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自動控制方法大綜述第1頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月經(jīng)典控制特點單輸入、單輸出的線性定常(參數(shù)不隨時間而變化)系統(tǒng)特點簡單實用,理論不完善采用試探法設(shè)計系統(tǒng)
經(jīng)驗結(jié)果
分析第2頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月自動控制理論的發(fā)展過程第3頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月系統(tǒng)分析:在系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、參數(shù)已知的情況下,計算出它的性能。系統(tǒng)校正:在系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上,引入某些參數(shù)可以根據(jù)需要而改變的輔助裝置,來改善系統(tǒng)的性能,這里所用的輔助裝置又叫校正裝置
(G1(S))。系統(tǒng)校正第4頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月系統(tǒng)校正的幾種常見方法1、串聯(lián)校正如果校正元件與系統(tǒng)的不可變部分串聯(lián)起來,如圖所示,則稱這種形式的校正為串聯(lián)校正。+-R(s)C(s)H(s)串聯(lián)校正系統(tǒng)方框圖圖中的G0(s)與Gc(s)分別表示不可變部分及校正元件的傳遞函數(shù)。第5頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月H(s)R(s)C(s)+-+-反饋校正系統(tǒng)方框圖2、反饋校正如果從系統(tǒng)的某個元件的輸出取得反饋信號,構(gòu)成反饋回路,并在反饋回路內(nèi)設(shè)置傳遞函數(shù)為Gc(s)的校正元件,則稱這種校正形式為反饋校正,如下圖所示。第6頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月3、前饋控制
如果干擾可測,從干擾向輸入方向引入的以消除或減小干擾對系統(tǒng)影響的補(bǔ)償通道。第7頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月4、順饋控制以消除或減小系統(tǒng)誤差為目的,從輸入方向引入的補(bǔ)償通道。第8頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月5、校正類型比較:串聯(lián)校正:
分析簡單,應(yīng)用范圍廣,易于理解和接受.反饋校正:最常見的就是比例反饋和微分反饋,微分反饋又叫速度反饋。順饋校正:以消除或減小系統(tǒng)誤差為目的。前饋校正:以消除或減小干擾對系統(tǒng)影響。第9頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月前饋與反饋控制特點比較反饋控制的特點:基于偏差來消除偏差;“不及時”的控制;存在穩(wěn)定性問題;對各種擾動均有校正作用;控制規(guī)律通常是P、PI、PD或PID等典型規(guī)律第10頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月前饋控制的特點:基于擾動來消除擾動對被控量的影響;動作“及時”;只要系統(tǒng)中各環(huán)節(jié)是穩(wěn)定的,則控制系統(tǒng)必然穩(wěn)定;具有指定性補(bǔ)償?shù)木窒扌裕豢刂埔?guī)律取決于被控對象的特性第11頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月前饋控制器設(shè)計原理
不變性原理是實現(xiàn)前饋控制的理論基礎(chǔ)?!安蛔冃浴笔侵缚刂葡到y(tǒng)的被控量與擾動量完全無關(guān),或在一定準(zhǔn)確度下無關(guān)前饋模型過程擾動通道與控制通道特性之比決定的,即:
第12頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月前饋控制屬于開環(huán)控制方式;完全補(bǔ)償難以滿足,因為:要準(zhǔn)確掌握過程擾動通道特性Wf(s)及控制通道特性Wo(s)是不容易的;即使前饋模型Wm(s)能準(zhǔn)確求出,有時工程上也難以實現(xiàn);對每一個擾動至少使用一套測量變送儀表和一個前饋控制器,這將會使控制系統(tǒng)龐大而復(fù)雜。前饋控制的局限性
