智能控制控制工程系石慶升(

hautsqs@)0.1學習智能控制的意義《智能控制》課程體系中的位置

《智能控制》是一門控制理論課程，研究如何運用人工智能的方法來構(gòu)造控制系統(tǒng)和設計控制器。與《自動控制原理》和《現(xiàn)代控制原理》一起構(gòu)成了自動控制課程體系的理論基礎(chǔ)。0.1學習智能控制的意義《智能控制》在控制理論中的位置

《智能控制》是目前控制理論的最高級形式，代表了控制理論的發(fā)展趨勢，能有效地處理復雜的控制問題。其相關(guān)技術(shù)可以推廣應用于控制之外的領(lǐng)域：金融、管理、土木、設計等等。0.2課程目的掌握智能控制的基本概念；了解智能控制的基本理論，掌握智能控制的基本技術(shù)；學會智能控制算法和系統(tǒng)的設計方法模糊控制器的組成、工作原理和設計方法；神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念、神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的工作原理；熟悉智能控制的應用，特別是模糊控制的應用。0.3課程內(nèi)容及安排1緒論42模糊控制的數(shù)學基礎(chǔ)63模糊控制的基本原理64模糊控制器及控制系統(tǒng)設計45神經(jīng)網(wǎng)絡與神經(jīng)網(wǎng)絡控制66專家控制技術(shù)27遺傳算法與應用2考核方式：考試成績

70%+平時/實驗成績30%聯(lián)系方式：1862371752731-327電氣與清潔能源研究室

考核及答疑0.4教材及主要參考文獻教材

郭廣頌.智能控制技術(shù)，北京航空航天大學出版社,2014參考文獻[1]王耀南等編著.智能控制理論及應用.機械工業(yè)出版社2008.2[2]劉金琨編著.智能控制.電子工業(yè)出版社2005.5[3]許力編著.智能控制與智能系統(tǒng).機械工業(yè)出版社2007.2[4]韓力群主編.智能控制理論及應用.機械工業(yè)出版社2008[5]蔡自興編著.智能控制（第二版）.電子工業(yè)出版社2004[6]網(wǎng)絡資源1緒論1.1智能控制的基本概念1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展1.3智能控制系統(tǒng)的特點1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系1.5智能控制的主要形式或分支1.6智能控制的應用領(lǐng)域1緒論智能控制是是人工智能、控制論、系統(tǒng)論和信息論等多種學科的綜合與集成，是當前的一個研究熱點。1緒論

1.1智能控制的基本概念什么是“智能”，什么是“智能控制”?傳統(tǒng)控制理論難以解決的復雜系統(tǒng)的控制問題：不確定性的模型；高度非線性；復雜的任務要求。但一些復雜的生產(chǎn)過程難以實現(xiàn)的目標控制，可以通過熟練的操作獲得滿意的控制效果。智能控制原理的目標：如何有效地將熟練的操作工、技術(shù)人員、專家的經(jīng)驗知識和控制理論結(jié)合起來去解決系統(tǒng)的控制問題。（采用人的智能）1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制的概念主要是針對控制對象及其環(huán)境、目標和任務的不確定性和復雜性而提出來的。涉及的范圍非常之廣。智能控制目前還處于開創(chuàng)性的研究階段，許多概念、理論尚處于發(fā)展之中。從總體上看，還缺乏堅實的系統(tǒng)化理論基礎(chǔ)。智能控制至今仍沒有統(tǒng)一的定義。歸納起來，主要有如下四種說法：1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（定義一）:

智能控制是由智能機器自主地實現(xiàn)其目標的過程。而智能機器則定義為，在結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的、熟悉的或陌生的環(huán)境中，自主地或與人交互地執(zhí)行人類規(guī)定的任務的一種機器。1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（定義二）:

