檢視智能控制的原始碼

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'''智能控制'''是一种 具有智能信息处理、[[智能]]信息反馈和智能控制决策的控制方式 ，是控制[[理论]]发展的高级阶段1。它主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题1。智能控制的研究对象主要具有不确定性的数学模型、高度的非线性和复杂的任务要求1。

智能控制的思想出现于[[20世纪]]60年代，当时学习控制的研究十分活跃，并获得较好的应用。自1971年傅京孙教授提出“智能控制”概念以来，智能控制已经从二元论（人工智能和控制论）发展到四元论（人工智能、模糊集理论、运筹学和控制论），在取得丰硕研究和应用成果的同时，智能控制理论也得到不断的发展和完善。

智能控制基于控制理论、计算机科学、[[人工智能]]<ref>[https://www.sohu.com/a/819651882_121956425 十大人工智能技术趋势，让未来触手可及！]，搜狐，2024-10-24</ref>、运筹学等学科，包括模糊逻辑、[[神经网络]]、专家<ref>[https://www.sohu.com/a/767514415_121461183 世界十大专家排名 ]，搜狐，2024-03-28</ref>系统、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。

智能控制的应用领域不断拓展，理论和技术也将得到不断的发展和完善3。作为核心和关键部件，智能控制器内置于设备、装置或系统之中，扮演“神经中枢”及“[[大脑]]”的角色8。智能控制器行业的发展受到市场驱动和[[技术]]驱动的双重动力，已经在工业、农业、家用、军事等几乎所有领域得到了广泛应用。

==应用==

智能控制的具体应用主要表现在以下几个方面：

1)生产过程中的智能控制

[[生产]]过程中的智能控制主要包括局部级智能控制和全局级智能控制。

局部级智能控制是指将智能引入[[工艺]]过程中的某一单元进行控制器设计。研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，且可用于控制一些非线性的复杂对象。

全局级的智能控制主要针对整个生产过程的[[自动化]]，包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。

2)先进制造系统中的智能控制

智能控制被广泛地应用于[[机械制造]]行业。在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了一些有效的解决方案。

(1)利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态[[环境]]建模，利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。

(2)采用[[专家]]系统为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。

(3)利用模糊集合决策选取机构来选择控制动作。

(4)利用神经网络的学习[[功能]]和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信息。

3)电力系统中的智能控制

电力系统中发电机、[[变压器]]、电动机等电机电器设备的设计、[[生产]]、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。

(1)用遗传算法对电器设备的设计进行优化，可以降低[[成本]]，缩短计算时间，提高产品设计的效率和质量。

(2)应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有模糊逻辑、专家系统和[[神经网络]]。

(3)智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一，也是研究的新热点之一。

近年来，智能控制技术在国内外已有了较大的发展，已进入工程化、实用化的阶段。作为一门新兴的理论技术，它还处在一个发展时期。随着人工智能技术、[[计算机技术]]的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时期。

==参考文献==
[[Category:300 科學類]]