智能自控的技術分析

『壹』 什麼是智能控制方法

智能控制（intelligent controls）在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。對許多復雜的系統，難以建立有效的數學模型和用常規的控制理論去進行定量計算和分析，而必須採用定量方法與定性方法相結合的控制方式。定量方法與定性方法相結合的目的是，要由機器用類似於人的智慧和經驗來引導求解過程。因此，在研究和設計智能系統時，主要注意力不放在數學公式的表達、計算和處理方面，而是放在對任務和現實模型的描述、符號和環境的識別以及知識庫和推理機的開發上，即智能控制的關鍵問題不是設計常規控制器，而是研製智能機器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高 層控 制 是 對實際環境或過程進行組織、決策和規劃，以實現問題求解。為了完成這些任務，需要採用符號信息處理、啟發式程序設計、知識表示、自動推理和決策等有關技術。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」。
隨著人工智慧和計算機技術的發展，已經有可能把自動控制和人工智慧以及系統科學中一些有關學科分支（如系統工程、系統學、運籌學、資訊理論）結合起來，建立一種適用於復雜系統的控制理論和技術。智能控制正是在這種條件下產生的。它是自動控制技術的最新發展階段，也是用計算機模擬人類智能進行控制的研究領域。1965年，傅京孫首先提出把人工智慧的啟發式推理規則用於學習控制系統。1985年，在美國首次召開了智能控制學術討論會。1987年又在美國召開了智能控制的首屆國際學術會議，標志著智能控製作為一個新的學科分支得到承認。智能控制具有交叉學科和定量與定性相結合的分析方法和特點。
一個系統如果具有感知環境、不斷獲得信息以減小不確定性和計劃、產生以及執行控制行為的能力,即稱為智能控制系統. 智能控制技術是在向人腦學習的過程中不斷發展起來的,人腦是一個超級智能控制系統,具有實時推理、決策、學習和記憶等功能,能適應各種復雜的控制環境.
智能控制與傳統的或常規的控制有密切的關系,不是相互排斥的. 常規控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常規控制的方法來解決「低級」的控制問題,力圖擴充常規控制方法並建立一系列新的理論與方法來解決更具有挑戰性的復雜控制問題.
1. 傳統的自動控制是建立在確定的模型基礎上的,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構和參數在很大的范圍內變動,比如工業過程的病態結構問題、某些干擾的無法預測,致使無法建立其模型,這些問題對基於模型的傳統自動控制來說很難解決.
2. 傳統的自動控制系統的輸入或輸出設備與人及外界環境的信息交換很不方便,希望製造出能接受印刷體、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、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的迅速發展,為智能控制在這一方面的發展提供了物質上的准備,使智能控制變成了多方位「立體」的控制系統.
3. 傳統的自動控制系統對控制任務的要求要麼使輸出量為定值(調節系統) ,要麼使輸出量跟隨期望的運動軌跡(跟隨系統) ,因此具有控制任務單一性的特點,而智能控制系統的控制任務可比較復雜,例如在智能機器人系統中,它要求系統對一個復雜的任務具有自動規劃和決策的能力,有自動躲避障礙物運動到某一預期目標位置的能力等. 對於這些具有復雜的任務要求的系統,採用智能控制的方式便可以滿足.
4. 傳統的控制理論對線性問題有較成熟的理論,而對高度非線性的控制對象雖然有一些非線性方法可以利用,但不盡人意. 而智能控制為解決這類復雜的非線性問題找到了一個出路,成為解決這類問題行之有效的途徑. 工業過程智能控制系統除具有上述幾個特點外,又有另外一些特點,如被控對象往往是動態的,而且控制系統在線運動,一般要求有較高的實時響應速度等,恰恰是這些特點又決定了它與其它智能控制系統如智能機器人系統、航空航天控制系統、交通運輸控制系統等的區別,決定了它的控制方法以及形式的獨特之處.
5. 與傳統自動控制系統相比,智能控制系統具有足夠的關於人的控制策略、被控對象及環境的有關知識以及運用這些知識的能力
6. 與傳統自動控制系統相比,智能控制系統能以知識表示的非數學廣義模型和以數學表示的混合控制過程,採用開閉環控制和定性及定量控制結合的多模態控制方式.
7. 與傳統自動控制系統相比,智能控制系統具有變結構特點,能總體自尋優,具有自適應、自組織、自學習和自協調能力.
8. 與傳統自動控制系統相比,智能控制系統有補償及自修復能力和判斷決策能力.
總之,智能控制系統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境中自動地或人—機交互地完成擬人任務.
[編輯本段]智能控制的主要技術方法
智能控制是以控制理論、計算機科學、人工智慧、運籌學等學科為基礎,擴展了相關的理論和技術,其中應用較多的有模糊邏輯、神經網路、專家系統、遺傳演算法等理論和自適應控制、自組織控制、自學習控制等技術。
專家系統
專家系統是利用專家知識對專門的或困難的問題進行描述. 用專家系統所構成的專家控制,無論是專家控制系統還是專家控制器,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. 盡管專家系統在解決復雜的高級推理中獲得較為成功的應用,但是專家控制的實際應用相對還是比較少。
模糊邏輯
模糊邏輯用模糊語言描述系統,既可以描述應用系統的定量模型也可以描述其定性模型. 模糊邏輯可適用於任意復雜的對象控制. 但在實際應用中模糊邏輯實現簡單的應用控制比較容易. 簡單控制是指單輸入單輸出系統(SISO) 或多輸入單輸出系統(MISO) 的控制. 因為隨著輸入輸出變數的增加,模糊邏輯的推理將變得非常復雜。
遺傳演算法
遺傳演算法作為一種非確定的擬自然隨機優化工具,具有並行計算、快速尋找全局最優解等特點,它可以和其他技術混合使用,用於智能控制的參數、結構或環境的最優控制。
神經網路
神經網路是利用大量的神經元按一定的拓撲結構和學習調整方法. 它能表示出豐富的特性：並行計算、分布存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習等. 這些特性是人們長期追求和期望的系統特性. 它在智能控制的參數、結構或環境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力. 神經網路可以和模糊邏輯一樣適用於任意復雜對象的控制,但它與模糊邏輯不同的是擅長單輸入多輸出系統和多輸入多輸出系統的多變數控制. 在模糊邏輯表示的SIMO 系統和MIMO 系統中,其模糊推理、解模糊過程以及學習控制等功能常用神經網路來實現.模糊神經網路技術和神經模糊邏輯技術：模糊邏輯和神經網路作為智能控制的主要技術已被廣泛應用. 兩者既有相同性又有不同性. 其相同性為：兩者都可作為萬能逼近器解決非線性問題,並且兩者都可以應用到控制器設計中. 不同的是：模糊邏輯可以利用語言信息描述系統,而神經網路則不行;模糊邏輯應用到控制器設計中,其參數定義有明確的物理意義,因而可提出有效的初始參數選擇方法;神經網路的初始參數(如權值等) 只能隨機選擇. 但在學習方式下,神經網路經過各種訓練,其參數設置可以達到滿足控制所需的行為. 模糊邏輯和神經網路都是模仿人類大腦的運行機制,可以認為神經網路技術模仿人類大腦的硬體,模糊邏輯技術模仿人類大腦的軟體. 根據模糊邏輯和神經網路的各自特點,所結合的技術即為模糊神經網路技術和神經模糊邏輯技術. 模糊邏輯、神經網路和它們混合技術適用於各種學習方式 智能控制的相關技術與控制方式結合或綜合交叉結合,構成風格和功能各異的智能控制系統和智能控制器是智能控制技術方法的一個主要特點．

