00 智能控制绪论
智能控制绪论:定义、三元结构、特点、研究对象和典型控制方法。
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00 智能控制绪论#
1. 本章定位#
本章解决三个问题:
- 什么是智能控制。
- 为什么传统控制不够用。
- 智能控制有哪些典型类型。
考试更可能考简答题,重点不是推导,而是能把“智能控制的对象、特点、组成思想”说清楚。
2. 智能控制的定义#
课件中给了多种定义,可以统一理解为:
智能控制是研究和模拟人类智能活动、控制过程和信息传递规律,并将其用于复杂系统控制的一类方法。
它强调控制系统在较少人工干预下,能在结构化或非结构化、熟悉或不熟悉环境中自主或交互地实现目标。
3. 智能控制的三元结构#
核心公式:
含义:
| 缩写 | 内容 | 贡献 |
|---|---|---|
| 人工智能 | 知识表示、学习、推理、信息处理 | |
| 自动控制 | 反馈、动态系统、稳定性、控制结构 | |
| 运筹学 | 优化、规划、调度、决策 |
速记:智能控制 = 会学习/推理的控制 + 会优化/决策的控制。
4. 智能控制的特点#
常见简答题答案:
- 控制器通常是非线性的。
- 控制结构可以是可变结构。
- 具有全局自寻优能力。
- 能满足多样化、高性能目标。
- 是交叉学科。
- 适合复杂、非线性、时变、不确定系统。
5. 研究对象#
智能控制主要面向:
- 复杂系统。
- 非线性系统。
- 时变系统。
- 不确定系统。
- 难以建立精确数学模型的系统。
- 信息不完全或传统建模过于复杂的系统。
与传统控制对比:
| 传统控制 | 智能控制 |
|---|---|
| 依赖较精确数学模型 | 可在模型不精确甚至难建模时工作 |
| 常处理线性、时不变、单目标问题 | 更适合非线性、时变、不确定、多目标问题 |
| 偏数学解析和反馈设计 | 融合知识、经验、学习和优化 |
6. 智能控制主要类型#
课件列出的类型:
- 分级递阶智能控制。
- 专家控制。
- 神经网络控制。
- 模糊控制。
- 学习控制。
- 集成或混合智能控制。
7. 分级递阶智能控制#
三层结构:
| 层次 | 功能 | 特点 |
|---|---|---|
| 组织级 | 目标、规划、策略、任务分解 | 智能程度最高 |
| 协调级 | 协调组织级和执行级 | 任务分配、反馈协调 |
| 执行级 | 具体控制动作 | 控制精度最高 |
速记:越往上越智能,越往下越精确。
8. 专家控制#
专家控制把专家知识和经验规则引入控制器。
特点:
- 使用启发式知识。
- 规则透明,便于解释。
- 能处理不确定信息。
- 依赖知识库质量。
9. 学习控制#
学习控制强调系统通过重复输入、训练和经验积累改善响应。
学习的本质:根据过去经验改变控制策略或控制参数,使系统对输入产生更合适的响应。
10. 本章考点#
必背:
- 。
- 智能控制的特点。
- 智能控制的研究对象。
- 智能控制与传统控制的区别。
- 分级递阶智能控制三层结构。
常见问法:
简述智能控制的特点。
答题骨架:非线性、可变结构、全局寻优、多目标高性能、交叉学科、适合复杂不确定系统。