第四講--先進(jìn)過程控制技術(shù)

1、第四講 先進(jìn)過程控制技術(shù)1 工業(yè)生產(chǎn)過程的先進(jìn)控制1.1 先進(jìn)控制的概念現(xiàn)代控制理論和人工智能幾十年的發(fā)展已為先進(jìn)控制奠定了應(yīng)用理論基礎(chǔ)，而DCS 的普及與提高，則為先進(jìn)控制的應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的硬件和軟件平臺(tái)。企業(yè)的需要、控制理論和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展是先進(jìn)控制( Advanced Process Control )發(fā)展強(qiáng)有力的推動(dòng)力。先進(jìn)控制是對(duì)那些不同于常規(guī)單回路 PID 控制， 并具有比常規(guī)PID 控制更好控制效果的控制策略的統(tǒng)稱。先進(jìn)控制的任務(wù)是用來處理那些采用常規(guī)控制效果不好，甚至無法控制的復(fù)雜工業(yè)過程控制的問題。其主要特點(diǎn)如下： 與傳統(tǒng)的 PID 控制不同， 先進(jìn)控制是一種基于模型的控

2、制策略， 如模型預(yù)測(cè)控制和推斷控制等。 目前， 基于知識(shí)的控制，如智能控制和模糊控制，正成為先進(jìn)控制的一個(gè)重要發(fā)展方向。 先進(jìn)控制通常用于處理復(fù)雜的多變量過程控制問題。如大時(shí)滯、多變量耦合、被控變量與控制變量存在著各種約束等。 先進(jìn)控制的實(shí)現(xiàn)需要足夠的計(jì)算能力作為支持平臺(tái)。隨著DCS 功能的不斷增強(qiáng)，更多的先進(jìn)控制策略可以與基本控制回路一起在DCS 上實(shí)現(xiàn)，有效地增強(qiáng)先進(jìn)控制的可靠性、可操作性和可維護(hù)性。從全廠綜合自動(dòng)化的角度看，先進(jìn)控制恰好處在承上啟下的重要地位。性能良好的先進(jìn)控制是在線優(yōu)化得以有效實(shí)施的前提，進(jìn)而可將企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的經(jīng)營(yíng)決策、生產(chǎn)管理和調(diào)度的有關(guān)信息及時(shí)落實(shí)至全廠生產(chǎn)裝置的實(shí)際

3、運(yùn)行中，并可真正實(shí)現(xiàn)全廠綜合優(yōu)化控制。1.2 先進(jìn)控制的核心內(nèi)容作為一個(gè)整體，先進(jìn)控制系統(tǒng)應(yīng)包括從數(shù)據(jù)采集處理、數(shù)學(xué)模型建立、先進(jìn)控制策略到工程實(shí)施的全部?jī)?nèi)容。1.2.1 數(shù)據(jù)的采集、處理和軟測(cè)量技術(shù)利用大量的實(shí)測(cè)信息是先進(jìn)控制的優(yōu)勢(shì)所在。由于來自工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的過程信息通常帶有噪聲，數(shù)據(jù)采集時(shí)應(yīng)作濾波處理， 采集到的數(shù)據(jù)還應(yīng)進(jìn)行過失誤差的檢測(cè)與識(shí)別和過程數(shù)據(jù)的有效性檢驗(yàn)及數(shù)據(jù)調(diào)理工作，這是先進(jìn)控制應(yīng)用的重要保障?；诳蓽y(cè)信息和模型，實(shí)時(shí)計(jì)算不可測(cè)量的變量，即軟測(cè)量技術(shù)，是先進(jìn)控制中不可缺少的內(nèi)容。1.2.2 多變量動(dòng)態(tài)過程模型辨識(shí)技術(shù)獲取對(duì)象的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型是實(shí)施先進(jìn)控制的基礎(chǔ)。實(shí)際工業(yè)過程模型

