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《浙江大学》 1996年
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复杂系统的智能建模与控制

金耀初  
【摘要】:本文以智能系统为指导思想,探讨了智能控制的基本理论和基于模糊逻辑及神经网络的智能控制和建模方法。结合进化计算等智能计算方法,着重研究了智能控制的自组织和自学习算法。 全文共分三篇。第一篇首先回顾了人工智能的发展历史,比较了符号主义和联接主义这两种研究范式的各自特点,分析了它们在智能系统中的作用。基于自然智能系统的基本原理,提出了智能控制的一种新型研究范式。本篇最后总结了智能控制系统的学习方式。 本文第二篇采用几种不同方法,深入研究了模糊规则控制系统的结构自组织和参数自学习,并给出多种新颖的自适应模糊控制方法。根据第二类模糊规则系统的特点,提出了一种特殊的神经网络结构,以实现这类模糊系统的在线学习。它被应用于复杂系统的建模和控制,具有明显的优越性。本篇的另一重要工作是,利用模糊系统的特有性能,提出了非线性系统的模糊线性化概念,并给出了相应的模糊子系统辨识和控制器综合方法,分析了模糊线性化系统在两种不同情形下的稳定性。这样,一个非线性系统的控制问题可以等价地转化成线性系统的设计。 本文第三篇讨论基于人工神经网络的智能控制方法。根据信息准则理论和遗传算法,研究了神经网络的结构优化和学习参数确定方法。之后,针对一类非线性系统,提出一种神经自适应控制器结构,并分析了它的渐近稳定性和收敛性。为克服静态前馈网络的不足,将Hopfield网络进行改造,使之适用于动态系统的控制和建模。这种动态网络被用于机器人建模和模型参考自适应控制,取得了良好的效果。
【关键词】:
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:1996
【分类号】:TP18
【目录】:
  • 致谢4-8
  • 中文摘要8-9
  • 英文摘要9-10
  • 第一篇 智能控制及其范式研究10-45
  • 第一章 自然智能与人工智能10-19
  • 1.1 智能的含义10-11
  • 1.2 人工智能的提出及其发展历史11-16
  • 1.3 符号主义还是联接主义16-17
  • 1.4 智能系统的研究方向17-19
  • 第二章 智能控制的范式探讨19-32
  • 2.1 智能控制的提出19-22
  • 2.2 智能控制的分类22-24
  • 2.3 一种新型的智能控制范式24-32
  • 第三章 智能系统的学习模式32-44
  • 3.1 引言32
  • 3.2 生物系统的学习模式32-34
  • 3.3 人工智能系统的学习方法34-44
  • 附1-1 参考文献44-45
  • 第二篇 模糊控制及建模研究45-145
  • 第一章 模糊集与模糊控制概述45-57
  • 1.1 模糊集的特点及有关争论45-50
  • 1.2 模糊控制发展简述50-55
  • 1.3 模糊系统在智能系统中的作用55-56
  • 1.4 模糊系统的软硬件实现56-57
  • 第二章 基本模糊控制器设计的新型策略研究57-79
  • 2.1 基本模糊控制器的一般设计方法57-63
  • 2.2 采用进化算法的比例因子优化63-68
  • 2.3 弹性结构的模糊控制器及其实现68-75
  • 2.4 一种模糊控制器的综合方法75-79
  • 第三章 模糊控制的自组织和自学习研究79-106
  • 3.1 引言79
  • 3.2 模糊控制器的结构自组织79-84
  • 3.3 基于梯度法的模糊规则参数学习84-90
  • 3.4 基于遗传算法的模糊规则参数优化90-99
  • 3.5 模糊控制器结构与参数的统一设计99-106
  • 第四章 基于神经网络的自适应模糊建模与控制106-126
  • 4.1 神经模糊系统106-107
  • 4.2 混合Pi-sigma神经网络及其学习算法107-115
  • 4.3 基于神经模糊系统的模糊建模115-118
  • 4.4 机器人动态系统的神经模糊控制118-126
  • 第五章 非线性系统的模糊线性化及控制126-142
