神经控制课件

1、1神经控制智智 能能 控控 制制第一页，共四十七页。神经控制2课程课程(kchng)总目标总目标学完本课程后，你应具有以下能力：学完本课程后，你应具有以下能力：n掌握智能掌握智能(zh nn)控制的基本概念；控制的基本概念；n了解智能控制的基本理论，掌握智能控制的基本技术；了解智能控制的基本理论，掌握智能控制的基本技术；n学会智能控制算法和系统的设计方法学会智能控制算法和系统的设计方法n掌握掌握神经网络的基本概念、神经网络控制器的工作原理和设计方法神经网络的基本概念、神经网络控制器的工作原理和设计方法；n熟悉和会编写神经网络控制系统仿真或应用程序；熟悉和会编写神经网络控制系统仿真或应用程序；n

2、掌握掌握模糊控制器的组成、工作原理和设计方法模糊控制器的组成、工作原理和设计方法；n熟悉和会编写模糊控制系统仿真或应用程序；熟悉和会编写模糊控制系统仿真或应用程序；n掌握掌握专家系统的基本概念、专家控制系统的工作原理和设计方法专家系统的基本概念、专家控制系统的工作原理和设计方法；n熟悉和会编写专家控制系统仿真或应用程序；熟悉和会编写专家控制系统仿真或应用程序；第二页，共四十七页。神经控制3参考书目参考书目1、Fuzzy control 2、An Introduction to Fuzzy Control3、孙增圻等.智能控制理论与技术 4、蔡自兴.智能控制基础与应用5、李人厚.智能控制理论与方

3、法6、李士勇.模糊控制神经控制和智能控制论 7、诸静等.模糊控制原理与应用 8、蒋宗礼.人工神经网络导论 9、张立明.人工神经网络的模型及其应用 10、阎平凡,张长水.人工神经网络与模拟进化(jnhu)计算 第三页，共四十七页。神经控制4智能控制概述智能控制概述 智能控制是自动控制发展的一个智能控制是自动控制发展的一个(y )新阶段，是人新阶段，是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的综合工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的综合与集成，是当前的一个与集成，是当前的一个(y )研究热点。研究热点。n控制理论和应用发展的概况控制理论和应用发展的概况n传统控制理论的局限性传统控制理论的局

4、限性n智能与智能控制的基本概念智能与智能控制的基本概念n智能控制系统的特点智能控制系统的特点n智能控制系统的结构理论智能控制系统的结构理论n智能控制与传统控制的关系智能控制与传统控制的关系n智能控制的研究对象智能控制的研究对象(duxing)n智能控制的类型智能控制的类型第四页，共四十七页。神经控制5控制理论和应用发展控制理论和应用发展(fzhn)的概况的概况控制理论的发展(fzhn)始于Watt飞球调节蒸汽机以后的100年。1.20年代以反馈控制(kngzh)理论为代表，形成经典控制理论，著名的 控制科学家有：Black, Nyquist, Bode. 2.随着航空航天事业的发展,5060年

5、代形成以多变量控制为特 征的现代控制理论,主要代表有:Kalman的滤波器,Pontryagin 的极值原理,Bellman 的动态规划,和Lyapunov的稳定性理论.3.70年代初,以分解和协调为基础,形成了大系统控制理论,用于 复杂系统的控制,重要理论有递阶控制理论、分散控制理论、 队论等。主要用于资源管理、交通控制、环境保护等。以上控制理论我们称之为传统控制理论。第五页，共四十七页。神经控制6理论与实际应用存在(cnzi)很大差距PID在实际应用中仍占统治(tngzh)地位。原因： 实际应用情况的复杂性、多变性、不确定性； 所需数学工具难以被多数技术人员所掌握； 自动控制需要其它技术支

