智能控制技术综述

智能控制是在无人干预的情况下，自主完成系统预设控制任务的一种新型技术。它的产生使系统的控制方式，从普通的自动控制发展为更高级的智能控制方式，是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，智能控制使得控制对象模型从确定发展到不确定。使控制系统的输入输出设备与外界环境有了更加便利的信息交换途径，使控制系统的控制任务，从单一任务变为更加复杂的控制任务，使普通自动控制系统难以解决的非线性系统控制问题有了更加理想的解决方式，智能控制使自动控制系统具有了自适应，自组织，自学习和自协调的能力。智能控制代表了控制理论的发展趋势，能有效地处理复杂的控制问题。

智能控制是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制研究对象的主要特点是具有不确定性的数学模型、高度的非线性和复杂的任务要求。智能控制以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础，扩展了相关的理论和技术，其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。

2.2 人工智能控制技术的主要方法

2.2.1 模糊控制

模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为理论基础，以先验知识和专家经验作为控制规则，用机器从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。其基本思想是模拟人对系统的控制，首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上，实现系统控制。

模糊系统具有对不同问题分析的功能，通过对问题不同分析的模糊推理与思考，分析出更加高效的控制方法。模糊系统简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、滞后、模型不完全系统的控制。模糊控制具有许多的特点，不依赖于被控对象对的精确数学模型、利用控制法则来描述系统变量间的关系，模糊控制器作为一个语言控制器，便于操作人员使用自然语言进行人机对话。它的造成核心是具有智能性的模糊控制器，这也是它与其它控制系统的不同之处。

2.2.2专家控制****

专家控制是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家才能处理好的复杂问题，实现对系统的控制。

专家控制由知识库和推理机构构成主体框架，通过对控制领域知识（先验经验、动态信息、目标等）的获取与组织，按某种策略及时地选用恰当的规则进行推理输出，实现对实际对象的控制。

2.2.3人工神经网络控制********技术

人工神经网络控制技术是一种模拟人脑神经元工作的技术。人工神经网络是有大量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络，它是在现代神经科学研究基础上提出的，从微观结构与功能来看上与人脑神经系统十分相似，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。

这种信息处理方式也让它在自适应、自组织、自学习、对参数的控制等方面展现出了独特的能力。人工神经网络的同时也具备很多的特点和优越性，例如：信息的并行分布处理与存储、可以多输入多输出、能进行学习，以适应环境的变化、具有联想存储能力、高速寻找优化解的能力，这些特征使它在控制领域具有极大的优势，同时也使它更好的应用于智能控制。

2.2.4 集成智能控制

智能控制技术的集成包括两方面：一方面是将几种智能控制方法或机理融合在一起,构成高级混合智能控制系统,如模糊神经( FNN)控制系统、基于遗传算法的模糊控制系统、模糊专家系统等；另一方面是将智能控制技术与传统控制理论结合,形成智能复合型控制器,如模糊PID 控制、神经元PID控制、模糊滑模控制、神经网络最优控制等。

2.2.5自适应控制****

一个自适应控制系统必须提供出被控对象当前状态的连续信息,也就是辨识对象;它必须将当前系统性能与期望的或最优的性能相比较,并作出使系统趋向期望或最优性能的决策:最后,它必须对控制器进行适当的修正,以驱使系统走向最优状态。这三方面的功能是自适应控制系统所必须具备的功能。

自适应控制可以在线进行系统结构和参数的辨识或系统性能指标的度量,以便得到系统当前状态的改变情况;按一定的规律确定当前的控制策略;在线修改控制器的参数或可调系统的输入信号。自适应控制可以使系统在运行过程中力求保持被控过程的响应特性与参考模型的动态性能的一致性,而参考模型始终具有所期望的闭环性能。

智能控制的具体应用主要表现在以下几个方面：
1)生产过程中的智能控制
生产过程中的智能控制主要包括局部级智能控制和全局级智能控制。
局部级智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计。研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，且可用于控制一些非线性的复杂对象。
全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化，包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。
2)先进制造系统中的智能控制
智能控制被广泛地应用于机械制造行业。在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了一些有效的解决方案。
3)电力系统中的智能控制
电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。

智能控制现已得到了广泛的应用，他将随着基础理论的不断丰富和实际应用的不断成熟而得到更为广泛的应用。

闭环系统的组成

一个典型的反馈控制系统的基本组成，将组成系统的元件按在系统中的职能来划分，主要有以下几种：

(1)给定元件：给出与期望输出对应的输入量。

(2)比较元件：求输入量与反馈量的偏差，常采用集成运算放大器(简称集成运放)来实现。

(3)放大元件：由于偏差信号一般较小，不足以驱动负载，故需要放大元件，包括电压放大及功率放大。

(4)执行元件：直接驱动被控对象，使输出量发生变化

(5)被控对象，完成机械运动的装置。

(6)校正元件：也叫补偿元件，是结构与参数便于调整的元件，以串联或反馈的方式连接在系统中，完成所需的运算功能，以改善系统的性能。根据在系统中所处的位置不同，可分别称为串联校正原件和反馈校正元件。

举例；空调调节房间温度

初始设定的温度相当于给定元件，空调接收设定温度后与室内真实温度对比，这时需要用到比较元件，比对完成后将信息传送给控制装置，控制装置发出指令告诉执行器，需要执行制冷还是供热装置，这时被控对象——房间的温度会发生变化，调整完成后，空调内的检测装置会再次检测室内温度与设定温度进行比对，再次进行调节。

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