1、分級遞階智能控制系統 Saridis提出的三級遞階智能控制理論，基于提出的三級遞階智能控制理論，基于 3個控制層和個控制層和IPDI原理。原理。 分級遞階智能控制（Hiearchical Intelligent Control）是在人工智能控制、自適應控制和 自組織控制、運籌學等理論的基礎上，逐漸發 展形成的，是智能控制的最早理論之一。 分級遞階智能控制系統 Villa提出的兩層混合智能控制理論，基于知提出的兩層混合智能控制理論，基于知 識描述識描述/數學解析。數學解析。 分級遞階智能控制系統 內容內容 遞階智能控制的基本原理遞階智能控制的基本原理 遞階智能控制的結構與理論遞階智能控制的結構與

2、理論 分級遞階智能控制系統 2.1.1 遞階控制的基本原理遞階控制的基本原理 （1 1）大系統的基本結構）大系統的基本結構 2.1. 遞階智能控制的基本原理遞階智能控制的基本原理 復雜大系統的的特點：階次高、子系統相互關聯，復雜大系統的的特點：階次高、子系統相互關聯， 系統的評價目標多且相互矛盾，故分解為互相關聯系統的評價目標多且相互矛盾，故分解為互相關聯 的子系統。的子系統。 1) 集中控制集中控制 2) 分散控制分散控制 3) 遞階控制遞階控制 根據信息交換的方式和子系統關聯方式的不同，可根據信息交換的方式和子系統關聯方式的不同，可 將大系統控制分為以下三種基本類型：將大系統控制分為以下三

3、種基本類型： 分級遞階智能控制系統 圖2.1 集中控制系統框圖 控制中心 子系統1 子系統n 被控對象或過程 分級遞階智能控制系統 圖2.2 分散控制系統框圖 控制中心 子系統1 子系統n 子系統i 被控對象或過程 分散控制器1分散控制器i分散控制器n 分級遞階智能控制系統圖2.3 遞階控制系統框圖 全局組織級 子系統子系統子系統 被控對象或過程 局部 控制器 局部協調級局部協調級 局部 控制器 局部 控制器 局部 控制器 子系統 分級遞階智能控制系統 遞階控制系統主要有以下3種基本的遞階形式： 多重描述(Stratified description):主要從建模考慮。 多層描述(Multil

4、ayer description):把一個復雜決策問題進 行縱向分解。 多級描述(Multilevel description):考慮各子系統之間的關 聯，將每一層的決策問題橫向分解。 這三種形式可以單獨或組合存在。 分級遞階智能控制系統 （2）遞階控制的基本原理 最下面一級的每個控制器只控制一個子系統。 每一級控制器從上一級控制器接受信息，以控 制下一級，各控制器之間的沖突由上一級進行 協調。 協調的目的：通過對下層控制器施加干預信號 來調整該層各控制器的決策，滿足整個系統的 控制目標 完成協調作用的決策單元稱為協調器。 分級遞階智能控制系統 基本原理：基本原理： 把一個總體問題P分解為若干

5、有限數量的子問題Pi(i=1,n)。 P的目標是使復雜系統的總體準則取得極值，則不考慮子系 統之間的關聯時，有 P1,P2,Pn的解P的解 考慮到子問題之間因關聯產生沖突，引入協調參數，以 解決關聯產生的目標沖突。 P1(),P2(),Pn()| *的解P的解 適當選擇 ，從初值 0迭代到終值*，使遞階控制達到最 優 。 分級遞階智能控制系統 協調一般基于以下兩種基本原則： 1）關聯預測協調原則 在控制中，協調器預測各子系統的關聯輸 入輸出變量，下層的決策單元根據預測的關聯 變量求解各自的決策問題。協調器再根據各子 系統達到的性能指標修正關聯預測值，下層的 預測但愿再根據新預測的關聯變量求解決

6、策問 題。不斷預測求解修正預測求解，直到 總體最優。可在線應用。 分級遞階智能控制系統 2）關聯平衡協調原則 在控制中，下層的決策單元把關聯變量作為 獨立變量處理，獨立求解各自的決策問題。協 調器通過施加干預信號去平衡、修正各自系統 的性能指標，以保證最后子系統的關聯約束滿 足，總體目標最優。又成為目標協調原則。 分級遞階智能控制系統 遞階系統協調控制的任務遞階系統協調控制的任務： 使各子系統相互協調、配合、制約、促進。 從而在實現各自系統的子目標、子任務的基 礎上，實現整個大系統的總目標、總任務。 遞階結構兼有集中結構和分散結構的優點， 成為大系統控制的重要形式。對于大型、復 雜和不確定性系

