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[導(dǎo)讀] 智能控制是什么 智能控制(intelligent controls)在無人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動控制技術(shù)。對許多復(fù)雜的系統(tǒng),難以建立有效的數(shù)學(xué)模型和用常規(guī)的控

智能控制是什么

智能控制(intelligent controls)在無人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動控制技術(shù)。對許多復(fù)雜的系統(tǒng),難以建立有效的數(shù)學(xué)模型和用常規(guī)的控制理論去進(jìn)行定量計(jì)算和分析,而必須采用定量方法與定性方法相結(jié)合的控制方式。

定量方法與定性方法相結(jié)合的目的是,要由機(jī)器用類似于人的智慧和經(jīng)驗(yàn)來引導(dǎo)求解過程。因此,在研究和設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)時(shí),主要注意力不放在數(shù)學(xué)公式的表達(dá)、計(jì)算和處理方面,而是放在對任務(wù)和現(xiàn)實(shí)模型的描述、符號和環(huán)境的識別以及知識庫和推理機(jī)的開發(fā)上,即智能控制的關(guān)鍵問題不是設(shè)計(jì)常規(guī)控制器,而是研制智能機(jī)器的模型。

此外,智能控制的核心在高層控制,即組織控制。高層控制 是對實(shí)際環(huán)境或過程進(jìn)行組織、決策和規(guī)劃,以實(shí)現(xiàn)問題求解。為了完成這些任務(wù),需要采用符號信息處理、啟發(fā)式程序設(shè)計(jì)、知識表示、自動推理和決策等有關(guān)技術(shù)。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性,即具有一定程度的“智能”。

隨著人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,已經(jīng)有可能把自動控制和人工智能以及系統(tǒng)科學(xué)中一些有關(guān)學(xué)科分支(如系統(tǒng)工程、系統(tǒng)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、信息論)結(jié)合起來,建立一種適用于復(fù)雜系統(tǒng)的控制理論和技術(shù)。智能控制正是在這種條件下產(chǎn)生的。它是自動控制技術(shù)的最新發(fā)展階段,也是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能進(jìn)行控制的研究領(lǐng)域。

智能控制是以控制理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、運(yùn)籌學(xué)等學(xué)科為基礎(chǔ),擴(kuò)展了相關(guān)的理論和技術(shù),其中應(yīng)用較多的有模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、遺傳算法等理論和自適應(yīng)控制、自組織控制、自學(xué)習(xí)控制等技術(shù)。

智能控制與傳統(tǒng)控制的區(qū)別

控制界在近年來的共識認(rèn)為控制器的設(shè)計(jì)從信息科學(xué)的層面看,其核心是控制算法的設(shè)計(jì),控制算法主要根據(jù)系統(tǒng)的輸入與輸出信息、 系統(tǒng)及其可能產(chǎn)生變化的信息、系統(tǒng)工作環(huán)境的信息,以及對系統(tǒng)所提任務(wù)和要求變化的信息,經(jīng)過采集、加工、分析、計(jì)算以形成系統(tǒng)能接受并可據(jù)此進(jìn)行工作的控制命令??刂泼畹男纬?,一個(gè)是對形成命令所需信息的齊備,這中間首先是對控制對象的認(rèn)知,即對系統(tǒng)進(jìn)行建模,而對無論是輸入、輸出、環(huán)境變化等一系列信息的認(rèn)知都涉及到信息采集與加工、信息的傳輸?shù)?。無論關(guān)于建模等為控制命令的形成所需的信息準(zhǔn)備工作,還是在信息相對齊備后形成控制命令的過程,都包含了各種必須行之有效的計(jì)算機(jī)算法。這些算法由于問題的特點(diǎn),既可以是傳統(tǒng)的也可以是智能的,這自然取決于使用這些算法的具體條件與要求。

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

傳統(tǒng)的控制理論對線性問題有較成熟的理論,而對高度非線性的控制對象雖然有一些非線性方法可以利用,但不盡人意。 而智能控制為解決這類復(fù)雜的非線性問題找到了一個(gè)出路,成為解決這類問題行之有效的途徑。 工業(yè)過程智能控制系統(tǒng)除具有上述幾個(gè)特點(diǎn)外,又有另外一些特點(diǎn),如被控對象往往是動態(tài)的,而且控制系統(tǒng)在線運(yùn)動,一般要求有較高的實(shí)時(shí)響應(yīng)速度等,恰恰是這些特點(diǎn)又決定了它與其它智能控制系統(tǒng)如智能機(jī)器人系統(tǒng)、航空航天控制系統(tǒng)、交通運(yùn)輸控制系統(tǒng)等的區(qū)別,決定了它的控制方法以及形式的獨(dú)特之處。

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(shí)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、聲音的組合以及外界其它的情況。 為擴(kuò)大信息通道,就必須給自動裝置安上能夠以機(jī)械方式模擬各種感覺的精確的送音器,即文字、聲音、物體識別裝置。 可喜的是,近幾年計(jì)算機(jī)及多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展,為智能控制在這一方面的發(fā)展提供了物質(zhì)上的準(zhǔn)備,使智能控制變成了多方位“立體”的控制系統(tǒng).

與傳統(tǒng)自動控制系統(tǒng)相比,,智能控制系統(tǒng)具有足夠的關(guān)于人的控制策略、被控對象及環(huán)境的有關(guān)知識以及運(yùn)用這些知識的能力;智能控制系統(tǒng)能以知識表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)表示的混合控制過程,采用開閉環(huán)控制和定性及定量控制結(jié)合的多模態(tài)控制方式;智能控制系統(tǒng)有補(bǔ)償及自修復(fù)能力和判斷決策能力。智能控制則采取的是全新的思路。它采取了人的思維方式,建立邏輯模型,使用類似人腦的控制方法來進(jìn)行控制。

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