industryTemplate智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數(shù)學模型、高度的非線性和復雜的任務要求。浦東新區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)認真負責
智能操作系統(tǒng)將通過集成操作系統(tǒng)和人工智能與認知科學而進行研究。其主要研究內(nèi)容有：操作系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；智能化資源調(diào)度；智能化人機接口；支持分布并行處理機制；支持知識處理機制；支持多介質(zhì)處理機制。語言系統(tǒng)為了開展人工智能和認知科學的研究，要求有一種程序設計語言，它允許在存儲器中儲存并處理一些復雜的、無規(guī)則的、經(jīng)常變化的和無法預測的結(jié)構(gòu)，這種語言即后來被稱為的人工智能程序設計語言。人工智能程序設計語言及其相應的編譯程序（解釋程序）所組成的人工智能程序設計語言系統(tǒng)，將有效地支持智能軟件的編寫與開發(fā)。與傳統(tǒng)程序設計支持數(shù)據(jù)處理采用的固定式算法所具有的明確計算步驟和精確求解知識相比，人工智能程序設計語言的特點是：支持符號處理，采用啟發(fā)式搜索，包括不確定的計算步驟和不確定的求解知識。實用的人工智能程序設計語言包括函數(shù)式語言（如Lisp），邏輯式語言（如Prolog）和知識工程語言（Ops5），其中*****采用的是Lisp和Prolog及其變形。Lisp語言適合于符號處理，它處理的***對象是符號表達式（又稱S-表達式）。所有的程序與數(shù)據(jù)均由S-表達式構(gòu)成，采用的主要控制結(jié)構(gòu)是遞歸。Prolog語言以一階謂詞演算為其理論基礎。它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是項。閔行區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)批發(fā)價系統(tǒng)的外部輸入稱為“參考值”，系統(tǒng)中的一個或多個變量需隨著參考值變化。
盡管**系統(tǒng)在解決復雜的高級推理中獲得了較為成功的應用，但是**系統(tǒng)的實際應用相對還是比較少的。模糊邏輯用模糊語言描述系統(tǒng)，既可以描述應用系統(tǒng)的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊邏輯可適用于任意復雜的對象控制。遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機優(yōu)化工具，具有并行計算、快速尋找全局**優(yōu)解等特點，它可以和其他技術混合使用，用于智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的**優(yōu)控制。神經(jīng)網(wǎng)絡是利用大量的神經(jīng)元，按一定的拓撲結(jié)構(gòu)進行學習和調(diào)整的自適應控制方法。它能表示出豐富的特性，具體包括并行計算、分布存儲、可變結(jié)構(gòu)、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習。這些特性是人們長期追求和期望的系統(tǒng)特性。神經(jīng)網(wǎng)絡在智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力。智能控制的相關技術與控制方式結(jié)合、或綜合交叉結(jié)合，構(gòu)成風格和功能各異的智能控制系統(tǒng)和智能控制器，這也是智能控制技術方法的一個主要特點。[3]研究對象編輯語音智能控制研究的主要目標不再是被控對象，而是控制器本身?？刂破鞑辉偈菃我坏臄?shù)學模型解析型，而是數(shù)學解析和知識系統(tǒng)相結(jié)合的廣義模型，是多種學科知識相結(jié)合的控制系統(tǒng)。
智能控制系統(tǒng)的原理控制理論是工程學與數(shù)學的跨領域分支，主要處理在有輸入信號的動力系統(tǒng)的行為。系統(tǒng)的外部輸入稱為“參考值”，系統(tǒng)中的一個或多個變量需隨著參考值變化，控制器處理系統(tǒng)的輸入，使系統(tǒng)輸出得到預期的效果?？刂评碚撘话愕哪康氖墙栌煽刂破鞯膭幼髯屜到y(tǒng)穩(wěn)定，也就是系統(tǒng)維持在設定值，而且不會在設定值附近晃動。智能控制系統(tǒng)圖解連續(xù)系統(tǒng)一般會用微分方程來表示。若微分方程是線性常系數(shù)，可以將微分方程取拉普拉斯轉(zhuǎn)換，將其輸入和輸出之間的關系用傳遞函數(shù)表示。若微分方程為非線性，已找到其解，可以將非線性方程在此解附近進行線性化[1]。若所得的線性化微分方程是常系數(shù)的，也可以用拉普拉斯轉(zhuǎn)換得到傳遞函數(shù)。