7、統，往往采用遞階控制。 分級遞階智能控制系統 2.1.2 分級遞階智能控制的基本結構分級遞階智能控制的基本結構 多級遞階的控制結構是智能控制的典型結構 遞階智能控制理論最早應用于工業實踐。 多級遞階智能控制系統的結構與一般多級遞 階控制系統的結構形式基本相同，差別是前 者采用了智能控制器。 薩里迪斯提出的三級遞階智能控制理論的原則 是IPDI（Increasing Precision with Decreasing Intelligent) “精度隨智能降低而提高”。由組織 級、協調級、執行級三級組成。如下圖所示。 分級遞階智能控制系統 智 能 遞 增 精 度 遞 增 圖2.4 分級遞階智能控

8、制系統結構示意圖 分級遞階智能控制系統 三個控制層級的功能和結構如下：三個控制層級的功能和結構如下： 1. 組織級（組織級（Organization level） 組織級是遞階智能控制系統的最高級，是智 能系統的“大腦”，能模仿人的行為功能， 具有相應的學習能力和高級決策能力，需要 高級的信息處理。組織監視并指導協調級的 所有行為，具有最高的智能程度。根據用戶 對任務的不完全描述與實際過程和環境的有 關信息，組織任務，提出適當的控制模式向 下層傳達，以實現預定控制目標。 分級遞階智能控制系統 （2）協調級(Coordination Level) 次高級，任務：協調各控制器的控制作用與各子任務

9、的執行。 進一步分為兩層：控制管理分層和控制監督分層。 管理分層：根據下層的信息決定如何完成組織級下達 的任務，以產生施加于下一層的控制指令。 監督分層：保證、維持執行級中各控制器的正常運行， 并進行局部參數整定和性能優化。 由多個協調控制器組成。 是組織級和執行級之間的接口，運算精度較低，但有 較高的決策能力與學習能力。 分級遞階智能控制系統 （3）執行級（Executive Level） 是最低一級，由多個硬件控制器組成。任務： 完成具體的控制任務，通常是執行一個確定的 動作，直接產生控制信號，通過執行機構作用 于被控對象；同時通過傳感器測量環境的有關 信息，并傳遞給上一級控制器，給高層提

10、供相 關決策依據。 智能程度最低，控制精度最高 分級遞階智能控制系統 遞階智能控制系統三個基本控制級的級聯交互結構圖遞階智能控制系統三個基本控制級的級聯交互結構圖 圖2.5 遞階智能控制系統的級聯結構 執行級至協 調級的在線 反饋信號 協調級至組 織級的在線 反饋信號 分級遞階智能控制系統 遞階智能控制系統作為一個整體，把用戶 指令轉為一個物理序列，系統的輸出是一 組施加于被控過程的具體指令。系統的操 作是由用戶指令及與環境交互作用的傳感 器的輸入信息決定的。 傳感器分為外部傳感器和內部傳感器，分別 提供工作環境（外部）和每個子系統（內部） 的監控信息。 分級遞階智能控制系統 2.1.3 遞階

11、智能控制的熵準則遞階智能控制的熵準則 對于圖2.4所示的多級遞階智能控制，從最低級執 行級次高級協調級最高級組織級，智能要求逐 步提高，而精度則遞減。此類結構有如下特點： 1）越是處于高層的控制器，對系統影響也越大。 2）越是處于高層，就有越多的不確定性是問題的 描述難以量化 可見，智能主要體現在高層,因次在高層應該采 用基于知識的組織級。 對于不確定性問題，通常采用熵(Entropy)函數 作為性能度量，以熵最小去確定最優控制策略。 分級遞階智能控制系統 香農提出的信息負熵 對于離散的隨機過程x,熵H(x)的定義為。 式中P(x)為x的概率密度函數，E為期望值。 ( )( )ln( )H x

12、P xP x （2.1） 對于連續的隨機過程x,熵H(x)的定義為。 ( )( )ln( )ln( )H xP xP x dxEP x （2.2） 分級遞階智能控制系統 從熵的表達式可知，熵是隨機變量自信息 的數學 期望。熵越大，期望值越大。熵越大表明不確定 性越大。選擇對數度量信息的方便之處是兩個信 息相加的總信息量等于每個信息單獨存在時各自 信息量之和。 在薩里迪斯的遞階智能控制系統中，對各級采 用熵作為測度。組織級用熵衡量所需知識；協調 級用上測量協調的不確定性；執行機用上表示系 統的執行代價。每一級的熵相加成為總熵，用于 表示控制作用的總代價。設計和建立控制系統的 原則就是總熵最小。

