智能控制(第三版)chap2-刘金琨.pptxVIP

智能控制系统的基本概念本章将深入探讨智能控制系统的定义、特点、组成单元以及分类,并阐述其设计原则和应用领域,为后续的学习打下坚实的基础。2.1智能控制系统的定义智能控制系统是一种集感知、决策和执行于一体的自主控制系统。它通过先进的传感器对环境进行实时监测,利用人工智能算法进行决策分析,并通过执行机构执行控制指令,实现对复杂系统的自主调节和优化。这种系统具有自适应性、鲁棒性和灵活性,能够在动态环境中实现高效可靠的控制。2.2智能控制系统的特点自适应性鲁棒性灵活性智能控制系统能够根据环境和系统状态的变化自主调整控制策略,实现高度自适应,确保系统在复杂多变的环境中保持稳定和高效运行。智能控制系统具有较强的抗干扰能力和故障容忍能力,能有效应对各种预期和意外的干扰,确保系统保持可靠运行。智能控制系统具有多样化的控制算法和决策机制,可根据不同应用需求进行灵活配置和调整,满足各种复杂控制任务的需求。2.3智能控制系统的组成感知单元决策单元执行单元通过各种传感器实时采集环境和系统状态信息,为后续决策和执行提供可靠的感知基础。包括温度、湿度、压力、位置等多种传感器。利用人工智能算法对感知数据进行分析处理,做出合理的控制决策。包括知识库、推理引擎和决策算法等核心模块。根据决策单元的输出指令,驱动各种执行机构执行控制动作,实现对目标系统的自主调节和优化。包括电机、气缸等执行机构。2.3.1感知单元智能控制系统的感知单元是通过各种先进传感器对环境和系统状态进行实时监测和采集的核心部分。这些传感器包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、位置传感器等,能够全面感知系统的运行参数及周围环境的变化情况。精准可靠的感知数据为决策单元提供了坚实的基础,确保系统能够根据实际情况做出智能决策。2.3.2决策单元智能控制系统的决策单元是利用先进的人工智能算法对感知数据进行分析处理,做出合理的控制决策。它包括知识库、推理引擎和决策算法等核心模块。知识库存储了丰富的专业知识和规则,推理引擎根据输入的感知数据和知识库进行推理分析,最终生成最优的控制指令。这种智能化的决策机制赋予了系统自主优化的能力,确保在复杂多变的环境中保持高效稳定的运行。2.3.3执行单元智能控制系统的执行单元是根据决策单元给出的指令,驱动各种执行机构完成相应的控制动作。这些执行机构包括电机、气缸等,可以精准地完成对目标系统的调节和优化。例如在工业自动化领域,执行单元会驱动机械臂精准地完成复杂的装配和搬运任务;在交通运输领域,则可以驱动舵机控制车辆的航向和速度。智能执行单元的高精度和快速响应能力,是智能控制系统实现自主调节的关键所在。2.4智能控制系统的分类根据采用的核心智能算法,智能控制系统可以分为以下几种主要类型:1基于知识的智能控制系统：该系统依托于丰富的专业知识库,利用推理机制做出控制决策。基于模糊逻辑的智能控制系统：该系统使用模糊推理技术处理不确定性,实现精准控制。基于神经网络的智能控制系统：该系统具有自学习和自适应能力,可以动态优化控制策略。基于遗传算法的智能控制系统：该系统模拟生物进化过程,利用种群进化优化控制参数。2.4.1基于知识的智能控制系统知识库驱动该系统依托于丰富的专业知识库,涵盖了相关领域的规则、模型和经验数据,为智能决策提供坚实的知识基础。推理机制系统利用推理引擎对感知数据和知识库进行分析推理,根据预定义的规则做出最优的控制决策。动态优化通过机器学习不断补充和完善知识库,推理机制也能够自适应调整,实现对复杂系统的智能优化控制。2.4.2基于模糊逻辑的智能控制系统模糊集理论该系统采用模糊集理论描述系统变量,利用模糊推理推导出控制规则,克服了传统控制方法难以处理不确定性的问题。模糊推理机制系统通过模糊化、推理和去模糊化的过程,将模糊的输入变量转化为精确的控制输出,从而实现对复杂系统的高度精确控制。自适应优化该系统能根据实际运行情况自动调整模糊规则和隶属度函数,不断优化控制性能,适应复杂多变的工作环境。2.4.3基于神经网络的智能控制系统自学习能力该系统采用深度学习等神经网络算法,具备从大量历史数据中自主学习的能力,能够自适应地优化控制策略。模式识别神经网络擅长发现复杂系统中的隐藏模式和规律,可以将感知数据转化为有价值的控制决策信息。非线性建模与传统控制理论相比,神经网络更适合描述非线性、复杂的工业过程,提高了控制精度和鲁棒性。2.4.4基于遗传算法的智能控制系统群体优化该系统采用模拟生物进化的遗传算法,通过建立一个种群群体,并对其进行选择、交叉和变异等操作,最终找到最优的控制参数。自适应调整系统能根据实际控制效果对群体进行动态更新,不断优化控制策略,适应复杂多变的工作环境。高效搜索与传统优化算法相比,遗传算法能够在较短时间内快速找到接近全局最优的解,提高了系统的控制效率。2.5智能