智能控制系统应具有学习、记忆和大范围的自适应和自组织能力;能够及时地适应不断变化的环境;能有效的处理各种信息,以减小不确定性;能够以安全和可靠地方式进行规划、生产和执行控制动作而达到预定的目的和良好的性能指标。
|
|
|
|
|
智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和艺术学模型表示的混合控制过程。它适用于含有复杂性、不完全性、模糊性、不确定和不存在的已知算法的生产过程。它根据被控动态过程特征辨识,采用开闭环控制盒定性与定量控制相结合的多模态的控制方式。
|
|
|
|
|
智能控制器具有分层信息处理和决策机构。它实际上是对人神经结构或专家决策机构的一种模仿。复杂的系统中,通常采用任务分块、控制分散方式。
|
|
|
|
|
智能控制核心在高层控制,它对环境或过程进行组织、决策和规划,实现广义求解。要实现此任务需要采集符号信息处理、启发式程序设计、知识展示及自动推理和决策的相关技术。
|
|
|
|
|
底层控制也属于智能控制系统不可缺少的一部分,一般采用常规控制。
|
|
|
|
|
智能控制器也具有非线性。这是因为认得思维具有非线性,作为模仿人的思维进行决策的智能控制也具有非线性。由于智能控制器具有在线特征辨识、特征记忆和拟人特点,在整个控制过程中计算机在线获取信息和实时处理并给出控制决策,通过不断优化参数和寻找控制器的最佳结构方式,以获取整体最有控制性能。
|
|
|
|
|
模糊控制系统是智能控制的重要组成部分。模糊控制器是非线性控制器,许多传统的建模、分析和设计方法可以直接采用。任何的控制都有其数学理论和数学基础,模糊控制系统的数学基础是模糊集合、模糊规则和模糊推理。
|
|
|
|
|
头像被屏蔽
· 2016-9-19 22:07:05
|
|
|
|
|