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自20世紀40年代維納提出控制理論開(kāi)始，自動(dòng)控制理論已經(jīng)經(jīng)歷了兩個(gè)主要發(fā)展階段：經(jīng)典控制理論階段和現代控制理論階段。雖然控制理論得到了很大的發(fā)展和應用，但是，在科學(xué)技術(shù)和生產(chǎn)力水平高速發(fā)展的今天，人們對大規模、復雜和不確定性系統實(shí)現自動(dòng)控制的要求不斷提高。因此，傳統的控制理論的局限性日益明顯。尤其是在處理具有非線(xiàn)性、復雜性和不確定性的被控對象時(shí)，由于很難得到精確的數學(xué)模型，傳統方法設計的控制器在實(shí)際應用中效果很差。
智能控制是人工智能、自動(dòng)控制理論、計算機技術(shù)、運籌學(xué)等許多學(xué)科知識交叉而成的，包括模糊控制、專(zhuān)家系統控制、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )控制等方法。盡管智能控制尚需進(jìn)一步的完善和發(fā)展，但在復雜系統的控制中已經(jīng)顯示出其在很多方面較之傳統控制更好的性能。與傳統的控制理論相比，智能控制對于環(huán)境和任務(wù)的復雜性有更大的適應程度，所以能在更廣泛的領(lǐng)域中獲得應用。
神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )是智能控制的一個(gè)重要分支，其在自動(dòng)控制系統中的應用提高了信息處理能力和自適應能力，提高了系統的智能水平。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )已被證明具有逼近任意連續有界非線(xiàn)性函數的能力，這給非線(xiàn)性系統的控制帶來(lái)了新思路；另外，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )具有很強的信息綜合能力，它能同時(shí)處理大量不同類(lèi)型的輸入信息，能很好地解決輸入信息之間的冗余問(wèn)題，并能夠處理那些難以用模型規則描述的系統信息。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )在復雜系統的控制方面具有明顯的優(yōu)勢，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )控制盒辨識的研究已經(jīng)成為智能控制研究的主流。
神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )控制系統的研究目前尚處于探索階段，還未形成比較完善的理論體系和系統化的設計方法，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )自適應控制系統是基于自適應的基本原理，利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )的特點(diǎn)和理論設計而成的，簡(jiǎn)化了單純自適應控制系統設計的復雜性，發(fā)揮了自適應與神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )的各自長(cháng)處，為智能控制的實(shí)現探索了一種新方法，在智能控制研究領(lǐng)域中具有巨大的潛力。 |
