智能控制(第三版)chap2-專家控制

第2章專家控制主要介紹專家控制的基本概念和基本方法。2.1專家系統(tǒng)2.2專家控制2.3專家PID控制

第2章專家控制

在傳統(tǒng)控制系統(tǒng)中，系統(tǒng)的運行排斥了人的干預(yù)，人機之間缺乏交互。傳統(tǒng)的控制器對被控對象參數(shù)、結(jié)構(gòu)的變化缺乏應(yīng)變能力。傳統(tǒng)控制理論的不足，在于它必須依賴于被控對象嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型，試圖對精確模型來求取最優(yōu)的控制效果。而實際的被控對象存在著許多難以建模的因素。2

上世紀(jì)80年代初，人工智能中專家系統(tǒng)的思想和方法被引入到控制系統(tǒng)的研究和工程應(yīng)用中。

專家系統(tǒng)能處理定性的、啟發(fā)式或不確定的知識，經(jīng)過各種推理來實現(xiàn)系統(tǒng)的任務(wù)目標(biāo)。專家系統(tǒng)為解決傳統(tǒng)控制理論的局限性提供了重要的啟示，二者的結(jié)合導(dǎo)致了專家控制的出現(xiàn)。32.1專家系統(tǒng)2.1.1專家系統(tǒng)概述1．定義專家系統(tǒng)是一類包含知識和推理的智能計算機程序，其內(nèi)部包含某領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R和經(jīng)驗，具有解決專門問題的能力。42．發(fā)展歷史分為三個時期：(1)初創(chuàng)期（1965-1971年）第一代專家系統(tǒng)DENLDRA為推斷化學(xué)分子結(jié)構(gòu)的專家系統(tǒng)。MACSMA為用于數(shù)學(xué)運算的數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)。5（2）成熟期（1972-1977年）：斯坦福大學(xué)開發(fā)了著名的血液感染病診斷專家系統(tǒng)MYCIN，標(biāo)志專家系統(tǒng)從理論走向應(yīng)用。（3）發(fā)展期（1978-現(xiàn)在）專家系統(tǒng)走向應(yīng)用領(lǐng)域。目前，專家系統(tǒng)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療診斷、語音識別、圖象處理、金融決策、地質(zhì)勘探、石油化工、教學(xué)、軍事、計算機設(shè)計等領(lǐng)域。62.1.2專家系統(tǒng)構(gòu)成

專家系統(tǒng)主要由知識庫和推理機構(gòu)成，如圖2.1所示。7知識庫規(guī)則庫數(shù)據(jù)庫推理機解釋程序調(diào)度程序推理咨詢知識獲取領(lǐng)域?qū)＜覍＜蚁到y(tǒng)用戶專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)82.1.3專家系統(tǒng)的建立1．知識庫知識庫包含三類知識：（1）基于專家經(jīng)驗的判斷性規(guī)則；（2）用于推理、問題求解的控制性規(guī)則；（3）用于說明問題的狀態(tài)、事實和概念以及當(dāng)前的條件和常識等的數(shù)據(jù)。9

知識庫包含多種功能模塊，主要有知識查詢、檢索、增刪、修改和擴充等。知識庫通過人機接口與領(lǐng)域?qū)＜蚁鄿贤?，實現(xiàn)知識的獲取。102．推理機推理機是用于對知識庫中的知識進行推理來得到結(jié)論的“思維”機構(gòu)。推理機包括三種推理方式：（1）正向推理：從原始數(shù)據(jù)和已知條件得出結(jié)論；（2）反向推理：先提出假設(shè)的結(jié)論，然后尋找支持的證據(jù)，若證據(jù)存在，則假設(shè)成立；（3）雙向推理：運用正向推理提出假設(shè)的結(jié)論，運用反向推理來證實假設(shè)。113．知識的表示常用的知識表示方法為：產(chǎn)生式規(guī)則，框架，語義網(wǎng)絡(luò)，過程。其中產(chǎn)生式規(guī)則是專家系統(tǒng)最流行的表達方法。由產(chǎn)生式規(guī)則表示的專家系統(tǒng)又稱為基于規(guī)則的系統(tǒng)或產(chǎn)生式系統(tǒng)。12