4、化是一項(xiàng)專門的技術(shù)，它涉及到過程動(dòng)態(tài)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)以及人工智能等多種知識(shí)。目前類似模型預(yù)測(cè)控制這樣的先進(jìn)控制策略均采用工業(yè)試驗(yàn)的方法來獲取控制模型，而機(jī)理模型和智能模型建立也有望成為有效的控制模型。1.2.3 先進(jìn)控制策略先進(jìn)控制采用了合理的控制目標(biāo)和控制結(jié)構(gòu)，可更好地適應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)過程的需要。先進(jìn)控制主要解決： 個(gè)別重要過程變量控制性能的改善， 主要采用單變量模型預(yù)測(cè)控制與原控制回路構(gòu)成所謂的 “透明控制”的方式 解決約束多變量過程的協(xié)調(diào)控制問題，主要采用帶協(xié)調(diào)層的多變量預(yù)測(cè)控制策略 推斷質(zhì)量控制， 利用軟測(cè)量的結(jié)果實(shí)現(xiàn)閉環(huán)的質(zhì)量卡邊控制。 涉及到的主要控制策略有模型預(yù)測(cè)控制、推斷控制、

5、協(xié)調(diào)控制、質(zhì)量卡邊控制、統(tǒng)計(jì)過程控制，以及模糊控制、神經(jīng)控制等。1.2.4 先進(jìn)控制的實(shí)施先進(jìn)控制在實(shí)施時(shí)需要解決許多具體的工程問題： 合理地選擇被控的區(qū)域 正確整定基本PID 控制回路和先進(jìn)控制系統(tǒng) 合理限制控制變量的變化量和變化率，保證控制系統(tǒng)的平穩(wěn)性和對(duì)不確定因素的魯棒性 建立良好的先進(jìn)控制人機(jī)界面，確保在最常用的流程圖畫面上看到先進(jìn)控制的信息，便于投用、維護(hù)和操作1.3 先進(jìn)控制工程化方法要使先進(jìn)控制達(dá)到預(yù)期的經(jīng)濟(jì)效益，必須嚴(yán)格地按一定的程序完成先進(jìn)控制的工程化工作，而且與所選用的工作平臺(tái)無關(guān)。其工程化主要步驟如下：1.3.1 定義目標(biāo)首先應(yīng)將整個(gè)企業(yè)的目標(biāo)細(xì)化為裝置的目標(biāo)、過程單元的

6、目標(biāo)以及最終主要過程裝置的目標(biāo)。1.3.2 分解目標(biāo)至最底層在一個(gè)裝置內(nèi)，應(yīng)對(duì)各主要設(shè)備建立控制目標(biāo)，從而將過程裝置的目標(biāo)分解至最底層的各個(gè)設(shè)備。1.3.3 識(shí)別先進(jìn)控制的適用性先進(jìn)控制的適用性是指通過采用先進(jìn)控制能否達(dá)到減少主要過程變量變化的預(yù)期目標(biāo)。1.3.4 先進(jìn)控制的效益/成本分析效益/ 成本分析可以給出是否采用先進(jìn)控制策略或應(yīng)當(dāng)采用哪種先進(jìn)控制策略。1.3.5 制訂功能標(biāo)準(zhǔn)對(duì)每個(gè)要實(shí)施的先進(jìn)控制算法必須規(guī)定其功能標(biāo)準(zhǔn)。1.3.6 先進(jìn)控制的實(shí)現(xiàn)在先進(jìn)控制方案確定后，首先進(jìn)行詳細(xì)的工程設(shè)計(jì)，這些工程設(shè)計(jì)包括控制回路連接圖、系統(tǒng)儀表配置一覽表、先進(jìn)控制操作界面等，最終生成可實(shí)現(xiàn)的控制軟件

