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对智能控制技术的认识 摘要：对各种智能控制技术(模糊控制、神经网络控制与专家控制等)理论进行了简单地阐述，介绍了智能控制技术在工业中的实际应用，浅析智能控制缺点及应用方面存在的问题，描述了各国学术界目前研究热点，并展望了今后的发展趋势与动态。 关键词：智能控制；模糊控制；神经网络控制；遗传算法；专家控制 The Recognition of Intelligent Control Technology Abstract：Introduces simple theory of all kinds of intelligence control techniques，including fuzzy control，neutral network control and expert contro1．The applications in industry are presented and the draw backs of intelligence control and the problems on application are analyzed．In the end，the central issues of the academe in various countries are described and their future—developing trends and tendencies are prospected． Key words：intelligent control；fuzzy control；neural network control；genetic algorithm；expert control 1 引言 随着计算机、材料、能源等现代科学技术的迅速发展和生产系统规模不断扩大，形成了复杂的控制系统，导致了控制对象、控制器、控制任务等更加复杂。与此同时，对自动化程度的要求也更加广泛，面对来自柔性控制系统(FMS)、智能机器人系统(IRS)、数控系统(CNS)、计算机集成制造系统(CIMS)等复杂系统的挑战，经典的与现代的控制理论和技术已不适应复杂系统的控制。智能控制是在控制论、信息论、人工智能、仿生学、神经生理学及计算机科学发展的基础上逐渐形成的一类高级信息与控制技术。智能控制是自动控制发展的高级阶段。 2智能控制的产生及发展 2.1 智能控制的产生 以经典控制理论和现代控制理论为代表的传统控制理论曾在一段时期成为控制的、解决现实问题的主导。但随着科技的进步，人们为探索自然，需要面对更为复杂的对象及高度非线性，不确定的对象。这是传统控制理论无法给予解决的，所以必须发展新的概念，理论和方法才能适应社会应快速发展的需要。智能控制在这个大的背景下孕育而生。 2.2智能控制的发展 1966年 J.M.Medal首先提出将人工智能应用于飞船控制系统的设计；1971年傅京孙首次提出智能控制这一概念，并归纳为三种类型的智能控制系统；1985年IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制研讨会，随后成立了IEEE智能控制专业委员会。1987年在美国举行第一届国际智能控制大会，标志着智能控制领域的形成 。20世纪90年底至今，智能控制进入了新的发展时期，随着对象规模的扩大以人工智能技术、信息论、系统论和控制论的发展，人们试从高层次研究智能控制，这不仅形成了智能控制的多元化，而且在应用实践方面取得了重大进展。我国智能控制也兴起于这一时期。 3 几种典型的智能控制技术 3.1模糊控制 模糊控制是采用模糊语言控制律把基于专家知识的控制策略转换为自动控制具体策略的控制，其基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列的“IF(条件)THEN(作用)”形式表示的控制规律，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。与传统控制方法相比，它具有三个优点，是可以从行为上模拟人的模糊推理和决策过程；二是不需要对象的数学模型即可实现较好的控制；三是可以实现非线性控制任务，而常规控制器对非线性特性通常难以实现控制要求。 3.2 神经网络控制 神经网络控制是模拟人类神经中枢系统智能活动的一种控制方式。由于它具有自适应能力和自学习能力，因此适合用于复杂系统智能控制的研究工具。神经元网络通过神经元以及相互连接的阀值，初步实现了生物神经系统的部分功能。神经网络具有的非线性映射能力、并行计算能力、自学习能力以及强鲁棒性等优点已广泛地应用于控制领域，尤其是非线性系统领域。 3.3 遗传算法 遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种有哪些信誉好的足球投注网站和优化算法，它模拟生物界“生存竞争，优胜劣汰，适者生存”的机制，利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。与一般的寻优方法相比，遗传算法具有很多优点：(1)从许多初始点开始进行并行操作，克服了传统