13、分級遞階智能控制系統 2.1.4 分級遞階智能控制的基本原理分級遞階智能控制的基本原理 智能機器中的高層功能模仿人的行為,是基于知識系統 的。控制系統的規劃、決策、學習、數據存取和任務協調等 功能，都可看作是知識的處理與管理。另一方面，控制系統 的問題可用熵作為控制度量來重新闡述，以便綜合高層中與 機器有關的各種硬件活動。因此，在機器人控制的例子中， 視覺協調、運動控制、路徑規劃和力覺傳感等可集成為適當 的函數。因此，可把知識流看作這種系統的關鍵變量。一臺 知識機器內的知識流分別代表下列幾個方面作用： 分級遞階智能控制系統 1）數據處理與管理； 2) 由CPU執行的規劃與決策； 3) 通過外圍

14、設備獲取外界信息和數據； 4) 定義軟件的形式語言。 為了介紹IPDI，首先介紹一下相關概念。 定義2.1 機器知識機器知識(Machine Knowledge, K) 消除智能機器指定任務的不確定性所需要的結 構信息。知識是一個由機器自然增長的累積量。 分級遞階智能控制系統 定義2.2 機器知識流量機器知識流量(Rate of Machine Knowledge, R) 通過智能機器的知識流，即機器知識的流率。 對事件或活動的數據庫(DB)進行操作以產生知識 流的動作或規劃的集合，即分析和組織數據，并 把數據變換為知識。 定義2.3 機器智能機器智能(Machine Intelligence

15、，MI) 定義2.4 機器不精確性機器不精確性(Machine Imprecision) 執行智能機器任務的不確定性。 定義2.5 機器精確性機器精確性(Machine Precision) 機器不精確性的補。 分級遞階智能控制系統 由于概率論是處理不確定性的經典理論，所以 可用事件發生的概率去描述和計算推理的不確 定性測度。知識流、機器智能、數據庫之間的 概率關系如下： (,)( )P MI DBP R (/) ()( )P MI DB P DBP R MI 和DB 的聯合概率產生知識流的概率為 由概率論的基本理論可推出 兩端取對數 ln(/)ln()ln( )P MI DBP DBP R

16、分級遞階智能控制系統 該公式表示出了知識流、機器智能與知識數據 庫之間的簡單概率關系。 若MI和DB無關，則 由上式可看出，期望R不變，若增大DB的熵， 就要減小MI的熵。反之，若減小DB的熵，就要 增大MI的熵。這就是IPDI原則。 (/)()( )H MI DBH DBH R 對該公式兩端取數學期望，可得熵方程 ()()( )H MIH DBH R 分級遞階智能控制系統 綜上所述，分級遞階智能控制原理為分級遞階智能控制原理為： 系統按照自上而下精度漸增、智能漸減的 原則建立遞階結構，而智能控制的設計任務是 尋求正確的決策和控制序列，以使整個控制系 統的總熵最小。這樣，遞階智能控制系統就能

17、在最高級組織級的統一組織下，實現對復雜、 不確定系統的優化控制 。 組織級智能高，但精度低；協調級具有一定的 智能；執行級有很高的控制精度，但智能低。 分級遞階智能控制系統 2.2 分級智能控制的結構與理論分級智能控制的結構與理論 組織級的結構圖見圖組織級的結構圖見圖2.6 。其主要功能有以下幾種：。其主要功能有以下幾種： 2.2.1 組織級的結構與理論組織級的結構與理論 1）推理：把不同的基本動作與所接收的指令通過推）推理：把不同的基本動作與所接收的指令通過推 理聯系起來，并在概率上評估每個動作。理聯系起來，并在概率上評估每個動作。 2）規劃：對動作進行排序，并用熵函數計算活動的）規劃：對動

18、作進行排序，并用熵函數計算活動的 不確定性。不確定性。 3）決策：選擇最大可能的決策。）決策：選擇最大可能的決策。 4）反饋：從較低層選取反饋信息通過學習算法更新）反饋：從較低層選取反饋信息通過學習算法更新 概率。概率。 5）存儲變換：更新長效記憶存儲器中的內容。）存儲變換：更新長效記憶存儲器中的內容。 分級遞階智能控制系統 圖圖2.6 組織級的結構框圖組織級的結構框圖 分級遞階智能控制系統 組織級通過人機接口和用戶進行交互，執行最高決策的控組織級通過人機接口和用戶進行交互，執行最高決策的控 制功能，主要對知識進行處理。組織級的功能建立在人工制功能，主要對知識進行處理。組織級的功能建立在人工