第13頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月PID控制器模型第14頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月比例系數(shù)Kp的大小決定系統(tǒng)的快速性,越大,系統(tǒng)響應(yīng)速度越快,調(diào)節(jié)精度越高。積分系數(shù)Ki作用是消除系統(tǒng)的靜態(tài)誤差。Ki太大,系統(tǒng)振蕩次數(shù)增加,Ki太小系統(tǒng)調(diào)節(jié)精度降低。微分系統(tǒng)Kd改善系統(tǒng)的動態(tài)特性。Kd過大,則超調(diào)量較大,調(diào)整時間過長。第15頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月幾種改良的PID控制器1、積分分離PID控制算法2、抗積分飽和PID控制算法3、不完全微分PID控制算法4、微分先行PID控制算法5、帶死區(qū)的PID控制算法第16頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月1積分分離PID控制算法在PID控制中,引入積分環(huán)節(jié)的目的主要是為了消除靜差,提高控制精度。但在過程的啟動、結(jié)束或大幅度增減設(shè)定值時,短時間內(nèi)系統(tǒng)輸出有很大的偏差,會造成PID中積分運算的過度積累,使控制量超過執(zhí)行機(jī)構(gòu)可能允許的最大動作范圍,引起系統(tǒng)較大的超調(diào)和振蕩,這在生產(chǎn)中是絕對不允許的。積分分離控制基本思路和具體實現(xiàn)的步驟是:1)根據(jù)實際情況,人為設(shè)定閾值ε>0;2)當(dāng)∣error(k)∣>ε時,采用P或PD控制;3)當(dāng)∣error(k)∣≤ε時,采用PI或PID控制,以保證系統(tǒng)的控制精度。第17頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月2抗積分飽和PID控制算法若系統(tǒng)存在一個方向的偏差,PID的輸出由于積分作用的不斷累加導(dǎo)致u(k)達(dá)到極限位置。此后若PID控制器的計算輸出繼續(xù)增大,實際執(zhí)行裝置的控制輸出u(k)也不會再增大,即進(jìn)入了飽和區(qū)。當(dāng)出現(xiàn)反向偏差,u(k)逐漸從飽和區(qū)退出。進(jìn)入飽和區(qū)愈深則退飽和時間愈長,此時,系統(tǒng)就像失去了控制。這種現(xiàn)象稱為積分飽和現(xiàn)象或積分失控現(xiàn)象。(1)積分飽和現(xiàn)象第18頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月在計算u(k)時,首先判斷上一時刻的控制量u(k-1)是否己超出限制范圍。若超出,則只累加負(fù)偏差;若未超出,則按普通PID算法進(jìn)行調(diào)節(jié)。這種算法可以避免控制量長時間停留在飽和區(qū)。(2)抗積分飽和算法第19頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月在PID控制中微分信號的引入可改善系統(tǒng)的動態(tài)特性,但也易引進(jìn)高頻干擾,在誤差擾動突變時尤其明顯。若在控制算法中加入低通濾波器,則可使系統(tǒng)性能得到改善。3不完全微分PID控制算法不完全微分PID的結(jié)構(gòu)如圖。上圖將低通濾波器直接加在微分環(huán)節(jié)上,左圖是將低通濾波器加在整個PID控制器之后。第20頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月微分先行PID控制的特點是只對輸出量y(t)進(jìn)行微分,而對給定值r(t)不進(jìn)行微分。這種輸出量先行微分控制適用于給定值r(t)頻繁升降的場合,可以避免給定值升降時引起系統(tǒng)振蕩,從而明顯地改善了系統(tǒng)的動態(tài)特性。結(jié)構(gòu)如下圖所示。4微分先行PID控制算法第21頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月5帶死區(qū)的PID控制算法及仿真在計算機(jī)控制系統(tǒng)中,某些系統(tǒng)為了避免控制作用過于頻繁,消除由于頻繁動作所引起的振蕩,可采用帶死區(qū)的PID控制算法,控制算式為:式中,e(k)為位置跟蹤偏差,e0是一個可調(diào)參數(shù),其具體數(shù)值可根據(jù)實際控制對象由實驗確定。若e0值太小,會使控制動作過于頻繁,達(dá)不到穩(wěn)定被控對象的目的;若e0太大,則系統(tǒng)將產(chǎn)生較大的滯后。第22頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月現(xiàn)代控制建模分析設(shè)計狀態(tài)空間表達(dá)式建立求解轉(zhuǎn)換可控性可觀性穩(wěn)定性狀態(tài)反饋狀態(tài)觀測器最優(yōu)控制第23頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月現(xiàn)代控制理論具有以下特點:1.