我对智能控制的看法

我对智能控制的看法学号：120110077姓名：陈明德智能控制(intelligentcontrols)是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。智能控制有别于传统控制基于数学模型的定量方法，是基于知识和经验的直觉推理方法。任何领域都是智能控制的潜在应用领域，智能控制代表着当今科学和技术发展的最新方向之一，是控制界当前的研究热点和今后的发展方向。我们可以透过智能控制把学习控制系统、专家系统、模糊控制等技术嵌入到我们的军事、工业、农业及生活中。1智能控制的基本控制方法智能控制是以控制理论、计算机科学、运筹学等学科为基础，扩展出相关的理论和技术，在这些技术中，运用最多也是最为广泛的四大基本控制方法就是学习控制系统、专家系统、模糊控制与人工神经网络。1学习控制系统(LearningControlSystems)靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性，并相应的改变自身特性用以改善控制性的系统。该系统主要包括遗传算法学习控制与迭代学习控制。遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具，具有并行运算、快速寻找全局最优解等特点，它可以和其他技术混合使用，用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。迭代学习控制模仿人类学习的方法，通过多次的训练，从经验中学会相应的技能，来达到有效控制的目的。1.2专家系统(ExpertSystem简称ES)含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验的智能计算机程序系统，能利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。利用专家系统进行控制，受控体在处理问题方面会更高效、准确。解决问题不受环境影响，不受空间、时间的限制。使各领域专家的知识和经验得到总结。具有启发性、透明性、灵活性的特点。但不可避免的是，专家系统知识有时难以获得；专家知识难以提炼；每个专家对具体问题的看法不尽相同，没有独立的机制来检验专家结论的合理性；用于表达事实和关系的词汇还非常有限；开发专家系统的费用和时间等问题，都是有待进一步整改的。1.3模糊控制(FuzzyControl简称FC)用模糊数学的知识模仿人脑的思维方式，对模糊现象进行识别和判决，给出精确的控制量，对受控对象进行控制。模糊控制的发展经历了三个阶段，即基本模糊控制、自组织模糊控制、智能模糊控制。模糊控制在某些领域已经取得了很好的研究成果，同时展示了其处理精确数学模型、非线性、时滞和时变系统的强大功能。但模糊系统模糊控制精度较差；模糊控制表(规则库)一般要人工建立，尚无学习功能；在优化设计领域还存在的一些问题，还需要进一步整改。4人工神经网络(NeuralNetworksControl简称NNC)采用神经网络这一工具，对难以通过常规方法进行描述的复杂非线性对象进行建模，或充当控制器，或信息处理，或模式识别，或故障诊断等，或以上几种功能的组合，为神经网络控制。神经网络控制的特点包括：能充分逼近任意非线性特性；分布式并行处理机制；自学习和自适应能力；数据融合能力；适合于多变量系统，可进行多变量处理。2智能控制的研究领域智能控制的研究领域极为广泛，我们所看得到、听得到、用得到的高新前沿技术设备都存在有智能控制系统。从实验室到火箭制导，从飞行器到潜水机器人，从制造业采矿业到水泵调节，从多品种选种机到蔬菜大棚，从无人驾驶车到城市交通控制，看似隐藏在我们生活中的小设备，给我们带来了许多已知与未知的便捷，同时推动了世界的多元化发展。1军事方面对于水下机器人的研究，均存在着不确定性复杂对象(或过程)的控制问题，传统控制方法很难对这类问题有效控制，必须找出能够有效的控制策略。在学习控制系统里，迭代学习控制策略含有分层递阶的信息处理机制和决策机构；在线的特征识别和特征记忆功能；开闭环控制结合和定性决策与定量控制结合的多模态控制；启发式和直觉推理逻辑的应用，是模仿控制专家的控制行为，其算法采用多模态的控制算法，以及多种模态控制间的相互交替使用，从而协调了控制系统中出现的许多相互矛盾的控制品质要求，比如鲁棒性与精确性、快速性与平滑性等等，从而更符合我们所需要的实际情况。因此，对于水下机器人运动控制中的一些比较难控的特性，学习控制系统就适时的体现出了一种很好的控制效果，是首选控制策。同时，将操作系统优化用于军车上，无人驾驶的飞机坦克，可更小程度的造成不必要的伤亡。2.2工业方面智能控制可用于恒压供水系统中。PID模糊控制算法能实现供水的恒压和调节，具有安全节能、压力稳定等等优点。这种自动的水泵控制系统的核心是PLC，组成元件有可编程逻辑控制器(PLC)、变频控制元件、电机水泵组、压力传感仪器、继电器控制器和超声波水位测试仪器等组成。系统通过这些机构可以分别进行测量数据、执行数据达到控制水泵的机组数量及能控制其转速以达到水压恒定的目的。2．3农业方面智能控制温湿度的蔬菜大棚正在实现，由于传感器节点成本低，能实现传感、数据处理和无线通信等功能，可用大量的传感器节点自组织组成多跳级结构的无线传感网络，用以接受获取大量的信息。信息通过GPRS上传至监控中心的Pc机，用以进行信息处理与控制。利用神经网络非线性映射的思想和并行处理的方法，通过网络结构不断进行调整，最后通过GPRS表达出来。通过不断修正连接的权值以直接校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。由此可见，基于WSN的蔬菜大棚温湿度智能控制系统，拥有较大市场竞争力和广阔的应用前景。2．4交通方面道路交通信号也就是交叉口的交通信号控制。根据交通的实际情况，经过对已有控制方式和控制策略的分析总结，以减少交叉口排队长度及车辆平均延误为控制目标，运用先进的模糊控制和神经网络技术解决这一交通堵塞问题。3结束语智能控制已经广泛应用于军事、工业、农业以及我们日常生活中的各个领域，