『貳』 智能控制技術好就業嗎

中國是製造業大國，但不是製造業強國。國家“中國製造2025”行動綱要，使得製造業需要一大批具有各種專業知識的智能控制技術人才。

智能控制技術（ICT：智能控制技術是機電工程技術與智能控制專業知識相結合的產物。它將模糊控制、神經網路控制、混沌控制、遺傳演算法、專家控制系統、群體智能控制、人工免疫系統等理論應用於機電工程實踐，包括智能系統的設計與模擬、智能系統的維護與維護，系統運行和測試點分析與管理。

教學實踐：

機械設計與課程設計、專業課程設計、大學物理實驗（理工類）、模擬電子基礎實驗、機械設計基礎實驗、液氣傳動實驗、可編程式控制制器PLC實驗，微機原理與介面技術實驗、發動機拆裝實驗、生產實習、工程實訓、智能系統工程實訓、畢業實習。

就業方向：

主要從事機械、電氣、加工製造等行業，從事智能控制技術產品的設計、生產、改造、技術支持，以及智能控制領域的專業設備安裝、調試、維護、銷售、管理等工作。

『叄』 智能控制技術的難題 ！

智能控制技術(ICT:Intelligent Control Technology)專業是機械電子工程技術與智能控制專業知識相結合的產物，將模糊控制、神經網路控制、混沌控制、遺傳演算法、專家控制系統、群集智能控制、人工免疫系統等理論應用於機電工程實際，包括對智能系統的設計與模擬，智能系統維護、系統運行、試驗分析與管理。

