緒論智能控制演示文稿現(xiàn)在是1頁\一共有50頁\編輯于星期三1（優(yōu)選）緒論智能控制現(xiàn)在是2頁\一共有50頁\編輯于星期三2現(xiàn)代控制理論

現(xiàn)代控制理論以龐特里亞金的極大值原理、貝爾曼的動態(tài)規(guī)劃、卡爾曼的線性濾波和估計理論為基石，形成了以最優(yōu)控制、系統(tǒng)辨識和最優(yōu)估計、自適應控制等為代表的現(xiàn)代控制理論分析和設計方法。

系統(tǒng)分析的對象已轉向多輸入一多輸出線性系統(tǒng)。

系統(tǒng)分析的數(shù)學模型主要是狀態(tài)空間描述法。

隨著要研究的對象和系統(tǒng)越來越復雜，借助于數(shù)學模型描述和分析的傳統(tǒng)控制理論難以解決復雜系統(tǒng)的控制問題。

現(xiàn)在是3頁\一共有50頁\編輯于星期三3復雜系統(tǒng)的特點：(1)不確定性的模型(2)高度非線性(3)復雜的任務要求現(xiàn)在是4頁\一共有50頁\編輯于星期三4不確定性的模型傳統(tǒng)控制是基于模型的控制，這里的模型包括控制對象和干擾模型。傳統(tǒng)控制通常認為模型是已知的或經(jīng)過辨識可以得到的。對于不確定性的模型，傳統(tǒng)控制難以滿足要求。現(xiàn)在是5頁\一共有50頁\編輯于星期三5高度非線性在傳統(tǒng)的控制理論中，線性系統(tǒng)理論比較成熟。對于具有高度非線性的控制對象，雖然也有一些非線性控制方法可供使用，但總的來說，目前非線性控制理論還很不成熟，有些方法又過于復雜，無法廣泛應用。

現(xiàn)在是6頁\一共有50頁\編輯于星期三6復雜的任務要求在傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)中：控制任務要求輸出量為定值(調(diào)節(jié)系統(tǒng))或者要求輸出量跟隨期望的運動軌跡(跟蹤系統(tǒng))。對于復雜的控制任務：如智能機器人系統(tǒng)、復雜工業(yè)過程控制系統(tǒng)、計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS)、航天航空控制系統(tǒng)等傳統(tǒng)的控制理論都無能為力。

現(xiàn)在是7頁\一共有50頁\編輯于星期三7轉速負反饋單閉環(huán)有靜差調(diào)速系統(tǒng)+-放大器MTG+-+-+-UtgUdIdn+--+△U

Ug+-MTGUfUkαu～整流器觸發(fā)器測速發(fā)電機電動機負反饋電壓給定電壓偏差電壓控制角控制電壓輸出電壓轉速現(xiàn)在是8頁\一共有50頁\編輯于星期三8雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)現(xiàn)在是9頁\一共有50頁\編輯于星期三9塑膠制粒控制系統(tǒng)現(xiàn)在是10頁\一共有50頁\編輯于星期三10鍋爐液位控制系統(tǒng)現(xiàn)在是11頁\一共有50頁\編輯于星期三11爐溫控制系統(tǒng)工作原理圖現(xiàn)在是12頁\一共有50頁\編輯于星期三12智能控制采用數(shù)學工具或計算機仿真技術的傳統(tǒng)控制理論已經(jīng)無法解決難以通過傳統(tǒng)的數(shù)學工具來描述的現(xiàn)代控制系統(tǒng)的控制問題。然而，許多復雜的生產(chǎn)過程難以實現(xiàn)的目標控制，可以通過熟練的操作工、技術人員或專家的操作獲得滿意的控制效果。如何有效地將熟練的操作工、技術人員或專家的經(jīng)驗知識和控制理論結合起來去解決復雜系統(tǒng)的控制問題就是智能控制原理研究的目標所在。

現(xiàn)在是13頁\一共有50頁\編輯于星期三13智能控制概念的提出：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。這是由于實現(xiàn)大規(guī)模復雜系統(tǒng)的控制需要。也是由于現(xiàn)代計算機技術、人工智能和微電子學等學科的高速發(fā)展，使控制的技術工具發(fā)生了革命性的變化。智能控制的研究工作最初是以機器人控制為背景而提出來的。現(xiàn)在，其應用重點已從機器人控制問題向復雜工業(yè)過程控制等非機器人領域轉移。

