智能控制器技术基础及特点

智能控制以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础，扫地机器人控制器设计，扩展了相关的理论和技术，其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。

模糊逻辑用模糊语言描述系统，扫地机器人控制器生产厂，既可以描述应用系统的定量模型，也可以描述其定性模型。
模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。

遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具，北京扫地机器人控制器，具有并行计算、快速寻找全局较优解等特点，它可以和其他技术混合使用，用于智能控制的参数、结构或环境的较优控制。

神经网络是利用大量的神经元，按一定的拓扑结构进行学习和调整的自适应控制方法。
它能表示出丰富的特性，具体包括并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习。
这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。
且神经网络在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有的能力。

智能控制的相关技术与控制方式结合、或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器，这也是智能控制技术方法的一个主要特点。

控制器组合逻辑

设计步骤：1、设计机器的指令系统：规定指令的种类、指令的条数以及每一条指令的格式和功能；2、初步的总体设计：如寄存器设置、总线安排、运算器设计、部件间的连接关系等；3、绘制指令流程图：标出每一条指令在什么时间、什么部件进行何种操作；4、编排操作时间表：即根据指令流程图分解各操作为微操作，按时间段列出机器应进行的微操作；5、列出微操作信号表达式，化简，电路实现。

控制器主要分类

控制器分组合逻辑控制器和微程序控制器，两种控制器各有长处和短处。
组合逻辑控制器设计麻烦，结构复杂，一旦设计完成，就不能再修改或扩充，但它的速度快。
微程序控制器设计方便，结构简单，修改或扩充都方便，修改一条机器指令的功能，只需重编所对应的微程序；要增加一条机器指令，只需在控制存储器中增加一段微程序，但是，它是通过执行一段微程。
具体对比如下：组合逻辑控制器又称硬布线控制器，由逻辑电路构成，完全靠硬件来实现指令的功能。

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