6、持，如网络、计算机； 自动控制学科高度的交叉性、应用的广泛性； 国内企业存在管理体制问题(wnt)，技术投入力度不够。第六页，共四十七页。神经控制7传统控制传统控制(kngzh)理论的局限性理论的局限性 随着复杂系统的不断涌现，传统控制理论越来越多地显示它的局限性。什么叫复杂系统？其特征表现为：1、控制对象的复杂性n模型的不确定性n高度非线性n分布式的传感器和执行机构n动态突变(tbin)n多时间标度n复杂的信息模式n庞大的数据量和严格的性能指标。第七页，共四十七页。神经控制82. 环境的复杂性n 变化的不确定性n 难以辨识n必须与被控对象集合起来作为一个整体来考虑3. 控制任务或目标的复杂性

7、n 控制目标和任务的多重性n 时变性n 任务集合处理的复杂性传统控制理论的局限性 1）传统的控制理论建立在精确的数学模型基础上用微分或差分方程来描述。n 不能反映人工智能(rn n zh nn)过程：推理、分析、学习。n 丢失许多有用的信息第八页，共四十七页。神经控制92）不能适应大的系统参数和结构的变化n自适应控制和自校正控制通过对系统某些重要参数的估计克服小的、变化较慢的参数不确定性和干扰。n鲁棒控制在参数或频率响应处于允许集合内，保证被控系统的稳定。自适应控制、鲁棒控制不能克服数学模型严重的不确定性和工作点剧烈的变化。3） 传统的控制系统输入信息模式单一n 通常处理较简单的物理量：电量（

8、电压、电流、阻抗）； 机械量（位移、速度、加速度）；n 复杂系统要考虑：视觉、听觉、触觉信号，包括(boku)图形、文字、语言、声音等信息。为了克服传统控制理论的局限性，产生(chnshng)了模拟人类思维和活动的智能控制。第九页，共四十七页。神经控制10智能智能(zh nn)与智能与智能(zh nn)控制的基本概念控制的基本概念 智能控制已经出现了相当长的一段智能控制已经出现了相当长的一段时间，并且已取得了初步的应用成果时间，并且已取得了初步的应用成果. .但但是究竟什么是是究竟什么是“智能智能”，什么是，什么是“智能控智能控制制”等问题，至今等问题，至今(zhjn)(zhjn)仍没有统一的

9、定义。仍没有统一的定义。第十页，共四十七页。神经控制11 按系统的一般(ybn)行为特征定义(Albus)什么叫智能(zh nn)？有不同的定义： 在不确定环境中，作出合适动作合适动作的能力。合适动作是指增加(zngji)成功的概率 ，成功就是达到行为的子目标，以支持系统实现最终目标。！？低级智能：感知环境、作出决策、控制行为第十一页，共四十七页。神经控制12高级智能：理解和觉察能力，在复杂(fz)和险恶环境中进行 选择的能力，力求生存和进步。第十二页，共四十七页。神经控制13 按人类的认知的过程(guchng)定义（A.Meystel) 智能是系统(xtng)的一个特征，当集注（Focusi

10、ng Attention)、组合搜索(Combinatorial Search)、归纳 （Generalization)过程作用于系统输入，并产生系统输出时，就表现为智能。系统(xtng)输入系统输出智能集中注意力组合搜索归纳第十三页，共四十七页。神经控制14 按机器(j q)智能定义(Saridis) 机器智能是把信息进行分析、组织，并把它转换成知识的过程。知识就是所得到的结构性信息，它可用来使机器执行特定(tdng)的任务，以消除该任务的不确定性或盲目性，达到最优或次优的结果。信信息息信信息息分析组织处理知知识识信信息息机器(j q)智能第十四页，共四十七页。神经控制15 智能(zh nn

11、)控制(kngzh)密切相关智能(zh nn)系统必是 控制系统控制系统必需具有智能第十五页，共四十七页。神经控制16n智能控制的定义一智能控制的定义一: 智能控制是由智能控制是由智能机器自主地智能机器自主地实现其目标的过程实现其目标的过程(guchng)。而智能机器则定义为，在。而智能机器则定义为，在结构化或非结构化的、熟悉的或陌生的环境中，自结构化或非结构化的、熟悉的或陌生的环境中，自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器。主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器。 第十六页，共四十七页。神经控制17n定义二定义二: K.J.奥斯特洛姆奥斯特洛姆则认为，把人类则认为，把人类具有的

