Types de contrôle intelligent

‌Les principaux types de systèmes de contrôle intelligents comprennent les éléments suivants:

‌ Système de contrôle distribué‌: un système basé sur un microprocesseur qui surveille, exploite, gère et contrôle décentralisé le processus de production. Il utilise plusieurs micro-ordinateurs pour le contrôle des processus de manière décentralisée, et toutes les informations sont surveillées par l'ordinateur de gestion supérieure via un réseau de communication pour obtenir un contrôle optimal.

Système de contrôle Fuzzy‌: Sur la base du modèle flou de l'objet contrôlé, le contrôle du système est obtenu en utilisant la méthode de raisonnement approximative du contrôleur flou. Le modèle flou utilise le langage et les règles flous pour décrire les caractéristiques dynamiques et les indicateurs de performance du système.

Système de contrôle hiérarchique de niveau de laMulti-Multi: Les sous-systèmes et les contrôleurs du grand système sont organisés hiérarchiquement pour former un système hiérarchique. Le supérieur a le droit de coordonner le subordonné, et les informations sont transmises verticalement entre le supérieur et l'inférieur, et les contrôleurs du même niveau fonctionnent en parallèle.

Système de contrôle EXPERT‌: un système de programme informatique intelligent qui contient une grande quantité de connaissances et d'expérience au niveau des experts du domaine et peut simuler des experts humains pour résoudre les problèmes de domaine.

Système de contrôle des réseaux neuronaux artificiels‌: un modèle mathématique algorithmique qui imite les caractéristiques comportementales des réseaux de neurones animaux et effectue un traitement d'information parallèle distribué. Les informations sont traitées en ajustant la relation d'interconnexion entre les nœuds internes.

‌Le apparence Système de contrôle: un système qui s'appuie sur sa propre fonction d'apprentissage pour reconnaître les caractéristiques de l'objet contrôlé et de l'environnement externe, et modifie ses propres caractéristiques en conséquence pour améliorer les performances de contrôle‌.

‌ algorithme génétique: un algorithme de recherche basé sur les principes de la sélection naturelle et de la génétique génétique, utilisé pour optimiser les règles de contrôle floue et l'apprentissage des paramètres et des poids du réseau neuronal.

Ces différents types de systèmes de contrôle intelligents ont des caractéristiques et des avantages différents dans leurs scénarios d'application respectifs et conviennent à différents besoins et environnements de contrôle.