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Key
words:
Intellectual
control,
Fuzzy
control,
Radial
Basis
Function
neural
network,
predictive
control
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目录
中文摘要
..............................................
目录
....................................................
第一章绪论
...........................................
自动控制理论的发展历史
、
现状及趋势
..........
自动控制理论的发展过程
.................
智能控制的产生和功能特点
...............
智能控制的现状及其发展趋势
............
模糊控制技术的现状和融合发展
.................
人工神经网络控制技术的发展和现状
............
论文选题的背景及主要内容
......................
第二章免疫理论及模糊控制器的原理及其设计
......
生物免疫机理介绍
................................
生物免疫基本控制原理
...........................
模糊控制理论的基本原理
.........................
模糊控制器系统设计
......................
・
尺度变换
,
模糊化和去模糊化方法
.........
模糊控制规则的设计
......................
选择语言变量并定义模糊子集
......
建立模糊控制器的控制规则
.........
模糊参数的选择
...........................
免疫模糊
控制器设计基本原理
...............
第三章径向基神经网络控制器原理及其设计方案
…
…
神经网络的基本原理
....................
人工神经元模型
.................
神经元的传递函数
...............
神经网络的基本类型
............
神经网络的基本特性和结构
神经网络的主要学习算法
…
神经网络的典型模型
......
径向基神经网络
.........................
径向基神经网络基本结构
..........
神经网络的学习算法
...........
神经网络的基本学习算法
改进的
网络学习算法
…
…
网络的推广
(
泛化
)
能力
・・
径向基神经网络设计
...............
径向基神经网络设计
.........
网络参量收敛于最小点的性质
模型预测控制
..............................
・
IV
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预测控制技术的发展历程
.....................
模型预测控制基本原理
.......................
模型预测控制分类及其基本特征
.......
模型预测控制基本步骤
.................
利用径向基神经网络进行模型预测控制
......
辨识网络设计
....................
预测控制网络设计
...............
控制算法的步骤
.........................
第四章智能控制在原料场配料系统中的应用
............
智能配料控制系统
....................................
三钢料场称重配料工艺简介
..................
原料场计算机配料控制系统结构简介
........
系统的软件与硬件构成
.................
系统现场多种通讯模式网络结构
与
程序设计结构
,
智能控制在智能配料控制系统中的应用
.............
备用料仓圆盘的下料控制
.....................
・
结束语.
…
…
参考文献
…
.
致谢
.......
个人简历.
…
免疫模糊
控制方案••
…
仿真实验
...................
实际控制效果分析
.........
钢渣料仓圆盘的下料控制
.......
・
基于
的
控制方案
仿真实验
...................
实际控制效果分析
.........
V
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智能控制在原料场配料控制系统中的应用
