非線性係統與智能控製概述(PDF 31頁)

掌握智能控製的基本概念；
了解智能控製的基本理論，掌握智能控製的基本技術；
學會智能控製算法和係統的設計方法
掌握神經網絡的基本概念、神經網絡控製器的工作原理和設計方法；
掌握模糊控製器的組成、工作原理和設計方法
為何要引入智能控製？
傳統控製係統的設計與分析是建立在精確的係統數學模型的基礎上的，
而實際係統存在複雜性、非線性、時變性、
不確定性和不完全性等，一般無法獲得精確的數學模型。
針對實際係統往往需要提出並遵循一些比較苛刻的線性化假設，
而這些假設在應用中往往與實際不相吻合。
某些複雜的和包含不確定性的控製對象，
無法用傳統的數學模型描述，即無法解決建模問題。
實際控製任務複雜，而傳統的控製任務要求低，
對複雜的控製任務無能為力。
1. 控製對象的複雜性
模型的不確定性
高度非線性
分布式的轉感器和執行機構
動態突變
多時間標度
複雜的信息模式
龐大的數據量和嚴格的性能指標
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