12、具有的直觉推理直觉推理(tul)(tul)和试凑法等智能加以和试凑法等智能加以形式化或机器模拟形式化或机器模拟，并用于控制系统的分，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。他还认系统的智能化，这就是智能控制。他还认为自调节控制、自适应控制就是智能控制为自调节控制、自适应控制就是智能控制的低级体现。的低级体现。第十七页，共四十七页。神经控制18n定义三定义三: :智能智能控制是一类无需控制是一类无需人的干预就能够人的干预就能够自主地驱动智能自主地驱动智能机器实现其目标机器实现其目标的自动控制，也的自动控制，也是用是用

13、计算机模拟计算机模拟(mn)人类智能人类智能的的一个重要领域一个重要领域。第十八页，共四十七页。神经控制19n定义四定义四: 智能控制实际智能控制实际(shj)(shj)只是研究与模只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有的规律，研制具有仿人智能的工程控制与仿人智能的工程控制与信息处理系统信息处理系统的一个新兴分支学科。的一个新兴分支学科。第十九页，共四十七页。神经控制20n定义五定义五：（一种通俗但不严格的定义）（一种通俗但不严格的定义） 在控制系统在控制系统(kn zh x tn)(kn zh x tn)中，如果控制器中，如果控制

14、器完成了分不清是机器还是人完成的任务，完成了分不清是机器还是人完成的任务，则称这样的系统为智能控制系统则称这样的系统为智能控制系统(kn zh x tn)(kn zh x tn)。第二十页，共四十七页。神经控制21智能智能(zh nn)(zh nn)控制的特点控制的特点n智能控制的智能控制的核心在高层控制核心在高层控制，即组织级，即组织级; n智能控制器具有智能控制器具有非线性非线性特性特性;n智能控制器具有智能控制器具有总体自寻优总体自寻优特性特性;n智能控制系统应能满足智能控制系统应能满足(mnz)多样性目标的多样性目标的高性能高性能要求要求;n智能控制系统应具备智能控制系统应具备学习能力

15、、容错能力、学习能力、容错能力、适应能力、组织能力、实时性、鲁棒性、适应能力、组织能力、实时性、鲁棒性、人机协作人机协作等性能等性能;第二十一页，共四十七页。神经控制22智能控制智能控制(kngzh)(kngzh)的结构理论的结构理论 智能控制的理论结构明显地具有多学智能控制的理论结构明显地具有多学科交叉的特点，许多研究人员试图建立起科交叉的特点，许多研究人员试图建立起智能控制这一新学科，他们提出了一些有智能控制这一新学科，他们提出了一些有关智能控制系统结构的思想。按照关智能控制系统结构的思想。按照（傅京傅京孙）和孙）和SaridisSaridis提出的观点，可以把智能提出的观点，可以把智能控

16、制看作控制看作(kn zu)(kn zu)是人工智能、自动控制和是人工智能、自动控制和运筹学三个主要学科相结合的产运筹学三个主要学科相结合的产 物。称之为三元结构。物。称之为三元结构。 第二十二页，共四十七页。神经控制23nIC=AIACOR nIC 智能控制智能控制n ( Intelligent Control);nAl人工智能人工智能n (Artificial Intelligence);nAC一自动控制一自动控制(z dn kn zh)n (Automatic Control);n OR运筹学运筹学n (Operation Research）n一表示交集一表示交集.第二十三页，共四十七页

17、。神经控制24n人工智能人工智能（AI）：）：是一个知识处理是一个知识处理(chl)系系统，具有记忆、学习、信息处理统，具有记忆、学习、信息处理(chl)、形、形式语言、启发式推理等功能。式语言、启发式推理等功能。n自动控制自动控制（AC）：）：描述系统的动力学特描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。性，是一种动态反馈。n运筹学运筹学（OR）：是一种定量优化方法，）：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。优化决策和多目标优化方法等。第二十四页，共四十七页。神经控制25 智能控制就是应用人工智能的理论与智能控制就是应用

