基于智能理论的控制系统设计与仿真开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

一.课题研究的背景和意义

传统控制理论是自美国数学家维纳20世纪40年代创立的控制论，并经历了经典控制理论、现代控制理论两个发展阶段，在曾经一段时期内解决了现实生活控制的许多问题。随着社会的进步和科学技术的发展，传统的控制理论在处理复杂系统控制问题是面临许多困难，传统的控制理论已经远远达不到控制要求，必须发展新的概念、理论与方法以适应社会对自动化提出的新要求。

从上世纪60年代起，由于人工智能技术和计算机技术的发展，控制领域的学者将人工智能技术中的方法开始应用到控制系统中。近年来，遗传算法、模糊控制技术以及神经网络控制在理论研究和在实际控制应用上都取得了许多成果。各国控制理论界已经把传统控制理论和遗传算法、神经网络、模糊逻辑等人工智能技术相融合，这种融合体现了各种智能方法在解决问题时的协同和互补作用。因此，模糊逻辑、神经网络以及遗传算法被誉为21世纪人工智能技术最具有发展前途的三个重要领域，三者相互结合互为补充，都得到了充分的发展，并成为人工智能控制理论和技术的核心构成，适用于非模型化的控制系统中[1]。

二.智能控制方法研究现状

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1.课题拟解决的问题

（1）建立基于遗传算法、神经网络和模糊逻辑的混合推理模型；

（2）确定控制器的pid参数，实现最优控制，并使用模糊规则库中的控制规则改善pid控制器参数的寻优效果；