復(fù)雜過程智能控制方法的研究現(xiàn)狀

1、本文格式為Word版，下載可任意編輯復(fù)雜過程智能控制方法的研究現(xiàn)狀 20世紀60年月，由于空間技術(shù)，海洋技術(shù)和機器人技術(shù)進展的需要，掌握領(lǐng)域面臨著被控對象的簡單性和不確定性，以及人們對掌握性能要求越來越高的挑戰(zhàn)。被控對象的簡單性和不確定性表現(xiàn)為對象特性的高度非線性和不確定性，高噪聲干擾，系統(tǒng)工作點動態(tài)突變性，以及分散的傳感元件與執(zhí)行元件，分層和分散的決策機構(gòu)，簡單的信息模式和浩大的數(shù)據(jù)量。面對簡單的對象和簡單的環(huán)境，用傳統(tǒng)掌握(即經(jīng)典掌握和現(xiàn)代掌握)的理論和方法已經(jīng)不能很好的完成掌握任務(wù)。因此，解決簡單系統(tǒng)掌握問題的智能掌握應(yīng)運而生。近年來，把傳統(tǒng)掌握理論與模糊規(guī)律、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、遺傳算

2、法、小波分析等人工智能技術(shù)相結(jié)合，充分利用人類的掌握學(xué)問對簡單系統(tǒng)進行掌握。經(jīng)過長期的孕育與探究討論，人們熟悉到將人工智能原理和方法以及人的閱歷與智能用于簡單工業(yè)過程，是解決簡單工業(yè)過程掌握問題很有盼望和前景看好的途徑。 自從美國數(shù)學(xué)家維納于20 世紀40 年月創(chuàng)立掌握論以來，自動掌握理論經(jīng)受了經(jīng)典掌握理論和現(xiàn)代掌握理論兩個重要進展階段。在處理簡單系統(tǒng)掌握問題時，傳統(tǒng)的掌握理論對于簡單性所帶來的問題，總是力圖突破舊的模式，以適應(yīng)社會對自動化提出的新要求。世界各國掌握理論界也都在探究建立新一代的掌握理論，以解決簡單系統(tǒng)的掌握問題。 人們在實踐中觀看到人類具有很強的學(xué)習(xí)和適應(yīng)四周環(huán)境的力量。有些簡

3、單的系統(tǒng)，憑人的直覺和閱歷能很好地進行操作并達到抱負的結(jié)果，這就產(chǎn)生了一種仿人的掌握理論和方法，消失了新的、具有遠大前程的“智能掌握理論”討論方向。智能掌握理論是對傳統(tǒng)掌握理論的進展，傳統(tǒng)掌握是智能掌握的一個組成部分，是智能掌握的低級階段，因此，智能掌握理論無疑是掌握理論進展的高級階段。 智能掌握的建立和進展是以眾多新興學(xué)科為基礎(chǔ)的，其中思維科學(xué)是討論智能掌握的重要熟悉論基礎(chǔ)。智能掌握的基本動身點是仿人的智能實現(xiàn)對簡單不確定系統(tǒng)的有效的掌握，要仿照人的智能就要仿照人的思維方式，因此，必需討論人的思維形式和特點。這主要從三個方面著手：一是模擬人的抽象(規(guī)律)思維；二是模擬人的形象(直覺)思維；三

4、是模擬人的靈感(頓悟)思維。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和學(xué)問工程是討論智能掌握的重要基礎(chǔ)。要從人腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能上模擬人的智能，必需討論基于連接機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有靠近任意非線性函數(shù)的力量，并行信息處理及自學(xué)習(xí)等特點，因此它已成為討論智能掌握的重要基礎(chǔ)。智能掌握系統(tǒng)是以學(xué)問為基礎(chǔ)的系統(tǒng)，因此以討論學(xué)問表示、利用和獵取為中心內(nèi)容的學(xué)問工程也是討論智能掌握的重要基礎(chǔ)。 討論和仿照人類智能是智能掌握的最高目標(biāo)，為仿照和構(gòu)造智能掌握系統(tǒng)，生命科學(xué)和腦科學(xué)關(guān)于人體和腦功能更深化的學(xué)問是不行缺少的，要討論生命系統(tǒng)中的自組織力量、免疫力量和遺傳力量的精確結(jié)構(gòu)。可見智能掌握必需靠多學(xué)科聯(lián)合才能取得新的

5、質(zhì)的突破。 智能掌握系統(tǒng)由于被控對象的簡單性及不確定性，本質(zhì)上打算了它必定是非線性系統(tǒng)，因此，討論非線性系統(tǒng)的理論如耗散結(jié)構(gòu)論、突變論、協(xié)同論及混沌理論都可以作為主要工具用于智能掌握的討論。 智能掌握的討論領(lǐng)域非常廣泛，除了傳統(tǒng)掌握理論外還包括：方案、學(xué)習(xí)、搜尋算法、思維進化算法、復(fù)合系統(tǒng)、容錯、糾錯、重構(gòu)、自主、petri網(wǎng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊規(guī)律、粗糙集理論等。智能掌握所討論的被控對象可以是某一簡單的生產(chǎn)過程掌握系統(tǒng)，也可以是社會經(jīng)濟管理系統(tǒng)、交通運輸系統(tǒng)、環(huán)保及能源系統(tǒng)等，這里所說的被控對象是廣義的，它的規(guī)?？梢院艽螅笕蛉丝谙到y(tǒng)穩(wěn)定性問題；也可以很小，如一個精密簡單的智能電子儀器。 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、模糊數(shù)學(xué)理論，模式識別理論及專家系統(tǒng)理論等基礎(chǔ)理論，并融合生理學(xué)、心理學(xué)、行為學(xué)、運籌學(xué)、傳統(tǒng)掌握理論等多學(xué)科的學(xué)問和方法，消失了很多有效的智能掌握理論和方法，分析當(dāng)前國際最新智能掌握方法及應(yīng)用的狀況和進展趨勢，智能掌握的主要方法有：(1) 模糊掌握(FC)；(2) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掌握(NNC)；(3)專家掌握(EC)；(4)分層遞階智能掌握(HIC)；(5)仿人智能掌握(AHIC)；(