產(chǎn)生式規(guī)則的表達方式為：IFETHENHWITHCF(E,H)其中，E表示規(guī)則的前提條件，即證據(jù)，它可以是單獨命題，也可以是復(fù)合命題；H表示規(guī)則的結(jié)論部分，即假設(shè)，也是命題；CF（CertaintyFactor）為規(guī)則的強度，反映當(dāng)前提為真時，規(guī)則對結(jié)論的影響程度。134．專家系統(tǒng)開發(fā)語言（1）C語言，人工智能語言（如Prolog，Lisp等）；（2）專家系統(tǒng)開發(fā)工具：已經(jīng)建好的專家系統(tǒng)框架，包括知識表達和推理機。在運用專家系統(tǒng)開發(fā)工具開發(fā)專家系統(tǒng)時，只需要加入領(lǐng)域知識。145．專家系統(tǒng)建立步驟（1）知識庫的設(shè)計①確定知識類型（數(shù)據(jù)庫）：敘述性知識，過程性知識，控制性知識；②確定知識表達方法；③知識庫管理系統(tǒng)的設(shè)計：實現(xiàn)規(guī)則的保存、編輯、刪除、增加、搜索等功能。15（2）推理機的設(shè)計①選擇推理方式；②選擇推理算法：選擇各種搜索算法，如深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜索、啟發(fā)式優(yōu)先搜索等。（3）人機接口的設(shè)計①設(shè)計“用戶─專家系統(tǒng)接口”：用于咨詢理解和結(jié)論解釋；②設(shè)計“專家─專家系統(tǒng)接口”：用于知識庫擴充及系統(tǒng)維護。16補充內(nèi)容：前向推理和后向推理參考：(澳)MichaelNegnevitsky,人工智能-智能系統(tǒng)指南（原書第3版）,陳薇

等譯，機械工業(yè)出版社。2012年8月17補充內(nèi)容：前向推理和后向推理假設(shè)數(shù)據(jù)庫最初包含5個事實：A，B，C，D，E。知識庫最初包含3條規(guī)則：推理鏈（可用于解釋結(jié)論）18補充內(nèi)容：前向推理和后向推理推理引擎如果決定何時觸發(fā)哪一條規(guī)則？主要有兩種方法：前向和后向。再看前面的例子（增加了2條規(guī)則）：箭頭表明規(guī)則的IF部分成立時,可推出THEN部分19前向推理根據(jù)前面的規(guī)則，按照前向推理過程如下：第1輪：2個規(guī)則被觸發(fā)

第2輪：1個規(guī)則第3輪：1個規(guī)則逐條查詢各規(guī)則是否成立20前向推理前向推理是數(shù)據(jù)（事實）驅(qū)動的推理技術(shù)，即搜索信息并推出新的信息。每次只執(zhí)行一條規(guī)則。當(dāng)有規(guī)則觸發(fā)時，就將新的事實添加到數(shù)據(jù)庫中。任何規(guī)則只能執(zhí)行一次。當(dāng)無規(guī)則可觸發(fā)時，匹配-觸發(fā)循環(huán)終止。21前向推理前向推理中，有些被觸發(fā)的規(guī)則與問題的目標(biāo)無關(guān)。前面的例子中，C→L與目標(biāo)Z無關(guān)，卻也觸發(fā)了。前向推理方法效率較低。22后向推理后向推理是目標(biāo)驅(qū)動的方法。專家系統(tǒng)設(shè)定一個目標(biāo)，推理引擎的任務(wù)便是找到推出目標(biāo)的論據(jù)。步驟如下：首先在知識庫中搜索含有目標(biāo)的規(guī)則，即THEN部分包含目標(biāo)的規(guī)則。若找到該規(guī)則，再在數(shù)據(jù)庫中查找與之相匹配的事實，若找到，則觸發(fā)該規(guī)則，即證明目標(biāo)，完成推理。若沒有找到與之相匹配的事實，則將規(guī)則壓棧，重新設(shè)定新目標(biāo)，先證明壓棧規(guī)則的IF部分。以此類推，直到不能證明新目標(biāo)。23后向推理第1~3步：24后向推理第4~6步：25后向推理前向鏈接后向鏈接觸發(fā)的規(guī)則條數(shù)4條3條是否允許用戶輸入數(shù)據(jù)推理前就確定數(shù)據(jù)，推理過程中不需要用戶輸入數(shù)據(jù)設(shè)定推理目標(biāo)后，只需要那些支持推理的數(shù)據(jù)，有可能需要用戶輸入數(shù)據(jù)庫中沒有的事實26第二節(jié)專家控制一、概述瑞典學(xué)者K.J.Astrom在1983年首先把人工智能中的專家系統(tǒng)引入智能控制領(lǐng)域，于1986年提出“專家控制”的概念，構(gòu)成一種智能控制方法。272011北京：隆德大學(xué)自動化控制系的KarlJohan?str?m