現(xiàn)在是14頁\一共有50頁\編輯于星期三141.1.2智能控制的發(fā)展智能控制是一門新興的學科，它的發(fā)展得益于許多學科．其中包括人工智能、現(xiàn)代自適應控制、最優(yōu)控制、神經(jīng)元網(wǎng)絡、模糊邏輯、學習理論等。1966年，J．M．Mendel首先提出將人工智能用于飛船控制系統(tǒng)的設計。1971年，著名學者K．S．Fu(傅京遜)從發(fā)展學習控制的角度首次提出智能控制這一概念。現(xiàn)在是15頁\一共有50頁\編輯于星期三15K．S．Fu(傅京遜)歸納了三種類型的智能控制系統(tǒng)：(1)人作為控制器的控制系統(tǒng)(2)人-機結合作為控制器的控制系統(tǒng)(3)無人參與的自主控制系統(tǒng)現(xiàn)在是16頁\一共有50頁\編輯于星期三16(1)人作為控制器的控制系統(tǒng)人具有識別決策和控制等功能；人作為控制器的控制系統(tǒng)具有自學習、自適應和自組織的功能；能根據(jù)不同的控制任務、不同的對象及環(huán)境情況，自動采取不同的控制策略。(2)人-機結合作為控制器的控制系統(tǒng)機器完成那些連續(xù)進行的并需快速計算的常規(guī)控制任務；人則完成任務分配、決策、監(jiān)控等任務。現(xiàn)在是17頁\一共有50頁\編輯于星期三17(3)無人參與的自主控制系統(tǒng)最典型的例子是自主機器人。這時的自主式控制器需要完成：問題求解和規(guī)劃、環(huán)境建模、傳感信息分析和低層的反饋控制等任務。它實際上是一個多層的智能控制系統(tǒng)．現(xiàn)在是18頁\一共有50頁\編輯于星期三181977年Saridis

在自己的著作中，從控制理論發(fā)展的觀點，論述了從通常的反饋控制到最優(yōu)控制、隨機控制，再到自適應控制、自學習控制、自組織控制，并最終向智能控制這個最高階段發(fā)展的過程。首次提出了分層遞階的智能控制結構，整個結構由上而下分為三個層次：組織級、協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級。

現(xiàn)在是19頁\一共有50頁\編輯于星期三191985年8月。IEEE在美國紐約召開了第一屆智能控制學術討論會。會上集中討論了智能控制原理和智能控制系統(tǒng)的結構。這次會議之后不久，在IEEE控制系統(tǒng)學會內(nèi)成立了IEEE智能控制專業(yè)委員會。1987年1月，在美國費城由IEEE控制系統(tǒng)學會和計算機學會聯(lián)合召開了智能控制國際會議。這是有關智能控制的第一次國際會議，來自美國、歐洲、日本、中國以及其他發(fā)展中國家的150位代表出席了這次學術盛會。

現(xiàn)在是20頁\一共有50頁\編輯于星期三201.2智能控制系統(tǒng)的類型專家控制

模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡控制仿人智能控制

現(xiàn)在是21頁\一共有50頁\編輯于星期三211.2.1專家控制專家控制是把專家系統(tǒng)技術應用于過程控制系統(tǒng)的結果。專家系統(tǒng)模擬人類操作者，工程師的經(jīng)驗和知識，并與控制器的算法相結合，實現(xiàn)對過程的有效控制。由于專家的經(jīng)驗通常以規(guī)則形式表示，因此，有時也稱基于規(guī)則的控制。

現(xiàn)在是22頁\一共有50頁\編輯于星期三221.2.2模糊控制模糊控制是建立在扎德教授創(chuàng)立的模糊集理論基礎上的一類智能控制。模糊控制核心為模糊推理。它同樣是根據(jù)人的控制經(jīng)驗，模仿人的控制決策。與專家控制類似，其推理過程也是以基于規(guī)則形式表示的人類經(jīng)驗。近幾年來，在基本模糊控制基礎上，又提出了一些變形的模糊控制器，如：模糊PID控制，自適應模糊控制，專家模糊控制，神經(jīng)網(wǎng)絡模糊控制等。

現(xiàn)在是23頁\一共有50頁\編輯于星期三231.2.3神經(jīng)元網(wǎng)絡控制人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有許多優(yōu)異的性能。它的可塑性，自適應性和自組織性使它具有很強的學習能力；它的并行處理機制使它求解問題的時間很短，具有滿足實時性要求的潛力；它的分布存儲方式使它的魯棒性和容錯性都相當良好。

