인텔리전트 컨트롤
Intelligent control지능형 제어는 신경 네트워크, 베이지안 확률, 퍼지 논리, 기계 학습, 강화 학습, 진화 계산 및 유전 [1]알고리즘과 같은 다양한 인공지능 컴퓨팅 접근 방식을 사용하는 제어 기술 클래스입니다.
개요
인텔리전트 컨트롤은 다음과 같은 주요 서브 도메인으로 나눌 수 있습니다.
지적 행동의 새로운 모델이 만들어지고 이를 지원하기 위한 계산 방법이 개발됨에 따라 새로운 제어 기법이 지속적으로 개발됩니다.
뉴럴 네트워크 컨트롤러
뉴럴 네트워크는 과학과 기술의 거의 모든 영역에서 문제를 해결하기 위해 사용되어 왔다.뉴럴 네트워크 제어에는 기본적으로 다음 두 가지 단계가 포함됩니다.
- 시스템 식별
- 통제
비선형, 연속 및 미분 가능한 활성화 함수를 가진 피드포워드 네트워크는 보편적 근사 능력을 가지고 있는 것으로 나타났다.반복 네트워크는 시스템 식별에도 사용되고 있습니다.입력-출력 데이터 쌍의 집합이 주어진 경우, 시스템 식별은 이러한 데이터 쌍 간의 매핑을 형성하는 것을 목표로 한다.이러한 네트워크는 시스템의 역동성을 포착하도록 되어 있습니다.제어부의 경우, 심층 강화 학습은 복잡한 시스템을 제어할 수 있는 능력을 보여 줍니다.
베이지안 컨트롤러
베이지안 확률은 컨트롤러에서 사용되는 일부 변수의 상태 공간 추정기 역할을 하면서 많은 고급 제어 시스템에서 공통적으로 사용되는 많은 알고리즘을 생성했습니다.
Kalman 필터와 Particle 필터는 일반적인 베이지안 제어 컴포넌트의 두 가지 예입니다.제어기 설계에 대한 베이지안 접근방식은 종종 제어 시스템에서 사용 가능한 센서 측정에 상태 변수를 연결하는 수학적 관계인 소위 시스템 모델과 측정 모델을 도출하는 데 중요한 노력을 필요로 한다.이 점에서, 이것은 제어 설계를 위한 시스템 이론 접근법과 매우 밀접하게 관련되어 있다.
「 」를 참조해 주세요.
- 리스트
레퍼런스
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- Antsaklis, P.J. (1993). Passino, K.M. (ed.). An Introduction to Intelligent and Autonomous Control. Kluwer Academic Publishers. ISBN 0-7923-9267-1. Archived from the original on 10 April 2009.
- Liu, J.; Wang, W.; Golnaraghi, F.; Kubica, E. (2010). "A Novel Fuzzy Framework for Nonlinear System Control". Fuzzy Sets and Systems. 161 (21): 2746–2759. doi:10.1016/j.fss.2010.04.009.
추가 정보
- Jeffrey T. Spooner, Manfredi Maggiore, Raul Ord Onez 및 Kevin M. Passino, 비선형 시스템에 대한 안정적인 적응 제어 및 추정: Neural and Fuzzy Proximator Technics, John Wiley & Sons, NY;
- Farrell, J.A., Polycarpou, M.M. (2006). Adaptive Approximation Based Control: Unifying Neural, Fuzzy and Traditional Adaptive Approximation Approaches. Wiley. ISBN 978-0-471-72788-0.
{{cite book}}: CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크) - Schramm, G. (1998). Intelligent Flight Control - A Fuzzy Logic Approach. TU Delft Press. ISBN 90-901192-4-8.
