控制理論，智能控制的研究對象有其自己的特點(diǎn)：1.不確定性的模型智能控制的研究對象通常存在嚴(yán)重的不確定性。這里所說的模型不確定性包含兩層意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)可能在很大范圍內(nèi)變化。2.高度的非線性對于具有高度非線性的控制對象，采用智能控制的方法往往可以較好地解決非線性系統(tǒng)的控制問題。3.復(fù)雜的任務(wù)要求對于智

3、能控制系統(tǒng)，任務(wù)的要求往往比較復(fù)雜。二、智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系智能控制與傳統(tǒng)的或常規(guī)的控制有密切的關(guān)系，不是相互排斥的。常規(guī)控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用常規(guī)控制的方法來解決“低級”的控制問題，力圖擴(kuò)充常規(guī)控制方法并建立一系列新的理論與方法來解決更具有挑戰(zhàn)性的復(fù)雜控制問題。1.傳統(tǒng)的自動控制是建立在確定的模型基礎(chǔ)上的，而智能控制的研究對象則存在模型嚴(yán)重的不確定性，即模型未知或知之甚少者模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)在很大的范圍內(nèi)變動，比

4、如工業(yè)過程的病態(tài)結(jié)構(gòu)問題、某些干擾的無法預(yù)測，致使無法建立其模型，這些問題對基于模型的傳統(tǒng)自動控制來說很難解決。2.傳統(tǒng)的自動控制系統(tǒng)的輸入或輸出設(shè)備與人及外界環(huán)境的信息交換很不方便，希望制造出能接受印刷體、圖形甚至手寫體和口頭命令等形式的信息輸入裝置，能夠更加深入而靈活地和系統(tǒng)進(jìn)行信息交流，同時還要擴(kuò)大輸出裝置的能力，能夠用文字、圖紙、立體形象、語言等形式輸出信息。另外，通常的自動裝置不能接受、分析和感知各種看得見、聽得著的形象、聲音

5、的組合以及處理該領(lǐng)域的高水平難題。它具有啟發(fā)性、透明性、靈活性、符號操作、不確定性推理等特點(diǎn)。.應(yīng)用專家系統(tǒng)的概念和技術(shù)，模擬人類專家的控制知識與經(jīng)驗而建造的控制系統(tǒng)，稱為專家控制系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是利用專家知識對專門的或困難的問題進(jìn)行描述。用專家系統(tǒng)所構(gòu)成的專家控制，無論是專家控制系統(tǒng)還是專家控制器，其相對工程費(fèi)用較高，而且還涉及自動地獲取知識困難、無自學(xué)能力、知識面太窄等問題。盡管專家系統(tǒng)在解決復(fù)雜的高級推理中獲得較為成功的應(yīng)用，但是專

6、家控制的實際應(yīng)用相對還是比較少。2.2.模糊控制系統(tǒng)模糊控制系統(tǒng)所謂模糊控制，就是在被控制對象的模糊模型的基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊控制器近似推理手段，實現(xiàn)系統(tǒng)控制的一種方法。模糊模型是用模糊語言和規(guī)則描述的一個系統(tǒng)的動態(tài)特性及性能指標(biāo)。模糊控制的基本思想是用機(jī)器去模擬人對系統(tǒng)的控制。它是受這樣事實而啟發(fā)的：對于用傳統(tǒng)控制理論無法進(jìn)行分析和控制的復(fù)雜的和無法建立數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)，有經(jīng)驗的操作者或?qū)＜覅s能取得比較好的控制效果，這是因為他們擁有日積月累

7、的豐富經(jīng)驗，因此人們希望把這種經(jīng)驗指導(dǎo)下的行為過程總結(jié)成一些規(guī)則，并根據(jù)這些規(guī)則設(shè)計出控制器。然后運(yùn)用模糊理論，模糊語言變量和模糊邏輯推理的知識，把這些模糊的語言上升為數(shù)值運(yùn)算，從而能夠利用計算機(jī)來完成對這些規(guī)則的具體實現(xiàn)，達(dá)到以機(jī)器代替人對某些對象進(jìn)行自動控制的目的。模糊邏輯用模糊語言描述系統(tǒng)，既可以描述應(yīng)用系統(tǒng)的定量模型也可以描述其定性模型。模糊邏輯可適用于任意復(fù)雜的對象控制。但在實際應(yīng)用中模糊邏輯實現(xiàn)簡單的應(yīng)用控制比較容易。簡單控

8、制是指單輸入單輸出系統(tǒng)(SISO)或多輸入單輸出系統(tǒng)(MISO)的控制。因為隨著輸入輸出變量的增加，模糊邏輯的推理將變得非常復(fù)雜。3.3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指由大量與生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞相類似的人工神經(jīng)元互連而組成的網(wǎng)絡(luò)；或由大量象生物神經(jīng)元的處理單元并聯(lián)互連而成。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有某些智能和仿人控制功能。學(xué)習(xí)算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征，也是當(dāng)前研究的主要課題。學(xué)習(xí)的概念來自生物模型，它是機(jī)體在復(fù)雜多變的環(huán)