《智能控制器》课件

智能控制器本课程将介绍智能控制器及其相关技术，并重点讲解模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制、专家系统控制等智能控制方法，以及智能控制器的工程应用和发展趋势课程目标与学习要求目标要求掌握智能控制器的基本概念、原理和应用了解智能控制的发展历程、优势和应用领域熟悉模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制、专家系统控制等智能控制方法的基本原理智能控制的发展历程1950s1反馈控制理论的兴起1960s2自适应控制理论的提出1970s3模糊控制的诞生1980s4神经网络控制的兴起1990s5遗传算法控制的应用2000s6混合智能控制系统的发展传统控制与智能控制的区别传统控制智能控制基于数学模型，适用于线性系统，对系统参数要求较高，难以处基于人工智能技术，适用于非线性系统，对系统参数要求较低，理非线性系统能够处理不确定性问题智能控制器的基本特征自适应性1能够根据环境的变化调整控制策略鲁棒性2能够抵抗噪声和干扰的影响学习能力3能够从经验中学习，不断改进控制效果优化能力4能够找到最佳的控制方案智能控制系统的组成部分传感器智能控制器采集系统运行状态信息处理传感器信息并生成控制指令执行器执行控制指令，改变系统状态模糊控制基础理论模糊化将输入量转化为模糊集模糊推理根据模糊规则进行推理，得出模糊控制指令去模糊化将模糊控制指令转化为具体的控制量模糊集的概念与特点概念1用来描述事物模糊性的数学工具特点2元素隶属度为到之间的数，反映元素对集合的隶属程度01隶属度函数的类型模糊关系的定义定义1两个模糊集之间的一种关系特点2由隶属度函数定义，反映两个模糊集之间元素的关联程度模糊推理的基本原理模糊化规则匹配1将输入量转化为模糊集根据模糊规则匹配输入模糊集2去模糊化4推理计算3将推理结果转化为具体的控制量根据匹配的规则进行模糊推理模糊控制器的结构模糊化模块将输入量转化为模糊集模糊规则库存储模糊控制规则模糊推理机根据输入模糊集和模糊规则进行推理去模糊化模块将模糊控制指令转化为具体的控制量模糊控制器的设计步骤确定输入输出变量设计隶属度函数建立模糊规则库选择合适的输入输出变根据实际控制需求，选根据控制目标，编写模量，并确定它们的模糊择合适的隶属度函数类糊控制规则集型和参数选择去模糊化方法选择合适的去模糊化方法，将模糊控制指令转化为具体的控制量模糊规则库的建立方法12专家经验系统辨识通过专家经验总结得到模糊控制规则通过对系统进行分析和测试，获得模糊控制规则3数据学习利用大量数据进行训练，得到模糊控制规则去模糊化方法比较重心法最大隶属度法平均值法计算模糊集重心位置作为输出选择最大隶属度对应的输出值对所有输出值进行加权平均神经网络控制基础人工神经元模型1模拟生物神经元的工作原理，接收多个输入，并根据权重进行加权求和，最后通过激活函数输出结果神经网络的分类2根据网络结构、学习方式等进行分类，例如前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络BP神经网络原理3基于误差反向传播算法，通过调整网络权重来最小化网络输出误差神经网络学习算法4包括监督学习、无监督学习、强化学习，用于训练神经网络模型人工神经元模型输入节点权重求和函数激活函数神经网络的分类前馈神经网络递归神经网络卷积神经网络信息从输入层到输出层单向传播包含反馈回路，可以处理序列数据利用卷积操作提取图像特征神经网络原理BP输入层接收输入信号隐含层对输入信号进行非线性变换输出层输出控制指令神经网络学习算法梯度下降算法反向传播算法遗传算法通过调整网络权重来最小化网络输出将误差信息从输出层反向传播到输入利用遗传算法优化网络权重误差层，更新网络权重神经网络控制器结构输入层接收系统状态信息隐含层对输入信息进行非线性变换输出层输出控制指令神经网络训练方法12监督学习无监督学习利用已知的输入输出数据进行训练从无标签数据中发现数据的隐藏结构3强化学习通过与环境交互来学习最佳控制策略神经网络控制器设计流程确定网络结构1选择合适的网络类型和层数训练神经网络2利用数据进行训练，使网络模型能够准确地映射输入输出关系测试和验证3使用测试数据评估网络性能遗传算法基础适应度评估编码评估每个个体的适应度，衡量解的优劣21将问题解编码为基因序列选择根据适应度选择优良个体，进行繁殖3变异5交叉对个体基因进行随机改变，增加种群多4样性对选中的个体进行基因交换，产生新的个体遗传算法的编码方式二进制编码实数编码符号编码将基因表示为二进制序列将基因表示为实数将基因表示为符号序列遗传算法的选择操作轮盘赌选择锦标赛选择根据适应度分配概率，进行随机选择从种群中随机选择多个个体，选择适应度最高的个体遗传算法的交叉操作单点交叉1在基因序列中随机选取一个交叉点，进行基因交换多点交叉2在基因序列中选取多个交叉点，进行基因交换遗传算法的变异操作位翻转变异随机变异随机选择一个基因位点，将其值取反随机生成一个新的基因值遗传算法在控制中的应用12PID参数优化控制器设计利用遗传算法优化PID控制器的参数利用遗传算法设计非线性控制器的控制策略3系统辨识利用遗传算法估计系统模型参数专家系统控制原理知识库1存储专家经验和知识推理引擎2根据知