現(xiàn)在是24頁\一共有50頁\編輯于星期三241.2.3神經(jīng)元網(wǎng)絡控制人工神經(jīng)網(wǎng)絡力圖在結構上模擬人的大腦，而模糊推理則在思維方法上模擬人的大腦功能。二者在對信息處理加工方面，從不同側面表現(xiàn)出人類大腦思維過程的容錯能力。從控制角度出發(fā)，將神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊控制相結合，很自然的成為智能控制的一種發(fā)展趨勢。

現(xiàn)在是25頁\一共有50頁\編輯于星期三251.2.4仿人智能控制

仿人智能控制是把起控制作用的人作為控制環(huán)節(jié)(人控制器)，對其特性進行研究和模仿，建立其數(shù)學模型，并構造相應的控制器，實現(xiàn)對過程(對象)的有效控制。人控制器具有一些特有的性質(zhì)，并且不能把他的輸入一輸出關系簡單地描述成純線性的，非線性的，時變的，隨機的或離散的模型。

現(xiàn)在是26頁\一共有50頁\編輯于星期三261.2.4仿人智能控制人控制器具有很強的自適應能力，可以從運行經(jīng)驗中學習到自己原來不知道的東西。

其他一些因素，如情緒，疲勞等也會影響他的性能。

因此，要為人控制器建立真正的數(shù)學模型實際上是不可能的。只能是為完成一項專門的控制任務確定其近似的性能模型。

現(xiàn)在是27頁\一共有50頁\編輯于星期三271.3智能控制系統(tǒng)的分類直接智能控制系統(tǒng)

間接智能控制系統(tǒng)

分層遞階智能控制系統(tǒng)

集散智能控制系統(tǒng)

智能自適應控制系統(tǒng)

智能自學習控制系統(tǒng)

智能自組織控制系統(tǒng)

智能自修復控制系統(tǒng)

現(xiàn)在是28頁\一共有50頁\編輯于星期三281.3.1直接智能控制系統(tǒng)

在直接智能控制系統(tǒng)中，智能環(huán)節(jié)作為直接控制器替代傳統(tǒng)控制器。

智能控制器可以是專家系統(tǒng)控制器，模糊控制器，人工神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，仿人控制器，還可以是神經(jīng)模糊控制器等。

現(xiàn)在是29頁\一共有50頁\編輯于星期三291.3.2間接智能控制系統(tǒng)

在間接智能控制系統(tǒng)中，智能環(huán)節(jié)不是在每個采樣周期直接給出控制信號，而只是通過對控制器的結構或參數(shù)進行調(diào)整，指導控制器的工作，間接地影響被控過程。

這里直接控制器可以是傳統(tǒng)控制器，也可以是前面介紹的智能控制器。直接控制器在每個采樣周期均給出控制信號，直接影響被控過程。

現(xiàn)在是30頁\一共有50頁\編輯于星期三301.3.3分層遞階智能控制系統(tǒng)這種智能控制系統(tǒng)實質(zhì)上是把傳統(tǒng)控制技術和智能控制技術相結合，把辨識和控制方法相結合而構成的一類混合控制系統(tǒng)。這種控制系統(tǒng)只是一種人為的劃分，其優(yōu)點在于控制路線明確，易于解析描述。

現(xiàn)在是31頁\一共有50頁\編輯于星期三311.3.4集散智能控制系統(tǒng)

集散控制系統(tǒng)，以多臺微機為核心實現(xiàn)地理上和功能上的分散控制，又通過高速數(shù)據(jù)通道把各分散點的信息集中起來，進行集中的監(jiān)視和操作，并實現(xiàn)高級控制。

現(xiàn)在是32頁\一共有50頁\編輯于星期三321.3.5智能自適應控制系統(tǒng)

根據(jù)對象的輸入輸出數(shù)據(jù)，不斷地在線辨識對象模型的結構和參數(shù)，并在此基礎上將控制作用調(diào)整到一個滿意的工作狀態(tài)。現(xiàn)在是33頁\一共有50頁\編輯于星期三331.3.6智能自學習控制系統(tǒng)學習是使系統(tǒng)作一些適應性變化，使系統(tǒng)在下一次完成相同或相類似任務時比前一次更有效。系統(tǒng)需要通過其學習能力獲取新知識，或更新舊知識，以達到更有效的控制。

現(xiàn)在是34頁\一共有50頁\編輯于星期三341.3.7智能自組織控制系統(tǒng)

能根據(jù)控制目標的要求，被控對象的特性以及環(huán)境條件的有關信息，自動組成滿足性能要求的新控制器。

現(xiàn)在是35頁\一共有50頁\編輯于星期三351.3.8智能自修復控制系統(tǒng)

