智能控制系統(tǒng)復(fù)習課程

1、智能控制系統(tǒng)精品文檔關(guān)于智能控制的認識智能控制系統(tǒng)是在人工智能及自動控制等多學科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新型交叉學科，目前尚未建立起一套完整的智能控制的理論體系，關(guān)于它所包含的技術(shù)內(nèi)容也還沒取得比較一致的認可。智能控制的基本概念顧名思義，智能控制就是控制與智能的結(jié)合。從智能角度看，智能控制是智能科學與技術(shù)在控制中的應(yīng)用；從控制角度看，智能控制是控制科學與技術(shù)向智能化發(fā)展的高階階段。智能控制的研究對象智能控制主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜的控制問題。其中包括智能機器人系統(tǒng)、計算機集成制造系統(tǒng)（CIMS）、復(fù)雜的工業(yè)過程控制系統(tǒng)、航天航空控制系統(tǒng)、社會經(jīng)濟管理系統(tǒng)、交通運輸系統(tǒng)、環(huán)保及能源系統(tǒng)等

2、。具體來說，智能控制的研究對象通常具有以下一些特點：1 .不確定的模型；傳統(tǒng)的控制是模型的控制，這里的模型包括控制對象和干擾的模型。對于傳統(tǒng)控制通常認為模型已知或者經(jīng)過辨識可以得到。而智能控制的對象通常存在嚴重的不確定性。兩層意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)可能在很大的范圍內(nèi)變化。無論哪種情況，傳統(tǒng)方法很難對它們進行控制，而這正是智能控制系統(tǒng)所要研究解決的問題。2 .高度的非線性：在傳統(tǒng)的控制理論中，線性系統(tǒng)的理論比較成熟。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，但總的來說，非線性控制理論還不夠成熟，而且方法比較復(fù)雜。采用智能控的方法往往可以較好地解決非線性

3、系統(tǒng)的控制問題。3 .復(fù)雜的任務(wù)要求：對于智能控制系統(tǒng)，任務(wù)的要求往往比較復(fù)雜。例如，在智能機器人系統(tǒng)中，它要求系統(tǒng)對一個復(fù)雜的任務(wù)具有自行規(guī)劃和決策的能力，有自動躲避障礙運動到期望目標位置的能力。再如在復(fù)雜的工業(yè)過程控制系統(tǒng)中，它除了要求對各種被控物理量實現(xiàn)定值調(diào)節(jié)外，還要求能實現(xiàn)整個系統(tǒng)的自動啟停、故障的自動診斷以及緊急情況的自動處理等能力。智能控制系統(tǒng)智能控制系統(tǒng)是實現(xiàn)某種控制任務(wù)的一種智能系統(tǒng)。所謂智能控制系統(tǒng)是指具備一定智能行為的系統(tǒng)。具體來說，若對于一個問題的激勵輸入，能夠產(chǎn)生合適的求解問題的響應(yīng)，這樣的系統(tǒng)便稱為智能系統(tǒng)。例如，對于智能控制系統(tǒng)，激勵輸入是任務(wù)要求及反饋的傳感信息

4、等，產(chǎn)生的響應(yīng)則是合適的決策和控制作用。從控制的角度，這能行為也是一種從輸入到輸出的映射關(guān)系。這種映射關(guān)系難以用數(shù)學的方法精確的加以描述，因此它可看成是一種不依賴于模型的自適應(yīng)估計。例如，一個鋼琴家彈奏一直優(yōu)美的樂曲，這是一種高級的智能行為，其輸入為樂譜，輸出為手指的動作和力度。輸入和輸出之間存在某種映射關(guān)系，這種映射關(guān)系可以定性的加以說明，但很難用數(shù)學的方法精確地加以描述，因此很難由別人來精確地加以復(fù)現(xiàn)。G.N.薩里迪斯（Saridis）給出了一種較為具體的定義：通過驅(qū)動自主智能機來實現(xiàn)目標的系統(tǒng)成為智能控制系統(tǒng)。這里智能機是指能夠在結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化、熟悉或不熟悉的環(huán)境中，自主的或有人參與的

