智能控制概述課件

智能控制理論與技術(shù)智能控制理論與技術(shù)1本課程的主要內(nèi)容1.智能控制概論2.模糊控制3.神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制4.模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制本課程的主要內(nèi)容1.智能控制概論2.模糊控制3.神經(jīng)元網(wǎng)2

1.控制理論和應(yīng)用發(fā)展的概況2.傳統(tǒng)控制理論的局限性3.智能控制的組成、定義與研究內(nèi)容4.智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系和差別5.智能與智能控制的定義6.智能控制研究的主要內(nèi)容

7.智能控制的分類智能控制概論1.控制理論和應(yīng)用發(fā)展的概況智能控制概論31.控制理論和應(yīng)用發(fā)展的概況控制理論的發(fā)展始于Watt飛球調(diào)節(jié)蒸汽機以后的100年。20年代以返饋控制理論為代表，形成經(jīng)典控制理論，著名的控制科學(xué)家有：Black,Nyquist,Bode.2.隨著航空航天事業(yè)的發(fā)展,50~60年代形成以多變量控制為特征的現(xiàn)代控制理論,主要代表有:Kalman的濾波器,Pontryagin的極大值原理,Bellman的動態(tài)規(guī)劃,和Lyapunov的穩(wěn)定性理論.3.70年代初,以分解和協(xié)調(diào)為基礎(chǔ),形成了大系統(tǒng)控制理論,用于復(fù)雜系統(tǒng)的控制,重要理論有遞階控制理論、分散控制理論、隊論等。主要用于資源管理、交通控制、環(huán)境保護等。以上控制理論我們稱之為傳統(tǒng)控制理論。1.控制理論和應(yīng)用發(fā)展的概況控制理論的發(fā)展始于Watt飛球4

傳統(tǒng)控制方法包括經(jīng)典控制和現(xiàn)代控制，是基于被控對象精確模型的控制方式，缺乏靈活性和應(yīng)變能力，適于解決線性、時不變性等相對簡單的控制問題，難以解決對復(fù)雜系統(tǒng)的控制。傳統(tǒng)控制方法包括經(jīng)典控制和現(xiàn)代控制，是基于52.傳統(tǒng)控制理論的局限性

隨著復(fù)雜系統(tǒng)的不斷涌現(xiàn)，傳統(tǒng)控制理論越來越多地顯示它的局限性。什么叫復(fù)雜系統(tǒng)？其特征表現(xiàn)為：1、控制對象的復(fù)雜性2、環(huán)境的復(fù)雜性3、控制任務(wù)或目標的復(fù)雜性2.傳統(tǒng)控制理論的局限性隨著復(fù)雜系統(tǒng)的不斷涌6模型的不確定性高度非線性分布式的傳感器和執(zhí)行機構(gòu)動態(tài)突變多時間標度復(fù)雜的信息模式龐大的數(shù)據(jù)量和嚴格的性能指標1、控制對象的復(fù)雜性模型的不確定性1、控制對象的復(fù)雜性72、環(huán)境的復(fù)雜性環(huán)境變化的不確定性難以辨識必須與被控對象集合起來作為一個整體來考慮3、控制任務(wù)或目標的復(fù)雜性

控制目標和任務(wù)的多重性時變性任務(wù)集合處理的復(fù)雜性。2、環(huán)境的復(fù)雜性3、控制任務(wù)或目標的復(fù)雜性8

對于復(fù)雜系統(tǒng)為被控對象，傳統(tǒng)控制的實際應(yīng)用遇到很多難解決的問題，主要表現(xiàn)以下幾點：（1）實際系統(tǒng)由于存在復(fù)雜性、非線性、時變性、不確定性和不完全性等，無法獲得精確的數(shù)學(xué)模型。（2）某些復(fù)雜的和包含不確定性的控制過程無法用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型來描述，即無法解決建模問題。（3）傳統(tǒng)控制理論的推導(dǎo)往往需要進行一些比較苛刻的線性化假設(shè)，而這些假設(shè)往往與實際系統(tǒng)不符合。（4）實際控制任務(wù)復(fù)雜，而傳統(tǒng)的控制任務(wù)要求低，對復(fù)雜的控制任務(wù)，如機器人控制、CIMS、社會經(jīng)濟管理系統(tǒng)等復(fù)雜任務(wù)無能為力。對于復(fù)雜系統(tǒng)為被控對象，傳統(tǒng)控制的實際應(yīng)用遇到很多難9在生產(chǎn)實踐中，復(fù)雜控制問題可通過熟練操作人員的經(jīng)驗和控制理論相結(jié)合去解決，由此，產(chǎn)生了智能控制。智能控制將控制理論的方法和人工智能技術(shù)靈活地結(jié)合起來，其控制方法適應(yīng)對象的復(fù)雜性和不確定性。智能控制是一門交叉學(xué)科，著名美籍華人傅京遜教授1971年首先提出智能控制是人工智能與自動控制的交叉，即二元論。美國學(xué)者G.N.Saridis1977年在此基礎(chǔ)上引入運籌學(xué)，提出了三元論的智能控制概念。3.智能控制的組成、定義與研究內(nèi)容在生產(chǎn)實踐中，復(fù)雜控制問題可通過熟練操作人員的經(jīng)10二元論

