西电智能控制大作业(7)

智能控制,论文大作业

以离散型数据为样本的非线性特性。某些智能控制方法还具有在线识别、决策或总体自寻优的能力和分层信息处理、决策的功能，各种智能控制系统正在发挥巨大的经济和社会效益。

最初人们认为智能控制是自动控制理论（AC）与人工智能（AI）或AC、AI与运筹学（OR）的结合，但事实上智能控制是一门仍在不断丰富发展的具有众多学科集成特点的科学与技术。它不仅包含了AC、AI、OR、系统理论（ST）和计算机科学（CS）的内容，而且还从生物学、生理学、心理学、协同学及人类知识理论等学科中吸取了丰富的营养。

目前，关于智能控制的主要研究内容有分层递阶控制系统、学习控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、模糊控制系统等。这些有的已在现代工业生产过程中的智能控制与智能自动化投入实际应用。

6.1 分层递阶控制系统 分层递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由萨里迪斯和梅斯特尔等人提出的智能控制理论

.分层递阶智能控制（Hierarchical Intelligent Control）主要由三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级，协调级，执行级，并且这三级遵循"伴随智能递降精度递增"原则。

分层递阶智能控制系统是由三个基本控制级构成的，其级联交互结构如图1所示。图中，fC

E 为自执行级至协调级的在线反馈信号；fOE 为自协调级至组织级

的离线反馈信号；C = {c1, c2, ... , cm}为输入指令；U = {u1, u2, ... , um}为分类器的输出信号，即组织器的输入信号。

图1 递阶智能机器的级联结构

组织级（organization level）：组织级通过人机接口和用户（操作员）进行交互，执行最高决策的控制功能，监视并指导协调级和执行级的所有行为，其智能程度最高.

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