傳遞函數(shù)也稱為系統(tǒng)函數(shù)或網(wǎng)絡函數(shù)，是一個數(shù)學表示法，用時間或是空間的頻率來表示一個線性常系數(shù)系統(tǒng)中，輸入和輸出之間的關系。智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發(fā)展的高級階段，主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復雜系統(tǒng)的控制問題。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數(shù)學模型、高度的非線性和復雜的任務要求。智能控制的思想出現(xiàn)于20世紀60年代。當時。智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發(fā)展的高級階段。
學習控制的研究十分活躍，并獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發(fā)出來，用于解決控制系統(tǒng)的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫(K．S．Fu)教授首先把AI的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制系統(tǒng)；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統(tǒng)的設計。[1]能控制的思想出現(xiàn)于20世紀60年代。當時，學習控制的研究十分活躍，并獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發(fā)出來，用于解決控制系統(tǒng)的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫(K．S．Fu)教授首先把AI的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制系統(tǒng)；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統(tǒng)的設計。1967年，美國萊昂德斯(C．T．Leondes)等人***正式使用“智能控制”一詞。1971年，傅京孫論述了AI與自動控制的交叉關系。自此，自動控制與AI開始碰撞出火花，一個新興的交叉領域——智能控制得到建立和發(fā)展。早期的智能控制系統(tǒng)采用比較初級的智能方法，如模式識別和學習方法等，而且發(fā)展速度十分緩慢。扎德于1965年發(fā)表了***論文“FuzzySets”，開辟了以表征人的感知和語言表達的模糊性這一普遍存在不確定性的模糊邏輯為基礎的數(shù)學新領域——模糊數(shù)學。智能控制系統(tǒng)就是在無人干預的情況下能自主地驅(qū)動智能機器實現(xiàn)控制目標的自動控制技術。寶山區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)以客為尊
若微分方程是線性常系數(shù)，可以將微分方程取拉普拉斯轉(zhuǎn)換，將其輸入和輸出之間的關系用傳遞函數(shù)表示。浦東新區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)認真負責
如非線性、快時變、復雜多變量、環(huán)境擾動等)進行有效的全局控制．實現(xiàn)廣義問題求解．并具有較強的容錯能力。2)智能控制系統(tǒng)能以知識表示的非數(shù)學廣義模型和以數(shù)學表示的混合控制過程，采用開閉環(huán)控制和定性決策及定量控制結(jié)合的多模態(tài)控制方式。3)其基本目的是從系統(tǒng)的功能和整體優(yōu)化的角度來分析和綜合系統(tǒng)．以實現(xiàn)預定的目標。智能控制系統(tǒng)具有變結(jié)構(gòu)特點，能總體自尋優(yōu)．具有自適應、自組織、自學習和自協(xié)調(diào)能力。4)智能控制系統(tǒng)具有足夠的關于人的控制策略、被控對象及環(huán)境的有關知識以及運用這些知識的能力。5)智能控制系統(tǒng)有補償及自修復能力和判斷決策能力。[5]應用編輯語音智能控制的具體應用主要表現(xiàn)在以下幾個方面：1)生產(chǎn)過程中的智能控制生產(chǎn)過程中的智能控制主要包括局部級智能控制和全局級智能控制。局部級智能控制是指將智能引入工藝過程中的某一單元進行控制器設計。研究熱點是智能PID控制器，因為其在參數(shù)的整定和在線自適應調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢，且可用于控制一些非線性的復雜對象。全局級的智能控制主要針對整個生產(chǎn)過程的自動化，包括整個操作工藝的控制、過程的故障診斷、規(guī)劃過程操作處理異常等。浦東新區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)認真負責