智能控制技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展(文件)
【正文】 的實(shí)現(xiàn)方面，還存在很多問題有待解決。（4）各種智能方法結(jié)合以及同傳統(tǒng)控制方法結(jié)合研究問題。（7）如何研究解耦問題，簡化控制算法。智能控制發(fā)展的核心仍然是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大自學(xué)習(xí)功能與具有較強(qiáng)知識表達(dá)能力的模糊邏輯推理構(gòu)成的模糊邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了達(dá)到目標(biāo)，不僅需要技術(shù)的進(jìn)步，更需要科學(xué)思想和理論的突破。20世紀(jì)80年代以來，信息技術(shù)、計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展及其他相關(guān)學(xué)科的發(fā)展和相互滲透，也推動(dòng)了控制科學(xué)與工程研究的不斷深入，控制系統(tǒng)向智能控制系統(tǒng)的發(fā)展已成為一種趨勢。科學(xué)界要為保障人類和地球的生存和可持續(xù)發(fā)展做出必須的貢獻(xiàn)，而控制論科學(xué)家和工程師應(yīng)當(dāng)承擔(dān)主要的使命。微電子、生命科學(xué)、自動(dòng)化技術(shù)突飛猛進(jìn)，為21世紀(jì)實(shí)現(xiàn)智能控制和智能自動(dòng)化創(chuàng)造了很好的條件。智能控制的研究雖然取得了一些成果，但實(shí)質(zhì)性進(jìn)展甚微，理論方面尤為突出，應(yīng)用則主要是解決技術(shù)問題，對象具體而單一。目前，在數(shù)值和符號之間的計(jì)算尚未有一個(gè)成型的規(guī)則。（2）解決知識獲取和優(yōu)化的瓶頸問題，特別是動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的知識獲取和分類。并且智能控制技術(shù)的發(fā)展也是日新月異，我們只有時(shí)刻關(guān)注智能控制技術(shù)才能跟上其日益加快的技術(shù)更新步伐。遺傳算法是一種先進(jìn)的優(yōu)化算法,采用此方法來對電器設(shè)備的設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化,可以降低成本,縮短計(jì)算時(shí)間,提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量?？刹捎脤＜蚁到y(tǒng)的“ThenIf”逆向推理作為反饋機(jī)構(gòu),修改控制機(jī)構(gòu)或者選擇較好的控制模式和參數(shù)。研究熱點(diǎn)是智能PID控制器,因?yàn)槠湓趨?shù)的整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢,且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對象 。整個(gè)控制結(jié)構(gòu)由線性反饋控制器和前饋學(xué)習(xí)補(bǔ)償控制器組成,其中線性反饋控制器保證了非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行、前饋補(bǔ)償控制器保證了系統(tǒng)的跟蹤控制精度。另一方面又希望向著解的方向盡快縮小搜索范圍,從而提高搜索效率。 （4）遺傳算法學(xué)習(xí)控制 智能控制是通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的控制,因此控制技術(shù)離不開優(yōu)化技術(shù)。專家控制可以靈活地選取
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