什么是智能控制系统

生活中，很多小伙伴不知道什么是智能控制系统?今天小编针对这个问题做了这篇文章，详细内容我们来看一下。

什么是智能控制系统

什么是智能控制系统.智能是按照逻辑运行的自动化。本质上是一种工具。如果使用得当，可以大大提高效率和体验。以下是边肖为大家精心整理什么是智能控制系统。过来看一看。

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1.智能系统是现代通信与信息技术、计算机网络技术、工业技术和智能控制技术的智能集合。随着信息技术的不断发展，其技术含量和复杂程度越来越高，智能感已经逐渐渗透到各行各业和我们生活的方方面面。智能住宅小区、智能医院相继出现，都是基于智能建筑。所以我们通常所指的智能系统都称为智能建筑。

2.装修中的智能控制系统一般指住宅智能化系统。

住宅小区的智能化系统可以分为两部分:小区物业综合管理系统和家居智能化管理系统。前者包括社区安防、信息服务和计量收费三部分，后者包括家庭安防、家庭信息服务和家庭智能控制。

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智能控制(智能控制)

能够独立驱动智能机器实现控制目标而无需人为干预的自动控制技术。对于许多复杂系统，很难建立有效的数学模型，难以用常规的控制理论进行定量计算和分析，而必须采用定量和定性相结合的控制方法。定量方法和定性方法相结合的目的是机器要用类似于人类的智慧和经验来指导求解过程。因此，在智能系统的研究和设计中，主要注意力不在数学公式的表达、计算和处理上，而是在任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是开发智能机器的模型。另外，智能控制的核心是高层控制，即组织控制。高层控制系统是为了解决问题而对实际环境或过程进行组织、决策和规划。为了完成这些任务，我们需要采用一些相关的技术，如符号信息处理、启发式编程、知识表示、自动推理和决策。解决这些问题的过程类似于人脑的思维过程，即具有一定程度的“智能”。

智能控制与传统或常规控制密切相关，并不相互排斥。智能控制中常包含常规控制。智能控制也是用常规的控制方法来解决“低级”的控制问题，试图拓展常规的控制方法，建立一系列新的理论和方法来解决更具挑战性和更复杂的控制问题。

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什么是智能控制技术？

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模式。它是控制理论发展的高级阶段，主要用于解决传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制研究对象的主要特点是数学模型不确定、高度非线性和任务要求复杂。

智能控制的想法出现在20世纪60年代。当时，学习控制的研究非常活跃，并得到了很好的应用。例如，发展了自学习和自适应方法来解决控制系统的随机特性和模型未知问题；1965年，美国普渡大学的傅K.S .傅教授首次将人工智能的启发式推理规则应用于学习控制系统。1966年，美国人孟德尔(Mendel J.M.Mendel)首先倡导在航天器控制系统设计中使用人工智能。

定义

智能控制的定义1:智能控制是智能机器独立实现目标的过程。智能机器定义为在结构化或非结构化、熟悉或陌生的环境中，自主或交互执行人类指定的任务的机器。

定义二:K、J、Hostaux Roma认为，直觉推理、试错法等人类所拥有的智能，被机器形式化或模拟，用于控制系统的分析和设计，使其具有一定的智能，这就是智能控制。他还认为自调节控制和自适应控制是智能控制的低级体现。

定义三:智能控制是一种无需人工干预就能驱动智能机器实现目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的重要领域。

定义4:智能控制实际上只是研究和模拟人类智能活动规律及其控制和信息传递过程，开发具有仿人智能的工程控制和信息处理系统的一个新分支。

支持技术

智能控制以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础，拓展了相关的理论和技术，其中模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制、自学习控制等被广泛应用。

专家系统是一种利用专家知识来描述专门或困难问题的控制系统。虽然专家系统已经成功地应用于解决复杂的高级推理，但专家系统的实际应用相对较少。

模糊逻辑用模糊语言来描述系统，既能描述应用系统的定量模型，又能描述应用系统的定性模型。模糊逻辑可以应用于任何复杂的对象控制。

遗传算法作为一种非确定性的准自然随机优化工具，具有并行计算和快速搜索全局最优解的特点。它可以与其他技术相结合，对智能控制的参数、结构或环境进行优化控制。

神经网络是一种利用大量神经元按照一定的拓扑结构进行学习和调整的自适应控制方法。它可以表现出丰富的特性，包括并行计算、分布式存储、可变结构、高容错、非线性运算、自组织、学习或自学习。这些特征是人们长期追求和期待的系统特征。神经网络在智能控制的参数、结构或环境控制方面具有独特的能力，如自适应、自组织和自学习。