19、智能的知識表示、智能的知識表示、推理、規劃、決策、學習（反饋）和記推理、規劃、決策、學習（反饋）和記 憶操作的基礎上，其任務是典型的人工智能中的問題求解，憶操作的基礎上，其任務是典型的人工智能中的問題求解， 可以用模糊自動機或可以用模糊自動機或BoltzamannBoltzamann機神經網絡機神經網絡(BM(BM網絡網絡) )等實等實 現組織級的相關功能。圖現組織級的相關功能。圖2.62.6可視為一個可視為一個BotlzmannBotlzmann機結構。機結構。 BoltzmannBoltzmann機能從幾個代表不同基元事件的節點（神經元）機能從幾個代表不同基元事件的節點（神經元） 搜索出最

20、優內連關系，以產生某個定義最優任務的信息串。搜索出最優內連關系，以產生某個定義最優任務的信息串。 分級遞階智能控制系統 分級遞階智能控制系統 分級遞階智能控制系統 分級遞階智能控制系統 學習時必須給出一組樣本學習時必須給出一組樣本 分級遞階智能控制系統 分級遞階智能控制系統 分級遞階智能控制系統 協調級由一定數目的具有固定結構的協調器組成，協調級由一定數目的具有固定結構的協調器組成， 接受從組織級傳來的命令，經過實時信號處理，向執接受從組織級傳來的命令，經過實時信號處理，向執 行級傳送可供執行的具體動作的序列。行級傳送可供執行的具體動作的序列。 2.2.2 協調級的結構與理論協調級的結構與理論

21、 組織級中的每個任務在協調級分解為不同的子任務，組織級中的每個任務在協調級分解為不同的子任務， 協調級的目標便是闡述實際控制問題并決定如何規協調級的目標便是闡述實際控制問題并決定如何規 劃執行。由于系統是遞階控制結構的，因此規劃是劃執行。由于系統是遞階控制結構的，因此規劃是 遞減的。遞減的。 協調級一般采用圖所示的樹型結構。協調級一般采用圖所示的樹型結構。 協調級不具有組織級那樣的推理能力，其智能在于：協調級不具有組織級那樣的推理能力，其智能在于： 用最有希望的方式執行組織級的規劃。用最有希望的方式執行組織級的規劃。 分級遞階智能控制系統 圖2.8 協調級的結構框圖 分級遞階智能控制系統 從組

22、織級傳來的命令首先送到分配器，分配器從組織級傳來的命令首先送到分配器，分配器 根據當前工作狀態，將組織級的基元事件序列反根據當前工作狀態，將組織級的基元事件序列反 映為面向協調器的控制行動，并送往相應的協調映為面向協調器的控制行動，并送往相應的協調 器。協調器能夠將控制動作順序變換成具有必需器。協調器能夠將控制動作順序變換成具有必需 數據的和面向硬件的實時操作動作，并發送給執數據的和面向硬件的實時操作動作，并發送給執 行裝置；并把執行任務的結果報告給分配器。在行裝置；并把執行任務的結果報告給分配器。在 分配器的監督下，協調器相互協作，共享信息分配器的監督下，協調器相互協作，共享信息。 分級遞階

23、智能控制系統 分配器需要有以下能力分配器需要有以下能力: 通信能力：通信能力： 數據處理能力：數據處理能力： 任務處理能力：任務處理能力： 學習能力學習能力: 分級遞階智能控制系統 協調器和組織器具有相同的組織結構和功能。協調器和組織器具有相同的組織結構和功能。 數據處理器完成任務描述、狀態描述和數據描述。數據處理器完成任務描述、狀態描述和數據描述。 任務處理器完成任務調度、任務轉換和任務建立。任務處理器完成任務調度、任務轉換和任務建立。 學習處理器使用不同的學習機制，改善任務處理學習處理器使用不同的學習機制，改善任務處理 器的特性，以減少在決策和信息處理中的不確定性。器的特性，以減少在決策和

24、信息處理中的不確定性。 都有一個監督器。都有一個監督器。 分級遞階智能控制系統 協調級的基本功能：將組織級發出的高 級命令語言翻譯成低層裝置可以執行的 操作語言。 實現方法有很多，常用方法是Petri網翻 譯器。 分級遞階智能控制系統 執行級是遞階智能控制的最低層，要求具有較執行級是遞階智能控制的最低層，要求具有較 高的精度但較低的智能；它按控制論進行控制，高的精度但較低的智能；它按控制論進行控制， 對相關過程執行適當的控制作用。可采用最優對相關過程執行適當的控制作用。可采用最優 控制理論進行設計。執行級的性能也可由熵來控制理論進行設計。執行級的性能也可由熵來 表示，可將低層的實際控制問題與高