5、執(zhí)行擬人任務(wù)的機器。上面的定義仍然比較抽象，下面給出一個通俗但不嚴格的定義：在一個控制系統(tǒng)中，如果控制器完成了分不清是機器還是人完成的任務(wù)，稱這樣的系統(tǒng)為智能控制系統(tǒng)。智能控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如下其中廣義對象包括通常意義下的控制對象和所處的外部環(huán)境。例如，對智能機器人系統(tǒng)，機器人手臂、被操作物體及其所處環(huán)境被稱為廣義對象。傳感器則包括關(guān)節(jié)位置的傳感器、力傳感器，還可能包括觸覺傳感器、滑覺傳感器或視覺傳感器等。感知信息處理將傳感器得到的原始信息加以處理，如視覺信息便要經(jīng)過很復(fù)雜的處理才能獲得有用信息。認知部分主要接收和儲存知識、經(jīng)驗和數(shù)據(jù)，并對它們進行分析、推理，做出下一步行動

6、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，也建立系統(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(wù)要求、反饋的信息及經(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)行部件作用于控制對象。智能控制系統(tǒng)的主要功能特點1 .學習功能一個系統(tǒng)，如果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，并將學習所得到的經(jīng)驗或知識用于進一步的估計、分類、決策和控制，從而使系統(tǒng)的性能得到改善，那么就稱為學習系統(tǒng)。2 .適應(yīng)功能這里所說的適應(yīng)能力比傳統(tǒng)的自適應(yīng)控制中的適應(yīng)功能具有更廣泛的含義，它包括更高層次的適應(yīng)性。正如前面已經(jīng)提到的，智能控制系統(tǒng)中的

7、智能行為實質(zhì)是一種從輸入到輸出之間的映射關(guān)系。它可看成是不依賴模型的自適應(yīng)估計，因此它應(yīng)具有插補功能，從而可給出合適的輸出。甚至當系統(tǒng)中某些部分出現(xiàn)故障時，系統(tǒng)也能正常工作。如果系統(tǒng)具有更高程度的智能，它還能自動找出故障甚至具備自修復(fù)的功能，從而體現(xiàn)了更強的適應(yīng)性。3 .組織功能它指的是對于復(fù)雜的任務(wù)和分散的傳感信息具有自行組織和協(xié)調(diào)的功能。該組織功能也表現(xiàn)為系統(tǒng)具有響應(yīng)的主動性和靈活性，即智能控制器可以在任務(wù)要求的范圍內(nèi)自行決策、主動地采取行動；而當出現(xiàn)多目標沖突時，在一定的限制下，控制器可有權(quán)自行裁決。智能控制的發(fā)展概況智能控制思想最早是由美國普渡大學的傅京遜（K.S.Fu）教授于60年代

8、中期提出的，他在1965年發(fā)表的論文中率先提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習系統(tǒng)，這篇開創(chuàng)性論文為自動控制邁向智能化揭開了嶄新的一頁。接著，J.M.門德爾（Mendel）于1966年在空間飛行器的學習控制中應(yīng)用了人工智能技術(shù)，并提出了“人工智能控制”的新概念；同年，利昂茲（Leondes）和門彳惠爾首次使用了“智能控制（IntelligentControl）”一詞，并把記憶、目標分解等技術(shù)用于學習控制系統(tǒng)；這些反映了智能控制思想的早期萌芽，常被稱為智能控制的孕育期。70年代關(guān)于智能控制的研究是對60年代這一思想雛形的進一步深化，是智能控制的誕生和形成期。1971年，傅京遜發(fā)表了重要論文，提

9、出了智能控制就是人工智能與自動控制的交叉的“二元論”思想，列舉三種智能控制系統(tǒng)：人作為控制器的控制系統(tǒng)、人-機結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)、無人參與的智能控制系統(tǒng)。1 .人作為控制器的控制系統(tǒng)人控制.器2 .人-機結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng).茨芹，器3.無人參與的智能控制系統(tǒng)控機器1974年，英國的曼達尼（Mamdani）教授首次成功地將模糊邏輯用于蒸汽機控制，開創(chuàng)了模糊控制的新方向；1977年，薩里迪斯的專著出版，并于1979年發(fā)表了綜述文章，全面地論述了從反饋控制到最優(yōu)控制、隨機控制及至自適應(yīng)控制、自組織控制、學習控制，最終向智能控制發(fā)展的過程，提出了智能控制是人工智能、運籌學、自動控制相交叉的

