智能控制系统的类型层出不穷④ 在与智能控制方法和优化算法，如模糊控制、专家控制及 遗传算法等相融合中，为其提供非参数化对象模型、优化参数、

　　混沌理论是20世纪70年代科学上的重大发现，混沌理论是研 究混乱、无秩序等混沌现象发展变化规律的科学；混沌现象的两个基

　　混沌理论是上世纪70年代科学上的重大发现，混沌理论是研 究混乱、无秩序等混沌现象发展变化规律的科学；混沌现象的两个

　　为了保持物体运动姿态的准确米乐M6、平稳使用设计方法 反馈定理 多环组合方法 如果被控对象数学模型没有或很难建立，则采用智能控制方法：

　　神经网络与传统的模型控制和模糊控制在表达知识方面有显著 的不同，传统的模型控制和模糊控制都具有显式表达知识的特点，

　　模糊控制系统是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模 糊逻辑的规则推理为理论基础；采用计算机控制技术构成的一种具 有非线性数字控制的系统。它的组成核心是具有智能性的模糊控制 器，因此，模糊控制属于智能控制的范畴。

　　模糊集合是模糊数学中最基本的概念。与普通集合不同的是： 对模糊集合来说，元素只是以某种程度从属于模糊集合。在模糊集 合的基础上，有模糊关系、模糊矩阵和模糊数。 模糊数学提出了一整套定量地描述自然语言的方法，使自然 语言转化为微机可以理解和加工的机器语言，以提高控制系统的智 能性和灵活性。

　　所谓模糊的结构设计就是确定模糊的输入变量 和输出变量。模糊的结构对整个系统的性能有较大的影响，

　　在自动控制系统中最为简单也是最为典型的系统，称之为单 e u 输入—单输出(SISO)系统，在实际工程中大量的多输入—多输出

　　在各行各业得到了广泛的应用，是目前应用比较成熟的一种智能控 制系统。尤其是模糊控制和神经网络；遗传算法及混沌理论等新学

　　混沌理论是上世纪70年代科学上的重大发现，混沌理论是研 究混乱、无秩序等混沌现象发展变化规律的科学；混沌现象的两个

　　所谓神经网络控制，即基于神经网络的控制或简称神经控制，是 指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线

　　诊断等，以及同时兼有上述某些功能的适当组合，将这样的系统统称 为基于神经网络的控制系统，称这种控制方式为神经网络控制。

　　(MIMO)系统，经过解耦变换后可以变成多个SISO系统。因此，对单 输入—单输出(SISO)系统模糊的结构选择有如下图所示几种 常见结构。

　　因为模糊控制系统属于计算机数字控制的一种形式，所以模 糊控制系统的组成也应具有常规计算机控制系统的结构形式，如下 图所示。

　　模糊：它是由计算机实现的模糊知识表示和规则推理的 语言型模糊；是模糊控制系统区别于其他自动控制系统的主 要特征。它在实际中往往是一台微型计算机，根据控制系统的需要， 既可选用单片机或专用硬件设备，又可选用PLC或工控机。