控制對象結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變單輸入單輸出向多輸入多輸出,非線性、非定常2.研究工具的轉(zhuǎn)變(1)積分變換法向矩陣?yán)碚摗缀畏椒ㄞD(zhuǎn)變,由頻率法轉(zhuǎn)向狀態(tài)空間的研究;(2)計算機(jī)技術(shù)發(fā)展,由手工計算轉(zhuǎn)向計算機(jī)計算3.建模手段的轉(zhuǎn)變由機(jī)理建模向統(tǒng)計建模轉(zhuǎn)變第24頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月現(xiàn)代控制方法魯棒控制跟蹤控制預(yù)見控制重復(fù)控制滑??刂频?5頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月魯棒控制魯棒系統(tǒng)設(shè)計的目標(biāo)就是要在模型不精確和存在其他變化因素的條件下,使控制系統(tǒng)仍能保持其穩(wěn)定性(魯棒穩(wěn)定性)和控制性能(魯棒性能)。模型的不精確性、降階近似、非線性線性化帶來的誤差、系統(tǒng)參數(shù)和特性隨時間的變化或漂移。
第26頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月魯棒控制魯棒控制(RobustControl)方面的研究始于20世紀(jì)50年代。上世紀(jì)60年代,狀態(tài)空間結(jié)構(gòu)理論的形成,與最優(yōu)控制、卡爾曼濾波以及分離性理論一起,使現(xiàn)代控制理論成了一個嚴(yán)密完整的體系。隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展,從上世紀(jì)80年代以來,對控制系統(tǒng)的魯棒性研究引起了眾多學(xué)者的高度重視。在過去的20年中,魯棒控制一直是國際自控界的研究熱點。第27頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月主要的魯棒控制理論Kharitonov區(qū)間理論結(jié)構(gòu)奇異值理論(理論)等H控制理論魯棒控制理論最突出成就是H控制和μ方法。魯棒控制理論主要研究分析和綜合這兩方面問題綜合方面要研究的是:采用什么控制結(jié)構(gòu)、用什么設(shè)計方法保證控制系統(tǒng)具有更強(qiáng)的魯棒性,包括如何應(yīng)對系統(tǒng)存在的不確定性和外加干擾的影響。它彌補(bǔ)了現(xiàn)代控制理論需要對象精確數(shù)學(xué)模型的缺陷,使得系統(tǒng)的分析和綜合方法更加有效、實用第28頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月魯棒控制理論的應(yīng)用廣泛應(yīng)用于化工、機(jī)器人、航空、航天、交通等各個領(lǐng)域魯棒控制系統(tǒng)的設(shè)計要由高級專家完成,故其缺點在于一旦設(shè)計好這個控制器,它的參數(shù)可能就不易于改變
第29頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月跟蹤控制
可分為路徑跟蹤和軌跡跟蹤路徑跟蹤:一種不考慮時間的幾何位置跟蹤軌跡跟蹤:希望系統(tǒng)在指定時間到達(dá)指定位置。目的:使系統(tǒng)的輸出盡可能的逼近目標(biāo)軌跡。軌跡控制的應(yīng)用,特別是機(jī)床行業(yè)及機(jī)械手的控制對軌跡跟蹤控制的研究主要從提高跟蹤精度,抑制干擾誤差等方面著手的。提高軌跡系統(tǒng)的跟蹤精度可以采用最優(yōu)預(yù)見控制技術(shù)
或是與魯棒控制結(jié)合。第30頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月預(yù)見控制對目標(biāo)值的過去、現(xiàn)在、未來和干擾信號的未來情況完全知道的情況下,使目標(biāo)值與被控制量間的偏差達(dá)到最小。由于控制對象一般都包含動態(tài)項,所以當(dāng)前時刻施加上的控制輸入并不能立即在被控制量(輸出)上表現(xiàn)出來,而是有一些延遲。出發(fā)點:了解目標(biāo)值信號及干擾信號如何變化。第31頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月預(yù)見控制原理控制受控對象的輸出,使圖中斜線形成的面積最小化第32頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月預(yù)測控制模型預(yù)測控制算法是一種基于預(yù)測模型的控制算法。系統(tǒng)在預(yù)測模型的基礎(chǔ)上根據(jù)對象的歷史信息和未來輸入預(yù)測其未來輸出,并根據(jù)被控變量與給定值之間的誤差確定當(dāng)前時刻的控制作用,使之適應(yīng)動態(tài)控制系統(tǒng)的存儲性和因果性特點。線性與非線性系統(tǒng)都可作為預(yù)測模型特點:對模型要求低、綜合控制質(zhì)量好、在線計算方便
