(张仲俊、蔡自兴)Р智能控制的几个主要分支Р 1)递阶智能控制(Hierarchical Intelligent Control):Р 是在研究早期学习控制系统的基础上,从工程控制论角度总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系之后逐渐形成的,是智能控制的最早理论之一。Р 递阶智能控制系统由组织级、协调级、和执行级3级组成,遵循“精度随智能降低而提高”的原理分级分布。Р2)专家智能控制(Expert Intelligent Control) :Р 所谓专家系统,实际上是一种能以人类专家水平完成专门和困难的专业任务的计算机系统。Р 专家系统能运用专家的经验和知识进行推理、判断和决策;能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题;能不断地增长知识,修改原有的知识,不断更新。? ? 它有两种形式:专家控制系统和专家式控制器。前者系统结构复杂,研制代价高,因而目前应用较少。后者结构简单,研制代价明显低于前者,性能又能满足一般工业过程的控制要求,因而获得了日益广泛的应用。Р3)模糊智能控制(Fuzzy Control):Р 模糊理论是美国加利福尼亚大学的自动控制理论专家L.A.Zadeh教授1965年最早提出。模糊逻辑控制是智能控制的重要组成部分。Р 所谓模糊控制,就是在被控对象的模糊模型基础上,运用模糊控制器的近似推理手段实现系统的控制。其基本思想是用机器去模拟人对系统的控制。Р4)神经网络智能控制( Intelligent Control):Р 1943年麦卡洛克和皮茨提出人工神经网络(ANN)概念。随着人工神经网络应用研究的不断深入,新的神经网络模型不断推出,现有神经网络模型已达几百种。其中,应用最多的是BP网、Hopfield网络、自组织神经网络、动态递归网络、联想记忆网络等。Р 神经网络在自动控制领域内的应用目前主要集中在两个方面:非线性系统的建模和控制器的综合。
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