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智能控制与普通控制的主要区别.

浏览:446 发表时间:2019-01-08 11:24:22

智能控制与普通控制的主要区别.

最本质的区别是解决问题的思路不一样。
经典控制与现代控制虽然看起来完全不同,但是本质上都一样,就是建立控制对象的数学模型,然后设计一个数学模型形式的控制器达到控制目的,区别只是前者建立的是微分方程或者叫做pid控制,后者建立的是状态方程,类似于数学当中的线性微分方程组。而最优控制,鲁棒控制等问题不论是基于经典控制理论还是基于现代控制理论,都脱离不了本质——必须建立被控对象的数学模型,也包括02年提出的foc控制。
智能控制则采取的是全新的思路。它采取了人的思维方式,建立逻辑模型,使用类似人脑的控制方法来进行控制。
我正好在做这个作业,就拿我的作业为例子进行说明吧。
控制一个热水器的水温,传统的控制方法当中,不论你要建立一个微分方程还是建立一个状态方程,总归要把加热功率和水温,加热功率的变化率和水温的变化率之间建立出来数学模型,不论是寻求最优控制方法还是提取变量敏感度进行鲁棒控制,总归要有数学模型才能做。
智能控制则采取截然不同的方法。例如使用模糊控制器,我们首先把所有的变量模糊化,通过一定的算法把水温,水温的变化率,加热功率,加热功率的变化率等变成语言变量,比如形容为非常大,比较大,稍微大,正好,稍微小,比较小,非常小。然后像人那样制定规则库,if水温...and水温的变化率.....then加热功率......。然后通过一些算法把规则库和模糊关系制定成表输入到运算芯片的flash即可工作。


再例如使用人工神经网络,我们仿照人脑建立计算机神经网络模型,每个人工神经元都含有很多带权重的轴突,一个带激发判定的细胞体和若干带输出函数的树突,然后很多人工神经元按照一定逻辑分成进行连接,然后把热水器采集到的大量信息拿过来,分别加到输入端和输出端,通过一定算法改变人工神经元之间的连接权重和激发因子,最终使得所有已知的训练量都能满足这个人工神经网络,在足够训练量的情况下,控制精确度能达到很高。

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