K.J.奧斯托羅姆則認為，把人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機器模擬，并用于控制系統(tǒng)的分析與設計中，以期在一定程度上實現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化，這就是智能控制。他還認為自調(diào)節(jié)控制、自適應控制就是智能控制的低級體現(xiàn)。1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（定義三）:

智能控制是一類無需人的干預就能夠自主地驅(qū)動智能機器實現(xiàn)其目標的自動控制，也是用計算機模擬人類智能的一個重要領(lǐng)域。1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（定義四）:

智能控制實際只是研究與模擬人類智能活動及其控制與信息傳遞過程的規(guī)律，研制具有仿人智能的工程控制與信息處理系統(tǒng)的一個新興分支學科。1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（IEEE定義）:

智能控制必須具有模擬人類學習和自適應的能力。一般來說，一個智能控制系統(tǒng)要具有對環(huán)境的敏感，進行決策和控制的功能，根據(jù)其性能要求的不同．可以有各種人工智能的水平。1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（IEEE定義）:

分析、組織數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)變換為機器理解的結(jié)構(gòu)化信息的能力；在復雜環(huán)境中選取優(yōu)化行為，使系統(tǒng)能在不確定情況下繼續(xù)工作的能力。具有辯識對象和事件、在客觀世界模型中獲取和表達知識、進行思考和計劃未來行動的具有感知環(huán)境、作出決策和控制的能力高級較高簡單1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制的兩個發(fā)展方向模擬人類的專家控制經(jīng)驗來進行控制智能控制模擬人類的學習能力來進行控制1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制應用對象：

智能控制應用的對象具備以下一些特點：不確定性的模型；高度非線性；復雜的任務要求。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制是自動控制發(fā)展的一個新階段，是經(jīng)典控制理論（1932—1960）、現(xiàn)代控制理論（60年代以后）第三階段。智能控制是自動控制理論發(fā)展的必然趨勢

人工智能為智能控制的產(chǎn)生提高了機遇1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展控制理論發(fā)展至今，可分為三個階段：第一階段是以上世紀40年代興起的調(diào)節(jié)原理為標志，稱為經(jīng)典控制理論階段；第二階段以60年代興起的狀態(tài)空間法為標志，稱為現(xiàn)代控制理論階段；第三階段則是80年代興起的智能控制理論階段。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展產(chǎn)生的背景經(jīng)典控制理論現(xiàn)代控制理論智能控制理論對由微分方程和差分方程描述的動力學系統(tǒng)進行控制研究的是單變量常系數(shù)線性系統(tǒng)只適用于單輸入單輸出控制系統(tǒng)(SISO)控制對象由單輸入單輸出系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)槎噍斎硕噍敵鱿到y(tǒng)；系統(tǒng)信息的獲得由借助傳感器轉(zhuǎn)變?yōu)榻柚鸂顟B(tài)模型；研究方法由積分變換轉(zhuǎn)向矩陣理論、幾何方法，由頻率方法轉(zhuǎn)向狀態(tài)空間的研究；由機理建模向統(tǒng)計建模轉(zhuǎn)變，開始采用參數(shù)估計和系統(tǒng)辨識理論適用大型、復雜、高維、非線性和不確定性嚴重的對象不依賴對象模型，適用于未知或不確定性嚴重的對象具有人類智能的特征能夠表達定性的知識或具有自學習能力1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制的三個發(fā)展階段現(xiàn)在發(fā)展期形成期萌芽期1960197019801緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展1）萌芽期（1960－1970）從20世紀60年代起，自動控制理論和技術(shù)的發(fā)展已趨向成熟，控制界為了提高系統(tǒng)的的自學習能力，開始注意人工智能技術(shù)與方法應用于控制系統(tǒng)。1960年代初，F(xiàn).W.Smiths首先采用性能模式識別器來學習最優(yōu)控制方法，試圖用模式識別技術(shù)來解決復雜系統(tǒng)的控制問題。1965年，加利福尼亞大學的扎德(L.A.Zadeh)教授提出了模糊集合理論1965年，美國的Feigenbaum著手研制世界上第一個專家系統(tǒng)1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展1）萌芽期（1960－1970）1965年，普渡大學傅京孫教授將人工智能中的直覺推理方法用于學習控制系統(tǒng)。1966年Mendel（門德爾）在空間飛行器學習系統(tǒng)中應用了人工智能技術(shù)，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”一詞，并把記憶、目標分解等一些簡單的人工智能技術(shù)用于學習控制系統(tǒng)，提高了系統(tǒng)處理不確定性問題的能力。這標志著智能控制的思想已經(jīng)萌芽。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展2）形成期（1970－1980）1970年代初，傅京孫等人從控制論的角度進一步總結(jié)了人工智能技術(shù)與自適應、自組織、自學習控制的關(guān)系，正式提出智能控制是人工智能技術(shù)與控制理論的交叉，并在核反應堆、城市交通的控制中成功地應用了智能控制系統(tǒng)。二元結(jié)構(gòu)。（IC=AI∩AC）