能夠在系統(tǒng)運行過程中自動診斷并排除系統(tǒng)出現(xiàn)的故障，具有一定的自修復功能。系統(tǒng)還具有一定的容錯能力，在某些控制單元失效的情況下，以降低某些控制性能為代價，繼續(xù)維持系統(tǒng)的運行，并保持良好的控制狀態(tài)。現(xiàn)在是36頁\一共有50頁\編輯于星期三361.4智能控制系統(tǒng)的構成原理

1.4.1智能控制系統(tǒng)的結構

現(xiàn)在是37頁\一共有50頁\編輯于星期三37各單元意義“廣義對象”包括通常意義下的控制對象和外部環(huán)境．如智能機器人系統(tǒng)中，機器人的手臂、被操作物體及所處環(huán)境統(tǒng)稱廣義對象。“傳感器”包括關節(jié)位置傳感器、力傳感器、視覺傳感器、距離覺傳感器、觸覺傳感器等。“感知信息處理”將傳感器得到的原始信息加以處理，如視覺信息要經(jīng)過復雜的處理才能獲得有用的信息。

現(xiàn)在是38頁\一共有50頁\編輯于星期三38“認知”主要用來接收和貯存信息、知識、經(jīng)驗和數(shù)據(jù)．并對它們進行分析、推理，作出行動的決策，送至規(guī)劃和控制部分。“通信接口”除建立人機之間的聯(lián)系外，還建立系統(tǒng)中各模塊之間的聯(lián)系。“規(guī)劃和控制”是整個系統(tǒng)的核心，它根據(jù)給定的任務要求、反饋的信息以及經(jīng)驗知識，進行自動搜索、推理決策、動作規(guī)劃，最終產(chǎn)生具體的控制作用，經(jīng)“執(zhí)行器”作用于控制對象。

現(xiàn)在是39頁\一共有50頁\編輯于星期三39分層遞階結構的智能控制系

統(tǒng)

1)對控制而言，自上而下控制的精度愈來愈高。2)對識別而言，自下而上信息反饋愈來愈粗略，相應的智能程度也愈來愈高。

現(xiàn)在是40頁\一共有50頁\編輯于星期三401.4.2智能控制系統(tǒng)的特點(1)智能控制系統(tǒng)一般具有以知識表示的非數(shù)學廣義模型和以數(shù)學模型表示的混合控制過程。(2)智能控制器具有分層信息處理和決策機構。(3)智能控制器具有非線性和變結構特點。(4)智能控制系統(tǒng)是一門新興的邊緣交叉學科，它需要更多的相關學科配合支援。現(xiàn)在是41頁\一共有50頁\編輯于星期三41智能控制系統(tǒng)必須具備以下一個或多個功能：

(1)學習功能(2)適應功能

(3)組織功能

現(xiàn)在是42頁\一共有50頁\編輯于星期三42(1)學習功能一個系統(tǒng)，如能對一個過程或其環(huán)境的未知特征所固有的信息進行學習，并將得到的經(jīng)驗用于進一步估計、分類、決策或控制。從而使系統(tǒng)的性能得以改善，那么便稱該系統(tǒng)具有學習功能。

現(xiàn)在是43頁\一共有50頁\編輯于星期三43(2)適應功能與傳統(tǒng)的自適應控制相比，這里所說的適應功能具有更廣泛的含義，它包括更高層次的適應性。所謂的智能行為實質(zhì)上是一種從輸入到輸出的映射關系，它可以看成是不依賴于模型的自適應估計，因此具有很好的適應性能。即使是在系統(tǒng)的某一部分出現(xiàn)故障時，系統(tǒng)也能正常工作，體現(xiàn)了它很強的適應性。

現(xiàn)在是44頁\一共有50頁\編輯于星期三44(3)組織功能即對于復雜的任務和分散傳感信息具有自行組織和協(xié)調(diào)的功能。該組織行為還表現(xiàn)為系統(tǒng)具有相應的主動性和靈活性，即智能控制器可以在任務要求的范圍內(nèi)自行決策，主動采取行動；而當出現(xiàn)多目標沖突時。各控制器在一定限制條件下自行解決。

現(xiàn)在是45頁\一共有50頁\編輯于星期三451.4.3智能控制系統(tǒng)研究的數(shù)學工具

傳統(tǒng)的控制理論主要采用微分方程、狀態(tài)方程及各種數(shù)學變換作為研究工具，它們本質(zhì)上是一種數(shù)值計算的方法。而人工智能主要采用符號處理、一階謂詞邏輯等作為研究的數(shù)學工具。顯然兩者有著根本的區(qū)別。