智能控制方法的应用及发展综述 1 智能控制的产生 1.1智能控制产生的背景 早期的自动控制基本上是解决简单对象的控制问题 ，人们追求研制完全自动运行不用人参与的自治系统。随着控制对象的日益复杂，系统所处的环境因素、控制性能要求都列入了控制系统设计的考虑范围，已有的自动控制方法与技术受到了某种程度的挑战，尤其在学习控制研究与机器人控制方面，矛盾日渐突出，迫切需要为自动控制学科注入新的活力，智能控制正是在这样的背景下产生。 1.2智能控制的产生及发展 智能控制思想最早是由美国普渡大学的傅京孙傅京孙智能控制在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统. 智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境智能控制 （1）具有高度非线性、时变性、不确定性和不完全性等特征，一般无法获得精确数学模型的复杂系统的控制问题； （2）需要对环境和任务的变化具有快速应变能力并需要运用知识进行控制的复杂系统的控制问题； （3）采用传统控制方法时，必须遵循一些苛刻的线性化假设，否则难以达到预期控制目标的复杂系统的控制问题； （4）采用传统控制方法时，控制成本高、可靠性差或控制效果不理想的复杂系统的控制问题。 2.3智能控制的理论基础和方法及其应用 智能控制是以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础，扩展了相关的理论和技术，其应用较多的有专家系统、模糊逻辑、神经网络、遗传算法等控制方法，以及自适应科学研究技术、自组织技术、(自)学习技术等组织形式．智能控制的研究内容之一就是把智能控制的相关技术结合或综合交叉结台构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器。 专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述. 用专家系统所构成的专家控制,无论是专家控制系统还是专家控制器,其相对工程费用较高,而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题. 尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用,但是专家控制的实际应用相对还是比较少。模糊逻辑用模糊语言描述系统,既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型. 模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制. 但在实际应用中模糊逻辑实现简单的应用控制比较容易. 简单控制是指单输入单输出系统(SISO) 或多输入单输出系统(MISO) 的控制. 因为随着输入输出变量的增加,模糊逻辑的推理将变得非常复杂。 神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法. 它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等. 这些特性是人们长期追求和期望的系统特性. 它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力. 神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制,但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制. 在模糊逻辑表示的SIMO 系统和MIMO 系统中,其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现.模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术已被广泛应用. 3能控制研究所面临的问题与发展前景 3.1智能控制研究所面临的问题 首先，智能控制的应用研究目标和主攻方向不够明确。作为应用研究和应用基础研究，智能控制在于寻求有别于传统控制的、新的实用控制技术。离开了实际而纸上谈兵，那就不是真正的应用研究。 其次，智能控制要面向复杂系统。对于一些比较简单的系统，引入智能控制并不值得，犹如用大炮打蚊子一样。如果简单的智能控制系统的复杂性、故障率和成本高于同类应用传统控制系统，那么智 能控制的优越性就会令人质疑。 最后，研制新型智能控制硬件和软件。在智能控制研究中，软件方面存在的问题更大。例如，大多数基于神经网络的控制系统，还停留在“仿真”水平上，未能真正解决实现问题更谈不上实际应用。提高系统的运行速度、实现实时控制、提高对环境的感觉和解释能力、改善信息识别和处理能力、设计模块化的传感器接口等方面要做的事情还很多。 3.2智能控制的发展前景 随着智能控制应用方法的日益成熟，智能控制的研究领域必将进一步扩大。