非线性系统与智能控制概述(PDF 31页)

掌握智能控制的基本概念；
了解智能控制的基本理论，掌握智能控制的基本技术；
学会智能控制算法和系统的设计方法
掌握神经网络的基本概念、神经网络控制器的工作原理和设计方法；
掌握模糊控制器的组成、工作原理和设计方法
为何要引入智能控制？
传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型的基础上的，
而实际系统存在复杂性、非线性、时变性、
不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型。
针对实际系统往往需要提出并遵循一些比较苛刻的线性化假设，
而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。
某些复杂的和包含不确定性的控制对象，
无法用传统的数学模型描述，即无法解决建模问题。
实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，
对复杂的控制任务无能为力。
1. 控制对象的复杂性
模型的不确定性
高度非线性
分布式的转感器和执行机构
动态突变
多时间标度
复杂的信息模式
庞大的数据量和严格的性能指标
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