智能控制的相关技术与控制方法相结合，或者相互集成，形成不同风格和功能的智能控制系统和智能控制器，也是智能控制技术的一个主要特点。

研究对象

智能控制研究的主要目标不是被控对象，而是控制器本身。控制器不再是单一的数学模型解析型，而是数学分析与知识体系相结合的广义模型，是结合了各学科知识的控制系统。智能控制理论是对被控动态过程建立特征模式识别，并基于知识和经验进行控制推理和智能决策。一个好的智能控制器应该具有多模态、变结构、变参数的特点，能够识别、学习和组织自己的控制模式，根据被控动态过程的特点改变控制器结构和调整参数。

智能控制的研究对象具有以下特点:

1.不确定性模型

智能控制的研究对象通常具有严重的不确定性。这里所说的模型不确定性包含两层含义:一是模型未知或知之甚少；第二，模型的结构和参数可能在较大范围内变化。

2.高度非线性

对于高度非线性的控制对象，智能控制方法往往可以解决非线性系统的控制问题。

3.复杂的任务要求

对于智能控制系统，任务的要求往往是复杂的。

目前，智能控制广泛应用于伺服系统，包括专家控制、模糊控制、学习控制、神经网络控制、预测控制等多种控制方法。

特性

智能控制与传统控制的主要区别在于，传统控制方法必须依赖于被控对象的模型，而智能控制可以解决非模型系统的控制问题。与传统控制相比。

智能控制具有以下基本特征:

1.智能控制的核心是高层控制，能有效控制非线性、快时变、复杂多变量、环境扰动等复杂系统，解决广义问题，容错能力强。

2.智能控制系统可以采用以知识表示的非数学概化模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制与定性决策和定量控制相结合的多模态控制方式。

3.其基本目的是从系统功能和整体优化的角度对系统进行分析和综合，以达到预定的目标。智能控制系统具有变结构、自寻优、自适应、自组织、自学习和自协调的特点

4.智能控制系统具有足够的关于人类控制策略、受控对象和环境的知识以及使用这些知识的能力。

5、智能控制系统具有补偿和自修复以及判断和决策的能力。

app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智能控制和全局智能控制。

局部智能控制是指将智能引入过程中的一个单元来设计控制器。智能PID控制器是研究的热点，因为它在参数整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，可以用来控制一些非线性的复杂对象。

全局智能控制主要是针对整个生产过程的自动化，包括整个操作过程的控制、过程的故障诊断、过程操作的规划和异常情况的处理等。

2.先进制造系统中的智能控制

智能控制广泛应用于机械制造业。在现代先进制造系统中，需要依靠不完整和不准确的数据来解决困难或不可预测的情况。人工智能技术为解决这一问题提供了一些有效的解决方案。

1.利用模糊数学和神经网络对制造过程的动态环境进行建模，利用传感器融合技术对信息进行预处理和综合。

2.采用专家系统作为反馈机制，修改控制机制或选择更好的控制方式和参数。

3.利用模糊集决策选择机制选择控制动作。

4.利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，对那些可能不完整的信息进行在线模式识别。

3.电力系统中的智能控制

电力系统中发电机、变压器、电动机等电气设备的设计、生产、运行和控制是一个复杂的过程。国内外电气工作者已将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断和控制中，并取得了良好的控制效果。

利用遗传算法对电气设备进行优化设计，可以降低成本，缩短计算时间，提高产品设计的效率和质量。

应用于电气设备故障诊断的智能控制技术包括模糊逻辑、专家系统和神经网络。

智能控制在电流控制型PWM技术中的应用，是具有代表性的技术应用方向之一，也是新的研究热点之一。

近年来，智能控制技术在国内外取得了很大进展，已经进入工程化和实用化阶段。作为一种新的理论技术，它仍处于发展阶段。随着人工智能技术和计算机技术的飞速发展，智能控制必将迎来新的发展时期。