有高级机器人、过程智能控制和智能故障诊断等，及下列领新的应用领域：交通控制(如高速列车、汽车运输、飞机飞行控制等)，用于CAD、C』～M、CIMS和CIPS的自动加工控制，医疗过程控制、商业、农业、文化教育和娱乐等。 当代最高意义上的智能自动化要算机器人学的进步和应用。机器人从爬行到直立行走，现在已能用手使用工具，能看、听、用多种语言说话，并能可靠的去干最脏最累最危险的活。据统计，目前世界上有将近100万个机器人在各生产线上工作，美国和日本在核反应堆中使用机器人，印度科学家在2002年8月27日也宣称，他们已经建造成一种6条腿的机器人用于核电站工作。据估计到2010年，智能机器人可能进入家庭，许多家政劳动将由机器人来代替。智能型机器人进入社会服务业，可以当出租车司机、医院护士、家庭保姆和银行出纳等。因此，智能机器人将逐渐代替人类的复杂劳动，解放人类的身体，提高未来休闲时代的生活质量。 按照我国规划，到2010年，70％以上的家庭具备互联网接入条件，大中城市中60％的住宅实现智能化。到时候，新兴的语音识别技术，会在智能家居中运用“生物特征智能识别技术”，对我们脸部、 角膜、指纹等特征进行技术识别，方便我们的生活。远程医疗和健康监护等自动化技术，也将问津寻常人家的日常生活。在手术过程中的麻醉深度智能控制系统，已证明其控制质量超过了人工控制。交通事故死亡率成为人类和平时期非正常死亡概率的第一因素，引入智能交通系统，可以大大缓解这一状况。智能交通系统是信息自动化处理的系统，包括收集最基本的道路信息，建立多种交通模型，需求最优的交通诱导，给出行者提供充分的信息。智能交通系统在美国的一些城市已经实施，它可以减小10％的废弃材料，20％的交通延迟，30％ 的停车次数。有关资料表明：2010年智能交通将会在世界性大城市普及，2020年，智能交通将成为生活中的一部分。我国科技部已经正式确定上海、广州、深圳、青岛、重庆等9个城市为首批全国智能交通系统应用和示范工程试点城市。 全世界约有6万种语言，智能化电脑同步翻译机的出现，将真正实现人类语言达到沟九游体育,九游体育股份有限公司,九游体育官方网站,九游Sports通无障碍的“全球通”状。目前我国科学家已经成功试制出中国和韩国间的同声翻译，以及中日间掌上电脑的同步翻译。预计十多年后，会有大量的语音翻译产品问世，30年后将出现没有领域限制的翻译系统，全球将基本实现无语言障碍交流。决策系统、专家控制系统、学习控制系统、模糊控制系统、神经网络控制、智能规划和故障诊断等智能控制的一些研究成果，也已被应用于各类工业(电力、化工、冶金、造纸等)生产过程控制系统和智能化生产(制造)系统，如：飞行器制造，汽车自动驾驶系统等。智能技术广泛应用于社会，有利于提高人民的生活质量，提高劳动生产率，提高全社会的文化素质，创造更高的就业率。目前，在世界范围内，智能控制和智能自动化科学与技术正在成为自动化领域中最兴旺和发展最 迅速的一个分支学科，并被许多发达国家确认为面向21世纪和提高国家竞争力的核心技术。 4以遗传算法为例讲述智能控制系统 4.1遗传算法的发展及应用 从20世纪60年代起，美国、德国等国家的一些科学家就开始研究用模仿生物和人类进化的方法求解复杂优化问题，从而形成了模拟进化优化方法（Optimization Method by Simulated Evolution），其代表性方法有遗传算法（GA：Genetic Algorithms）、进化规划（EP：Evolutionary Programming）、进化策略（ES：Evolutionary Strategies）。 常规的数学优化技术基于梯度寻优技术，计算速度快，但要求优化问题具有可微性，且通常只能求得局部最优解；而模拟进化方法无可微性要求，适用于任意的优化问题，尤其适用于求解组合优化问题以及目标函数不可微或约束条件复杂的非线性优化问题。由于它们采用随机优化技术，所以会以较大的概率求得全局最优解。其计算费用较高的问题也因计算机软硬件技术的飞速发展而不再成为制约因素。 4.2遗传算法的基本原理 遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索方法，它将“优胜劣汰、适者生存”的生物进化原理引入到由待优化参数形成的编码串种群中，按照一定的适应度函数及一系列遗传操作对各个个体进行筛选，使适应度值较高的个体被保留下来，从而组成新的种群，新种群中包含了上一代的大量信息，并且引入了新的优于上一代的个体。如此周而复始，种群中各个体的适应度不断提高，直至满足一定的收敛条件。最后，以种群中适应度值最高的个体作为待优化参数的最优解。 遗传算法也用到了随机搜索技术，但它通过对参数空间的随机编码并用适应度函数作为工具来引导搜索过程向着更有效的方向发展，因而它不同于常规的随机法。 4.2.1遗传算法的具体实现 1.编码方式的选取 利用遗传算法求解实际问题时，问题的

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