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1、本文格式为Word版，下载可任意编辑复杂过程智能控制方法的研究现状 20世纪60年月，由于空间技术，海洋技术和机器人技术进展的需要，掌握领域面临着被控对象的简单性和不确定性，以及人们对掌握性能要求越来越高的挑战。被控对象的简单性和不确定性表现为对象特性的高度非线性和不确定性，高噪声干扰，系统工作点动态突变性，以及分散的传感元件与执行元件，分层和分散的决策机构，简单的信息模式和浩大的数据量。面对简单的对象和简单的环境，用传统掌握(即经典掌握和现代掌握)的理论和方法已经不能很好的完成掌握任务。因此，解决简单系统掌握问题的智能掌握应运而生。近年来，把传统掌握理论与模糊规律、神经网络、模式识别、遗传算
2、法、小波分析等人工智能技术相结合，充分利用人类的掌握学问对简单系统进行掌握。经过长期的孕育与探究讨论，人们熟悉到将人工智能原理和方法以及人的阅历与智能用于简单工业过程，是解决简单工业过程掌握问题很有盼望和前景看好的途径。 自从美国数学家维纳于20 世纪40 年月创立掌握论以来，自动掌握理论经受了经典掌握理论和现代掌握理论两个重要进展阶段。在处理简单系统掌握问题时，传统的掌握理论对于简单性所带来的问题，总是力图突破旧的模式，以适应社会对自动化提出的新要求。世界各国掌握理论界也都在探究建立新一代的掌握理论，以解决简单系统的掌握问题。 人们在实践中观看到人类具有很强的学习和适应四周环境的力量。有些简
3、单的系统，凭人的直觉和阅历能很好地进行操作并达到抱负的结果，这就产生了一种仿人的掌握理论和方法，消失了新的、具有远大前程的“智能掌握理论”讨论方向。智能掌握理论是对传统掌握理论的进展，传统掌握是智能掌握的一个组成部分，是智能掌握的低级阶段，因此，智能掌握理论无疑是掌握理论进展的高级阶段。 智能掌握的建立和进展是以众多新兴学科为基础的，其中思维科学是讨论智能掌握的重要熟悉论基础。智能掌握的基本动身点是仿人的智能实现对简单不确定系统的有效的掌握，要仿照人的智能就要仿照人的思维方式，因此，必需讨论人的思维形式和特点。这主要从三个方面着手：一是模拟人的抽象(规律)思维；二是模拟人的形象(直觉)思维；三
4、是模拟人的灵感(顿悟)思维。 神经网络理论和学问工程是讨论智能掌握的重要基础。要从人脑神经系统结构和功能上模拟人的智能，必需讨论基于连接机制的神经网络理论。由于神经网络具有靠近任意非线性函数的力量，并行信息处理及自学习等特点，因此它已成为讨论智能掌握的重要基础。智能掌握系统是以学问为基础的系统，因此以讨论学问表示、利用和猎取为中心内容的学问工程也是讨论智能掌握的重要基础。 讨论和仿照人类智能是智能掌握的最高目标，为仿照和构造智能掌握系统，生命科学和脑科学关于人体和脑功能更深化的学问是不行缺少的，要讨论生命系统中的自组织力量、免疫力量和遗传力量的精确结构。可见智能掌握必需靠多学科联合才能取得新的
5、质的突破。 智能掌握系统由于被控对象的简单性及不确定性，本质上打算了它必定是非线性系统，因此，讨论非线性系统的理论如耗散结构论、突变论、协同论及混沌理论都可以作为主要工具用于智能掌握的讨论。 智能掌握的讨论领域非常广泛，除了传统掌握理论外还包括：方案、学习、搜寻算法、思维进化算法、复合系统、容错、纠错、重构、自主、petri网、神经网络、模糊规律、粗糙集理论等。智能掌握所讨论的被控对象可以是某一简单的生产过程掌握系统，也可以是社会经济管理系统、交通运输系统、环保及能源系统等，这里所说的被控对象是广义的，它的规模可以很大，象全球人口系统稳定性问题；也可以很小，如一个精密简单的智能电子仪器。 基于人工神经网络理论、模糊数学理论，模式识别理论及专家系统理论等基础理论，并融合生理学、心理学、行为学、运筹学、传统掌握理论等多学科的学问和方法，消失了很多有效的智能掌握理论和方法，分析当前国际最新智能掌握方法及应用的状况和进展趋势，智能掌握的主要方法有：(1) 模糊掌握(FC)；(2) 神经网络掌握(NNC)；(3)专家掌握(EC)；(4)分层递阶智能掌握(HIC)；(5)仿人智能掌握(AHIC)；(6)集成智能掌握，即将几种智能掌握方法或机理融合在一起而构成的智能掌握方法；(7)组合智能掌握方法，即将智能掌握和传统掌握有机地结合起来而形成的掌握方法。 第 1 页 共 1 页