10、“三元論”思想及分級遞階的智能控制系統(tǒng)框架。80年代，智能控制的研究進入了迅速發(fā)展時期：1984年，奧斯特若姆（Astrom）發(fā)表了論文，這是第一篇直接將人工智能的專家系統(tǒng)技術(shù)引入到控制系統(tǒng)的代表，明確地提出了建立專家控制的新概念；與此同時，霍普菲爾德（Hopfield）提出的Hopfield網(wǎng)絡(luò)及魯梅爾哈特（Rumelhart）提出的BP算法為70年代以來一直處于低潮的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究注入了新的活力，繼60年代吉爾默（Kilmer）和麥卡洛克（McClloch）提出KBM模型實現(xiàn)對“阿波羅”登月車的控制之后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次被引入控制領(lǐng)域，并迅速得到了廣泛的應(yīng)用，從而開辟了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制；1

11、985年8月，電氣和電子工程師協(xié)會（IEEE）在美國紐約召開了第一界智能控制學術(shù)討論會；1987年1月，在美國費城由IEEE控制系統(tǒng)學會與計算機學會聯(lián)合召開了第一界智能控制國際會議，這標志著智能控制作為一門新學科正式建立起來。經(jīng)過80年代的孕育發(fā)展，特別是近幾年來的研究和實踐，國際上已認識到采用智能控制是解決復(fù)雜系統(tǒng)控制問題的主要途徑，并已紛紛付諸行動。在目前發(fā)表的工程類文獻中，從現(xiàn)代控制理論向智能化發(fā)展的研究越來越多：如帶有智能功能的傳統(tǒng)控制（自適應(yīng)控制、魯棒控制等）、基于傳感器或行為的智能反饋控制、學習控制和循環(huán)控制、故障診斷及容錯控制，以生產(chǎn)調(diào)度管理控制為背景的離散事件系統(tǒng)研究，機器人班

12、組自組織協(xié)調(diào)控制，自主控制，以及控制系統(tǒng)的智能化設(shè)計等等。另外，用人工智能方法解決控制問題的研究也日益增多，如：決策論，帶有專家系統(tǒng)的監(jiān)控、預(yù)警及調(diào)度系統(tǒng)，用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)控制的系統(tǒng)，基于符號表示、模糊邏輯等設(shè)計的控制系統(tǒng)，模式識別與特征提取，智能機的應(yīng)用等。特別是近年來對現(xiàn)場人工智能的研究，更在將人工智能的研究成果用于智能控制的道路上大大前進了一步。當前在許多專業(yè)化學科與工程中，針對特定對象的具體復(fù)雜性，綜合運用各種智能控制策略，力求實現(xiàn)具體復(fù)雜系統(tǒng)的智能控制。如機器人研究中的智能機器人，航空航天工程中空間機器人的自主控制，以智能材料為基礎(chǔ)的智能工程等。另一方面，更為抽象的一般智能控制原理的

13、研究，如“擬人”與“擬社會”原理、分解集結(jié)原理、遞階控制（層次遞階與時序遞階）原理，智能控制結(jié)構(gòu)體系等的研究也在積極進行?？梢哉f當今智能控制研究中存在著兩種趨勢：一種是分別從“現(xiàn)代控制理論”和“人工智能”這兩個基地走向智能控制；另一種是分別從“專業(yè)化學科與工程”和“一般原理”這兩個基地走向智能控制；且不論從哪種趨勢看，從前一個基地出發(fā)進行智能控制研究都是非常重要且切實可行的。在我國，重慶大學周其鑒等人從20世紀80年代初便開始仿人智能控制的研究，他們也為智能控制的發(fā)展做出了貢獻。目前智能控制主要包括模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、分層遞階智能控制、專家控制及學習控制等內(nèi)容，其中尤以用計算智能方法與控制