三個基本特征:即模型預(yù)測,滾動優(yōu)化和反饋校正第33頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月應(yīng)用直接在工業(yè)現(xiàn)場產(chǎn)生的一種基于模型的計算機(jī)優(yōu)化控制算法。過程控制應(yīng)用最成功,也最具有前途的先進(jìn)控制策略。從工業(yè)應(yīng)用:1)取代PID控制器解決一些局部控制問題;2)處理復(fù)雜的多變量控制問題時更具優(yōu)勢。各種新的控制算法和策略
魯棒預(yù)測控制、自適應(yīng)預(yù)測控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制、第34頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月滑??刂票举|(zhì)上是一類特殊的非線性控制,其非線性表現(xiàn)為控制作用的不連續(xù)性。與其他控制策略的不同之處:系統(tǒng)的“結(jié)構(gòu)”并不固定,而是在動態(tài)過程中,根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)有目的地不斷變化?;?刂苾?yōu)點
滑動模態(tài)可以設(shè)計且與對象參數(shù)和擾動無關(guān),具有快速響應(yīng)、對參數(shù)變化和擾動不靈敏(魯棒性)無須系統(tǒng)在線辨識、物理實現(xiàn)簡單。第35頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月滑??刂迫秉c
當(dāng)狀態(tài)軌跡到達(dá)滑動模態(tài)面后,難以嚴(yán)格沿著滑動模態(tài)面向平衡點滑動,而是在其兩側(cè)來回穿越地趨近平衡點,從而產(chǎn)生抖振——滑??刂茖嶋H應(yīng)用中的主要障礙?;W兘Y(jié)構(gòu)控制的應(yīng)用電機(jī)、電力系統(tǒng)、機(jī)器人、航天器、伺服系統(tǒng)第36頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月重復(fù)控制重復(fù)控制是基于內(nèi)模原理的一種控制方法。用于伺服系統(tǒng)軌跡的高精度控制特點:控制精度高,實現(xiàn)簡單及控制性能的非參數(shù)依賴性分類:1)連續(xù)時延內(nèi)模重復(fù)控制,應(yīng)用于伺服系統(tǒng)設(shè)計2)離散時延內(nèi)模重復(fù)控制3)有限維重復(fù)控制4)非線性系統(tǒng)重復(fù)控制第37頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月重復(fù)控制應(yīng)用旋轉(zhuǎn)或具有周期性質(zhì)系統(tǒng)的高精度控制中高精度軌跡伺服系統(tǒng)、如,計算機(jī)硬盤、機(jī)器人控制、氣象衛(wèi)星姿態(tài)控制、有源振動補(bǔ)償、噪聲補(bǔ)償控制不足:學(xué)習(xí)能力:其學(xué)習(xí)能力的有限性,重復(fù)控制可能會放大非重復(fù)頻率處的干擾信號優(yōu)化的設(shè)計方法:還缺少能系統(tǒng)、有效解決上述問題的魯棒重復(fù)控制器的設(shè)計和優(yōu)化方法。非線性重復(fù)控制。重復(fù)控制方法在非線性系統(tǒng)中的研究還十分有限。第38頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月內(nèi)??刂埔环N基于過程數(shù)學(xué)模型進(jìn)行控制器設(shè)計的新型控制策略。第39頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月智能控制自動控制發(fā)展的高級階段研究對復(fù)雜的不確定性被控對象(過程)采用人工智能的方法有效地克服系統(tǒng)的不確定性,使系統(tǒng)從無序狀態(tài)到有序狀態(tài)轉(zhuǎn)移的方法.特點:非線性控制、變結(jié)構(gòu)、總體自尋優(yōu)、滿足多樣性目標(biāo)的高性能要求人工智能、自動控制和運籌學(xué)三個主要學(xué)科相結(jié)合的產(chǎn)物第40頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月最優(yōu)控制在滿足一定約束條件下,尋求最優(yōu)控制策略,使得性能指標(biāo)取極大值或極小值。尋找容許的控制作用(規(guī)律)第41頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月基本內(nèi)容和常用方法包括動態(tài)規(guī)劃、最大值原理和變分法。應(yīng)用:時間最短、能耗最小、線性二次型指標(biāo)最優(yōu)、跟蹤問題、調(diào)節(jié)問題和伺服機(jī)構(gòu)問題缺點:理論上還有不完善的地方。