『肆』 什麼是智能控制

智能控制（intelligent controls）

在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。對許多復雜的系統，難以建立有效的數學模型和用常規的控制理論去進行定量計算和分析，而必須採用定量方法與定性方法相結合的控制方式。定量方法與定性方法相結合的目的是，要由機器用類似於人的智慧和經驗來引導求解過程。因此，在研究和設計智能系統時，主要注意力不放在數學公式的表達、計算和處理方面，而是放在對任務和現實模型的描述、符號和環境的識別以及知識庫和推理機的開發上，即智能控制的關鍵問題不是設計常規控制器，而是研製智能機器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高 層控 制 是 對實際環境或過程進行組織、決策和規劃，以實現問題求解。為了完成這些任務，需要採用符號信息處理、啟發式程序設計、知識表示、自動推理和決策等有關技術。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」。

智能控制與傳統的或常規的控制有密切的關系,不是相互排斥的. 常規控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常規控制的方法來解決「低級」的控制問題,力圖擴充常規控制方法並建立一系列新的理論與方法來解決更具有挑戰性的復雜控制問題.

『伍』 智能控制和經典控制,現代控制的異同

1. 智能控制（intelligentcontrols）在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。控制理論發展至今已有100多年的歷史，經歷了「經典控制理論」和「現代控制理論」的發展階段，已進入「大系統理論」和「智能控制理論」階段。智能控制理論的研究和應用是現代控制理論在深度和廣度上的拓展。20世紀80年代以來，信息技術、計算技術的快速發展及其他相關學科的發展和相互滲透，也推動了控制科學與工程研究的不斷深入，控制系統向智能控制系統的發展已成為一種趨勢。

2. 自動控制理論中建立在頻率響應法和根軌跡法基礎上的一個分支。經典控制理論的研究對象是單輸入、單輸出的自動控制系統，特別是線性定常系統。經典控制理論的特點是以輸入輸出特性（主要是傳遞函數）為系統數學模型，採用頻率響應法和根軌跡法這些圖解分析方法，分析系統性能和設計控制裝置。經典控制理論的數學基礎是拉普拉斯變換，佔主導地位的分析和綜合方法是頻率域方法。

3. 建立在狀態空間法基礎上的一種控制理論，是自動控制理論的一個主要組成部分。在現代控制理論中，對控制系統的分析和設計主要是通過對系統的狀態變數的描述來進行的，基本的方法是時間域方法。現代控制理論比經典控制理論所能處理的控制問題要廣泛得多，包括線性系統和非線性系統，定常系統和時變系統，單變數系統和多變數系統。它所採用的方法和演算法也更適合於在數字計算機上進行。現代控制理論還為設計和構造具有指定的性能指標的最優控制系統提供了可能性。
   

『陸』 智能控制技術綜述

機電一體化技術的應用與發展前景

摘要:機電一體化是一種復合技術,是機械技術與微電子技術、信息技術互相滲透的產物,是機電工業發展的必然趨勢。文章簡述了機電一體化技術的基本結構組成和主要應用領域,並指出其發展趨勢。
關鍵詞:機械工業;機電一體化;數控;模塊化

