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FUJITSU FPF8050HRUJ-001
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古典控制和现代控制理论的主要特征是基于模型的控制。由于被控对象越来越复杂,其复杂性表现为高度的非线性、高噪声干扰、动态突变性以及分散的传感元件与执行元件,分层和分散的决策机构,多时间尺度,复杂的信息结构等,这些复杂性都难以用精确的数学模型来描述。除了上述复杂性外,往往还存在着某些不确定性,不确定性更难以用精确的数学模型来描述。因此,基于精确模型的传统控制就难以解决上述复杂对象的控制问题。但是,如果把人工智能的方法引入控制系统将控制理论的分析和理论的洞察力与人工智能的灵活的框架结合起来,就有可能得到新的认识和控制上的新突破。近20年来的研究成果表明,把人工智能的方法和反馈控制理论相结合,解决复杂系统的控制难题是十分有效的。智能控制对当代多种前沿学科、多种先进技术和多种科学方法加以高度综合和集成,例如生命科学、脑科学、神经生理学、思维科学、认知科学、计算机科学、人工智能、知识工程、模式识别、系统论、信息论、控制论、模糊集合论、粗糙集合论、人工神经网络、进化论以及耗散结构论、协同论、突变论、混沌学、人工生命等理论、技术和方法,都对智能控制理论的形成和发展起着重要作用。智能控制的应用领域十分广泛,一个智能系统一般都离不开控制,因此,从这个意义上说,智能系统都是智能控制系统。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的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规律。这里的被控对象是广义的,也包括数控系统。例如可用遗传进化算法寻找最优化的加工路径,用各种智能控制算法实现数控系统中高精度的闭环控制等等,多学科技术的密切合作,可以更有效的模拟和综合人类的智能,开创智能控制论在数控系统中应用的新篇章。
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