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电力电子系统通常由非线性时变部件组成 ， 它们具有复杂的整体动态特性 。 由于这些系统通常作为执行器与电机或其他传感器集成在一起 ， 由此产生的工厂难以分析、建模和控制 。 这种系统的线性近似是理想的 。 然而 ， 这种简化省略了物理介质的一些重要特征 ， 并导致了更高的控制器负担 。 由于传统的控制器不能遵循控制规范 ， 因此可以将人工智能纳入控制策略 ， 以实现更高的目标 。
人工智能是一套计算技术 ， 试图模仿人类大脑解决给定的问题 。 对于控制系统 ， 这些方法可以提供可接受的、基于先进知识的性能 。 人工智能使用量的增加和其接受度的增加主要是由于一些重要的特点 。 首先 ， 它们可以处理不确定性的问题 ， 因为它们可以适应系统的变化、传感器噪声 ， 或者以不确定的方式定义 。 其次 ， 它们是通用的 ， 因此涉及两种或两种以上人工智能技术和传统方法的混合方法很容易在研究中找到 。
因此它们应用于不同的案例研究是可能的 ， 这也促进了它们的持续改进 。 它们已经被证明可以作为线性控制器的直接替代方案 。 模糊系统是智能控制频谱的一个重要组成部分 。 它们基于扎德首先提出的模糊逻辑 ， 该模糊逻辑扩展了集合理论 ， 使元素可以属于具有某种隶属度值的集合 ， 而不是传统的“真”或“假”的二元归属 。 虽然模糊控制将在后面详细讨论 ， 但值得一提的是 ， 它提供了一种通过语言“弹性”类别和逻辑推理规则来处理不确定性的方法 。
缩小了从人类逻辑到数值实现的距离 ， 使得控制系统可以根据专家的语言控制规则来定义 。 这是可能的 ， 因为模糊逻辑控制专门将语言规则转换为非线性映射 ， 允许动态建模和控制器描述作为简单的语言语句来完成 。 先前提出的与设计师经验相关的观点只是模糊逻辑控制最基本的方法；然而 ， 它是一种有效的控制技术 ， 对植物知之甚少 。
林德指定了一个定量控制器的细化调优不能被正确地执行 ， 因为没有关于每个参数的意义的指导 。 它们指定控制器的细化调整可以在控制器运行时正确执行是建立在保留其实际意义的语言规则之上的 。 他们还说 ， 实现非线性系统的定量控制是困难的 ， 而且不能完全实现 。 最后一种状态被普瑞特尔证实 ， 他们使用了受规范约束的基于模型的模糊逻辑控制 。
【优酷|电力电子系统通常由非线性时变部件组成，它们具有复杂的整体动态特性】
模糊逻辑作为智能控制的基本组成部分 ， 可以相对容易地面对复杂的系统 。 四轴飞行器就是一个很好的例子 ， 这种集成了不确定性和参数变异性、电机和电力电子设备的系统 ， 由于其性质 ， 它们似乎是评估模糊逻辑控制性能的一个很好的测试台 。 四轴飞行器在研究领域获得了一些领域 ， 因为它们特别适合无人驾驶任务 ， 如搜索和救援、监视、远程检查和作为军事单位 。
这些任务涉及的参数不容易获得或估计 ， 并可能导致不确定的建模 ， 这必须通过可靠的控制器来缓解 。 总之 ， 四轴飞行器是当今控制设计师面临的一个挑战 。 大多数情况下 ， 数学模型不能完全代表一个给定工厂的物理现实 ， 在四轴飞行器的情况下 ， 内部处理、电力电子和电机通常被假定不对系统性能施加限制 。 科研工作者提出了一种非智能控制器 ， 并特别指出四轴飞行器建模必须避免像线性化这样的简化 ， 并且算法必须非常精确 ， 因为处理单元的更新率很低 。
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