現代科學技術的發展極大地推動了不同學科的交叉與滲透,引起了工程領域的技術改造與革命。
在機械工程領域,由於微電子技術和計算機技術的迅速發展及其向機械工業的滲透所形成的機電一體化,使機械工業的技術結構、產品機構、功能與構成、生產方式及管理體系發生了巨大變化,使工業生產由「機械電氣化」邁入了「機電
一體化」為特徵的發展階段。
一、機電一體化的核心技術
機電一體化包括軟體和硬體兩方面技術。硬體是由機械本體、感測器、信息處
理單元和驅動單元等部分組成。因此,為加速推進機電一體化的發展,必須從以下
幾方面著手。
(一)機械本體技術
機械本體必須從改善性能、減輕質量和提高精度等幾方面考慮。現代機械產品一般都是以鋼鐵材料為主,為了減輕質量除了在結構上加以改進,還應考慮利用非金屬復合材料。只有機械本體減輕了重量,才有可能實現驅動系統的小型化,進而在控制方面改善快速響應特性,減少能量消耗,提高效率。
(二)感測技術
感測器的問題集中在提高可靠性、靈
敏度和精確度方面,提高可靠性與防干擾
有著直接的關系。為了避免電干擾,目前
有採用光纖電纜感測器的趨勢。對外部信
息感測器來說,目前主要發展非接觸型檢
測技術。
(三)信息處理技術
機電一體化與微電子學的顯著進步、
信息處理設備(特別是微型計算機)的普
及應用緊密相連。為進一步發展機電一體
化,必須提高信息處理設備的可靠性,包
括模/數轉換設備的可靠性和分時處理
的輸入輸出的可靠性,進而提高處理速
度,並解決抗干擾及標准化問題。
(四)驅動技術
電機作為驅動機構已被廣泛採用,但
在快速響應和效率等方面還存在一些問
題。目前,正在積極發展內部裝有編碼器
的電機以及控制專用組件-感測器-電
機三位一體的伺服驅動單元。
(五)介面技術
為了與計算機進行通信,必須使數據
傳遞的格式標准化、規格化。介面採用同
一標准規格不僅有利於信息傳遞和維修,
而且可以簡化設計。目前,技術人員正致
力於開發低成本、高速串列的介面,來解
決信號電纜非接觸化、光導纖維以及光藕
器的大容量化、小型化、標准化等問題。
(六)軟體技術
軟體與硬體必須協調一致地發展。為
了減少軟體的研製成本,提高生產維修的
效率,要逐步推行軟體標准化,包括程序
標准化、程序模塊化、軟體程序的固化、推
行軟體工程等。
二、機電一體化技術的主要應用領域
(一)數控機床
數控機床及相應的數控技術經過40
年的發展,在結構、功能、操作和控制精度
上都有迅速提高,具體表現在:
1、匯流排式、模塊化、緊湊型的結構,即
採用多C PU、多主匯流排的體系結構。
2、開放性設計,即硬體體系結構和功
能模塊具有層次性、兼容性、符合介面標
准,能最大限度地提高用戶的使用效益。
3、W O P技術和智能化。系統能提供
面向車間的編程技術和實現二、三維加工
過程的動態模擬,並引入在線診斷、模糊
控制等智能機制。
4、大容量存儲器的應用和軟體的模
塊化設計,不僅豐富了數控功能,同時也
加強了C N C系統的控制功能。
5、能實現多過程、多通道控制,即具
有一台機床同時完成多個獨立加工任務
或控制多台和多種機床的能力,並將刀具
破損檢測、物料搬運、機械手等控制都集
成到系統中去。
6、系統的多級網路功能,加強了系統
組合及構成復雜加工系統的能力。
7、以單板、單片機作為控制機,加上專
用晶元及模板組成結構緊湊的數控裝置。
(二)計算機集成製造系統(CIMS)
C IM S的實現不是現有各分散系統
的簡單組合,而是全局動態最優綜合。它
打破原有部門之間的界線,以製造為基幹
來控制「物流」和「信息流」,實現從經營
決策、產品開發、生產准備、生產實驗到生
產經營管理的有機結合。企業集成度的提
高可以使各種生產要素之間的配置得到
更好的優化,各種生產要素的潛力可以得
到更大的發揮。
(三)柔性製造系統(FMS)
柔性製造系統是計算機化的製造系
統,主要由計算機、數控機床、機器人、料
盤、自動搬運小車和自動化倉庫等組成。
它可以隨機地、實時地、按量地按照裝配
部門的要求,生產其能力范圍內的任何工
件,特別適於多品種、中小批量、設計更改
頻繁的離散零件的批量生產。
(四)工業機器人
第1代機器人亦稱示教再現機器人,
它們只能根據示教進行重復運動,對工作
環境和作業對象的變化缺乏適應性和靈活
性;第2代機器人帶有各種先進的感測元
件,能獲取作業環境和操作對象的簡單信
息,通過計算機處理、分析,做出一定的判
斷,對動作進行反饋控制,表現出低級智
能,已開始走向實用化;第3代機器人即智
能機器人,具有多種感知功能,可進行復雜
的邏輯思維、判斷和決策,在作業環境中獨
立行動,與第5代計算機關系密切。
三、機電一體化技術的發展前景
縱觀國內外機電一體化的發展現狀
和高新技術的發展動向,機電一體化將朝
著以下幾個方向發展。
(一)智能化
智能化是機電一體化與傳統機械自
動化的主要區別之一,也是21世紀機電
一體化的發展方向。近幾年,處理器速度
的提高和微機的高性能化、感測器系統的
集成化與智能化為嵌入智能控制演算法創
造了條件,有力地推動著機電一體化產品
向智能化方向發展。智能機電一體化產品
可以模擬人類智能,具有某種程度的判斷推理、邏輯思維和自主決策能力,從而取
代製造工程中人的部分腦力勞動。
(二)系統化
系統化的表現特徵之一就是系統體
系結構進一步採用開放式和模式化的總
線結構。系統可以靈活組態,進行任意的
剪裁和組合,同時尋求實現多子系統協調
控制和綜合管理。表現特徵之二是通信功
能大大加強,一般除R S232等常用通信
方式外,實現遠程及多系統通信聯網需要
的局部網路正逐漸被採用。未來的機電一
體化更加註重產品與人的關系,如何賦予
機電一體化產品以人的智能、情感、人性
顯得越來越重要。機電一體化產品還可根
據一些生物體優良的構造研究某種新型
機體,使其向著生物系統化方向發展。
(三)微型化
微型機電一體化系統高度融合了微
機械技術、微電子技術和軟體技術,是機
電一體化的一個新的發展方向。國外稱微
電子機械繫統的幾何尺寸一般不超過
1cm 3,並正向微米、納米級方向發展。由於
微機電一體化系統具有體積小、耗能小、
運動靈活等特點,可進入一般機械無法進
入的空間並易於進行精細操作,故在生物
醫學、航空航天、信息技術、工農業乃至國
防等領域,都有廣闊的應用前景。目前,利
用半導體器件製造過程中的蝕刻技術,在
實驗室中已製造出亞微米級的機械元件。
(四)模塊化
模塊化也是機電一體化產品的一個
發展趨勢,是一項重要而艱巨的工程。由
於機電一體化產品種類和生產廠家繁多,
研製和開發具有標准機械介面、電氣接
口、動力介面、信息介面的機電一體化產
品單元是一項復雜而重要的事,它需要制
訂一系列標准,以便各部件、單元的匹配
和介面。機電一體化產品生產企業可利用
標准單元迅速開發新產品,同時也可以不
斷擴大生產規模。
(五)網路化
網路技術的飛速發展對機電一體化
有重大影響,使其朝著網路化方向發展。
機電一體化產品的種類很多,面向網路的
方式也不同。由於網路的普及,基於網路
的各種遠程式控制制和監視技術方興未艾,而
遠程式控制制的終端設備本身就是機電一體
化產品。
(六)綠色化
工業的發達使人們物質豐富、生活舒
適的同時也使資源減少,生態環境受到嚴
重污染,於是綠色產品應運而生。綠色化
是時代的趨勢,其目標是使產品從設計、
製造、包裝、運輸、使用到報廢處理的整個生命周期中,對生態環境無危害或危害極
小,資源利用率極高。機電一體化產品的
綠色化主要是指使用時不污染生態環境,
報廢時能回收利用。綠色製造業是現代制
造業的可持續發展模式。
綜上所述,機電一體化是眾多科學技
術發展的結晶,是社會生產力發展到一定
階段的必然要求。它促使機械工業發生戰
略性的變革,使傳統的機械設計方法和設
計概念發生著革命性的變化。大力發展新
一代機電一體化產品,不僅是改造傳統機
械設備的要求,而且是推動機械產品更新
換代和開辟新領域、發展與振興機械工業
的必由之路。

