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電力電子系統通常由非線性時變部件組成 ， 它們具有復雜的整體動態特性 。 由于這些系統通常作為執行器與電機或其他傳感器集成在一起 ， 由此產生的工廠難以分析、建模和控制 。 這種系統的線性近似是理想的 。 然而 ， 這種簡化省略了物理介質的一些重要特征 ， 并導致了更高的控制器負擔 。 由于傳統的控制器不能遵循控制規范 ， 因此可以將人工智能納入控制策略 ， 以實現更高的目標 。
人工智能是一套計算技術 ， 試圖模仿人類大腦解決給定的問題 。 對于控制系統 ， 這些方法可以提供可接受的、基于先進知識的性能 。 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點 。 首先 ， 它們可以處理不確定性的問題 ， 因為它們可以適應系統的變化、傳感器噪聲 ， 或者以不確定的方式定義 。 其次 ， 它們是通用的 ， 因此涉及兩種或兩種以上人工智能技術和傳統方法的混合方法很容易在研究中找到 。
因此它們應用于不同的案例研究是可能的 ， 這也促進了它們的持續改進 。 它們已經被證明可以作為線性控制器的直接替代方案 。 模糊系統是智能控制頻譜的一個重要組成部分 。 它們基于扎德首先提出的模糊邏輯 ， 該模糊邏輯擴展了集合理論 ， 使元素可以屬于具有某種隸屬度值的集合 ， 而不是傳統的“真”或“假”的二元歸屬 。 雖然模糊控制將在后面詳細討論 ， 但值得一提的是 ， 它提供了一種通過語言“彈性”類別和邏輯推理規則來處理不確定性的方法 。
縮小了從人類邏輯到數值實現的距離 ， 使得控制系統可以根據專家的語言控制規則來定義 。 這是可能的 ， 因為模糊邏輯控制專門將語言規則轉換為非線性映射 ， 允許動態建模和控制器描述作為簡單的語言語句來完成 。 先前提出的與設計師經驗相關的觀點只是模糊邏輯控制最基本的方法；然而 ， 它是一種有效的控制技術 ， 對植物知之甚少 。
林德指定了一個定量控制器的細化調優不能被正確地執行 ， 因為沒有關于每個參數的意義的指導 。 它們指定控制器的細化調整可以在控制器運行時正確執行是建立在保留其實際意義的語言規則之上的 。 他們還說 ， 實現非線性系統的定量控制是困難的 ， 而且不能完全實現 。 最后一種狀態被普瑞特爾證實 ， 他們使用了受規范約束的基于模型的模糊邏輯控制 。
【優酷|電力電子系統通常由非線性時變部件組成，它們具有復雜的整體動態特性】
模糊邏輯作為智能控制的基本組成部分 ， 可以相對容易地面對復雜的系統 。 四軸飛行器就是一個很好的例子 ， 這種集成了不確定性和參數變異性、電機和電力電子設備的系統 ， 由于其性質 ， 它們似乎是評估模糊邏輯控制性能的一個很好的測試臺 。 四軸飛行器在研究領域獲得了一些領域 ， 因為它們特別適合無人駕駛任務 ， 如搜索和救援、監視、遠程檢查和作為軍事單位 。
這些任務涉及的參數不容易獲得或估計 ， 并可能導致不確定的建模 ， 這必須通過可靠的控制器來緩解 。 總之 ， 四軸飛行器是當今控制設計師面臨的一個挑戰 。 大多數情況下 ， 數學模型不能完全代表一個給定工廠的物理現實 ， 在四軸飛行器的情況下 ， 內部處理、電力電子和電機通常被假定不對系統性能施加限制 。 科研工作者提出了一種非智能控制器 ， 并特別指出四軸飛行器建模必須避免像線性化這樣的簡化 ， 并且算法必須非常精確 ， 因為處理單元的更新率很低 。
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