智能控制技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展(編輯修改稿)
2025-07-22 02:49 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 （4）遺傳算法學(xué)習(xí)控制 智能控制是通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的控制,因此控制技術(shù)離不開(kāi)優(yōu)化技術(shù)?？焖?、高效、全局化的優(yōu)化算法是實(shí)現(xiàn)智能控制的重要手段。遺傳算法是模擬自然選擇和遺傳機(jī)制的一種搜索和優(yōu)化算法,它模擬生物界/生存競(jìng)爭(zhēng),優(yōu)勝劣汰,適者生存的機(jī)制,利用復(fù)制、交叉、變異等遺傳操作來(lái)完成尋優(yōu)。遺傳算法作為優(yōu)化搜索算法,一方面希望在寬廣的空間內(nèi)進(jìn)行搜索,從而提高求得最優(yōu)解的概率。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。如何同時(shí)提高搜索最優(yōu)解的概率和效率,是遺傳算法的一個(gè)主要研究方向 。 （5）迭代學(xué)習(xí)控制 迭代學(xué)習(xí)控制模仿人類(lèi)學(xué)習(xí)的方法、即通過(guò)多次的訓(xùn)練,從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)會(huì)某種技能,來(lái)達(dá)到有效控制的目的。迭代學(xué)習(xí)控制能夠通過(guò)一系列迭代過(guò)程實(shí)現(xiàn)對(duì)二階非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的跟蹤控制。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。它在執(zhí)行重復(fù)運(yùn)動(dòng)的非線性機(jī)器人系統(tǒng)的控制中是相當(dāng)成功的。二、智能控制的現(xiàn)狀 生產(chǎn)過(guò)程的智能控制主要包括兩個(gè)方面:局部級(jí)和全局級(jí)。局部級(jí)的智能控制是指將智能引入工藝過(guò)程中的某一單元進(jìn)行控制器設(shè)計(jì),例如智能PID控制器、專(zhuān)家控制器、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器等。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(shì),且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對(duì)象 。全局級(jí)的智能控制主要針對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化,包括整個(gè)操作工藝的控制、過(guò)程的故障診斷、規(guī)劃過(guò)程操作處理異常等。 機(jī)械制造中的智能控制 在現(xiàn)代先進(jìn)制造系統(tǒng)中,需要依賴(lài)那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來(lái)解決難以或無(wú)法預(yù)測(cè)的情況,人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了有效的解決方案。智能控制隨之也被廣泛地應(yīng)用于機(jī)械制造行業(yè),它利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)制造過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)環(huán)境建模,利用傳感器融合技術(shù)來(lái)進(jìn)行信息的預(yù)處理和綜合?？刹捎脤?zhuān)家系統(tǒng)
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