18、人工智能的理论与技术和运筹学的优化方法，并将其同控制技术和运筹学的优化方法，并将其同控制理论方法与技术相结合，在未知环境下，理论方法与技术相结合，在未知环境下，仿效人的智能，实现对系统的控制。仿效人的智能，实现对系统的控制。 可见可见(kjin)，智能控制代表着自动控制学，智能控制代表着自动控制学科发展的最新进程。科发展的最新进程。第二十五页，共四十七页。神经控制26智能控制智能控制(kngzh)(kngzh)的结构理论的结构理论 第二十六页，共四十七页。神经控制27智能智能(zh nn)(zh nn)控制与传统控制的关系控制与传统控制的关系传统控制（传统控制（Conventional con

19、trol）：经典反馈控制和现）：经典反馈控制和现代理论控制。它们的主要特征是基于代理论控制。它们的主要特征是基于精确的精确的系统数系统数学模型的控制。适于解决线性、时不变等相对简单的学模型的控制。适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。控制问题。智能控制（智能控制（Intelligent control）以上问题用智能的方法）以上问题用智能的方法同样可以解决。智能控制是对传统控制理论的发展，同样可以解决。智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分传统控制是智能控制的一个组成部分(z chn b fn)，智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上智能控制的许多解决方案是

20、在传统控制方案基础上的改进，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的改进，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。的框架下。第二十七页，共四十七页。神经控制28智能智能(zh nn)(zh nn)控制的研究对象控制的研究对象n不确定性的模型不确定性的模型n高度高度(god)的非线性的非线性n复杂的任务要求复杂的任务要求第二十八页，共四十七页。神经控制29智能智能(zh nn)(zh nn)控制的应用场合控制的应用场合智能控制主要应用在以下情况：智能控制主要应用在以下情况：n实际系统由于存在复杂性、非线性、时变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，一般无法获性、不确定

21、性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型。得精确的数学模型。n应用传统控制理论进行控制必须提出并遵应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循循(zn xn)一些比较苛刻的线性化假设，而这一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设在应用中往往与实际情况不相吻合。些假设在应用中往往与实际情况不相吻合。第二十九页，共四十七页。神经控制30智能控制智能控制(kngzh)(kngzh)的应用场合的应用场合n对于某些复杂的和包含不确定性的控制过对于某些复杂的和包含不确定性的控制过程，根本无法用传统数学模型来表示，即程，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。无法解决建模问题。n为了提高控制性能，传统控制

22、系统可能变为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备得很复杂，从而增加了设备(shbi)的投资，的投资，减低了系统的可靠性。减低了系统的可靠性。第三十页，共四十七页。神经控制31智能智能(zh nn)控制的类型控制的类型智能控制系统一般包括智能控制系统一般包括n分级递阶控制系统分级递阶控制系统n专家控制系统专家控制系统n神经控制系统神经控制系统n模糊控制系统模糊控制系统n学习控制系统学习控制系统n集成或者（复合）混合控制：几种方法和机制往往集成或者（复合）混合控制：几种方法和机制往往结合在一起，用于一个实际结合在一起，用于一个实际(shj)的智能控制系统或装的智能控制系统或装

23、置，从而建立起混合或集成的智能控制系统。置，从而建立起混合或集成的智能控制系统。第三十一页，共四十七页。神经控制32分级分级(fn j)(fn j)递阶控制系统递阶控制系统 分级递阶智能控制是在自适应控制和自分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由美国普渡大学组织控制基础上，由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论。分级递阶智能控制提出的智能控制理论。分级递阶智能控制(Hierarchical Intelligent Control)主要由三主要由三个控制级组成，按智能控制的高低分为组个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级、协调级、执行织级、协调级、执行(zhxng)级，并