IC─

智能控制(IntelligentControl);Al─人工智能(ArtificialIntelligence)：是一個知識處理系統(tǒng)，具有記憶、學習、信息處理、形式語言、啟發(fā)式推理等功能。AC一自動控制(AutomaticControl)：描述系統(tǒng)的動力學特性，是一種動態(tài)反饋。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展2）形成期（1970－1980）1970年代中期，智能控制在模糊控制的應用上取得了重要的進展。1974年英國倫敦大學瑪麗皇后分校的E.H.Mamdani（曼德尼）教授把模糊理論用于控制領(lǐng)域，把扎德教授提出的IF～THEN～型模糊規(guī)則用于模糊推理，再把這種推理用于蒸汽機的自動運轉(zhuǎn)中．通過實驗取得良好的結(jié)果。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展2）形成期（1970－1980）1977年，薩里迪斯(Saridis)提出了智能控制的三元結(jié)構(gòu)定義，即把智能控制看作為人工智能、自動控制和運籌學的交叉。OR─運籌學(OperationResearch）

是一種定量優(yōu)化方法，如線性規(guī)劃、網(wǎng)絡規(guī)劃、調(diào)度、管理、優(yōu)化決策和多目標優(yōu)化方法等。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展2）形成期（1970－1980）1970年代后期起，把規(guī)則型模糊推理用于控制領(lǐng)域的研究頗為盛行。1979年，Mandani（曼德尼）又成功研制出自組織模糊控制器，使得模糊控制器具有了較高的智能。模糊控制的形成和發(fā)展，對智能控制理論的形成起了十分重要的推動作用。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）20世紀80年代以來，由于微機的迅速發(fā)展及人工智能的重要領(lǐng)域—專家系統(tǒng)技術(shù)的逐漸成熟，使智能控制和決策的研究及應用領(lǐng)域逐步擴大，并取得一批應用成果。如：1982年，F(xiàn)ox等人完成了一個加工車間調(diào)度的專家系統(tǒng)；1982年，Hopfield引用能量函數(shù)的概念，使神經(jīng)網(wǎng)絡的平衡穩(wěn)定狀態(tài)有了明確的判據(jù)方法，并利用模擬電路的基本元件構(gòu)作了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的硬件模型，為實現(xiàn)硬件奠定了基礎(chǔ)，使神經(jīng)網(wǎng)絡的研究取得突破性進展1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）1983年薩里迪斯(Saridis)把智能控制應用于機器人系統(tǒng)。1984年LISP公司研制成功用于分布式的實時過程控制專家系統(tǒng)，1985年，IEEE在紐約召開了第一屆全球智能控制學術(shù)討論會，標志著智能控制作為一個學科分支正式被學術(shù)界接受。會議決定，在IEEE控制系統(tǒng)學會下設立一個IEEE智能控制專業(yè)委員會。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）1986年研制混合專家控制器，是一個實驗型的基于知識的實時專家系統(tǒng)用來處理軍事和現(xiàn)代化工業(yè)中出現(xiàn)的問題。1986年，Rumelhart提出多層網(wǎng)絡的“遞推”(或稱“反傳”)學習算法，簡稱BP算法，從實踐上證實了人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的運算能力，BP算法是最為引人注目，應用最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡算法之一1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）1987年在費城舉行的國際智能控制會議上，提出了智能控制是自動控制，人工智能、運疇學相結(jié)合或自動控制、人工智能、運疇學和信息論相結(jié)合的說法（蔡自興的四元論）。此后，每年舉行一次全球智能控制研討會，形成了智能控制的研究熱潮。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）蔡自興提出四元結(jié)構(gòu)，把信息論也包括進去，把信息論作為智能控制結(jié)構(gòu)的一個子集是基于下列理由的：