25、層的信息表示，可將低層的實際控制問題與高層的信息 論的分析方法統一起來。此熵測量并選擇控制論的分析方法統一起來。此熵測量并選擇控制 ( (執行某任務執行某任務) ) 的不確定性。我們能夠選擇某個的不確定性。我們能夠選擇某個 最優控制使此熵最優控制使此熵( (即執行的不確定性即執行的不確定性) )為最小。為最小。 可把此熵看作一種能量可把此熵看作一種能量 。 2.2.3 執行級的分析理論執行級的分析理論 分級遞階智能控制系統 以上介紹的是以上介紹的是 Saridis 提出的用熵的概提出的用熵的概 念將遞階智能機器人的三級統一描述的方念將遞階智能機器人的三級統一描述的方 法。也適用于一般的遞階智能

26、控制系統。法。也適用于一般的遞階智能控制系統。 由于熵滿足可加性，因此由任何子系統組由于熵滿足可加性，因此由任何子系統組 合而成的系統都可以對其總熵最小化而成合而成的系統都可以對其總熵最小化而成 為最優系統。為最優系統。 分級遞階智能控制系統 （1 1）機械手分級）機械手分級智能控制系統智能控制系統 2.2.4 遞階智能控制系統遞階智能控制系統 美國普渡大學高級自動化研究實驗室成功美國普渡大學高級自動化研究實驗室成功 地將分級地將分級智能控制系統理論應用于機器人智能控制系統理論應用于機器人 控制，設計了一個控制，設計了一個PUMA600機械手智能機械手智能 控制系統，如圖控制系統，如圖2.10

27、。 分級遞階智能控制系統 圖2.10 機械手分級遞階智能控制系統結構示意圖 組織控制器 傳感器協調器手臂協調器視覺協調器 上臂控制器手部控制器 傳感器關節1-3關節4-6手指攝像機 輸入指令 第一級 組織級 第二級 協調級 第三級 執行級 對象 分級遞階智能控制系統 該機械手分級智能控制系統的第一級該機械手分級智能控制系統的第一級 為組織級；第二級協調級由視覺系統協為組織級；第二級協調級由視覺系統協 調器、機械臂協調器、傳感協調器組成；調器、機械臂協調器、傳感協調器組成； 執行級由上臂控制器與手部控制器組成，執行級由上臂控制器與手部控制器組成， 實現實現6個關節及一個夾手的具體控制。個關節及一

28、個夾手的具體控制。 分級遞階智能控制系統 該機械手可以實現該機械手可以實現7個自由運動，其中三個自由運動，其中三 個是臂關節的轉動，個是臂關節的轉動，3個是手的定位，個是手的定位，1個個 是手指的開閉動作。是手指的開閉動作。 2）協調運動控制功能，自主協調位置控制）協調運動控制功能，自主協調位置控制 和速度控制和速度控制 。 該系統能實現以下功能：該系統能實現以下功能： 1）人）人-機械手通訊功能，識別操作人員機械手通訊功能，識別操作人員 指令，與操作人員交互作用。指令，與操作人員交互作用。 分級遞階智能控制系統 3）與環境交互的功能，對來自攝像機或其）與環境交互的功能，對來自攝像機或其 它傳

29、感器的反饋信息進行綜合，并修正它傳感器的反饋信息進行綜合，并修正 控制策略與動作序列，實現各種控制任控制策略與動作序列，實現各種控制任 務務 。 當發出某個具體指令時，機器人手臂控當發出某個具體指令時，機器人手臂控 制器就能把相應的控制信號加至各關節制器就能把相應的控制信號加至各關節 控制器，以移動手臂到期望的最后位置。控制器，以移動手臂到期望的最后位置。 分級遞階智能控制系統 （2）遞階智能集散控制系統）遞階智能集散控制系統 集散控制系統集散控制系統(Distributed Control System) 出現于出現于20世紀世紀70 年代中期，是計算機技術、年代中期，是計算機技術、 通信技術與通信技術與CRT顯示技術相結合的產物。以顯示技術相結合的產物。以 微處理機為核心，并把工業控制機、數據通微處理機為核心，并把工業控制機、數據通 訊系統、顯示操作裝置、模擬儀表等有機結訊系統、顯示操作裝置、模擬儀表等有機結 合起來，在控制領域已得到廣泛的應用。合起來，在控制領域已得到廣泛的應用。 分級遞階智能控制系統 典型的集散控制系統是分級分布式控制典型的集散控制系統是分級分布式控制 結構，是一種自然的分級遞階結構。將結構，