教授28所謂專家控制，是將專家系統(tǒng)的理論和技術(shù)同控制理論、方法與技術(shù)相結(jié)合，在未知環(huán)境下，仿效專家的經(jīng)驗，實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制。29

專家控制試圖在傳統(tǒng)控制的基礎(chǔ)上“加入”一個富有經(jīng)驗的控制工程師，實現(xiàn)控制的功能，它由知識庫和推理機構(gòu)成主體框架，通過對控制領(lǐng)域知識（先驗經(jīng)驗、動態(tài)信息、目標(biāo)等）的獲取與組織，按某種策略及時地選用恰當(dāng)?shù)囊?guī)則進行推理輸出，實現(xiàn)對實際對象的控制。

30二、基本原理

1．結(jié)構(gòu)

專家控制的基本結(jié)構(gòu)如圖2.2所示。

31知識庫實時推理機A/D被控對象D/A控制算法庫圖2.2專家控制的結(jié)構(gòu)

322．功能（1）能夠滿足任意動態(tài)過程的控制需要，尤其適用于帶有時變、非線性和強干擾的控制；（2）控制過程可以利用對象的先驗知識；（3）通過修改、增加控制規(guī)則，可不斷積累知識，改進控制性能；（4）可以定性地描述控制系統(tǒng)的性能，如“超調(diào)小”、“偏差增大”等；33（5）對控制性能可進行解釋；（6）可通過對控制閉環(huán)中的單元進行故障檢測來獲取經(jīng)驗規(guī)則。3.與專家系統(tǒng)的區(qū)別