1）信息論是解釋知識和智能的一種手段；

2）控制論、系統(tǒng)論和信息論是緊密相互作用的；

3）信息論已成為控制智能機器的工具；

4）信息熵成為智能控制的測度；

5）信息論參與智能控制的全過程，并對執(zhí)行級起到核心作用。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）1987年4月，美國Foxboro公司公布了新一代的IA系列智能自動控制系統(tǒng)，標志著智能控制系統(tǒng)已由研制、開發(fā)階段轉(zhuǎn)向應用階段。80年代中后期，神經(jīng)網(wǎng)絡的研究獲得了重要進展，神經(jīng)網(wǎng)絡理論和應用研究為智能控制的研究起到了重要的促進作用。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）90年代后的高潮期進入90年代以來，智能控制的研究勢頭異常迅猛，每年都有各種以智能控制為專題的大型國際學術(shù)會議在世界各地召開，各種智能控制雜志或?qū)？粩嘤楷F(xiàn)，來自各國政府和企業(yè)的專項科研經(jīng)費不斷增加。1994年6月IEEE組織（國際電氣電子工程師協(xié)會）在美國奧蘭多召開的全球計算智能大會，將研究智能控制的重要基礎(chǔ)——模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、進化計算三個新學科的內(nèi)容綜合在一起，引起了國際學術(shù)界的廣泛關(guān)注。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）90年代后的高潮期智能控制在80年代的應用和研究主要是面向工業(yè)過程控制，90年代以來，智能控制的應用已經(jīng)擴大到面向軍事、高技術(shù)領(lǐng)域和日用家電產(chǎn)品等領(lǐng)域。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）智能技術(shù)在國內(nèi)也受到廣泛重視1993年8月中國自動化學會等在北京召開了第一屆全球華人智能控制與智能自動化大會。1995年8月在天津召開了智能自動化專業(yè)委員會成立大會及首屆中國智能自動化學術(shù)會議1997年6月在西安召開了第二屆全球華人智能控制與智能自動化大會。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）近年來，智能控制技術(shù)在國內(nèi)外已有了較大的發(fā)展，己進入工程化、實用化的階段。隨著人工智能和機器人技術(shù)的快速發(fā)展，對智能控制的研究出現(xiàn)一股熱潮。各種智能決策系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、學習系統(tǒng)和故障診斷系統(tǒng)等已被應用于各類工業(yè)過程控制系統(tǒng)、智能機器人系統(tǒng)和智能化生產(chǎn)系統(tǒng)。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展主要代表人物1：傅京孫(KingSunFu)：著名的美藉華裔科學家，1965首先提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制系統(tǒng)，并于1971年論述了人工智能與自動控制的交接關(guān)系。提出對于復雜的環(huán)境和復雜的任務，如何將人工智能技術(shù)中較少依賴模型的問題的求解方法與常規(guī)的控制方法相結(jié)合，這正是智能控制所要解決的問題。傅先生是國際公認的智能控制的先行者。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展主要代表人物2：