7、。1.3.7 調(diào)試調(diào)試是檢驗(yàn)先進(jìn)控制方案和生成的控制軟件是否正確。1.4 先進(jìn)控制的經(jīng)濟(jì)效益關(guān)鍵的復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)過程，通過實(shí)施先進(jìn)控制，可以大大提高工業(yè)生產(chǎn)過程操作和控制的穩(wěn)定性，改善工業(yè)生產(chǎn)過程動(dòng)態(tài)性能，減少關(guān)鍵變量的操作波動(dòng)幅度，使其更接近于優(yōu)化目標(biāo)值，從而將工業(yè)生產(chǎn)過程推向更接近裝置約束邊界條件下運(yùn)行，最終達(dá)到增強(qiáng)工業(yè)生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性和安全性，保證產(chǎn)品質(zhì)量的均勻性，提高目標(biāo)產(chǎn)品的收率，提高生產(chǎn)裝置的處理能力，降低生產(chǎn)過程運(yùn)行成本以及減少環(huán)境污染等目的。據(jù)國(guó)外統(tǒng)計(jì)，先進(jìn)控制策略所取得的經(jīng)濟(jì)效益占整體效益的 30% ，原因是可以減少開工過渡時(shí)間，合理 減少產(chǎn)品質(zhì)量的裕度，提高了產(chǎn)品收率，延長(zhǎng)

8、開工周期，減少能耗等。1.5 先進(jìn)控制面臨的挑戰(zhàn)先進(jìn)控制的廣泛應(yīng)用，為企業(yè)帶來了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。另一方面，在實(shí)施先進(jìn)控制的過程中，也會(huì)碰到許多富有挑戰(zhàn)性的問題，反過來又促進(jìn)先進(jìn)控制向更高層次發(fā)展。目前在實(shí)現(xiàn)先進(jìn)控制策略中面臨如下幾個(gè)主要問題：1.5.1 模型辨識(shí)的新工具目前，為了完成象反應(yīng)器這樣的主要工業(yè)生產(chǎn)過程動(dòng)態(tài)性能的測(cè)試，需要耗費(fèi)數(shù)周的時(shí)間，給工程技術(shù)人員帶來很大的工作量，迫切需要更好和更有效的過程動(dòng)態(tài)響應(yīng)測(cè)試和能更充分利用統(tǒng)計(jì)信息辨識(shí)出動(dòng)態(tài)模型的方法。1.5.2 自適應(yīng)模型預(yù)測(cè)控制針對(duì)那些變?cè)鲆娴墓I(yè)過程，如油品調(diào)合和PH 控制等過程，需要應(yīng)用自適應(yīng)控制的思想來改進(jìn)多變量模型預(yù)測(cè)控制器

9、性能，例如模型參數(shù)預(yù)測(cè)等方法的研究和開發(fā)。1.5.3 非線性模型預(yù)測(cè)控制普遍應(yīng)用的模型預(yù)測(cè)控制軟件包采用的是線性模型，在碰到內(nèi)在非線性問題時(shí)，必須將其參數(shù)整定得以確保在整定操作區(qū)域內(nèi)的穩(wěn)定性，其后果是對(duì)許多操作區(qū)域的控制作用過于遲緩。為了根本解決這一問題，迫切需要非線性模型預(yù)測(cè)控制工程化軟件。1.5.4 多元統(tǒng)計(jì)監(jiān)控隨著計(jì)算機(jī)集成控制的廣泛應(yīng)用，大量信號(hào)和控制回路的集中管理監(jiān)督和性能的評(píng)判，已成為工藝操作者的主要責(zé)任，如何加強(qiáng)計(jì)算機(jī)監(jiān)控是當(dāng)今現(xiàn)代工廠企業(yè)的重要內(nèi)容。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)過程控制在處理含有耦合變量的連續(xù)過程單元時(shí)，通常會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。然而，隨著主元分析(PCA )和部分最小二乘(PLS )技術(shù)

10、的工程化應(yīng)用研究開發(fā)，并進(jìn)入到在線應(yīng)用階段，含 PCA 和 PLS 的多元統(tǒng)計(jì)監(jiān)控的應(yīng)用將會(huì)日益增多。2 智能控制系統(tǒng)2.1 智能控制概述2.1.1 控制理論的產(chǎn)生及其發(fā)展自動(dòng)控制理論作為一門學(xué)科，它產(chǎn)生于 18 世紀(jì)中葉英國(guó)的第一次技術(shù)革命。 1765 年，瓦特(Jams Wate，17361819)發(fā)明了蒸汽機(jī)，應(yīng)用了離心式飛錘調(diào)速器原理控制蒸汽機(jī)，標(biāo)志著人類以蒸汽為動(dòng)力的機(jī)械化時(shí)代的開始。美國(guó)著名的控制論創(chuàng)造人維納( N. Wiener, 18941964)于1948年發(fā)表了控制論 一一或關(guān)于在動(dòng)物和機(jī)器中控制和通訊的科學(xué)著作，論述了控制理論的一般方法，為控制理論學(xué)科的產(chǎn)生奠定了基礎(chǔ)。隨