14、的結(jié)合為研究的熱點。計算智能主要是指模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及進化計算等智能方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從結(jié)構(gòu)上模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)，因此它是最低層的仿人智能。模糊系統(tǒng)則從功能上模仿人的定性和模糊的推理和決策過程，因此它是較高層次的仿人智能。進化計算則模仿了生物的進化行為。計算智能是主要基于數(shù)據(jù)和計算而非主要基于經(jīng)驗和推理的智能方法。因此，模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制將是今后最經(jīng)常采用和最重要的智能控制方法?；诟鞣N智能方法的智能控制具有各自的特點和應(yīng)用場合，然而，融合各種智能方法而盡可能發(fā)揮各自的優(yōu)勢，將是今后智能控制的一個重要發(fā)展方向。例如，模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合可組成比單獨的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或單獨的模糊系統(tǒng)性能更好的智

15、能系統(tǒng)。智能控制的分支智能控制的概念和原理主要是針對被控對象、環(huán)境、控制目標或任務(wù)的復(fù)雜性而提出來的。智能控制與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別在于傳統(tǒng)的控制方法必須依賴于被控制對象的模型，而智能控制可以解決非模型化系統(tǒng)的控制問題。目前，根據(jù)智能控制發(fā)展的不同歷史階段和不同的理論基礎(chǔ)可以分為四大類：1 .基于專家系統(tǒng)的智能控制；2 .分層遞階智能控制；3 .模糊邏輯控制；4 .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。模糊邏輯控制的分析模糊邏輯拉制論于1965年由扎德教授首先提出。它的主要思想是吸取氣類思維具有模糊性的特點，通過模糊邏輯推理來實現(xiàn)對眾多不確定性系統(tǒng)的有效控制。如果說，傳統(tǒng)的控制是從被控對象的數(shù)學結(jié)構(gòu)上去考慮進行控制的。

16、那么，模糊控制是從人類智能活動的角度和基礎(chǔ)上去考慮實施控制的。具設(shè)計的核心是模糊控制規(guī)則和隸屬度函數(shù)的確定。經(jīng)典的模糊邏輯控制器的隸屬度函數(shù)、控制規(guī)則都是根據(jù)經(jīng)驗預(yù)先總結(jié)出來的?？刂七^程中沒有對規(guī)則進行修正功能，不具備學習和適應(yīng)能力。但仍然在許多場合，如爐窯控制、化工過程控制、水處理、家電等得到廣泛的應(yīng)用。同時，多種改進的或復(fù)合的模糊控制器也不斷涌現(xiàn)，如模糊日、調(diào)節(jié)器、模糊專家擰制器、模糊自適應(yīng)控制器、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器等。止匕外，模糊系統(tǒng)建模、模糊控制器的穩(wěn)定性分析、模糊控制器的魯棒性設(shè)計等一些熱點和難點問題也都取得了進展。智能控制的發(fā)展趨勢隨著智能控制應(yīng)用方法的日益成熟，智能控制的研究領(lǐng)域

17、必將進一步擴大。除了高級機器人、過程智能控制和智能故障診斷外，下列領(lǐng)域?qū)⒊蔀樾碌膽?yīng)用領(lǐng)域：交通控制（如高速列車、汽車運輸、飛機飛行控制等），用于CAD、CIMS和CIPS的自動加工控制，醫(yī)療過程控制、商業(yè)、農(nóng)業(yè)、文化教育和娛樂等。當代最高意義上的智能自動化要算機器人學的進步和應(yīng)用。機器人從爬行到直立行走，現(xiàn)在已能用手使用工具，能看、聽、用多種語言說話，并能可靠的去干最臟最累最危險的活。據(jù)統(tǒng)計，目前世界上有將近100萬個機器人在各生產(chǎn)線上工作，美國和日本在核反應(yīng)堆中使用機器人，印度科學家在2002年8月27日也宣稱，他們已經(jīng)建造成一種6條腿的機器人用于核電站工作。據(jù)估計到2010年，智能機器人可能進入家庭，許多家政勞動將由機器人來代替。智能型機器人進入社會服務(wù)業(yè)，可以當出租車司機、醫(yī)院護士、家庭保姆和銀行出納等。因此，智能機器人將逐漸代替人類的復(fù)雜勞動，解放人類的身體，提高未來休閑時代的生活質(zhì)量