珠海登高安装车出租,   珠海登高维修车出租,  珠海登高车出租    ♬ 他弓莫挽,  他马莫骑  ♬     登高车协调控制方法??    基于规则的控制在构造控制系统时，最直观的方法就是把专家的经验转换成很多规则，形成规则库；基于规则库的控制已经成为当前人工智能算法的控制方式之一。典型代表就是，专家控制和模糊控制。专家控制系统是应用专家系统的概念和相关技术，仿真专家的控制知识与熟练工程技术人员的操作经验所构成的智能型控制系统。目前应用比较成熟的有专家控制系统，工业专家控制系统，实时专家控制系统等，这些专家系统在家电，航空，电力等行业均有所应用。模糊控制技术是一种由模糊数学，计算机科学，人工智能，知识工程等多门学科领域相互渗透，理论性很强的科学技术。模糊控制器首先把变量模糊化，根据模糊规则和模糊关系，按照一定的模糊推理得到模糊控制量，最后再通过解模糊得到最终的控制量。模糊控制不仅适合用于常规的非线性单变量系统，还逐步向大规模非线性复杂系统扩展。给出了一种“双模”模糊控制器的设计方法，用于实现交流伺服系统的精调和粗调。伺服系统在位置偏差较大时要求快速跟踪，而偏差较小时则要求精确定位，这两个要求发生在不同阶段而且又矛盾。因此针对不同控制要求采用不同的模式。 粗调模式和精调模式有不同的模糊控制查询表，并且采用不同的模糊化。该控制方法由于模糊控制器固有的“0域振荡”问题，在定位时会出现波动，因此在需要精确定位的系统中可切换到一般的线性控制（如PI控制），以消除输出的静差。模糊控制和PID控制在很多情况下可以将两者组合起来形成非线性PID控制，在这种控制结构中，模糊控制引入规则修正因子、利用模糊控制机制对PID参数进行整定。模糊逻辑与专家系统相互结合可形成模糊逻辑控制（FLC），但是模糊规则库的建立，是一项困难而耗时的工作。尽管模糊控制系统在稳定性研究上已经取得了不少成果，但是在如何把对系统的性能要求变成相应的控制规则，或者说在自动优化控制规则、控制规则自动生成时，如何保证性能的逐步优化等问题上，至今还没有一个成熟的完善的分析方法。

  

        学习控制（LearningControl）学习控制系统是一个能在其运行过程中获得受控过程及环境的非预知信息，积累控制经验，并在一定的标准下进行估值，分类，决策和不断改进系统质量的自动控制系统。这种系统在有限时间域t∈[0,T]内，给出受控系统的期望响应yd(t)。其过程是寻求某个给定输入uk(t)，使得uk(t)的响应yk(t)在某种意义上获得改善，其中k为搜索次数，这个搜索过程就是学习控制过程，若k→∞时，yk(t)→yd(t)，则该学习控制过程是收敛的。显然搜索过程即学习过程在学习控制中扮演重要角色。学习过程主要有监督学习、无监督学习和强化学习（ReinforcementLearning）等。监督学习指的是学习者直接接受导师的知识讲解，按导师的要求进行正确的调节和控制；无监督的学习指的是学习者自身通过不断摸索规律，积累知识和经验的过程；强化学习是学习者通过一段时间的观察，使得控制效果好的控制经验能在大脑中得到强化，而另一部分则渐渐弱化，从而使强化的知识以一定的控制规律较长时期的记忆在大脑中，并可作为监督学习的知识。学习控制有基于模式识别的学习控制、基于规则的学习控制、迭代学习控制、反复学习控制和连接主义学习控制等。

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       基于模式识别的学习控制和基于规则的学习控制存在收敛速度慢、占用内存大的缺点，因此重复学习和迭代学习正引起人们的重视。重复学习控制是利用一个周期的偏差来高精度地跟随周期性目标输入的一种新型伺服控制方法，其控制器的设计不需要知道受控对象的动态模型，控制律表达也比较简单，在机器人等众多领域应用广泛。基于连接主义的学习控制在有些中称为基于神经网络的学习控制，或者简称为神经控制。因为学习控制的核心是学习机制，就是在控制过程中逐步积累控制经验；而神经网络也是在控制过程中渐进修正各个神经元的连接强度，逐步学习系统知识、记忆系统知识的过程。随着神经网络的发展，对连接主义的学习控制研究引人关注。强化学习不需要任何环境参数和先验知识，也不需要精确的样本数据，因此越来越多地被应用于未知环境下的控制系统。然而强化学习作为一个新兴的研究领域还有许多问题有待探讨，例如当状态空间十分巨大，存在维数灾难问题或状态空间连续时，需要采用合适的函数逼近器对评价函数进行泛化。如何设计一个具有高泛化能力，高分辨率，高计算效率和低空间复杂度的函数逼近器就成为一个研究热点。在学习控制中，探索与挖掘的平衡问题，动作效果的延迟问题等则一直是学习控制应用的障碍，控制系统的稳定性分析方法也较为复杂。

       神经网络控制（NNC—NeuralNetworkControl） 出现了一种“似脑机器”的形式即神经元数学模型， 提出小脑模型连接控制）出现了基于自适应谐振理论（ART）的学习算法，随后，Hopfield神经网络，多层前向传播网络的BP算法等相继出现在数据上。可见人们对神经网络一直没有停止研究，目前神经网络模型大致可分为前馈网络，互连网络，自组织网络等。神经网络是一个具有自适应能力的高度非线性的动力学系统，对于未知非线性函数具有出色的逼近能力和学习能力，因此控制系统很快成为神经网络应用的主战场之一。常见的神经网络控制结构主要包括：NN学习控制，NN直接逆模型控制，NN内模控制，NN自适应控制，NN预测控制等。但是神经网络作为一种独立的控制方法，与其它智能控制方法一样也存在不足之处；因此神经网络控制与其它控制理论，方法相结合，取长补短，是神经网络控制今后的发展方向之一。BP算法成功解决了非线性分类问题，引发了人工神经网络的研究热潮。传统BP算法的收敛性，在修正网络连接权值时会陷入局部极小，BP算法的计算量又比较大；提出了一种样条权函数神经网络算法。在人工神经网络的发展中，CMAC是另外一个非常重要的研究成果；1989年Miller等成功地将CMAC应用于机器人的学习控制。

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