Saridis（薩里迪斯）在學習控制系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上，提出了分級遞階和智能控制結(jié)構(gòu)，整個結(jié)構(gòu)自上而下分為組織級、協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級三個層次，其中執(zhí)行級是面向設備參數(shù)的基礎(chǔ)自動化級，在這一級不存在結(jié)構(gòu)性的不確定性，可以用常規(guī)控制理論的方法設計。協(xié)調(diào)級實際上是一個離散事件動態(tài)系統(tǒng)，主要運用運籌學的方法研究。組織級涉及感知環(huán)境和追求目標的高層決策等類似于人類智能的功能，可以借鑒人工智能的方法來研究。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展主要代表人物2：Saridis將傅京孫關(guān)于智能控制是人工智能與自動控制相結(jié)合的提法發(fā)展為:智能控制是人工智能、運籌學和控制系統(tǒng)理論三者的結(jié)合。1緒論

1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制存在的問題

1)擴寬實際應用范圍，提高實時控制能力問題。

2)解決知識獲取和優(yōu)化的瓶頸問題，特別是動態(tài)系統(tǒng)的知識獲取和分類。

3)對智能控制學習研究的問題。

4)各種智能控制方法結(jié)合以及同傳統(tǒng)控制方法結(jié)合研究問題。1緒論

1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制存在的問題

5)數(shù)值和符號之間的計算問題。目前，在數(shù)值和符號之間的計算尚未有一個成型的規(guī)則。

6)智能控制的魯棒性問題缺乏嚴格的數(shù)學推導。

7)如何研究解耦問題，簡化控制算法。

8)研究新型智能控制硬件和軟件問題。1緒論

1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制的發(fā)展前景遺傳算法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)合，以及混沌理論等，將成為智能控制的發(fā)展方向。智能控制發(fā)展的核心仍然是以神經(jīng)網(wǎng)絡的強大自學習功能與具有較強知識表達能力的模糊邏輯推理構(gòu)成的模糊邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡。1緒論

1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制的發(fā)展前景微電子學、生命科學、自動化技術(shù)突飛猛進，為21世紀實現(xiàn)智能控制和智能自動化創(chuàng)造了很好的條件。對這門新學科今后的發(fā)展方向和道路已經(jīng)取得了一些共識：

1)研究和模仿人類智能是智能控制的最高目標

2)智能控制必須靠多學科聯(lián)合才能取得新的突破1緒論

1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制的發(fā)展前景為了達到目標，不僅需要技術(shù)的進步，更需要科學思想和理論的突破。很多科學家堅持認為，這需要發(fā)現(xiàn)新的原理，或者改造已知的物理學基本定理，才能徹底懂得和仿造人類的智能，才能設計出具有高級智能的自動控制系統(tǒng)。科學界要為保障人類和地球的生存和可持續(xù)發(fā)展做出必須的貢獻，而控制論科學家和工程師應當承擔主要的使命。1緒論

1.3智能控制的特點是同時具有以知識表示的非數(shù)學廣義模型和以數(shù)學表示的數(shù)學模型的混合控制過程，系統(tǒng)在信息處理上，既有數(shù)學運算，又有邏輯和知識推理。應能為復雜系統(tǒng)（如非線性、快時變、多變量、強耦合、不確定性等）進行有效的全局控制，并具有較強的容錯能力；是定性決策和定量控制相結(jié)合的多模態(tài)組合控制；其基本目的是從系統(tǒng)的功能和整體優(yōu)化的角度來分析和綜合系統(tǒng)，以實現(xiàn)預定的目標，并應具有自組織能力。1緒論

