|
自20世紀40年代維納提出控制理論開始，自動控制理論已經(jīng)經(jīng)歷了兩個主要發(fā)展階段：經(jīng)典控制理論階段和現(xiàn)代控制理論階段。雖然控制理論得到了很大的發(fā)展和應用，但是，在科學技術(shù)和生產(chǎn)力水平高速發(fā)展的今天，人們對大規(guī)模、復雜和不確定性系統(tǒng)實現(xiàn)自動控制的要求不斷提高。因此，傳統(tǒng)的控制理論的局限性日益明顯。尤其是在處理具有非線性、復雜性和不確定性的被控對象時，由于很難得到精確的數(shù)學模型，傳統(tǒng)方法設(shè)計的控制器在實際應用中效果很差。
智能控制是人工智能、自動控制理論、計算機技術(shù)、運籌學等許多學科知識交叉而成的，包括模糊控制、專家系統(tǒng)控制、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制等方法。盡管智能控制尚需進一步的完善和發(fā)展，但在復雜系統(tǒng)的控制中已經(jīng)顯示出其在很多方面較之傳統(tǒng)控制更好的性能。與傳統(tǒng)的控制理論相比，智能控制對于環(huán)境和任務的復雜性有更大的適應程度，所以能在更廣泛的領(lǐng)域中獲得應用。
神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是智能控制的一個重要分支，其在自動控制系統(tǒng)中的應用提高了信息處理能力和自適應能力，提高了系統(tǒng)的智能水平。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)已被證明具有逼近任意連續(xù)有界非線性函數(shù)的能力，這給非線性系統(tǒng)的控制帶來了新思路；另外，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)具有很強的信息綜合能力，它能同時處理大量不同類型的輸入信息，能很好地解決輸入信息之間的冗余問題，并能夠處理那些難以用模型規(guī)則描述的系統(tǒng)信息。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在復雜系統(tǒng)的控制方面具有明顯的優(yōu)勢，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制盒辨識的研究已經(jīng)成為智能控制研究的主流。
神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究目前尚處于探索階段，還未形成比較完善的理論體系和系統(tǒng)化的設(shè)計方法，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)自適應控制系統(tǒng)是基于自適應的基本原理，利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的特點和理論設(shè)計而成的，簡化了單純自適應控制系統(tǒng)設(shè)計的復雜性，發(fā)揮了自適應與神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的各自長處，為智能控制的實現(xiàn)探索了一種新方法，在智能控制研究領(lǐng)域中具有巨大的潛力。 |