智能控制（IC）是自動控制（AC）和人工智能（AI）的交集。強調(diào)智能和控制的結(jié)合二元論智能控制（IC）是自動控制（AC）和人工智能（AI11考慮更高層次上的調(diào)度、規(guī)劃和管理，應(yīng)把運籌學(xué)（OR）結(jié)合進去。即：三元論考慮更高層次上的調(diào)度、規(guī)劃和管理，應(yīng)把運籌學(xué)（OR）12式中各子集的含義為IC——智能控制（IntelligentControl）AI——人工智能（ArtificialIntelligence）AC——自動控制（AutomaticControl）OR——運籌學(xué)（OperationalResearch）式中各子集的含義為13基于三元論的智能控制

基于三元論的智能控制14三元論除了“智能”與“控制”外還強調(diào)了更高層次控制中調(diào)度、規(guī)劃和管理的作用，為遞階智能控制提供了理論依據(jù)。所謂智能控制，即設(shè)計一個控制器（或系統(tǒng)），使之具有學(xué)習、抽象、推理、決策等功能，并能根據(jù)環(huán)境（包括被控對象或被控過程）信息的變化作出適應(yīng)性反應(yīng)，從而實現(xiàn)由人來完成的任務(wù)。三元論除了“智能”與“控制”外還強調(diào)了更高層次控154.智能控制的發(fā)展

智能控制是自動控制發(fā)展的最新階段，主要用于解決傳統(tǒng)控制難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題?？刂瓶茖W(xué)的發(fā)展過程如圖所示。

從二十世紀60年代起，由于空間技術(shù)、計算機技術(shù)及人工智能技術(shù)的發(fā)展，控制界學(xué)者在研究自組織、自學(xué)習控制的基礎(chǔ)上，為了提高控制系統(tǒng)的自學(xué)習能力，開始注意將人工智能技術(shù)與方法應(yīng)用于控制中。4.智能控制的發(fā)展智能控制是自動控制發(fā)展的最新16開環(huán)控制確定性反饋控制最優(yōu)控制隨機控制自適應(yīng)控制魯棒控制自學(xué)習控制智能控制控制科學(xué)的發(fā)展過程

開環(huán)控制確定性反饋控制最優(yōu)控制隨機控制自適應(yīng)控制171966年，J.M.Mendal首先提出將人工智能技術(shù)應(yīng)用于飛船控制系統(tǒng)的設(shè)計；1971年，傅京遜首次提出智能控制這一概念，并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)：人作為控制器的控制系統(tǒng)具有自學(xué)習、自適應(yīng)和自組織的功能；1966年，J.M.Mendal首先提出將人工智能18（2）人—機結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)：機器完成需要連續(xù)進行的并需快速計算的常規(guī)控制任務(wù)，人則完成任務(wù)分配、決策、監(jiān)控等任務(wù)；（3）無人參與的自主控制系統(tǒng)：為多層的智能控制系統(tǒng)，需要完成問題求解和規(guī)劃、環(huán)境建模、傳感器信息分析和低層的反饋控制任務(wù)。如自主機器人。（2）人—機結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)：機器完成需要連續(xù)進行的19

1985年8月，IEEE在美國紐約召開了第一界智能控制學(xué)術(shù)討論會，隨后成立了IEEE智能控制專業(yè)委員會；1987年1月，在美國舉行第一次國際智能控制大會，標志智能控制領(lǐng)域的形成。

1985年8月，IEEE在美國紐約召開了第一界智能控20

近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、專家系統(tǒng)、進化論等各門學(xué)科的發(fā)展給智能控制注入了巨大的活力，由此產(chǎn)生了各種智能控制方法。智能控制的幾個重要分支為專家控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和遺傳算法。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、專家系統(tǒng)、進化論等各門學(xué)215.智能與智能控制的定義◆按系統(tǒng)的一般行為特征定義(Albus)什么叫智能？有不同的定義：