1.3智能控制的特點智能控制系統(tǒng)往往具備以下一個或多個功能特點：

①學習功能

②適應功能

③組織功能1緒論

1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系傳統(tǒng)控制和智能控制是自動控制發(fā)展的不同階段傳統(tǒng)控制（Conventionalcontrol）：包括經(jīng)典反饋控制和現(xiàn)代理論控制。理論體系比較完整，解決了系統(tǒng)的可觀、可控和穩(wěn)定性問題，但只適合于被控對象可用精確的數(shù)學模型的線性定常系統(tǒng)。智能控制（Intelligentcontrol）：是針對系統(tǒng)的復雜性、非線性和不確定性而提出來的，因此其解決問題的能力和水平明顯高于傳統(tǒng)控制。但作為一門發(fā)展中的新學科，還缺少比較適合的數(shù)學工具和理論體系來描述和處理智能控制問題。兩者既有區(qū)別又有聯(lián)系。1緒論

1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系傳統(tǒng)控制和智能控制的區(qū)別：1）處理復雜性、不確定性問題的能力不同2）對被控對象模型的依賴程度不同1緒論

1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系傳統(tǒng)控制和智能控制的統(tǒng)一：1）智能控制擅長解決非線性、時變等復雜的控制問題，而傳統(tǒng)控制適合于解決線性、時不變等相對復雜的控制問題，盡管智能控制也能解決，但傳統(tǒng)控制的分析設計方法更成熟、簡單。2）智能控制的許多解決方案是在傳統(tǒng)控制方案基礎(chǔ)上的改進，因此，智能控制是對傳統(tǒng)控制的發(fā)展和補充，傳統(tǒng)控制是智能控制的一個組成部分，在這個意義下，兩者可以統(tǒng)一在智能控制的框架下，而不是取代。1緒論

1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系智能控制的研究對象智能控制主要應用在以下情況：實際系統(tǒng)由于存在復雜性、非線性、時變性、不確定性和不完全性等，一般無法獲得精確的數(shù)學模型。應用傳統(tǒng)控制理論進行控制必須提出并遵循一些比較苛刻的線性化假設，而這些假設在應用中往往與實際情況不相吻合。1緒論

1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系對于某些復雜的和包含不確定性的控制過程，根本無法用傳統(tǒng)數(shù)學模型來表示，即無法解決建模問題。為了提高控制性能，傳統(tǒng)控制系統(tǒng)可能變得很復雜，從而增加了設備的投資，減低了系統(tǒng)的可靠性。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支智能控制BECDA分級遞階智能控制模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡控制仿人智能控制專家控制F各種方法的綜合集成1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支①基于信息論的分級遞階智能控制分級遞階智能控制(HierarchicalIntelligentControl)是在自適應控制和自組織控制基礎(chǔ)上，由美國普渡大學Saridis提出的智能控制理論。分級遞階智能控制主要由三個控制級組成，按智能控制的高低分為組織級、協(xié)調(diào)級、執(zhí)行級，并且這三級遵循“伴隨智能遞降，精度遞增”原則，其功能結(jié)構(gòu)如下圖所示。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支①基于信息論的分級遞階智能控制組織級協(xié)調(diào)級執(zhí)行級精度智能組織級(organizationlevel)：起主導作用，涉及知識的表示與處理，主要應用人工智能；通過人機接口和用戶(操作員)進行交互，執(zhí)行最高決策的控制功能，監(jiān)視并指導協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級的所有行為，其智能程度最高。協(xié)調(diào)級(Coordinationlevel)：在組織級和執(zhí)行級間起連接作用，涉及決策方式及其表示，采用人工智能及運籌學實現(xiàn)控制；可分為：控制管理分層和控制監(jiān)督分層。執(zhí)行級(executivelevel)：是底層，執(zhí)行級的控制過程通常是執(zhí)行一個確定的動作，具有很高的控制精度，采用常規(guī)自動控制。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的模糊控制模糊控制系統(tǒng)

模糊控制就是在被控制對象的模糊模型的基礎(chǔ)上，運用模糊控制器近似推理手段，實現(xiàn)系統(tǒng)控制的一種方法。模糊模型是用模糊語言和規(guī)則描述的一個系統(tǒng)的動態(tài)特性及性能指標。模糊控制的基本思想是用機器去模擬人對系統(tǒng)的控制。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的模糊控制對于用傳統(tǒng)控制理論無法進行分析和控制的復雜的和無法建立數(shù)學模型的系統(tǒng)，有經(jīng)驗的操作者或?qū)＜覅s能取得比較好的控制效果，這是因為他們擁有日積月累的豐富經(jīng)驗，