识库进行推理，得出控制策略解释模块3解释推理过程和控制决策知识表示方法规则表示框架表示语义网络表示使用IF-THEN规则表示知识使用框架结构组织知识使用节点和边表示概念和关系推理机制设计正向推理1从已知事实出发，根据规则推理得出结论反向推理2从目标结论出发，根据规则寻找满足条件的事实混合推理3结合正向推理和反向推理，提高推理效率专家系统控制器结构传感器知识库推理引擎采集系统运行状态信息存储专家经验和知识根据知识库进行推理执行器执行控制指令智能控制器PID自整定PID控制原理利用智能算法在线调整控制器的参数，提高控制性能PID模糊PID控制器设计利用模糊逻辑设计控制器的参数调整规则PID神经网络PID控制器利用神经网络学习控制器的参数调整规则PID自整定控制原理PID参数优化2根据辨识结果优化控制器的参数PID参数辨识1利用系统运行数据辨识系统模型参数控制执行使用优化后的控制器进行控制3PID模糊控制器设计PID模糊化将控制器参数误差转化为模糊集PID模糊推理根据模糊规则计算控制器参数调整量PID去模糊化将模糊调整量转化为具体的控制器参数值PID神经网络控制器PID训练数据1利用系统运行数据训练神经网络模型网络结构2选择合适的网络结构，能够映射输入输出关系控制执行3使用训练好的神经网络模型调整控制器参数PID混合智能控制系统模糊神经网络控制遗传-神经网络控制结合模糊逻辑和神经网络，提高利用遗传算法优化神经网络控制控制性能器的参数模糊-专家系统控制结合模糊逻辑和专家系统，实现更智能的控制模糊神经网络控制模糊神经网络结构1将模糊逻辑和神经网络结合，形成一种新的网络结构网络训练2利用数据训练模糊神经网络模型控制执行3使用训练好的模糊神经网络模型进行控制遗传神经网络控制-遗传算法神经网络用于优化神经网络控制器的参数用于实现控制策略模糊专家系统控制-模糊逻辑专家系统用于处理系统的不确定性和模糊性用于存储专家知识和经验智能控制器工程应用123温度控制系统实例机器人控制系统实例工业过程控制实例利用智能控制器控制恒温箱的温度利用智能控制器控制机器人的运动和操作利用智能控制器控制化工生产过程中的温度、压力等参数45智能家居控制实例智能交通控制实例利用智能控制器控制家居设备，实现自动利用智能控制器优化交通信号灯控制，提化和智能化高交通效率温度控制系统实例温度传感器1采集恒温箱温度信息智能控制器2根据温度信息调整加热冷却装置/加热/冷却装置3调节恒温箱温度机器人控制系统实例视觉传感器获取环境信息智能控制器规划机器人运动路径执行器控制机器人运动工业过程控制实例压力传感器1采集反应釜压力信息智能控制器2根据压力信息调节阀门开度阀门3控制反应釜压力智能家居控制实例智能灯智能空调智能窗帘根据时间和光线自动调节亮度根据温度和湿度自动调节温度根据时间和光线自动调节开合智能交通控制实例交通信号灯控制车辆调度停车场管理根据实时交通流量调整优化车辆路线，提高交智能化管理停车场，提信号灯时间通效率高停车效率智能控制器仿真平台介绍1MATLAB智能控制工具箱提供丰富的智能控制算法和工具2Simulink仿真环境搭建搭建智能控制系统模型，进行仿真测试智能控制工具箱MATLAB仿真环境搭建Simulink建立模型使用模块搭建智能控制系统模型Simulink设置参数设置模型参数，包括智能控制器参数和系统参数进行仿真运行仿真，观察系统行为模糊控制器仿真实例Time InputOutput神经网络控制器仿真实例输入信号神经网络控制器输出信号模拟系统状态信息根据输入信号生成控制指令控制系统行为遗传算法优化实例初始种群1随机生成一组初始解适应度评估2评估每个解的适应度选择操作3选择适应度高的解进行繁殖交叉操作4对选中的解进行基因交换变异操作5对解进行随机变异混合智能控制仿真案例模糊神经网络控制遗传-神经网络控制模糊-专家系统控制结合模糊逻辑和神经网络，实现更智能利用遗传算法优化神经网络控制器的参结合模糊逻辑和专家系统，实现更复杂的控制数的控制策略智能控制器硬件实现嵌入式系统开发平台DSP控制器实现方案利用嵌入式系统开发平台，实现使用数字信号处理器（DSP）实智能控制器的硬件设计和软件开现智能控制器，具有高性能和低发功耗的优点FPGA实现方案使用现场可编程门阵列（）实现智能控制器，具有高灵活性和可定FPGA制性的特点嵌入式系统开发平台硬件设计1设计电路板，选择合适的传感器、执行器和微处理器软件开发2编写程序，实现智能控制算法系统调试3测试和调试系统，确保其正常运行控制器实现方案DSPDSP选择根据控制需求选择合适的芯片DSP程序开发使用开发工具编写程序，实现智能控制算法DSP系统测试测试控制系统，验证其性能和稳定性DSP实现方案FPGAFPGA选择1根据控制需求选择合适的芯片FPGA硬件设计2使用硬件描述语言（）设计硬件电路HDL软件开发3编写软件程序，实现智能控制算法系统测试4测试控制系统，验证其性能和稳定性FPGA智能控制器性能评估控制精度抗干扰能力响应速度稳定性评价控制器跟踪目标信号的评价控制器抵抗噪声和干扰评价控制器对输入信号的响评价控制器稳定运行的能力能力的能力应速度智能控制发展趋势深度学习云计算物联网利用深度学习技术提高智能控制器的将智能控制算法部署到云平台，实现利用物联网技术构建智能控制系统，学习能力远程控制和数据分析实现人机交互和信息共享。