在不確定環(huán)境中，作出合適動作的能力。合適動作是指增加成功的概率，成功就是達到行為的子目標，以支持系統(tǒng)實現(xiàn)最終目標。??？低級智能：

感知環(huán)境，作出決策，控制行為5.智能與智能控制的定義◆按系統(tǒng)的一般行為特征定義(Al22高級智能：理解和覺察能力，在復(fù)雜和險惡環(huán)境環(huán)境中進行選擇的能力，力求生存和進步。高級智能：理解和覺察能力，在復(fù)雜和險惡環(huán)境環(huán)境中進行23◆按人類的認知的過程定義(A.Meystel)

智能是系統(tǒng)的一個特征，當集中注意力（FocusingAttention)、組合搜索(CombinatorialSearch)、歸納（Generalization)過程作用于系統(tǒng)輸入，并產(chǎn)生系統(tǒng)輸出時，就表現(xiàn)為智能。系統(tǒng)輸入系統(tǒng)輸出智能集中注意力組合搜索歸納FACSG◆按人類的認知的過程定義(A.Meystel)24◆按機器智能定義(Saridis)

機器智能是把信息進行分析、組織、處理，并把它轉(zhuǎn)換成知識的過程。知識就是所得到的結(jié)構(gòu)性信息，它可用來使機器執(zhí)行特定的任務(wù)，以消除該任務(wù)的不確定性或盲目性，達到最優(yōu)或次優(yōu)的結(jié)果。機器智能◆按機器智能定義(Saridis)機器智能是把信25智能控制的定義

智能控制密切相關(guān)智能系統(tǒng)必是控制系統(tǒng)控制系統(tǒng)必需具有智能1.按一般行為特征定義

智能控制是有知識的“行為舵手”，它把知識和反饋結(jié)合起來，形成感知—交互式、以目標導(dǎo)向的控制系統(tǒng)。系統(tǒng)可以進行規(guī)劃、決策，產(chǎn)生有效的、有目的的行為，在不確定環(huán)境中，達到既定的目標。智能控制的定義智能控制密切相關(guān)智能系統(tǒng)必是控制系統(tǒng)控制系262.按人類的認知的過程定義

智能控制是一種計算上的有效過程,在非完整的指標下，通過最基本的操作，即歸納（G）、集注（FA）、和組合操作（CS），把不確定的復(fù)雜系統(tǒng)引向規(guī)定的目標。3.按機器智能定義智能控制是認知科學(xué)、多種數(shù)學(xué)編程和控制技術(shù)的結(jié)合。它把施加于系統(tǒng)的各種算法和數(shù)學(xué)與語言方法融為一體。2.按人類的認知的過程定義智能控制是一種計算上的276.智能控制研究的主要內(nèi)容●智能控制系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)和機理的研究●混合系統(tǒng)的建模和控制●基于模糊集合、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、進化算法等智能控制器的開發(fā)和研究?！裰悄苡嬎愫蛙浻嬎愕拈_發(fā)和研究●自組織、自學(xué)習的結(jié)構(gòu)和方法的研究●基于多代理(Multi-agent)智能控制系統(tǒng)的開發(fā)和研究●智能控制系統(tǒng)應(yīng)用的研究6.智能控制研究的主要內(nèi)容●智能控制系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)和機理的282）基于連接的智能控制系統(tǒng)——神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)3）混合智能控制系統(tǒng)——模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制系統(tǒng)4）基于行為的智能控制系統(tǒng)——由多傳感器組成的各種機器人1）基于規(guī)則的智能控制系統(tǒng)——模糊控制系統(tǒng)7.智能控制的分類2）基于連接的智能控制系統(tǒng)——神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)3）混合智29智能控制理論與技術(shù)智能控制理論與技術(shù)30本課程的主要內(nèi)容1.智能控制概論2.模糊控制3.神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制4.模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制本課程的主要內(nèi)容1.智能控制概論2.模糊控制3.神經(jīng)元網(wǎng)31

1.控制理論和應(yīng)用發(fā)展的概況2.傳統(tǒng)控制理論的局限性3.智能控制的組成、定義與研究內(nèi)容4.智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系和差別5.智能與智能控制的定義6.智能控制研究的主要內(nèi)容