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1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的模糊控制因此把這種經(jīng)驗指導下的行為過程總結(jié)成一些規(guī)則，并根據(jù)這些規(guī)則設計出控制器，然后運用模糊理論、模糊語言變量和模糊邏輯推理的知識，把這些模糊的語言上升為數(shù)值運算，從而能夠利用計算機來完成對這些規(guī)則的具體實現(xiàn)，以機器代替人對某些對象進行自動控制。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的模糊控制

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1.5智能控制的主要形式或分支③基于腦模型的神經(jīng)網(wǎng)絡控制人工神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡是指由大量與生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細胞相類似的人工神經(jīng)元互連而組成的網(wǎng)絡；或由大量象生物神經(jīng)元的處理單元并聯(lián)互連而成。這種神經(jīng)網(wǎng)絡具有某些智能和仿人控制功能。

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1.5智能控制的主要形式或分支③基于腦模型的神經(jīng)網(wǎng)絡控制學習算法是神經(jīng)網(wǎng)絡的主要特征，也是當前研究的主要課題.學習的概念來自生物模型，它是機體在復雜多變的環(huán)境中進行有效的自我調(diào)節(jié)。神經(jīng)網(wǎng)絡具備類似人類的學習功能。一個神經(jīng)網(wǎng)絡若想改變其輸出值，但又不能改變它的轉(zhuǎn)換函數(shù)，只能改變其輸人，而改變輸人的唯一方法只能修改加在輸人端的加權(quán)系數(shù)。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支③基于腦模型的神經(jīng)網(wǎng)絡控制神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程是修改加權(quán)系數(shù)的過程，最終使其輸出達到期望值，學習結(jié)束。常用的學習算法有：Hebb學習算法、widrow-Hoff學習算法、反向傳播學習算法一BP學習算法、Hopfield反饋神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法等。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支④基于知識工程的專家控制系統(tǒng)專家控制系統(tǒng)（ExpertSystem）

專家是指那些對解決專門問題非常熟悉的人們，他們的這種專門技術(shù)通常源于豐富的經(jīng)驗，以及他們處理問題的詳細專業(yè)知識。專家控制系統(tǒng)主要是指一個智能計算機程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的經(jīng)驗方法來處理該領(lǐng)域的高水平難題.

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1.5智能控制的主要形式或分支④基于知識工程的專家控制系統(tǒng)

專家控制系統(tǒng)它具有啟發(fā)性、透明性、靈活性、符號操作、不確定性推理等特點。應用專家系統(tǒng)的概念和技術(shù)，模擬人類專家的控制知識與經(jīng)驗而建造的控制系統(tǒng)1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支⑤基于規(guī)則的仿人智能控制

仿人智能控制的核心思想是在控制過程中，利用計算機模擬人的控制行為功能，最大限度地識別和利用控制系統(tǒng)動態(tài)過程提供的特征信息，進行啟發(fā)和直覺推理，從而實現(xiàn)對缺乏精確模型的對象迸行有效的控制。其基本原理是模仿人的啟發(fā)式直覺推理邏輯，即通過特征辯識判斷系統(tǒng)當前所處的特怔狀態(tài)，確定控制的策略，進行多模態(tài)控制。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支⑤基于規(guī)則的仿人智能控制

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1.5智能控制的主要形式或分支⑥各種方法的綜合集成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制模糊專家控制模糊PID控制神經(jīng)網(wǎng)絡魯棒控制神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制……

