智能制造的智能控制發展過程

   日期:2020-08-08     瀏覽:422    評論:0    
核心提示:智能控制是一門具有強大生命力和廣闊應用前景的新型自動控制科學技術,它采用各種智能化技術實現復雜系統和其他系統的控制目標。
        智能控制是一門具有強大生命力和廣闊應用前景的新型自動控制科學技術,它采用各種智能化技術實現復雜系統和其他系統的控制目標。從智能控制的發展過程和已取得的成果來看,智能控制的產生和發展正反映了當代自動控制的發展趨勢,是歷史的必然。

        智能控制第一次思潮出現于20世紀 60年代,智能控制的早期開拓者們提出和發展了幾種智能控制的思想和方法。20世紀 60年代中期,自動控制與人工智能開始交接。1965年,著名的美籍華裔科學家Fu等( 傅京孫,美籍華人)首先把人工智能的啟發式推理規則用于學習控制系統,1971年 Fu又論述了人工智能與自動控制的交接關系,由于他的重要貢獻,已成為國際公認的智能控制的先行者和奠基人。

        20世紀 60年代中期至 70年代中期,中國未能加入早期國際智能控制研究行列。1978年 3月,全國科學大會在北京召開,發出“向科學技術現代化進軍”的號召,迎來了中國科學的春天。

        隨著人工智能和機器人技術的快速發展,智能控制的研究出現一股又一股新的熱潮,并獲得持續發展。各種智能控制系統,包括專家控制、模糊控制、遞階控制、學習控制、神經控制、進化控制、免疫控制和智能規劃系統等已先后開發成功,并被應用于各類工業過程控制系統、智能機器人系統和智能制造系統等。

        20世紀 70年代中期,Feigenbaum牽頭的專家系統開發獲得成功,在 20世紀七八十年代世界范圍內取得可觀的經濟效益。1983年 Hayes等提出專家控制系統。1986 年,Åström 等發表了“專家控制”的相關論文。在 20世紀七八十年代,中國的專家控制和專家規劃系統開發蓬勃發展,出現不少成果。

        模糊控制是智能控制的又一活躍研究領域。Zadeh于 1965年發表了他的著名模糊集合(fuzzy sets)論文,為模糊控制開辟了新的領域。此后,國內外對模糊控制的理論探索和實際應用兩個方面,都進行了廣泛研究,并取得一批令人感興趣的成果。

        Saridis對智能控制系統的分類和智能遞階控制做出杰出貢獻。他將智能控制發展道路上的最遠點標記為智能控制,其團隊建立的智能機器理論采用“精度隨智能降低而提高”(increasing perception with decreasing intelligence,IPDI)原理和三級遞階結構,即組織級、協調級和執行級,這些思想成為智能遞階控制的基礎。智能遞階控制思想對各類智能控制系統具有普遍的指導作用。

         Pitts等于 1943年提出一種“似腦機器”(mindlike machine)的神經網絡模型。20 多年來,基于神經網絡控制的理論和機理已獲進一步開發和應用。以神經控制器為基礎的神經控制系統已在非線性和分布式控制系統及學習系統中得到不少成功應用,中國的神經控制研究與應用成果令人矚目。

         20世紀 80年代以來,中國學者先后提出一些新的智能控制理論、方法和技術。周其鑒等于 1983年發表了關于仿人控制的論文,之后又發展為仿人智能控制專著。吳宏鑫等提出的“航天器變結構變系數的智能控制方法”和“基于智能特征模型的智能控制方法”等,為智能控制器的設計開拓了一條新的道路。蔡自興等于 2000年提出和開發了進化控制系統和免疫控制系統,把源于生物進化的進化計算機制與傳統反饋機制相結合,用于控制可實現一種新的控制——進化控制;而把自然免疫系統的機制和計算方法用于控制,則可構成免疫控制。進化控制和免疫控制是兩種新的智能控制方案,推動了智能控制研究進入新世紀以來向新的領域發展。

        單一智能控制往往無法滿足一些復雜、未知或動態系統的控制要求。20世紀 90年代以來,特別是進入21世紀以來,各種智能控制互相融合,“取長補短”構成眾多的“復合”智能控制,開發某些綜合的智能控制方法來滿足現實系統提出的控制要求。所謂“智能復合控制”指的是智能控制方法與其他控制方法(經典控制和現代控制)的集成,也包括不同智能控制技術的集成。僅就不同智能控制技術組成的智能復合控制而言,就有模糊神經控制、神經專家控制、進化神經控制、神經學習控制、專家遞階控制和免疫神經控制等。以模糊控制為例,就能夠與其他智能控制組成模糊神經控制、模糊專家控制、模糊進化控制、模糊學習控制、模糊免疫控制及模糊PID控制等智能復合控制。

       “多真體系統”(multi-agent system,MAS)是一種分布式人工智能系統,能夠克服單個智能系統在信息資源、時空分布和系統功能上的局限性,具備并行、分布、交互、協作、適應、容錯和開放等優點,因而在 20世紀 90年代獲得快速發展,并在 21世紀以來得到日益廣泛的應用。在這種背景下,分布式智能控制系統也應運而生,成為智能控制的一個新的研究領域。

      

 
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