7.智能控制的分類智能控制概論1.控制理論和應(yīng)用發(fā)展的概況智能控制概論321.控制理論和應(yīng)用發(fā)展的概況控制理論的發(fā)展始于Watt飛球調(diào)節(jié)蒸汽機以后的100年。20年代以返饋控制理論為代表，形成經(jīng)典控制理論，著名的控制科學(xué)家有：Black,Nyquist,Bode.2.隨著航空航天事業(yè)的發(fā)展,50~60年代形成以多變量控制為特征的現(xiàn)代控制理論,主要代表有:Kalman的濾波器,Pontryagin的極大值原理,Bellman的動態(tài)規(guī)劃,和Lyapunov的穩(wěn)定性理論.3.70年代初,以分解和協(xié)調(diào)為基礎(chǔ),形成了大系統(tǒng)控制理論,用于復(fù)雜系統(tǒng)的控制,重要理論有遞階控制理論、分散控制理論、隊論等。主要用于資源管理、交通控制、環(huán)境保護等。以上控制理論我們稱之為傳統(tǒng)控制理論。1.控制理論和應(yīng)用發(fā)展的概況控制理論的發(fā)展始于Watt飛球33

傳統(tǒng)控制方法包括經(jīng)典控制和現(xiàn)代控制，是基于被控對象精確模型的控制方式，缺乏靈活性和應(yīng)變能力，適于解決線性、時不變性等相對簡單的控制問題，難以解決對復(fù)雜系統(tǒng)的控制。傳統(tǒng)控制方法包括經(jīng)典控制和現(xiàn)代控制，是基于342.傳統(tǒng)控制理論的局限性

隨著復(fù)雜系統(tǒng)的不斷涌現(xiàn)，傳統(tǒng)控制理論越來越多地顯示它的局限性。什么叫復(fù)雜系統(tǒng)？其特征表現(xiàn)為：1、控制對象的復(fù)雜性2、環(huán)境的復(fù)雜性3、控制任務(wù)或目標的復(fù)雜性2.傳統(tǒng)控制理論的局限性隨著復(fù)雜系統(tǒng)的不斷涌35模型的不確定性高度非線性分布式的傳感器和執(zhí)行機構(gòu)動態(tài)突變多時間標度復(fù)雜的信息模式龐大的數(shù)據(jù)量和嚴格的性能指標1、控制對象的復(fù)雜性模型的不確定性1、控制對象的復(fù)雜性362、環(huán)境的復(fù)雜性環(huán)境變化的不確定性難以辨識必須與被控對象集合起來作為一個整體來考慮3、控制任務(wù)或目標的復(fù)雜性

控制目標和任務(wù)的多重性時變性任務(wù)集合處理的復(fù)雜性。2、環(huán)境的復(fù)雜性3、控制任務(wù)或目標的復(fù)雜性37

對于復(fù)雜系統(tǒng)為被控對象，傳統(tǒng)控制的實際應(yīng)用遇到很多難解決的問題，主要表現(xiàn)以下幾點：（1）實際系統(tǒng)由于存在復(fù)雜性、非線性、時變性、不確定性和不完全性等，無法獲得精確的數(shù)學(xué)模型。（2）某些復(fù)雜的和包含不確定性的控制過程無法用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型來描述，即無法解決建模問題。（3）傳統(tǒng)控制理論的推導(dǎo)往往需要進行一些比較苛刻的線性化假設(shè)，而這些假設(shè)往往與實際系統(tǒng)不符合。（4）實際控制任務(wù)復(fù)雜，而傳統(tǒng)的控制任務(wù)要求低，對復(fù)雜的控制任務(wù)，如機器人控制、CIMS、社會經(jīng)濟管理系統(tǒng)等復(fù)雜任務(wù)無能為力。對于復(fù)雜系統(tǒng)為被控對象，傳統(tǒng)控制的實際應(yīng)用遇到很多難38在生產(chǎn)實踐中，復(fù)雜控制問題可通過熟練操作人員的經(jīng)驗和控制理論相結(jié)合去解決，由此，產(chǎn)生了智能控制。智能控制將控制理論的方法和人工智能技術(shù)靈活地結(jié)合起來，其控制方法適應(yīng)對象的復(fù)雜性和不確定性。智能控制是一門交叉學(xué)科，著名美籍華人傅京遜教授1971年首先提出智能控制是人工智能與自動控制的交叉，即二元論。美國學(xué)者G.N.Saridis1977年在此基礎(chǔ)上引入運籌學(xué)，提出了三元論的智能控制概念。3.智能控制的組成、定義與研究內(nèi)容在生產(chǎn)實踐中，復(fù)雜控制問題可通過熟練操作人員的經(jīng)39二元論