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1.6控智能制的應用領(lǐng)域智能控制的研究和應用是一副多彩多姿的圖象，從實驗室到工業(yè)現(xiàn)場，從家用電器到火箭制導，從制造業(yè)到采礦業(yè)，從飛行器到武器控制，從軋鋼機到郵件處理機，從工業(yè)機器人到康復假肢等等，都有智能控制的用武之地。下面僅介紹智能控制的幾個主要應用研究領(lǐng)域。

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1.6控智能制的應用領(lǐng)域智能機器人規(guī)劃與控制

機器人研究者們所關(guān)心的主要研究方向之一是機器人運動的規(guī)劃與控制。給出一個規(guī)定的任務之后，首先必須作出滿足該任務要求的運動規(guī)劃；然后，這個規(guī)劃再由控制來執(zhí)行，該控制足以使機器人適當?shù)禺a(chǎn)生所期望的運動。

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1.6控智能制的應用領(lǐng)域

下圖給出了復式自主水下運載器(MultipleAutonomousUnderseaVehicle)的一種智能控制結(jié)構(gòu)，其實際結(jié)構(gòu)采用分段分層框架。1緒論

1.6控智能制的應用領(lǐng)域生產(chǎn)過程的智能監(jiān)控

許多工業(yè)連續(xù)生產(chǎn)線，如軋鋼、化工、煉油、材料加工、造紙和核反應等，其生產(chǎn)過程需要監(jiān)視和控制，以保證高性能和高可靠性。為保持物理參數(shù)具有一定的精度，確保產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)，已在一些連續(xù)生產(chǎn)線或工業(yè)裝置上采用了有效的智能控制模式。

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1.6控智能制的應用領(lǐng)域

例如，旋轉(zhuǎn)水泥窯的模糊控制、汽車工業(yè)的高級模糊邏輯控制、軋鋼機的神經(jīng)控制、分布式材料加工系統(tǒng)、分級智能材料處理、智能pH值過程控制、塑料剪切過程的智能控制、工業(yè)鍋爐的遞階智能控制以及核反器的知識基控制等。其中，工業(yè)鍋爐的遞階智能控制可作為這方面的典型。1緒論

1.6控智能制的應用領(lǐng)域

下圖表示工業(yè)鍋爐的遞階智能控制系統(tǒng)的混合控制器方框圖。從圖可知，其控制模式包括專家控制、多模式控制和自校正PID控制。

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1.6控智能制的應用領(lǐng)域智能故障檢測與診斷

所有智能故障檢測與診斷（IFDD）系統(tǒng)的一般任務是根據(jù)已觀察到的狀況、領(lǐng)域知識和經(jīng)驗，推斷出系統(tǒng)、部件或器官的故障原因，以便盡可能及時發(fā)現(xiàn)和排除故障，以提高系統(tǒng)或裝備的可靠性。智能故障檢測與診斷系統(tǒng)是一個問題求解的計算機系統(tǒng)，也是一種智能控制系統(tǒng)。1緒論

1.6控智能制的應用領(lǐng)域

系統(tǒng)一般由知識庫（故障信息庫）、診斷推理機構(gòu)、接口和數(shù)據(jù)庫等組成。典型的IFDD系統(tǒng)有太空站熱過程控制系統(tǒng)的故障診斷、火電站鍋爐給水過程控制系統(tǒng)的故障檢測與診斷和雷達故障診斷專家系統(tǒng)等。

1緒論

1.6控智能制的應用領(lǐng)域自動加工系統(tǒng)的智能控制計算機集成加工系統(tǒng)（CIMS）和柔性加工系統(tǒng)（FMS）在近年來獲得迅速發(fā)展。在一個復雜的加工過程中，不同條件下的多種操作是必要的，以求保證產(chǎn)品質(zhì)量。環(huán)境的不確定性以及系統(tǒng)硬件和軟件的復雜性，向當代控制工程師們設計和實現(xiàn)有效的集成控制系統(tǒng)提出了挑戰(zhàn)。1緒論

1.6控智能制的應用領(lǐng)域下圖表示一種基于Pe