  • 5.1 引言126
  • 5.2 模糊线性化的提出及其实现方法126-130
  • 5.3 模糊线性子系统的辨识130-134
  • 5.4 最优调节器设计134-136
  • 5.5 稳定性分析136-140
  • 5.6 仿真结果140-142
  • 附2—1 参考文献142-145
  • 第三篇 神经网络控制与建模145-183
  • 第一章 神经控制发展简述145-150
  • 1.1 人工神经网络的特点145
  • 1.2 神经控制研究现状145-148
  • 1.3 神经网络控制的若干问题与研究方向148-150
  • 第二章 神经网络的结构优化及新型算法研究150-165
  • 2.1 神经网络的结构分析150-155
  • 2.2 前馈网络的新型算法研究155-158
  • 2.3 结合模糊逻辑的多变量系统学习方法158-165
  • 第三章 非线性系统神经自适应控制及其稳定性分析165-173
  • 3.1 引言165
  • 3.2 一类非线性系统的神经自适应控制——结构及算法165-168
  • 3.3 稳定性分析168-171
  • 3.4 机器人神经自适应控制仿真171-173
  • 第四章 基于动态神经网络的建模与控制173-180
  • 4.1 引言173
  • 4.2 一种动态神经网络的模型及学习算法173-176
  • 4.3 动态网络用于机器人建模176-177
  • 4.4 基于动态网络的模型参考自适应控制177-180
  • 附3—1 参考文献180-183
  • 作者在攻读博士学位期间完成的教学及科研工作183-184
  • 结束语184

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 冯宏娟,王守觉;直接修改控制规则的自调整模糊控制器[J];电子学报;1992年02期
2 金耀初,蒋静坪;人工神经网络在机器人控制中的应用[J];机器人;1992年06期
3 金耀初,蒋静坪;最优模糊控制的两种设计方法[J];中国电机工程学报;1996年03期
4 金耀初,蒋静坪,沈晓冬;机械手伺服系统的两级智能模糊控制[J];浙江大学学报(工学版);1994年06期
5 金耀初,蒋静坪,诸静;结合模糊推理的多变量神经自适应控制[J];信息与控制;1994年04期
6 张钟俊,蔡自兴;智能控制与智能控制系统[J];信息与控制;1989年05期
7 李祖枢;智能控制理论研究[J];信息与控制;1991年05期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张卫平,吴兆麟;模糊神经元离散脉冲调宽技术的研究[J];北方工业大学学报;1998年03期
2 杨功军,吴叶军,彭光正,赵彤;一种新型气缸及其动态位移的监测[J];北京理工大学学报;1995年03期
3 薛锦诚,陈祥光;基于专家知识的一种智能控制器[J];北京理工大学学报;1997年04期
4 郭瑞平;一种智能控制方法在多变量控制系统中的应用[J];本溪冶金高等专科学校学报;2000年01期
5 鲍其莲,张炎华;智能自适应控制及其在船舶操纵系统中的应用[J];船舶工程;1998年02期
6 施伟锋;船舶锅炉水位数字控制系统[J];船电技术;1997年03期
7 蔡坤;陈惠滨;陈仅星;;基于二阶系统的动态汽车衡称重方法及应用[J];传感技术学报;2005年04期
8 李昌春,左为恒;PID控制与仿人智能控制比较研究[J];四川兵工学报;1998年04期
9 黄士勇,王德苗,任高潮,陈抗生;光谱法控制ITO膜沉积速率[J];材料研究学报;1997年03期
10 王东署;迟健男;徐方;徐心和;;遗传神经网络法及其在机器人误差补偿中的应用[J];东北大学学报(自然科学版);2006年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 吕强;郝继红;段运波;许耀铭;;利用动态RBF网络的非线性系统辨识[A];1994中国控制与决策学术年会论文集[C];1994年
2 李临生;曾建潮;;专家模糊控制在电弧炉电极控制中的应用[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年