參考文獻:
1、李運華.機電控制[M].北京航空航天大學出版社,2003.
2、芮延年.機電一體化系統設計[M].北京機械工業出版社,2004.
3、王中傑,余章雄,柴天佑.智能控制綜述[J].基礎自動化,2006(6).
4、章浩,張西良,周士沖.機電一體化技術的發展與應用[J].農機化研究,2006(7).
5、梁俊彥,李玉翔.機電一體化技術的發展及應用[J].科技資訊,2007(9).

『柒』 汽車智能控制技術是什麼概念

你好！
汽車智能控制技術簡要理解就是電子技術和機械技術的結合，車載電腦按照人的意願對汽車機械進行精確控制的過程。希望我的回答對您有幫助！

『捌』 智能控制技術的發展前景

從你的簡介來說，建議學嵌入式，這個是應用比較強的研究方向，和本科學的課沒有太大的聯系，只要用心就能學好，以下做簡要分析
一、嵌入式是自動控制精華所在，以後就業，工資都是很不錯的，就是學的很精就比較難，要有決心與毅力。
二、不建議只學智能控制，因為首先這個領域比較新，目前還屬於探索階段，雖然有些應用，但還不夠廣泛，你可以看做是一種機遇，當然我覺得最可怕的是沒有市場；其次這方面主要一理論研究為主，在學校這個環境做學習，兩三年的時候，在理論上基本沒有什麼成果，而且沒有試驗做依託，往往是學了很多，最後要麼紙上談兵，要過一頭霧水。
所以智能控制可以學，而且需要了解，但最好不要作為自己的研究方向，嵌入式才是王道，這些是經驗只談，走過的路才告訴你的，呵呵，希望對你有用。