即優(yōu)化算法中的魯棒性問題和最優(yōu)化算法的簡化和實用性問題第42頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月內(nèi)模控制內(nèi)??刂频闹饕獌?yōu)點:(1)無需精確的對象模型;(2)在引入濾波器后,系統(tǒng)有可能獲得較好的魯棒性;(3)控制器參數(shù)調(diào)節(jié)方便應(yīng)用在工業(yè)過程中,內(nèi)??刂朴糜趶?qiáng)耦合多變量過程、強(qiáng)非線性過程和大時滯過程。第43頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月智能系統(tǒng)功能特征學(xué)習(xí)能力;對未知環(huán)境信息識別記憶學(xué)習(xí),改善性能適應(yīng)性;適應(yīng)變化的能力容錯性;對故障診斷修復(fù)的能力魯棒性;抗干擾能力組織功能;復(fù)雜任務(wù)分散信息,主動性靈活性實時性;在線實時響應(yīng)能力人機(jī)協(xié)作;友好的人機(jī)界面第44頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月傳統(tǒng)控制理論的局限性傳統(tǒng)的控制理論建立在精確的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上—用微分或差分方程來描述。不能反映人工智能過程:推理、分析、學(xué)習(xí)。丟失許多有用的信息不能適應(yīng)大的系統(tǒng)參數(shù)和結(jié)構(gòu)的變化小的、變化較慢的參數(shù)不確定性和干擾傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)輸入信息模式單一如電量、機(jī)械量第45頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系傳統(tǒng)控制:經(jīng)典反饋控制和現(xiàn)代理論控制。它們的主要特征是基于精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的控制。適于解決線性、時不變等相對簡單的控制問題。智能控制(以上問題用智能的方法同樣可以解決。智能控制是對傳統(tǒng)控制理論的發(fā)展,傳統(tǒng)控制是智能控制的一個組成部分,在這個意義下,兩者可以統(tǒng)一在智能控制的框架下。第46頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月智能控制的應(yīng)用一般無法獲得精確的數(shù)學(xué)模型應(yīng)用傳統(tǒng)控制理論進(jìn)行控制必須提出并遵循一些比較苛刻的線性化假設(shè),而這些假設(shè)在應(yīng)用中往往與實際情況不相吻合。無法解決建模問題。為了提高控制性能,傳統(tǒng)控制系統(tǒng)可能變得很復(fù)雜第47頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月分類分級遞階控制專家控制模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制遺傳算法學(xué)習(xí)控制集成(或者復(fù)合)混合控制第48頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月分級遞階控制系統(tǒng)自適應(yīng)控制和自組織控制基礎(chǔ)由三個控制級組成組織級、協(xié)調(diào)級、執(zhí)行級比如:機(jī)器人三級遞階智能控制系統(tǒng)。高級輸入命令1(組織級)傳感器協(xié)調(diào)器機(jī)械臂協(xié)調(diào)器視覺協(xié)調(diào)器2(協(xié)調(diào)級)上臂控制手臂控制3(執(zhí)行級)第49頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月專家控制一般專家系統(tǒng)由知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、解釋器及知識獲取器五個部分組成。特征:具有專家水平的知識:必須表現(xiàn)專家的技能和高度的技巧以及足夠的魯棒性。能進(jìn)行有效的推理:能夠運用專家的經(jīng)驗和知識進(jìn)行搜索、推理具有透明性:在推理時,不僅能夠得到答案,而且還能給出推理的依據(jù)具有靈活性:知識的更新和擴(kuò)充靈活方便復(fù)雜性:人類的知識可以定性或定量的表示,專家系統(tǒng)經(jīng)常表現(xiàn)為定性推理和定量計算的混合形式,比較復(fù)雜第50頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月專家控制應(yīng)用診斷型專家系統(tǒng):根據(jù)癥狀,得到故障的原因及排除故障的方案。如各種故障診斷系統(tǒng)及醫(yī)療診斷系統(tǒng)解釋型專家系統(tǒng):根據(jù)表征現(xiàn)象和信息解釋其深層含義。