24、且这三级遵级，并且这三级遵循循“伴随智能递降精度递增伴随智能递降精度递增”原则，其功原则，其功能结构如下图所示。能结构如下图所示。第三十二页，共四十七页。神经控制33分级分级(fn j)(fn j)递阶控制系统递阶控制系统组织级协调级执行级被控对象第三十三页，共四十七页。神经控制34分级分级(fn j)递阶控制系统递阶控制系统n组织级组织级(organization level)：组织级通过人机接口和组织级通过人机接口和用户用户(操作员操作员)进行交互，执行最高决策的控制功能，进行交互，执行最高决策的控制功能，监视并指导协调级和执行级的所有行为，其智能程监视并指导协调级和执行级的所有行为，其智

25、能程度度(chngd)最高。最高。n协调级协调级(Coordination level)：协调级可进一步划分为协调级可进一步划分为两个分层两个分层:控制管理分层和控制监督分层。控制管理分层和控制监督分层。n执行级执行级(executive level)：执行级的控制过程通常是执行级的控制过程通常是执行一个确定的动作。执行一个确定的动作。第三十四页，共四十七页。神经控制35专家专家(zhunji)(zhunji)控制系统（控制系统（Expert SystemExpert System） 专家系统专家系统(zhun ji x tn)是人工智能应用领域最成功的是人工智能应用领域最成功的分支之一，始于

26、分支之一，始于60年代中期。随着应用的不断成功，专年代中期。随着应用的不断成功，专家系统家系统(zhun ji x tn)技术越来越受人们的重视。技术越来越受人们的重视。 80年代专家系统的概念和方法被引入控制领域，年代专家系统的概念和方法被引入控制领域，促进了专家控制系统的研究和应用，它在控制领域的应促进了专家控制系统的研究和应用，它在控制领域的应用已涉及到控制系统辅助设计、分析和专家控制等方面。用已涉及到控制系统辅助设计、分析和专家控制等方面。 第三十五页，共四十七页。神经控制36专家专家(zhunji)(zhunji)控制系统（控制系统（Expert SystemExpert Syste

27、m） 专家专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，他们的这种专门技术通常源于丰富的经验，以及他们处他们的这种专门技术通常源于丰富的经验，以及他们处理问题的详细专业知识。理问题的详细专业知识。 专家系统专家系统主要指的是一个主要指的是一个(y )智能计算机程序智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题的经验方法来处理该领域的高水平难题. .它具有启它具有启发性、透明性、灵活性、符号

28、操作、不确定性推理等特发性、透明性、灵活性、符号操作、不确定性推理等特点。点。 专家控制系统专家控制系统是指应用专家系统的概念和技术，是指应用专家系统的概念和技术，模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统。模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统。 第三十六页，共四十七页。神经控制37专家控制系统具有如下专家控制系统具有如下特点特点：它在一定程度上模拟人的思维活动规律，能进行自动推理，善于它在一定程度上模拟人的思维活动规律，能进行自动推理，善于应付各种变化，具有透明性和灵活性。应付各种变化，具有透明性和灵活性。它可以不断监督生产过程，实现特定性能指标下的优化控制它可以不断监督生产过程，

29、实现特定性能指标下的优化控制(kngzh)，能处理大量低层信息，可进行操作指导。，能处理大量低层信息，可进行操作指导。相对传统控制，扩展了许多功能，如复杂系统的高质量控制，故相对传统控制，扩展了许多功能，如复杂系统的高质量控制，故障诊断和容错控制，参数和算法的自动修改，不同算法的组合等。障诊断和容错控制，参数和算法的自动修改，不同算法的组合等。深层知识的引入，可以弥补专家经验的不足，可以自然地消深层知识的引入，可以弥补专家经验的不足，可以自然地消除决策冲突。除决策冲突。 第三十七页，共四十七页。神经控制38 神经网络神经网络是指由大量是指由大量与生物神经系统的神经与生物神经系统的神经细胞相类似

