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西安交通大学:《智能控制理论与方法》课程教学资源(PPT课件讲稿)智能控制概论

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1. 智能控制概论 2. 模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论
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智能控制理论与方法 李人厚 系统工程研究所 博士生学位课 2001年9月

智能控制理论与方法 系统工程研究所 博士生学位课 2001年9月 — 李人厚 —

本课程的主要内容 1.智能控制概论 2.模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论

本课程的主要内容 1. 智能控制概论 2. 模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论

智能控制概论 自动控制(自动化)是一门交叉学科 1.控制理论和应用发展的概况 2.传统控制理论的局限性 3.智能控制的组成、定义与研究内容 4.智能控制与传统控制的关系和差别 5.智能与智能控制的定义 6.智能控制研究的主要内容 7智能控制的分类

1. 控制理论和应用发展的概况 2. 传统控制理论的局限性 3. 智能控制的组成、定义与研究内容 4. 智能控制与传统控制的关系和差别 5. 智能与智能控制的定义 6. 智能控制研究的主要内容 7.智能控制的分类 自动控制(自动化)是一门交叉学科 智能控制概论

主要应用领域 控制与决策 计算机控制 机器人技术 系统建模与分析 信息采集与处理 先进制造技术 自动控制(自动化)学科 生门|认 数∏物∏物 经∏知∏控运∏信|算 学∏理脑心制 筹∏息|机 学//科 理 学论∏科 管理科学 学 学 支持基础

自动控制(自动化)学科 控 制 与 决 策 信 息 采 集 与 处 理 系 统 建 模 与 分 析 机 器 人 技 术 计 算 机 控 制 先 进 制 造 技 术 数 学 计 算 机 科 学 信 息 论 运 筹 学 控 制 论 认 知 心 理 学 神 经 脑 科 学 生 物 医 学 物 理 管 理 科 学 支持基础 主要应用领域

控制理论和应用发展的概况 控制理论的发展始于watt球调节蒸汽机以后的100年 1.20年代以返馈控制理论为代表,形成经典控制理论,著名的 控制科学家有:Back, Nyquist,Bode 2.随着航空航天事业的发展,50~60年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 的极大值原理, 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

1. 控制理论和应用发展的概况 控制理论的发展始于Watt飞球调节蒸汽机以后的100年。 1. 20年代以返馈控制理论为代表,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,50~60年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 的极大值原理,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

应用上: ●工厂全球化、开放化。出现柔性制造、虚拟工厂 CIMS CIPS( Computer Integrated Processins Systems).现场总线技术越来越成熟 ●机器人、智能自动化技术。 ●绿色自动化技术越来越发展。 ●智能制造(IM) 企业生产的发展趋向:单件生产→大批量生产→多 品种小批量→变品种变批量

应用上: ●工厂全球化、开放化。出现柔性制造、虚拟工厂、 CIMS、CIPS(Computer Integrated Processing Systems) . 现场总线技术越来越成熟、 ●机器人、智能自动化技术。 ●绿色自动化技术越来越发展。 ●智能制造(IM)。 企业生产的发展趋向:单件生产大批量生产多 品种小批量 变品种变批量

企业自动化系统结构 管理层 连接W 过程服务器(优化层) 过程控制器 现场总线 现场智能仪器仪表

企业自动化系统结构

理论与实际应用存在很大差距 PID在实际应用中仍占统治地位。 原因: ●自动控制学科高度的交叉性、应用的广泛性; ●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持,如网络、计算机; ●实际应用情况的复杂性、多变性、不确定性; ●国内企业存在管理体制问题,技术投入力度不够

理论与实际应用存在很大差距 PID在实际应用中仍占统治地位。 原因: ●自动控制学科高度的交叉性、应用的广泛性; ●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持,如网络、计算机; ●实际应用情况的复杂性、多变性、不确定性; ●国内企业存在管理体制问题,技术投入力度不够

2传统控制理论的局限性 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 模型的不确定性、 高度非线性、 分布式的转感器和执行机构、 动态突变、 多时间标度、 复杂的信息模式 庞大的数据量和严格的性能指标

2.传统控制理论的局限性 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 模型的不确定性、 高度非线性、 分布式的转感器和执行机构、 动态突变、 多时间标度、 复杂的信息模式、 庞大的数据量和严格的性能指标

2.环境的复杂性 变化的不确定性 难以辨 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 控制目标和任务的多重性 时变性 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。 不能反映人工智能过程:推理、分析、学习。 丢失许多有用的信息

2. 环境的复杂性 变化的不确定性 难以辨识 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 控制目标和任务的多重性 时变性 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。 不能反映人工智能过程:推理、分析、学习。 丢失许多有用的信息

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