智能控制技术专业介绍，智能控制与传统自动控制的区别最热门的智能控制方法都有什么

来源：整理时间：2023-05-23 12:40:25 编辑：智能门户手机版

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1，智能控制与传统自动控制的区别最热门的智能控制方法都有什么
2，智能制造的智能技术
3，智能控制的应用

1，智能控制与传统自动控制的区别最热门的智能控制方法都有什么

智能控与传统的或常规的控制有着密切的关系，不是相互排斥的。一般情况下，常规控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题，他力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法以解决更具有挑战性的复杂控制问题。与常规控制相比较，智能控制具有的特点： ⑴描述系統模型的意义更为广泛，不仅有确定数学模型，也有非数学的广义模型，也可以是非数学的二者混合模型。 ⑵智能控制过程中，体现更多的学习、推理、以启发策略和智能算法来引导求解过程，具有学习、适应和组织功能。 ⑶智能控制能够满足复杂系统的控制，也就是它能够处理所面对的复杂的对象、复杂环境和复杂任务的要求。 ⑷智能控制具有非线性和变结构的特点。 ⑸在智能控制中控制器与对象、环境往往没有明显的分离，而在传统的控制中，被控对象成为过程，他总是与控制器分离的。 ⑹智能控制具有分层信息处理与决策机构，他的核心在高层控制，即组织级的控制。高层控制的任务对于实际环境或过程进行组织，即决策和规划，实现广义问题的求解。

智能控制与传统自动控制的区别最热门的智能控制方法都有什么

2，智能制造的智能技术

1、新型传感技术——高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术。2、模块化、嵌入式控制系统设计技术——不同结构的模块化硬件设计技术，微内核操作系统和开放式系统软件技术、组态语言和人机界面技术，以及实现统一数据格式、统一编程环境的工程软件平台技术。3、先进控制与优化技术——工业过程多层次性能评估技术、基于海量数据的建模技术、大规模高性能多目标优化技术，大型复杂装备系统仿真技术，高阶导数连续运动规划、电子传动等精密运动控制技术。4、系统协同技术——大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术以及安装调试技术，统一操作界面和工程工具的设计技术，统一事件序列和报警处理技术，一体化资产管理技术。5、故障诊断与健康维护技术——在线或远程状态监测与故障诊断、自愈合调控与损伤智能识别以及健康维护技术，重大装备的寿命测试和剩余寿命预测技术，可靠性与寿命评估技术。6、高可靠实时通信网络技术——嵌入式互联网技术，高可靠无线通信网络构建技术，工业通信网络信息安全技术和异构通信网络间信息无缝交换技术。7、功能安全技术——智能装备硬件、软件的功能安全分析、设计、验证技术及方法，建立功能安全验证的测试平台，研究自动化控制系统整体功能安全评估技术。8、特种工艺与精密制造技术——多维精密加工工艺，精密成型工艺，焊接、粘接、烧结等特殊连接工艺，微机电系统（MEMS）技术，精确可控热处理技术，精密锻造技术等。9、识别技术——低成本、低功耗RFID芯片设计制造技术，超高频和微波天线设计技术，低温热压封装技术，超高频RFID核心模块设计制造技术，基于深度三位图像识别技术，物体缺陷识别技术。

智能制造的智能技术

3，智能控制的应用

实际系统由于存在复杂性、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。应用传统控制理论进行控制必须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情况不相吻合。对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的投资，减低了系统的可靠性。 1.工业过程中的智能控制生产过程的智能控制主要包括两个方面：局部级和全局级。局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计，例如智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，且可用于控制一些非线性的复杂对象。全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化，包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。2. 机械制造中的智能控制在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业，它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模，利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。可采用专家系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性，将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信息。3.电力电子学研究领域中的智能控制电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。遗传算法是一种先进的优化算法，采用此方法来对电器设备的设计进行优化，可以降低成本,缩短计算时间，提高产品设计的效率和质量。应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有：模糊逻辑、专家系统和神经网络。在电力电子学的众多应用领域中，智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一，也是研究的新热点之一。

智能控制的应用