如:衛(wèi)星圖像分析預(yù)測型專家系統(tǒng):根據(jù)以往數(shù)據(jù)預(yù)測未來情況。如:天氣預(yù)報設(shè)計型專家系統(tǒng):根據(jù)設(shè)計要求和指標(biāo)進(jìn)行產(chǎn)品的設(shè)計,如:電路板線路設(shè)計決策型專家系統(tǒng):對各種可能的決策方案進(jìn)行綜合評判。規(guī)劃型專家系統(tǒng):根據(jù)任務(wù)進(jìn)行行動規(guī)劃。如:交通導(dǎo)航調(diào)度控制專家系統(tǒng):根據(jù)控制過程的狀態(tài)變化,依據(jù)專家經(jīng)驗,合理地選擇控制動作,達(dá)到優(yōu)化的目的第51頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的應(yīng)用處理組合優(yōu)化問題:成功解決了旅行商問題,另外還有最大匹配問題,裝箱問題和作業(yè)調(diào)度問題。
模式識別:手寫字符,指紋和聲音識別,還可用于目標(biāo)的自動識別,目標(biāo)跟蹤,機(jī)器人傳感器圖像識別及地震信號的鑒別。
圖像處理:對圖像進(jìn)行邊緣監(jiān)測,圖像分割,圖像壓縮和圖像恢復(fù)。
機(jī)器人控制:對機(jī)器人軌道控制,操作機(jī)器人眼手系統(tǒng),用于機(jī)械手的故障診斷及排除,智能自適應(yīng)移動機(jī)器人的導(dǎo)航,視覺系統(tǒng)。
醫(yī)療:移植次數(shù)優(yōu)化,醫(yī)院費用節(jié)流,醫(yī)院質(zhì)量改進(jìn)等方面均有應(yīng)用第52頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指由大量與生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞相類似的人工神經(jīng)元互連而組成的網(wǎng)絡(luò);或由大量象生物神經(jīng)元的處理單元并聯(lián)互連而成主要特征:學(xué)習(xí)能力、聯(lián)想存儲能力、高速尋找優(yōu)化解的能力第53頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月模糊控制模糊控制,就是對難以用已有規(guī)律描述的復(fù)雜系統(tǒng),采用自然語言(如大、中、?。┘右詳⑹?,借助定性的、不精確的及模糊的條件語句來表達(dá),模糊控制是一種基于語言的一種智能控制第54頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月模糊控制
被控制量偏差給定值
-模糊控制器被控對象不必對被控對象建模(用方程表達(dá)輸入輸出關(guān)系)利用領(lǐng)域?qū)<医?jīng)驗設(shè)計模糊控制器,相當(dāng)于利用專經(jīng)驗加工偏差從而得到控制作用U,使得被控對象輸出符合要求。第55頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月模糊控制的特點適用于不易獲得精確數(shù)學(xué)模型的被控對象一種語言變量控制器從屬于智能控制的范疇。該系統(tǒng)尤其適于非線性,時變,滯后系統(tǒng)的控制抗干擾能力強(qiáng),響應(yīng)速度快,并對系統(tǒng)參數(shù)的變化有較強(qiáng)的魯棒性。第56頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月自適應(yīng)控制研究對象:具有不確定性的系統(tǒng)
被控對象及其環(huán)境的數(shù)學(xué)模型不是完全確定的
自適應(yīng)控制器:通過及時修正自己的特性以適應(yīng)對象和擾動的動態(tài)特性變化,使整個控制系統(tǒng)始終獲得滿意的性能。生物能夠通過自覺調(diào)整自身參數(shù)改變自己的習(xí)性,以適應(yīng)新的環(huán)境特性
自適應(yīng)控制的特點:
研究具有不確定性的對象或難以確知的對象
能消除系統(tǒng)結(jié)構(gòu)擾動引起的系統(tǒng)誤差
對數(shù)學(xué)模型的依賴很小,僅需要較少的驗前知識
自適應(yīng)控制是較為復(fù)雜的反饋控制第57頁,課件共64頁,創(chuàng)作于2023年2月自適應(yīng)控制分類(1)前饋自適應(yīng)控制前饋自適應(yīng)控制結(jié)構(gòu)圖
與前饋-反饋復(fù)合控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)比較類似
不同在于:增加了自適應(yīng)機(jī)構(gòu),并且控制器可調(diào)
借助于過程擾動信號的測量,通過自適應(yīng)機(jī)構(gòu)來改變控制器的狀態(tài),從而達(dá)到改變系統(tǒng)特性
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