30、的人工神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络；元互连而组成的网络；或由大量像生物神经元或由大量像生物神经元的处理单元互连而成的的处理单元互连而成的网络。这种神经网络具网络。这种神经网络具有有(jyu)某些智能和仿人某些智能和仿人控制功能。控制功能。 人工神经网络控制系统人工神经网络控制系统(kn zh x tn)(kn zh x tn) 第三十八页，共四十七页。神经控制39人工神经网络具有几个突出的人工神经网络具有几个突出的特点特点：可以可以充分逼近任意充分逼近任意复杂的复杂的非线性非线性关系；关系；所有定量或定性的信息都分布贮存于网络内的各神所有定量或定性的信息都分布贮存于网络内的各神经

31、元的连接上，故有很强的经元的连接上，故有很强的鲁棒性和容错性鲁棒性和容错性；采用采用并行分布并行分布处理方法，使得快速处理方法，使得快速(kui s)进行大量进行大量运算成为可能；运算成为可能；可可学习学习和自和自适应适应不知道或不确定的系统。不知道或不确定的系统。 第三十九页，共四十七页。神经控制40 学习算法学习算法是神经网络的主要特征，也是是神经网络的主要特征，也是当前研究的主要课题当前研究的主要课题.学习的概念来自生物学习的概念来自生物模型，它是机体在复杂多变的环境中进行模型，它是机体在复杂多变的环境中进行有效的自我调节。神经网络具备类似人类有效的自我调节。神经网络具备类似人类的学习功

32、能。一个神经网络若想在不改变的学习功能。一个神经网络若想在不改变输入和不能改变网络的转换函数的情况下输入和不能改变网络的转换函数的情况下改变其输出值，只能通过修改加在输入端改变其输出值，只能通过修改加在输入端的的(dund)加权系数来完成加权系数来完成。人工神经网络控制系统(kn zh x tn) 第四十页，共四十七页。神经控制41人工神经网络控制系统人工神经网络控制系统(kn zh x tn)(kn zh x tn) 神经网络的学习过程是修改神经网络的学习过程是修改(xigi)加权系加权系数的过程，最终使其输出达到期望值，学数的过程，最终使其输出达到期望值，学习结束习结束.常用的学习算法有：

33、常用的学习算法有：Hebb学习算学习算法、反向传播学习算法一法、反向传播学习算法一BP学习算法、学习算法、Hopfield反馈神经网络学习算法等。反馈神经网络学习算法等。第四十一页，共四十七页。神经控制42 19651965年年L LA A扎德教授创立了模糊集合理论，为模糊控制奠扎德教授创立了模糊集合理论，为模糊控制奠定了基础。定了基础。 7070年代中期以年代中期以E EH H曼德尼为代表的一批学者提出了模糊控曼德尼为代表的一批学者提出了模糊控制的概念，标志着模糊控制的正式诞生，并在控制领域得到了较快制的概念，标志着模糊控制的正式诞生，并在控制领域得到了较快的发展和实际的应用，成为智能控制领

34、域中的一个重要分支，在其的发展和实际的应用，成为智能控制领域中的一个重要分支，在其后的后的2020年中已有很多模糊控制在实际中获得年中已有很多模糊控制在实际中获得(hud)(hud)应用成功的例子应用成功的例子。 模糊模糊(m hu)(m hu)控制系统控制系统第四十二页，共四十七页。神经控制43模糊模糊(m hu)(m hu)控制系统控制系统 所谓所谓模糊控制模糊控制，就是在被控制对象，就是在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段，实现系统控制的一种方法。似推理手段，实现系统控制的一种方法。 模糊模型是用模糊语言和规则描述的模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个一个(y )系统的动态特性及性能指标。系统的动态特性及性能指标。 模糊控制的基本思想模糊控制的基本思想(sxing)是用机器去模拟人对是用机器去模拟人对系统的控制。系统的控制。第四十三页，共四十七页。神经控制44模糊模糊(m hu)(m hu)控制系统控制系统与常规控制方法相比，模糊控制有以下与常规控制方法相比，模糊控制有以下特点特点：模