智能控制（IC）是自動控制（AC）和人工智能（AI）的交集。強調(diào)智能和控制的結(jié)合二元論智能控制（IC）是自動控制（AC）和人工智能（AI40考慮更高層次上的調(diào)度、規(guī)劃和管理，應(yīng)把運籌學(xué)（OR）結(jié)合進去。即：三元論考慮更高層次上的調(diào)度、規(guī)劃和管理，應(yīng)把運籌學(xué)（OR）41式中各子集的含義為IC——智能控制（IntelligentControl）AI——人工智能（ArtificialIntelligence）AC——自動控制（AutomaticControl）OR——運籌學(xué)（OperationalResearch）式中各子集的含義為42基于三元論的智能控制

基于三元論的智能控制43三元論除了“智能”與“控制”外還強調(diào)了更高層次控制中調(diào)度、規(guī)劃和管理的作用，為遞階智能控制提供了理論依據(jù)。所謂智能控制，即設(shè)計一個控制器（或系統(tǒng)），使之具有學(xué)習、抽象、推理、決策等功能，并能根據(jù)環(huán)境（包括被控對象或被控過程）信息的變化作出適應(yīng)性反應(yīng)，從而實現(xiàn)由人來完成的任務(wù)。三元論除了“智能”與“控制”外還強調(diào)了更高層次控444.智能控制的發(fā)展

智能控制是自動控制發(fā)展的最新階段，主要用于解決傳統(tǒng)控制難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。控制科學(xué)的發(fā)展過程如圖所示。

從二十世紀60年代起，由于空間技術(shù)、計算機技術(shù)及人工智能技術(shù)的發(fā)展，控制界學(xué)者在研究自組織、自學(xué)習控制的基礎(chǔ)上，為了提高控制系統(tǒng)的自學(xué)習能力，開始注意將人工智能技術(shù)與方法應(yīng)用于控制中。4.智能控制的發(fā)展智能控制是自動控制發(fā)展的最新45開環(huán)控制確定性反饋控制最優(yōu)控制隨機控制自適應(yīng)控制魯棒控制自學(xué)習控制智能控制控制科學(xué)的發(fā)展過程

開環(huán)控制確定性反饋控制最優(yōu)控制隨機控制自適應(yīng)控制461966年，J.M.Mendal首先提出將人工智能技術(shù)應(yīng)用于飛船控制系統(tǒng)的設(shè)計；1971年，傅京遜首次提出智能控制這一概念，并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)：人作為控制器的控制系統(tǒng)具有自學(xué)習、自適應(yīng)和自組織的功能；1966年，J.M.Mendal首先提出將人工智能47（2）人—機結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)：機器完成需要連續(xù)進行的并需快速計算的常規(guī)控制任務(wù)，人則完成任務(wù)分配、決策、監(jiān)控等任務(wù)；（3）無人參與的自主控制系統(tǒng)：為多層的智能控制系統(tǒng)，需要完成問題求解和規(guī)劃、環(huán)境建模、傳感器信息分析和低層的反饋控制任務(wù)。如自主機器人。（2）人—機結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)：機器完成需要連續(xù)進行的48

1985年8月，IEEE在美國紐約召開了第一界智能控制學(xué)術(shù)討論會，隨后成立了IEEE智能控制專業(yè)委員會；1987年1月，在美國舉行第一次國際智能控制大會，標志智能控制領(lǐng)域的形成。

1985年8月，IEEE在美國紐約召開了第一界智能控49

近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、專家系統(tǒng)、進化論等各門學(xué)科的發(fā)展給智能控制注入了巨大的活力，由此產(chǎn)生了各種智能控制方法。智能控制的幾個重要分支為專家控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和遺傳算法。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、專家系統(tǒng)、進化論等各門學(xué)505.智能與智能控制的定義◆按系統(tǒng)的一般行為特征定義(Albus)什么叫智能？有不同的定義：

在不確定環(huán)境中，作出合適動作的能力。合適動作是指增加成功的概率，成功就是達到行為的子目標，以支持系統(tǒng)實現(xiàn)最終目標。??？低級智能：

感知環(huán)境，作出決策，控制行為5.智能與智能控制的定義◆按系統(tǒng)的一般行為特征定義(Al51高級智能：理解和覺察能力，在復(fù)雜和險惡環(huán)境環(huán)境中進行選擇的能力，力求生存和進步。高級智能：理解和覺察能力，在復(fù)雜和險惡環(huán)境環(huán)境中進行52◆按人類的認知的過程定義(A.Meystel)

智能是系統(tǒng)的一個特征，當集中注意力（FocusingAttention)、組合搜索(CombinatorialSearch)、歸納（Generalization)過程作用于系統(tǒng)輸入，并產(chǎn)生系統(tǒng)輸出時，就表現(xiàn)為智能。系統(tǒng)輸入系統(tǒng)輸出智能集中注意力組合搜索歸納FACSG◆按人類的認知的過程定義(A.Meystel