浅谈智能控制及其应用

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智能控制这一学科正在蓬勃发展，智能控制的形式也日新月异。目前正在兴起和研究的形式很多，其中主要的有如下几种。

2.1分级递阶智能控制

分级递阶智能控制是从系统工程出发，总结了人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系之后逐渐形成的，是智能控制最早的理论之一。

分级递阶智能控制有两种比较重要的理论：知识基/解析混合多层智能控制理论，该理论是由意大利学者A.Villa提出的，可用于解决复杂离散事件系统的控制设计问题。萨里迪斯三级智能控制理论，按照这种理论设计的智能控制系统是由组织级（最高级）、协调级（中间级）和执行级（最下级）三级组成的，并用熵函数来衡量每一一级的执行代价和效果，用熵进行最优决策。这一方法为现代工业、空间探测、核处理和医学领域应用自主控制系统提供了一个有效的方法。总之，分级递阶智能控制是为求解大系统，复杂系统的寻优、决策和有效控制而提出来的，是研究多级自寻优控制、多级模糊控制、多级专家控制、递阶智能多目标预测控制以及大型空间运动结构系统的三级递阶智能控制的有效方法。

2.2专家系统控制

专家系统控制（包括仿人智能控制和智能PID控制），是工程控制论和专家系统相结合的产物。这类智能控制的特点是专家的知识和经验与传统的PID控制器的结合，它所设计产生的控制规则简单易于实现，如飞行控制过程、化工PH过程的智能控制。在这一类智能控制中，还应指出的一种形式是实时监督控制专家系统，由故障检测、故障诊断和故障处理三部分组成，这种形式在航天、航空和化工等领域都有大量应用。

2.3模糊控制

该控制方法最早提出者之一是美国著名控制论专家LA.Zadeh，1965他发表了模糊集合论。模糊控制理论主要以模糊数学和规则表组成控制决策。它适用于难以建模的受控对象，但很难做到高精度。

2.4人工神经元网络控制

20世纪50年代末就已问世的神经元网络模仿生物神经系统，主要模仿人的大脑的神经网络模型和信息处理机能，如信息处理、判断、决策、联想、记忆、学习等功能，以实现仿人行为的智能控制。

2.5各种智能控制方法的交叉和结合

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