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智能检测技术工学院机电系绪论1、传统工程测试技术与功能被测量传感器信号调理信号处理显示记录图1-1测试系统的组成用传感器将被测量转换为易于观测的信息（通常为电信号），通过显示装置给出待测量的量化信息。特点：1）被测量与测试系统的输出有确定的函数关系，一般为单值对应。2）信息的转换和处理多采用硬件处理。3）传感器对环境变化引起的参量变化适应性不强。4）多参量、多维等新型测量要求不易满足。怎么办？绪论2、智能检测技术何谓智能检测？智能检测有哪些特点？使用了单片机、计算机的检测系统是否一定具有智能？智能检测系统由哪些部分组成？如何实现？所谓智能检测，应当包含测量、检验、信息处理、判断决策和故障诊断等多种内容。是检测设备模仿人类智能的结果。是将计算机技术、信息技术和人工智能等相结合而发展的检测技术。绪论2.1智能检测系统的特点：1）测量过程的软件化2）含智能反馈和控制子系统3）高度的灵活性4）实现多参数检测和数据融合5）测量速度快、精度高6）智能化功能强绪论2.2智能检测系统的原理智能检测系统有两个信息流，一个是被测信息流，另一个是内部控制信息流，被测信息流在系统中的传输是不失真或失真在允许范围内。绪论2.3智能检测系统的结构智能检测系统有硬件、软件两大部分组成。绪论1）智能检测系统硬件结构绪论2）智能检测系统软件组成包含主程序和应用功能程序。绪论3.智能检测的产生和发展：智能检测的三个发展阶段现在发展期形成期萌芽期196019701980绪论1）萌芽期（1960－1970）1960年代初，F.W.Smiths首先采用性能模式识别器来学习最优控制方法1965年，加利福尼亚大学的扎德(L.A.Zadeh)教授提出了模糊集合理论1965年，美国的Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统1965年，普渡大学傅京孙教授将人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。1966年Mendel在空间飞行器学习系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。1967年，Leondes等人首先正式使用“智能控制”一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。这标志着智能控制的思想已经萌芽。绪论2）形成期（1970－1980）1970年代初，傅京孙等人从控制论的角度进一步总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，正式提出智能控制是人工智能技术与控制理论的交叉，并在核反应堆、城市交通的控制中成功地应用了智能控制系统。1970年代中期，智能控制在模糊控制的应用上取得了重要的进展。1974年英国伦敦大学玛丽皇后分校的E.H.Mamdani教授把模糊理论用于控制领域，把扎德教授提出的IF～THEN～型模糊规则用于模糊推理，再把这种推理用于蒸汽机的自动运转中．通过实验取得良好的结果。1977年，萨里迪斯(Saridis)提出了智能控制的三元结构定义，即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交叉。1970年代后期起，把规则型模糊推理用于控制领域的研究颇为盛行。1979年，Mandani又成功研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器具有了较高的智能。绪论3）发展期（1980－）1982年，Fox等人完成了一个称为ISIS的加工车间调度的专家系统1982年，Hopfield引用能量函数的概念，使神经网络的平衡稳定状态有了明确的判据方法，并利用模拟电路的基本元件构作了人工神经网络的硬件模型，为实现硬件奠定了基础，使神经网络的研究取得突破性进展1985年，IEEE在纽约召开了第一届全球智能控制学术讨论会，标志着智能控制作为一个学科分支正式被学术界接受。1986年，Rumelhart提出多层网络的“递推”(或称“反传”)学习算法，简称BP算法，从实践上证实了人工神经网络具有很强的运算能力，BP算法是最为引人注目，应用最广的神经网络算法之一1987年在费城举行的国际智能控制会议上，提出了智能控制是自动控制，人工智能、运畴学相结合或自动控制、人工智能、运畴学和信息论相结合的说法。