11、著生產(chǎn)的發(fā)展，控制技術(shù)也在不斷地發(fā)展，尤其是計(jì)算機(jī)的更新?lián)Q代，更加推動(dòng)了控制理論不斷地向前發(fā)展?？刂评碚摰陌l(fā)展過程一般可分為三個(gè)階段：第一階段：經(jīng)典控制理論。 20世紀(jì)4060年代，經(jīng)典控制理論主要是解決單輸入單輸出穩(wěn)態(tài)，主要采用傳遞函數(shù)、頻率特性、根軌跡為基礎(chǔ)的頻域分析方法。所研究的系統(tǒng)多是線性定常系統(tǒng)，對(duì)非線性系統(tǒng)，分析時(shí)采用的相平面法一般也不超過兩個(gè)變量，經(jīng)典控制理論能夠較好地解決生產(chǎn)過程中的單輸入單輸出問題?？刂评碚撌紫仁菑碾娮油ㄓ嵐こ讨邪l(fā)展起來的。在四十年代，工業(yè)生產(chǎn)得到很大的發(fā)展，對(duì)自動(dòng)控制和經(jīng)典的控制理論都有很大的推動(dòng)。在這期間自動(dòng)控制技術(shù)和理論發(fā)展很快，達(dá)到了能夠?qū)巫兞靠刂葡?/p>

12、統(tǒng)進(jìn)行分析和設(shè)計(jì)的程度，并且開始逐步推廣到其他工程技術(shù)領(lǐng)域中去。第二階段：現(xiàn)代控制理論。 20世紀(jì)6070年代，由于計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展，增強(qiáng)了計(jì)算和信息處理的能力，促進(jìn)了控制理論向更復(fù)雜更嚴(yán)密的方向發(fā)展，推動(dòng)了空間技術(shù)的發(fā)展。更由于航天及制導(dǎo)等的需要，逐漸向多變量及復(fù)雜控制系統(tǒng)理論推進(jìn)，到六十年代開始形成現(xiàn)代控制理論。經(jīng)典控制理論中的高階常微分方程可轉(zhuǎn)化為一階微分方程組，用以描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過程，即所謂狀態(tài)空間法。這種方法可以解決多輸入多輸出問題，系統(tǒng)既可以是線性的、定常的，也可以是非線性的、時(shí)變的。第三階段：智能控制理論。 20 世紀(jì) 70 年代末至今， 70 年代末，控制理論向著“大系統(tǒng)系統(tǒng)”

13、和“智能控制”方向發(fā)展，前者是控制理論在廣度上的開拓，后者是控制理論在深度上的挖掘。 “大系統(tǒng)系統(tǒng)”是用控制和信息的觀點(diǎn)， 研究各種大系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方案、 總體設(shè)計(jì)中的分解方法和協(xié)調(diào)等問題的技術(shù)基礎(chǔ)理論； 而“智能控制”是研究與模擬人類智能活動(dòng)及其控制與信息傳遞過程的規(guī)律，研制具有某些仿人智能的工程控制與信息處理系統(tǒng)。回顧控制理論的發(fā)展歷程可以看出，它的發(fā)展過程反映了人類由機(jī)械化時(shí)代進(jìn)入電氣化時(shí)代，并走向自動(dòng)化、信息化、智能自動(dòng)化時(shí)代。2.1.2 智能控制理論的產(chǎn)生及其發(fā)展1965 年，美國(guó)著名控制論專家Zadeh 創(chuàng)立了模糊集合論，為解決復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題提供了強(qiáng)有力的數(shù)學(xué)工具；同年，美國(guó)著名科