第一章绪论
1.1
自动控制理论的发展历史
、
现状及趋势
1.1.1
自动控制理论的发展过程
计算机控制理论这一学科经历了从
年代以调节原理为标志的经典控制理
论到
年代以状态空间法为标志的现代控制理论
,
再到目前的智能控制理论三
个阶段六十多年的发展过程
。
其主要研究对象也从单输入单输出的常系数线性系
统
,
发展为多输入多输出的复杂控制系统
。
对现代复杂系统的研究
,
涉及到非线
性
、
鲁棒性
、
具有柔性结构的系统和离散事件动态系统等
。
经典控制理论与现代控制理论被称为传统
(
或常规
)
的控制理论
。
经典控制
理论运用时域分析法和频率法对控制系统进行描述
、
分析和设计
,
它仍然在工业
过程控制发挥重要作用
,
解决许多控制问题
。
但对于解决上面提到的现代大规模
的复杂控制问题仍然不够
。
现代控制理论进一步对经典理论精确化
、
数字化
。
从
理论上解决了系统的可观
、
可控
、
稳定性以及许多复杂系统的控制问题
。
但仍存
在不少遗留问题和实际应用中的困难如
:
>
被控对象需要精确的数学模型
,
即使建立某时刻的精确对象模型
,
当对
象结构和参数变化
,
原來求出的最优控制策略已不再有最优性
。
>
控制策略比较单一
,
不能适合高层决策问题
。
对于高维
、
强耦合
、
时变
、
非线性及分布参数等系统
,
仍然缺乏简便及有效的分析和综合方法
,
实用性不强
。
>
由于加以控制的对象和过程变得越來越复杂
,
对于一些大型
、
复杂和具
有较大非线性和不确定性的系统进行有效而精确的控制就非常困难
。
后來
,
研究人员从熟练的操作人员那里得到启示
,
将他们的经验知识和控制
理论相结合
,
把其作为控制理论解决复杂生产过程的一种手段
,
在计算机的帮助
下
,
将应用到控制过程中
,
使之达到或者超过人的操作水平时
,
这种控制系统就
具有了人的智能
。
智能控制是控制理论发展的高级阶段
。
它主要用來解决那些传
统方法难以解决的复杂系统的控制问题
。
智能控制研究的主要目标不再是被控对
象
,
而是控制器本身
。
控制器不再是单一的数学模型解析型
,
而是数学解析和知
识系统相结合的广义模型
,
是多种学科知识控制系统⑵
。
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福州大学硕士学位论文
1.1.2
智能控制的产生和功能特点
首先在
年主张将人工智能用于飞船控制系统的设计中
。
年
,
等人首先正式使用
“
智能控制
”
一词
,
并把记忆
,
目标分解等一些
简单的人工智能技术用于学习控制系统
,
提高了系统处理不确定性问题的能力
。
年著名学者傅京逊从发展学习控制的角度首次正式提出智能控制这个新兴
学科领域
,
他提出了三种智能控制系统
:
人为控制器的控制系统
、
人一机结合作
为控制器的控制系统和无人参与的智能控制系统
年
从控制理论
发展的观点
,
论述了从通常的反馈控制到最优控制
、
随机控制
,
再到自适应控制
、
自学习控制
、
自组织控制
,
并最终向智能控制这个更高阶段发展的过程
。
他首次
提岀了分层递阶的智能控制结构形式
。
年
月在美国纽约的
召开了第
一次智能控制学术讨论会
,
然后不久在
的控制系统学会中成立了智能控制
技术委员会
。
智能控制是一种面向过程的控制
。
即设计一个控制器
(
或系统
)
,
使之具有学
习
、
抽象
、
推理
、
决策等功能
,
并能根据环境
(
包括被控对象或被控过程
)
的信息
的变化产生恰当的适应性反应
,
从而实现由人来完成的任务
,
主要有两层含义
:
>
智能控制系统是智能机自动地完成其目标的控制系统
;
>
由智能机参与生产过程自动控制的系统称为智能控制系统
。
智能控制利用有关知识来控制被控对象
,
按一定要求达到预定目的
。
其所采
用的知识
,
既包括定性的浅层知识
,
又包括定量的深层知识
;
既包括模糊量
,
又
包括精确量
。
其具有以下功能特点
:
>
学习功能
,
智能控制过程
(
或智能控制器
)
不仅是具有从外界获取并存储
知识的本领
,
还能够在控制的过程中不断积累经验
,
吸收好的控制策略
,
增强对
坏境的应变能力
。
>
决策功能
,
智能控制能够根抵己学习过的样本和外界环境的变化
,
随时
调整控制策略
,
使得控制过程朝改善系统动态品质的方向发展
。
>
适应功能
,
这里的适应功能包括更高层次的适应度
。
它可以看成不依赖
模型的自适应估计
,
具有很好的适应性能
。
当出现新输入时
,
会给出合适的输出
,
甚至可以自动找到系统故障所在
。
>
组织功能
,
系统具有相应的主动性和灵活性
,
即智能控制器可以在任务
要求的范围内自行决策
,
主动地采取行动
。
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