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文档简介

智能控制安全生产智能保障技术

1.智能控制概述2.智能控制原理及系统结构3.典型智能控制系统设计方法4.智能控制在安全工程中的的应用主要内容

智能控制概述智能控制概念

“智能控制”包含“智能”与“控制”两个关键词。控制一般是自动控制的简称,而自动控制通常指反馈控制。因此,“智能控制”即为“智能反馈控制”。因此,智能控制遵循着反馈制的基本原理,它是基于智能反馈的自动控制。三元论的智能控制概念:IC=AC∩AI∩ORIC:智能控制(IntelligentControl);AI:人工智能(ArtificialIntelligence);AC:自动控制(AutomaticControl);OR:运筹学(OperationalResearch)

智能控制概述智能控制概念

智能控制概述智能控制发展过程

智能控制概述智能控制特点智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程智能控制器具有分层信息处理和决策的结构智能控制器具有非线性智能控制器具有变结构特点智能控制器具有总体自寻优特点

智能控制原理及系统结构智能控制基本原理

智能控制系统设计思想将研究重点由被控对象建模转移为智能控制器。设计智能控制器去实时逼近被控对象的动态模型,从而实现对复杂对象的控制。智能控制器是一个通用非线性映射器,它能够实现从输入到输出的任意线性映射。

模糊系统、神经网格和专家系统就是实现万能逼近器(任意非线性映射器)的三种基本形式。

智能控制原理及系统结构智能控制基本原理

智能控制原理及系统结构智能控制系统的基本功能学习功能

系统对一个过程或未知环境所提供的信息进行识别、记忆、学习并利用积累的经验进一步改善系统的性能,这种功能与人的学习过程相类似。适应功能

除了包括对输入输出自适应估计,还包括故障情况下自修复等功能。组织功能

对于复杂任务和分散的传感信息具有自组织和协调功能,使系统主动性和灵活性,控制器可在任务要求范围内进行自行决策,主动采取行动

智能控制原理及系统结构智能控制系统结构基本结构形式

智能控制系统分为智能控制器和外部环境两大部分。其中智能控制器由六部分组成:智能信息处理识别、数据库、智能规划智能决策、认知学习控制知识库、智能推理;外部环境由广义被控对象、传感器和执行器组成,还包括外部各种干扰等不确定性因素。

智能控制原理及系统结构智能控制系统结构基于广义信息的智能控制系统结构

这种系统的结构主要由语用规划、信息加工策略、语义关系等构成。

语用信息中语用规划强调信息的效用,通过引入人的经验判断可以大大缩小搜索空间,提高效率。信息加工策略是依据由启发式信息推出控制信息,方法是提问系统。首先从推理网络中所有顶层假设中选出恰当的一个,原则是按照最小熵做出决策。然后提出系统用评价函数为所有以这个假设为结论的规则打分,按最小熵原则确定最优原则。

智能控制原理及系统结构智能控制系统结构基于信息论的递阶智能控制结构

1977年Saridis以机器人控制问题为背景提出了智能控制系统的三级递阶的结构形式,三级递阶结构分别是组织级、协调级和执行级。

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构基于模糊推理计算的智能控制系统

模糊控制在一定程度上模仿了人的控制,不需要有准确的控制对象模型。它通过“若…则…”等规则形式表现人的经验、知识、在符号水平上模拟智能,这样符号的最基本形式就是描述模糊概念的模糊集合。

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构基于模糊推理计算的智能控制系统模糊化接口——模糊化是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程,此相应语言变量均有对应的隶属度来定义。规则库——规则库是由若干条模糊语言控制规则组成的模糊推理——利用模糊推理,可以由输入的模糊集合得到输出的模糊集合清晰化接口——清晰化又称去模糊和解模糊。根据规则经过推理得到的是模糊集合

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构模糊控制的分类Mamdani型经典模糊控制器①在线推理式模糊控制。在控制过程中直接记性模糊推理,模糊控制规则,隶属函数等参数设计灵活,但在线推理速度一般难以满足实时控制的需要。②查询式模糊控制器。采用离线模糊推理获得控制表,供在线控制中实时查询,这种模糊控制规则不便调整,使用简单,实时性好,具有较好的控制性能。③解析形式模糊控制器。这种控制器通过解析描述来近似查询表示的模糊控制规则,虽然规则是解析描述,但使用模糊语言变量,仍属于模糊控制。具有运行速度快,控制规则通过引入加权因子便于自调整,具有较强的自适应能力。

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构模糊控制的分类T-S型模糊控制T-S型模糊控制是由T-S模糊模型构成的一种描述动态系统的模糊关系模型。这种T-S型模糊关系模型既可以作为被控动态的过程模型,又可以作为T-S型模糊控制器。模糊PID控制

PID控制是控制领域应用最广泛的控制形式,为提高传统PID控制的适应能力,采用模糊逻辑推理优化PID控制参数,即所谓的模糊PID控制。这类复合控制形式是模糊控制与经典控制相结合的典型代表。自适应模糊控制

自适应模糊控制是在基本模糊控制器基础上增加了自适应机构,该机构实现对基本模糊控制自身控制性能的负反馈控制,自适应地调整和改善控制器的性能。

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构专家智能控制系统

专家控制器是构成专家控制系统的核心单元,专家控制器主要包括数据获取环节、知识库、推理机、数据库、学习机以及解释环节等

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构专家智能控制系统——分类直接型专家控制器

直接型专家控制器用于取代常规控制器。直接控制生产过程或被控对象,具有模拟(或延伸、扩展)操作工人智能的功能。

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构专家智能控制系统——分类间接型专家控制器

间接型专家控制器用于和常规控制器相结合,组成对生产过程或被控对象进行间接控制的智能控制系统。

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构专家智能控制系统与专家系统的区别专家系统能完成专门领域的功能,辅助用户决策;专家控制能进行独立的、实时的自动决策。专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。专家系统处于离线工作方式,而专家控制要求在线获取反馈信息,即要求在线工作方式。

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构基于神经网络的智能控制

反馈控制神经控制

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构神经网络智控制分类神经网络监督控制:通过对传统控制器进行学习,然后用神经网络控制器逐渐取代传统控制器的方法,称为神经网络监督控制

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构神经网络智控制分类神经网络直接逆控制:将被控对象的神经网络逆模型直接与被控对象串联起来,以便使期望输出与对象实际输出之间的传递函数为1。则将此网络作为前馈控制器后,被控对象的输出为期望输出。

典型智能控制系统设计方法智能控制系统结构神经网络智控制分类神经网络模糊逻辑控制:模糊系统善于直接表示逻辑,适于直接表示知识,神经网络善于学习通过数据隐含表达知识。前者适于自上而下的表达,后者适于自下而上的学习过程,二者存在一定的互补、关联性。因此,它们的融合可以取长补短,可以更好地提高控制系统的智能性。神经网络和模糊逻辑相结合有以下几种方式用神经网络驱动模糊推理的模糊控制用神经网络记忆模糊规则的控制用神经网络优化模糊控制器的参数神经网络滑模控制

智能控制在安全工程中的应用在工业机器人中的应用机器人视觉伺服控制机器人运动规划控制

智能控制在安全工程中的应用在消防系统中的应用思考题1.智能控制中的智能是从何而来的?2.

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