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自動化的前沿技術ppt課件(編輯修改稿)

2025-02-13 07:44 本頁面
 

【文章內容簡介】 故障診斷系統就能夠在這個情況下滿足需要,也就是能夠合理制定維修計劃,最大限度減少停機維修的時間,以及在故障發(fā)生之后能夠迅速做出反應。 因此,故障診斷系統在現在得到了迅速的發(fā)展。 人工智能 人工智能 是一門邊緣學科 ,用來模擬人的思維 ,已經引起了許多學科的日益重視,并且有越來越多的實用意義,而且許多不同專業(yè)背景的科學家正在人工智能領域內獲得一些新的思維和新的方法。 作為一個計算機科學中涉及智能計算機系統的一個分支,這些系統呈現出與人類的智能行為有關的特性。 人工智能的主要領域包括問題求解、語言處理、自動定理證明、智能數據檢索等領域。 這些綜合概念在自然語言處理、情報檢索、自動程序設計、數學證明都有重要應用。 人工智能的第一個大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋程序。 人工智能 人工智能包含的領域非常廣泛,問題的求解只是其中的一個重要方面。其他的方面包括比如謂詞演算、規(guī)則演繹系統、機器人問題以及專家系統等一系列問題。 人工智能作為一個復雜的邊緣學科,正在有著越來越廣闊的前景,隨著新的數學理論的完善以及計算機新的硬件的出現,人工智能必將能夠更好地模擬人的思維。 專家系統 專家系統 (Expert System)是一個基于知識的智能推理系統,它涉及到對知識獲取、知識庫、推理控制機制以及智能人機接口的研究,是集人工智能和領域知識于一體的系統。近些年,專家系統的迅速發(fā)展和廣泛應用大大推進了各個應用領域向智能化方向發(fā)展,成為人工智能從實驗室研究進入實用領域的一個里程碑。 在一個成熟的專家系統中,有幾項技術是極為關鍵的。首先,為了便于知識在計算機中的存貯、檢索、使用和修改,并進行推理和搜索,知識表示技術必須具有很高的效率,目前主要有產生式表達法、語義網絡表達法、框架表達法、謂詞邏輯表達法等技術,并且新的技術還在開發(fā)當中; 其次,因為要在專家系統中用計算機模擬人的思維,不精確推理方法是必不可少的, 專家系統 針對實際需要,概率算法一度成為最重要的方法,近幾年來,模糊數學的引入為這一領域的發(fā)展開辟了新的前景;最后,和知識表示技術與推理方法相關,作為人的思維搜索過程的模擬,搜索策略的好壞對系統的成敗也是意義重大的,現在人們已經利用的技術有狀態(tài)空間法、問題遞歸法、最佳優(yōu)先法等。 總之,人工智能系統的特殊性,決定了它是一個跨越多學科、充滿活力、對基礎研究的依賴性很強的一個領域,它的發(fā)展,必將向我們展示科學技術王國的更多魅力,也會令我們的生活更為美好。 定性定量控制 定性控制是指當系統的狀態(tài)變量為定性量時 ,應用定性推理對系統施加控制變量使系統的定性輸出為某一期望范圍 . 狀態(tài)變量 (包括輸出 )為定性量是指狀態(tài)變量不是某一精確值而僅是某一定性值 ,即僅知其處于某一范圍內 .描述定性量之間運算關系的數學稱為定性數學 . 在通常的控制系統中總是認為系統的狀態(tài) (含輸出 )是精確可測的 (如果可測的話 ),但是在下述情況下人們常常采用狀態(tài)的不精確的定性量 : (1)系統的模型過于復雜或含有時變參數時不能獲得精確的數值模型或參數值 . (2)某些控制任務僅需知道系統行為的粗略的定性描述就足夠了 ,而不值得去測量其精確的數量值 .這在許多過程監(jiān)控中是常常遇到的 . 定性定量控制 (3)某些系統人們對之了解的很少 ,根本就不可能用定量的模型來分析或測量有關參數 . 在這些情況下 ,常規(guī)的控制系統分析方法就不再適合了 ,我們必須建立相應的定性模型 , 用定性推理的方法來設計一個定性控制器 . 定性控制發(fā)展到現在已經取得了一系列值得肯定的成果 .很多學者已經在定性控制方法、可控性、可觀性、穩(wěn)定性、定性建模等方面進行了探討 . Nagib等還將定性推理與學習控制結合起來形成了定性學習控制
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