Tipi di controllo intelligente

‌ I principali tipi di sistemi di controllo intelligenti includono quanto segue:

‌ Sistema di controllo distribuito‌: un sistema basato su un microprocessore che monitora centralmente, opera, gestisce e controlla il processo di produzione. Utilizza diversi microcomputer per il controllo dei processi in modo decentralizzato e tutte le informazioni vengono monitorate dal computer di alta gestione attraverso una rete di comunicazione per ottenere un controllo ottimale.

‌ Fuzzy Control System‌: in base al modello fuzzy dell'oggetto controllato, il controllo del sistema viene ottenuto utilizzando il metodo di ragionamento approssimativo del controller fuzzy. Il modello fuzzy utilizza linguaggio e regole fuzzy per descrivere le caratteristiche dinamiche e gli indicatori di prestazione del sistema.

‌ Sistema di controllo gerarchico a livello di Multi‌: i sottosistemi e i controller del grande sistema sono disposti gerarchicamente per formare un sistema gerarchico. Il superiore ha il diritto di coordinare il subordinato e le informazioni vengono trasmesse verticalmente tra il superiore e l'inferio e i controller dello stesso livello funzionano in parallelo.

‌ Expert Control System‌: un sistema di programmi per computer intelligente che contiene una grande quantità di conoscenze ed esperienze a livello di esperti di dominio e può simulare esperti umani per risolvere i problemi di dominio.

‌ Sistema di controllo della rete neurale artificiale‌: un modello matematico algoritmico che imita le caratteristiche comportamentali delle reti neurali animali ed esegue l'elaborazione delle informazioni parallele distribuite. Le informazioni vengono elaborate regolando la relazione di interconnessione tra i nodi interni.

‌Learning Control System‌: un sistema che si basa sulla propria funzione di apprendimento per riconoscere le caratteristiche dell'oggetto controllato e dell'ambiente esterno e cambia di conseguenza le proprie caratteristiche per migliorare le prestazioni del controllo‌.

‌ Algoritmo generico‌: un algoritmo di ricerca basato sui principi della selezione naturale e della genetica genetica, utilizzato per ottimizzare le regole di controllo fuzzy e l'apprendimento di parametri e pesi della rete neurale.

Questi diversi tipi di sistemi di controllo intelligenti hanno caratteristiche e vantaggi diversi nei rispettivi scenari di applicazione e sono adatti a diverse esigenze e ambienti di controllo.