1.自动控制概念； 2.控制系统的组成和术语； 3.控制系统的基本分类； 4.对控制系统的基本要求

控制领域提供了设计物理系统和信息系统的原理和方法,使这些系统可 以自动地适应环境的变化以保持期望的性能在过去的40年里,随着相关理 论和数学方面取得的突破性进展,以及传感技术和计算技术的改善,控制领 域已经取得了巨大进展。如今,控制系统在许多领域起着重要的作用,如制 造业、电子、通讯、运输、计算机和网络以及许多军事系统等

7.1.1智能控制理论体系 模糊智能控制(Fuzzy Control)神经网络控制(Neurocontrol)模糊神经网络与神经模糊控制 遗传算法与进化控制(Genetic Algorithm/ Control)软计算(Soft Computation)

专家系统(expert system)是人工智能应用研究的主要领域。正如专家系统的先驱费根鲍姆(Feigenbaum)所说: 专家系统的力量是从它处理的知识中产生的,而不是从某种形式主义及其使用的参考模式中产生的。这正符合一 句名言:知识就是力量。自从1965年第一个专家系统 DENDRAL在美国斯坦福大学问世以来,经过20年的研 究开发,到80年代中期,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功

Questions: Why do we select fuzzy controllers in many real-world- systems? How much of the success can be attributed to the use of the mathematical model and conventional control design approach? How much should be attributed to the clever heuristic tuning that the control engineer uses upon implementation?

基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

智能控制是自动控制发展的高级阶段,是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的高度综合 与集成,是一门新的交叉前沿学科。从广义上讲,智能控制是研究对复杂的不确定性被控对象(过程)采 用人工智能的方法有效地克服系统的不确定性,使系统从无序到期望的有序状态转移的方法及其规律 智能控制已经出现了相当长的一段时间,并且取得了初步的应用成果

Fuzzy control does not exist as an isolated topic devoid of relationships to other fields, and it is important to understand how it relates to these other fields in order to strengthen your understanding of it. We have emphasized that fuzzy control has its foundations in conventional control and that there are many relationships to techniques, ideas, and methodologi there. Fuzzy control is also an\intelligent control\technique

The design process for fuzzy controllers that is based on the use of heuristic information from human experts has found success in many industrial applications. Moreover, the approach to constructing fuzzy controllers via numerical input-output data is increasingly finding use

一、例题精选 【例题22.1】当基本RS触发器的R和S端加上图22.1所示的波形时试画出Q 端的输出波形。设初始状态为“0”和“1”两种情况