Видове интелигентен контрол

‌ Основните видове интелигентни системи за управление включват следното:

‌ Разпределена система за управление‌: Система, базирана на микропроцесор, който централно следи, оперира, управлява и децентрализира контролира производствения процес. Той използва няколко микрокомпютри за контрол на процесите по децентрализиран начин и цялата информация се наблюдава от горния компютър за управление чрез комуникационна мрежа за постигане на оптимален контрол.

‌ Фузирана система за управление‌: Въз основа на размития модел на контролирания обект, системното управление се постига чрез използване на приблизителния метод на разсъждение на размития контролер. Размитият модел използва размит език и правила, за да опише динамичните характеристики и показатели за производителност на системата.

‌ Мулти-ниво на йерархична система за управление‌: Подсистемите и контролерите на голямата система са подредени йерархично, за да образуват йерархична система. Превъзходният има право да координира подчинената и информацията се предава вертикално между превъзходния и долния, а контролерите на едно и също ниво работят паралелно.

‌Expert Control System‌: Интелигентна система за компютърна програма, която съдържа голямо количество знания и опит на ниво експерти по домейни и може да симулира човешки експерти за решаване на проблеми с домейните.

„Система за контрол на невронната мрежа“: алгоритмичен математически модел, който имитира поведенческите характеристики на невронните мрежи на животните и извършва разпределена паралелна обработка на информацията. Информацията се обработва чрез коригиране на връзката между вътрешните възли.

System ‌Learning Control ‌: Система, която разчита на собствената си функция за обучение, за да разпознава характеристиките на контролирания обект и външната среда и съответно променя собствените си характеристики, за да подобри контролната производителност‌.

‌ Генетичен алгоритъм‌: Алгоритъм за търсене, базиран на принципите на естествения подбор и генетичната генетика, използван за оптимизиране на правилата за размит контрол и изучаването на параметри и тежести на невронната мрежа‌.

Тези различни видове интелигентни системи за управление имат различни характеристики и предимства в съответните си сценарии на приложение и са подходящи за различни нужди и среди на контрол.