1. 傳統(tǒng)的自動控制是建立在確定的模型基礎(chǔ)上的,而智能控制的研究對象則存在模型嚴重的不確定性,即模型未知或知之甚少者模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)在很大的范圍內(nèi)變動,比如工業(yè)過程的病態(tài)結(jié)構(gòu)問題、某些干擾的無法預(yù)測,致使無法建立其模型,這些問題對基于模型的傳統(tǒng)自動控制來說很難解決.2. 傳統(tǒng)的自動控制系統(tǒng)的輸入或輸出設(shè)備與人及外界環(huán)境的信息交換很不方便,希望制造出能接受印刷體、圖形甚至手寫體和口頭命令等形式的信息輸入裝置,能夠更加深入而靈活地和系統(tǒng)進行信息交流,同時還要擴大輸出裝置的能力,能夠用文字、圖紙、智能控制以控制理論、計算機科學、人工智能、運籌學等學科為基礎(chǔ)，擴展了相關(guān)的理論和技術(shù)。錫山區(qū)本地智能控制集成服務(wù)商介紹

近十幾年來．隨著智能控制方法和技術(shù)的發(fā)展，智能控制迅速走向各種專業(yè)領(lǐng)域，應(yīng)用于各類復(fù)雜被控對象的控制問題，如工業(yè)過程控制系統(tǒng)、機器人系統(tǒng)、現(xiàn)***產(chǎn)制造系統(tǒng)、交通控制系統(tǒng)等。 [2]智能控制的定義一： 智能控制是由智能機器自主地實現(xiàn)其目標的過程。而智能機器則定義為，在結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，熟悉的或陌生的環(huán)境中，自主地或與人交互地執(zhí)行人類規(guī)定的任務(wù)的一種機器。定義二： K.J.奧斯托羅姆則認為，把人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機器模擬，并用于控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計中，使之在一定程度上實現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化，這就是智能控制。他還認為自調(diào)節(jié)控制，自適應(yīng)控制就是智能控制的低級體現(xiàn)。無錫比較好的智能控制集成服務(wù)商服務(wù)熱線它們通常幫助企業(yè)將不同的系統(tǒng)、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)源連接起來，以實現(xiàn)信息的流通和業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化。

因此，在研究和設(shè)計智能系統(tǒng)時，主要注意力不放在數(shù)學公式的表達、計算和處理方面，而是放在對任務(wù)和現(xiàn)實模型的描述、符號和環(huán)境的識別以及知識庫和推理機的開發(fā)上，即智能控制的關(guān)鍵問題不是設(shè)計常規(guī)控制器，而是研制智能機器的模型。此外，智能控制的**在高層控制，即組織控制。高 層控 制 是 對實際環(huán)境或過程進行組織、決策和規(guī)劃，以實現(xiàn)問題求解。為了完成這些任務(wù)，需要采用符號信息處理、啟發(fā)式程序設(shè)計、知識表示、自動推理和決策等有關(guān)技術(shù)。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

總之,智能控制系統(tǒng)通過智能機自動地完成其目標的控制過程,其智能機可以在熟悉或不熟悉的環(huán)境中自動地或人—機交互地完成擬人任務(wù).智能控制的主要技術(shù)方法智能控制是以控制理論、計算機科學、人工智能、運籌學等學科為基礎(chǔ),擴展了相關(guān)的理論和技術(shù),其中應(yīng)用較多的有模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、**系統(tǒng)、遺傳算法等理論和自適應(yīng)控制、自組織控制、自學習控制等技術(shù)。**系統(tǒng)**系統(tǒng)是利用**知識對專門的或困難的問題進行描述. 用**系統(tǒng)所構(gòu)成的**控制,無論是**控制系統(tǒng)還是**控制器,其相對工程費用較高,而且還涉及自動地獲取知識困難、無自學能力、知識面太窄等問題. 盡管**系統(tǒng)在解決復(fù)雜的高級推理中獲得較為成功的應(yīng)用,但是**控制的實際應(yīng)用相對還是比較少。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展，智能控制系統(tǒng)將迎來更加廣闊的發(fā)展前景。

智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發(fā)展的高級階段，主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數(shù)學模型、高度的非線性和復(fù)雜的任務(wù)要求。智能控制的思想出現(xiàn)于20世紀60年代。當時，學習控制的研究十分活躍，并獲得較好的應(yīng)用。如自學習和自適應(yīng)方法被開發(fā)出來，用于解決控制系統(tǒng)的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫(K．S．Fu)教授首先把AI的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制系統(tǒng)；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統(tǒng)的設(shè)計。融合了多種先進技術(shù)，如人工智能、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，具有強大的信息處理和決策能力。江陰本地智能控制集成服務(wù)商價目表

與傳統(tǒng)控制方法相比，智能控制能夠更好地處理復(fù)雜性和不確定性，適用于動態(tài)變化的環(huán)境和非線性系統(tǒng)。錫山區(qū)本地智能控制集成服務(wù)商介紹

立體形象、語言等形式輸出信息. 另外,通常的自動裝置不能接受、分析和感知各種看得見、聽得著的形象、聲音的組合以及外界其它的情況. 為擴大信息通道,就必須給自動裝置安上能夠以機械方式模擬各種感覺的精確的送音器,即文字、聲音、物體識別裝置. 可喜的是,近幾年計算機及多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展,為智能控制在這一方面的發(fā)展提供了物質(zhì)上的準備,使智能控制變成了多方位“立體”的控制系統(tǒng).3. 傳統(tǒng)的自動控制系統(tǒng)對控制任務(wù)的要求要么使輸出量為定值(調(diào)節(jié)系統(tǒng)) ,要么使輸出量跟隨期望的運動軌跡(跟隨系統(tǒng)) ,因此具有控制任務(wù)單一性的特點,而智能控制系統(tǒng)的控制任務(wù)可比較復(fù)雜,例如在智能機器人系統(tǒng)中,它要求系統(tǒng)對一個復(fù)雜的任務(wù)具有自動規(guī)劃和決策的能力,有自動躲避障礙物運動到某一預(yù)期目標位置的能力等. 對于這些具有復(fù)雜的任務(wù)要求的系統(tǒng),采用智能控制的方式便可以滿足.錫山區(qū)本地智能控制集成服務(wù)商介紹

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