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智能控制理论和方法(第二版)第1章绪论.ppt


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第1章绪论
控制科学发展的历史回顾
智能控制的产生背景
智能控制的基本概念与研究内容
控制科学发展的历史回顾 在科学技术发展史上, 控制科学同其他技术科学一样, 它的产生与发展主要由人类的生产发展需求以及人类当时的技术和知识水平所决定。从古亚历山大运用反馈控制来调节水流的水钟到现代太空探索和大规模复杂工业系统的综合自动化, 控制科学在技术进步中都起着十分重要的作用。
, 在工业革命中发挥了巨大的作用。此后,经过了100年, , 完成了其稳定性分析的研究工作, 从而拉开了关于控制系统分析和反馈原理等基础研究的序幕。1892年, Lyapunov发表了《论运动稳定性的一般问题》博士论文, 建立了从概念到方法的关于稳定性理论的完整体系。当时, 由于社会生产力发展的局限性, 在Lyapunov的工作问世后近半个世纪内, 除了为数不多的数学家和力学家之外, 控制科学界并未对他的卓越贡献产生足够的重视。直到第二次世界大战之后, 特别是20世纪50年代后期, 由于控制科学中研究非线性系统大范围稳定性问题的推动, 才掀起了相当持久的Lyapunov热, 使他的理论在广度和深度上有了很大的发展。今天, Lyapunov理论和方法在控制科学界已家喻户晓, 在系统的稳定与镇定、二次型最优、模型参考自适应、大系统等众多领域得到了极广泛的应用与发展。
智能控制的产生背景 智能控制的概念和原理主要是针对被控对象、环境、控制目标或任务的复杂性而提出来的。 而计算机科学、人工智能、信息科学、思维科学、认知科学和人工神经网络的连接机制等方面的新进展和智能机器人的工程实践, 从不同的角度为智能控制的诞生奠定了必要的理论和技术基础。被控对象的复杂性表现为: 模型的不确定性、高度非线性、分布式的传感器和执行器、动态突变、多时间标度、复杂的信息模式、庞大的数据量以及严格的特性指标。
环境的复杂性是以其变化的不确定和难以辨识为特征的。在传统的控制中, 往往只考虑控制系统和受控对象所组成的“独立”体系, 忽略了环境所施予的影响, 而现在的大规模复杂的控制和决策问题, 必须把外界环境和对象, 以及控制系统作为一个整体来进行分析和设计。 对于控制任务或控制目标, 以往都着眼于用数学语言进行描述, 这种描述经常是不精确的。实际上, 控制任务和目标有多重性(多目标)和时变性, 一个复杂任务的确定, 需要多次的反复, 而且还包括任务所含信息的处理过程, 也即任务集合的处理。
面对复杂的对象、复杂的环境和复杂的任务, 用传统的控制理论和方法去解决是不可能的, 这是因为: (1) 传统的控制理论都是建立在以微分和积分为工具的精确模型之上的。 (2) 传统的控制理论虽然也有办法处理控制对象的不确定性和复杂性, 如自适应控制和鲁棒(Robust)控制,也可以克服系统中所包含的不确定性, 达到优化控制的目的。但是自适应控制是以自动调节控制器的参数, 使控制器与被控对象和环境达到良好的“匹配”, 从而削弱不确定性的影响为目标的。
(3) 传统的控制系统输入信息比较单一, 而现代的复杂系统要以各种形式——视觉的、听觉的、触觉的以及直接操作的方式, 将周围环境信息(图形、文字、语言、声音和传感器感知的物理量)作为系统输入, 并将各种信息进行融合(Fusion)、分析和推理,它要随环境与条件的变化, 相应地采取对策或行动。对这样的控制系统就要求有自适应、自学****和自组织的功能, 因而需要新一代的控制理论和技术来支持。 人类具有很强的学****和适应周围环境的能力,有些复杂的系统, 凭人的知觉和经验能很好地进行操作并达到较理想的结果。这就产生了一种仿人的控制理论和方法, 形成了智能控制产生的背景。
与传统的控制理论相比, 智能控制对于环境和任务的复杂性有更大的适配程度。它不仅仅是对建立的模型, 而且对于环境和任务能抽取多级的描述精度, 进而发展了自学****自适应和自组织等概念, 所以能在更广泛的领域中获得应用。
智能控制的基本概念与研究内容 智能控制的基本概念 “智能控制”这个术语在1967年由Leondes等人提出。1971年, 傅京生[4](Kingsun Fu)通过对含有拟人控制器的控制系统和自主机器人诸方面的研究, 以“智能控制”这个词,概念性地强调系统的问题求解和决策能力。他把智能控制(IC)概括为自动控制(AC)和人工智能(AI)的交集, 即 IC=AC∩AI () 。
智能控制的二元交集论示意图

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  • 上传人autohww
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  • 时间2018-04-23