3 谢永斌;康正九;葛新科;胡保生;;基于Systolic的DMC预测控制[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年
4 林晨;李祖枢;;一种用于离散事件动态系统的智能控制结构及其实现[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年
5 王新民;汤兵勇;;智能系统理论中的整体性观点与信息分析[A];1998中国控制与决策学术年会论文集[C];1998年
6 李迎春;陈义俊;申东日;;模糊神经网络中量化因子和比例因子的研究[A];2001中国控制与决策学术年会论文集[C];2001年
7 臧晓云;陶振麟;;用CNLS神经网络辨识NARMAX模型[A];2002中国控制与决策学术年会论文集[C];2002年
8 郭艳兵;齐占庆;王振臣;;径向基函数(RBF)神经网络及其应用研究[A];2002中国控制与决策学术年会论文集[C];2002年
9 蔡东海;张玉忠;杨腊春;李培源;陈雨春;钟秋海;;低压变温舱集散型智能温度控制系统的研制[A];1995年中国控制会议论文集(上)[C];1995年
10 邹本才;冯国枢;;链斗卸船机的专家控制系统[A];1997年中国控制会议论文集[C];1997年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 徐小增;基于参数辨识及补偿控制的异步电动机智能控制技术研究[D];华中科技大学;2005年
2 黄崇福;信息扩散原理与计算思维及其在地震工程中的应用[D];北京师范大学;1992年
3 侯格贤;遗传算法及其在跟踪系统中的应用研究[D];西安电子科技大学;1998年
4 李海民;遗传算法性能及其在聚类分析中应用的研究[D];西安电子科技大学;1999年
5 刘小河;电弧炉电气系统的模型、谐波分析及电极调节系统自适应控制的研究[D];西安理工大学;2000年
6 杨景明;IGC650HCW冷带轧机控制系统关键技术研究[D];燕山大学;2000年
7 梁伟平;球磨机制粉系统智能控制算法的研究及应用[D];华北电力大学;2000年
8 李红艳;图像低信噪比小目标检测与跟踪算法研究[D];西安电子科技大学;2000年
9 王晓鹏;遗传算法及其在气动优化设计中的应用研究[D];西北工业大学;2000年
10 王锡禄;具有拓扑结构的双层规划及应用[D];大连理工大学;2000年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘云霞;海洋环境下水下潜器运动系统辨识的研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
2 于芳;基于动觉智能图式的仿人智能控制在移动机器人路径规划中的研究[D];重庆大学;2007年
3 陈桂强;仿人智能控制器的参数优化与结构自动设计[D];重庆大学;2007年
4 张秀梅;中密度纤维板热压模糊控制研究[D];东北林业大学;2007年
5 井海舰;基于CAN总线的点焊监控系统研究[D];吉林大学;2005年
6 孔萌;IDRC型智能点焊控制器的研制[D];吉林大学;2005年
7 周华;视频头调节机械手模糊PID控制方法研究[D];广东工业大学;2005年
8 邱国廷;基于泛布尔代数的若干系统分析[D];武汉理工大学;2005年
9 张建海;单片机控制的二级倒立摆系统的研究[D];河北工业大学;2005年
10 田永青;模糊控制系统的结构化分析[D];河北工业大学;2000年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 李宝绶,刘志俊;用模糊理论测辨系统的模型[J];信息与控制;1980年03期
2 陈民铀,周其鉴;pH过程的智能控制[J];信息与控制;1987年02期
3 周其鉴,李祖枢,陈民铀;智能控制及其展望[J];信息与控制;1987年02期
4 戴连奎,吕勇哉;催化裂化反应再生系统的分散鲁棒控制[J];信息与控制;1988年01期
5 金耀初,蒋静坪,诸静;结合模糊推理的多变量神经自适应控制[J];信息与控制;1994年04期
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