智能控制性能解释及MATLAB课件程序-刘金琨第2章

matlab智能控制课件及程序刘金琨-第5章 主要内容： 第一章 绪论 第二章 专家控制 第三章 模糊控制理论基础 第四章 模糊控制 第五章 自适应模糊控制 第六章 神经网络基础 第七章 典型神经网络 第八章 高级神经网络 第九章 神经网络控制 第十章 遗传算法

IC——智能控制（Intelligent Control）、AI——人工智能（Artificial Intelligence）、AC——自动控制（Automatic Control）、OR——运筹学（Operational Research）等概念在刘金琨教授的课件及程序中得到详细解析。

输入隶属函数参数修正算法为：其中

神经网络控制在MATLAB智能控制课程中取得了显著进展。这包括基于神经网络的系统辨识，能够在已知常规模型结构的情况下估计模型参数，或利用神经网络的线性和非线性特性建立系统的静态、动态、逆动态和预测模型。此外，神经网络作为控制器，有效地控制不确定或未知系统，实现所需的动态和静态特性。神经网络还与专家系统、模糊逻辑和遗传算法等结合，形成新型控制策略。

3.2、智能控制的研究工具(1) 符号推理与数值计算的结合例如专家控制，它的上层是专家系统，采用人工智能中的符号推理方法；下层是传统意义下的控制系统，采用数值计算方法。

专家控制在Matlab智能控制课件及程序中具有独特特性：其灵活性允许根据系统状态和误差情况选择最佳控制律；适应性使其能根据专家经验调整控制器参数，以应对不同对象特性和环境变化；而鲁棒性则确保系统能在非线性和大误差情况下可靠运行。

事务控制是确保数据一致性的关键，必须明确定义事务，使得在逻辑单元中的所有操作可以同时提交或回滚。每个事务应包含逻辑单元中的所有必要操作，保证不多不少。在事务开始和结束时，所有引用的表中的数据都应该保持一致状态或可以回溯到一致状态。事务应只包含能够对数据进行一致更改的SQL语句，例如，转账操作应包括从一个账户借款和将借款存入另一个账户，作为一个逻辑单元同时成功或同时失败。设计应用程序时，需要决定哪些操作组成一个事务，并考虑使用BEGIN_DISCRETE_TRANSACTION存储过程是否能提升小型非分布式事务的性能。

传统PID整定假设无法保证最佳控制性能，现代优化技术根据实际传递函数调整PID控制器以优化闭环性能。此资源提供基于ISE、IAE、ITSE和ITAE四个性能指标进行PID设计的工具和示例。示例文件展示了不同性能指标对控制效果的影响。

遗传算法的基本操作包括复制操作，即从旧种群中选择适应度高的个体串以生成新种群。高适应度的个体串有更大概率在下一代中传承。复制操作通过随机生成0到1之间的均匀分布随机数实现。例如，若某个个体串的复制概率为40%，则当随机数落在0.40到1.0之间时，该串被复制；反之则被淘汰。