智能控制系统由哪几部分组成?

　　智能控制系统由哪几部分组成？

　　智能控制由控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础组成。其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。

　　专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述的控制系统。尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得了较为成功的应用，但是专家系统的实际应用相对还是比较少的。

　　模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。

　　智能控制基本特点

　　1）智能控制的核心是高层控制．能对复杂系统（如非线性、快时变、复杂多变量、环境扰动等）进行有效的全局控制．实现广义问题求解．并具有较强的容错能力。

　　2）智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制和定性决策及定量控制结合的多模态控制方式。

　　3）其基本目的是从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统．以实现预定的目标。智能控制系统具有变结构特点，能总体自寻优．具有自适应、自组织、自学习和自协调能力。

　　智能控制的研究对象

　　智能控制研究的主要目标不再是被控对象，而是控制器本身。控制器不再是单一的数学模型解析型，而是数学解析和知识系统相结合的广义模型，是多种学科知识相结合的控制系统。智能控制理论是建立被控动态过程的特征模式识别，基于知识、经验的推理及智能决策基础上的控制。一个好的智能控制器本身应具有多模式、变结构、变参数等特点，可根据被控动态过程特征识别、学习并组织自身的控制模式，改变控制器结构和调整参数。

　　智能控制的研究对象具备以下的一些特点：

　　1. 不确定性的模型

　　智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。这里所说的模型不确定性包含两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

　　2. 高度的非线性

　　对于具有高度非线性的控制对象，采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。

　　3. 复杂的任务要求

　　对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。

　　目前智能控制在伺服系统应用中较多的，主要包括专家控制、模糊控制、学习控制、神经网络控制、预测控制等控制方法。
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