14、學(xué)家Feigenbaum 著手研制世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)；就在同年，傅京孫首先提出把人工智能中的直覺推理方法用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。 1966 年， Mendel 進(jìn)一步在空間飛行器的學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)中應(yīng)用了人工智能技術(shù)，并提出了“人工智能控制”概念。70 年代初，正式提出了智能控制就是人工智能技術(shù)與控制理論的交叉。70 年代中期，模糊控制形成。80 年代，隨著計(jì)算機(jī)的迅速發(fā)展以及人工智能的重要領(lǐng)域一一 專家系統(tǒng)技術(shù)的逐漸成熟，使智能控制和決策的研究及應(yīng)用領(lǐng)域逐步擴(kuò)大，并取得了一批應(yīng)用成果。 1987 年 4 月，美國(guó)Foxboro 公司公布了新一代的IA 系列智能自動(dòng)控制系統(tǒng)，它體現(xiàn)了傳感器技術(shù)、自動(dòng)控

15、制技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和過程知識(shí)在生產(chǎn)自動(dòng)化應(yīng)用方面的綜合先進(jìn)水平，它能夠?yàn)橛脩籼峁┌踩煽康淖詈线m的過程控制系統(tǒng)，標(biāo)志著智能控制系統(tǒng)由研制、開發(fā)階段轉(zhuǎn)向應(yīng)用階段。80 年代中后期，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究獲得了重要進(jìn)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和應(yīng)用研究為智能控制的研究起到了重要的促進(jìn)作用。90 年代，智能控制的研究勢(shì)頭異常迅猛， 1993 年 5 月美國(guó) IEEE 控制系統(tǒng)學(xué)會(huì)智能控制專業(yè)委員會(huì)成立專家小組，專門探討“智能控制”的含義； 1994 年 6 月在美國(guó)召開了全球計(jì)算智能大會(huì)，將模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算三方面內(nèi)容綜合在一起召開，引起國(guó)際學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。我國(guó)今年來也十分重視智能控制理論和應(yīng)用的研究。

16、1993 年在北京召開了“全球華人智能控制與智能自動(dòng)化大會(huì)” ， 1994 年召開了智能控制學(xué)術(shù)會(huì)議， 1995 年成立了中國(guó)智能自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)。1.1.3 傳統(tǒng)控制與智能控制傳統(tǒng)控制是經(jīng)典控制和現(xiàn)代控制理論的統(tǒng)稱，它們的主要特征是基于模型的控制，稱為“模型論” 。傳統(tǒng)控制為了控制必須建模，而利用不精確的模型又采用某個(gè)固定控制算法，使整個(gè)控制系統(tǒng)置于模型框架下，缺乏靈活性、應(yīng)變性，因此很難勝任對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的控制。而智能控制的核心是控制決策，采用靈活機(jī)動(dòng)的決策方式迫使控制朝著期望的目標(biāo)逼近。智能控制的產(chǎn)生來源于被控系統(tǒng)的高度復(fù)雜性、高度不確定性及人們要求越來越高的控制性能，即概括為“三高三性”的

17、產(chǎn)物，它的創(chuàng)立和發(fā)展需要對(duì)當(dāng)代多種前沿學(xué)科、多種先進(jìn)技術(shù)和多種科學(xué)方法，加以高度綜合和利用。因此，智能控制是控制理論發(fā)展的高級(jí)階段。1.1.4 智能控制論維納的控制論有三個(gè)最為基本而重要的概念：信息、反饋和控制，稱為控制論的三要素。智能控制就是具有智能信息處理、智能反饋和智能控制決策的控制方式，把這種以智能為核心的控制論稱為智能控制論。從智能控制論的觀點(diǎn)去解決復(fù)雜不確定性系統(tǒng)的控制問題而設(shè)計(jì)的系統(tǒng)，就稱為智能控制系統(tǒng)?；蛘哌@樣定義：一個(gè)系統(tǒng)具有從周圍環(huán)境自學(xué)習(xí)的能力，自動(dòng)進(jìn)行信息處理以減少其不確定性，能規(guī)劃、產(chǎn)生并能安全、可靠地執(zhí)行控制作用，這樣的系統(tǒng)稱為智能控制系統(tǒng)。1.1.5 智能控制系統(tǒng)