此后，每年举行一次全球智能控制研讨会，形成了智能控制的研究热潮。绪论4.人工智能水平分级评价一般来说，一个智能系统要具有对环境的敏感，进行决策和控制的功能，根据其性能要求的不同．可以有各种人工智能的水平。分析、组织数据并将数据变换为机器理解的结构化信息的能力；在复杂环境中选取优化行为，使系统能在不确定情况下继续工作的能力。具有辩识对象和事件、在客观世界模型中获取和表达知识、进行思考和计划未来行动的具有感知环境、作出决策和控制的能力高级较高简单绪论绪论绪论基于工控机的检测系统绪论绪论绪论智能检测ABCDEF神经网络专家系统分级递阶智能控制仿人智能模糊决策各种方法的综合集成5.智能检测的主要理论绪论5.智能检测的主要理论基于信息论的分级递阶智能理论三级分级递阶智能控制系统是由G．N．Saridis于1977年提出的。该系统由组织级、协调级和执行级组成，遵循“精度递增伴随智能递减”的原则。组织级起主导作用，涉及知识的表示与处理，主要应用人工智能；协调级在组织级和执行级间起连接作用，涉及决策方式及其表示，采用人工智能及运筹学实现控制；执行级是底层，具有很高的控制精度，采用常规自动控制。组织级协调级执行级精度智能绪论模糊系统理论人类最初对事物的认识来看，都是定性的、模糊的和非精确的，因而将模糊信息引入智能检测控制具有现实的意义。模糊逻辑在控制领域的应用称为模糊控制。它的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF（条件）THEN（作用）”形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。5.智能检测的主要理论绪论基于脑模型的神经网络理论人工神经网络采用仿生学的观点与方法来研究人脑和智能系统中的高级信息处理。5.智能检测的主要理论绪论基于知识工程的专家系统专家检测控制可定义为：具有模糊专家智能的功能，采用专家系统技术与控制理论相结合的方法设计检测控制系统。5.智能检测的主要理论绪论基于规则的仿人智能检测控制仿人智能检测控制的核心思想是在检测和控制过程中，利用计算机模拟人的行为功能，最大限度地识别和利用控制系统动态过程提供的特征信息，进行启发和直觉推理，从而实现对缺乏精确模型的对象迸行有效的控制。其基本原理是模仿人的启发式直觉推理逻辑，即通过特征辩识判断系统当前所处的特怔状态，确定控制的策略，进行多模态控制。5.智能检测的主要理论绪论各种方法的综合集成模糊神经网络检测控制技术模糊专家检测控制技术模糊PID检测控制技术神经网络鲁棒检测控制技术神经网络自适应检测控制技术多信息融合技术数据搜索和挖掘技术……5.智能检测的主要理论绪论课程简介课程性质：专业限选课课程类型：理论课学时：32学时适用专业：机电一体化、测控技术与仪器前期课程：自控原理、工程数学、工程测试技术考核方式：课程论文（15分）+课堂报告（10分）+实验（10分）+出勤和作业（15分）+考试（50分）绪论课程简介本课程全面介绍智能检测系统的基本理论和相关技术，使学生能够掌握智能检测系统的模型、特性及其分析设计方法，加深学生专业知识背景，提高专业动手能力，为今后从事相关工作打下一定基础。课程内容分为三个部分，第一部分介绍智能检测及其系统的基本知识；第二部分分别介绍智能检测相关方法和具体技术；第三部分主要介绍智能检测系统及应用。绪论课程内容与任务绪论第一章智能检测技术基础第二章信号检测传感器及应用第三章计算机接口与数据采集技术第四章智能检测技术常用算法第五章虚拟仪器技术第六章智能检测技术工程应用实例绪论参考书目智能检测与控制技术王仲生西北工业大学出版社智能检测技术及仪表李邓化等科学出版社现代检测技术张宏建等化学工业出版社软测量技术原理与应用潘立登中国电力出版社智能系统-结构、设计与控制AlexanderM.Meystal冯祖仁译电子工业出版社人工智能:理论与实践ThomasDean顾国昌译电子工业出版社绪论相关资源仪表技术与传感器仪器仪表学报电子测量与仪器学报自动化学报控制与决策控制理论与应用农业工程学报MeasurementScience&TechnologyJournalofProcessControl绪论习题什么叫智能？什么叫智能检测？智能检测系统主要由哪几部分组成？其与一般测试系统的区别主要是哪部分，作用是什么？