18、的主要功能特點(diǎn) 學(xué)習(xí)功能：能夠?qū)^程或環(huán)境的未知特征所固有的信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，并將得到的經(jīng)驗(yàn)用于進(jìn)一步的估計(jì)、分類、決策或控制。 適應(yīng)功能：智能控制系統(tǒng)可看成是不依賴模型的自適應(yīng)估計(jì)，當(dāng)系統(tǒng)的輸入不是已經(jīng)學(xué)習(xí)過的例子時(shí)，由于它具有插補(bǔ)功能，從而可以給出合適的輸出，甚至當(dāng)系統(tǒng)某些部分出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)也能正常工作。 組織功能：智能控制系統(tǒng)對(duì)于復(fù)雜的任務(wù)和分散的傳感信息具有自行組織和協(xié)調(diào)的功能，即智能控制系統(tǒng)可以在任務(wù)要求的范圍內(nèi)自行決策、主動(dòng)地采取行動(dòng)。2.2 模糊控制2.2.1 模糊控制的概念模糊自動(dòng)控制是以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)數(shù)字控制。它是基于專家經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)域知識(shí)

19、總結(jié)出若干條模糊控制規(guī)則，構(gòu)成描述具有不確定性復(fù)雜對(duì)象的模糊關(guān)系，通過被控仙臺(tái)輸出誤差及誤差變化和模糊關(guān)系的推理合成獲得控制量，從而對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制。經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論設(shè)計(jì)一個(gè)控制系統(tǒng)，都需要事先知道被控對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型，然后根據(jù)數(shù)學(xué)模型以及給定的性能指標(biāo)，選擇適當(dāng)?shù)目刂埔?guī)律，進(jìn)行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。然而，在許多情況下被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型很難建立，尤其是對(duì)于非線性時(shí)變系統(tǒng)。對(duì)于這些系統(tǒng)，若是有經(jīng)驗(yàn)的操作人員進(jìn)行手動(dòng)控制，卻可以收到令人滿意的效果。因此人們又重新研究和考慮人的控制行為特點(diǎn)，讓計(jì)算機(jī)模擬人的思維方式來進(jìn)行決策控制。人的手動(dòng)控制決策可以用語言加以描述，總結(jié)成一系列條件語句，即控制

20、規(guī)則。運(yùn)用計(jì)算機(jī)的程序來實(shí)現(xiàn)這些控制規(guī)則，計(jì)算機(jī)就起到了控制器的作用。于是，利用計(jì)算機(jī)取代人可以對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行自動(dòng)控制。2.2.2 模糊控制的組成模糊控制系統(tǒng)一般可以分為四個(gè)組成部分： 模糊控制器 輸入/輸出接口裝置 廣義對(duì)象 傳感器2.2.3 模糊控制的應(yīng)用 蒸汽發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)：是一個(gè)雙輸入 -雙輸出系統(tǒng)（發(fā)動(dòng)機(jī)速度和鍋爐壓力） 地鐵自動(dòng)駕駛系統(tǒng)：如 1987 年投用的日本仙臺(tái)市地鐵，停車精度達(dá)到了 3.57 cm 機(jī)器人：2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的概念所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是指利用工程技術(shù)手段模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的一種技術(shù)系統(tǒng)，它是一種大規(guī)模并行的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) 分布式存貯信息的特點(diǎn) 對(duì)信息的處理及推理的過程具有并行的特點(diǎn) 對(duì)信息的處理具有自組織、自學(xué)習(xí)的特點(diǎn)2.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的概念所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，是指在控制系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一工具對(duì)難以精確描述的復(fù)雜的非線性對(duì)象進(jìn)行建模，或充當(dāng)控制器，或優(yōu)化計(jì)算，或進(jìn)行推理，或故障診斷