專家控制引入了專家系統(tǒng)的思想，但與專家系統(tǒng)存在區(qū)別：（1）專家系統(tǒng)能完成專門領(lǐng)域的功能，輔助用戶決策；專家控制能進行獨立的、實時的自動決策。專家控制比專家系統(tǒng)對可靠性和抗干擾性有著更高的要求。34（2）專家系統(tǒng)處于離線工作方式，而專家控制要求在線獲取反饋信息，即要求在線工作方式。4.知識表示專家控制將系統(tǒng)視為基于知識的系統(tǒng)，控制系統(tǒng)的知識表示如下：（1）受控過程的知識①先驗知識：包括問題的類型及開環(huán)特性；②動態(tài)知識：包括中間狀態(tài)及特性變化。35（2）控制、辨識、診斷知識①定量知識：各種算法；②定性知識：各種經(jīng)驗、邏輯、直觀判斷。按照專家系統(tǒng)知識庫的結(jié)構(gòu)，有關(guān)知識可以分類組織，形成數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫，從而構(gòu)成專家控制系統(tǒng)的知識源。36數(shù)據(jù)庫包括：事實──已知的靜態(tài)數(shù)據(jù)。例如傳感器測量誤差、運行閾值、報警閾值、操作序列的約束條件、受控過程的單元組態(tài)等；證據(jù)──測量到的動態(tài)數(shù)據(jù)。例如傳感器的輸出值、儀器儀表的測試結(jié)果等。證據(jù)的類型是各異的，常常帶有噪聲、延遲，也可能是不完整的，甚至相互之間有沖突；37假設(shè)──由事實和證據(jù)推導(dǎo)的中間結(jié)果，作為當(dāng)前事實集合的補充。例如，通過各種參數(shù)估計算法推得的狀態(tài)估計等；目標(biāo)──系統(tǒng)的性能指標(biāo)。例如對穩(wěn)定性的要求，對靜態(tài)工作點的尋優(yōu)、對現(xiàn)有控制規(guī)律是否需要改進的判斷等。目標(biāo)既可以是預(yù)定的，也可以是根據(jù)外部命令或內(nèi)部運行狀況在線地動態(tài)建立的。38專家控制的規(guī)則庫一般采用產(chǎn)生式規(guī)則表示：IF控制局勢（事實和數(shù)據(jù)）THEN操作結(jié)論由多條產(chǎn)生式規(guī)則構(gòu)成規(guī)則庫。5.分類按專家控制在控制系統(tǒng)中的作用和功能，可將專家控制器分為以下兩種類型：39(1)直接型專家控制器直接專家控制器用于取代常規(guī)控制器，直接控制生產(chǎn)過程或被控對象。具有模擬（或延伸，擴展）操作工人智能的功能。該控制器的任務(wù)和功能相對比較簡單，但是需要在線、實時控制。因此，其知識表達和知識庫也較簡單，通常由幾十條產(chǎn)生式規(guī)則構(gòu)成，以便于增刪和修改。直接型專家控制器的示意圖見圖中的虛線所示。40直接型專家控制器知識庫信息獲取與處理推理機構(gòu)被控對象傳感器控制規(guī)則庫直接型專家控制器y_r+41(2)間接型專家控制器間接型專家控制器用于和常規(guī)控制器相結(jié)合，組成對生產(chǎn)過程或被控對象進行間接控制的智能控制系統(tǒng)。具有模擬（或延伸，擴展）控制工程師智能的功能。間接型專家控制器可分為以下幾種類型：42①優(yōu)化型專家控制器：是基于最優(yōu)控制專家的知識和經(jīng)驗的總結(jié)和運用。通過設(shè)置整定值、優(yōu)化控制參數(shù)或控制器，實現(xiàn)控制器的靜態(tài)或動態(tài)優(yōu)化。②適應(yīng)型專家控制器：是基于自適應(yīng)控制專家的知識和經(jīng)驗的總結(jié)和運用。在線調(diào)整控制律，校正控制參數(shù)，以適應(yīng)生產(chǎn)過程、對象特性或環(huán)境條件的漂移和變化。43③協(xié)調(diào)型專家控制器：是基于協(xié)調(diào)控制專家和調(diào)度工程師的知識和經(jīng)驗的總結(jié)和運用。用以協(xié)調(diào)局部控制器或各子控制系統(tǒng)的運行，實現(xiàn)大系統(tǒng)的全局穩(wěn)定和優(yōu)化。④組織型專家控制器：是基于控制工程的組織管理專家或總設(shè)計師的知識和經(jīng)驗的總結(jié)和運用。用以組織各種常規(guī)控制器，根據(jù)控制任務(wù)的目標(biāo)和要求，構(gòu)成所需要的控制系統(tǒng)。44

間接型專家控制器可以在線或離線運行。通常，優(yōu)化型、適應(yīng)型需要在線、實時、聯(lián)機運行。協(xié)調(diào)型、組織型可以離線、非實時運行，作為相應(yīng)的計算機輔助系統(tǒng)。間接型專家控制器的示意圖如圖所示。45間接型專家控制器專家控制器被控對象傳感器控制算法特征提取r_+yr+46三、專家控制的關(guān)鍵技術(shù)及特點1．專家控制的關(guān)鍵技術(shù)(1)知識的表達方法；(2)從傳感器中識別和獲取定量的控制信號；(3)將定性知識轉(zhuǎn)化為定量的控制信號；(4)控制知識和控制規(guī)則的獲取。472．專家控制的特點（1）靈活性：根據(jù)系統(tǒng)的工作狀態(tài)及誤差情況，可靈活地選取相應(yīng)的控制律；（2）適應(yīng)性：能根據(jù)專家知識和經(jīng)驗，調(diào)整控制器的參數(shù)，適應(yīng)對象特性及環(huán)境的變化；（3）魯棒性：通過利用專家規(guī)則，系統(tǒng)可以在非線性、大偏差下可靠地工作。482.3.1專家PID控制原理PID專家控制的實質(zhì)是，基于受控對象和控制規(guī)律的各種知識，無需知道被控對象的精確模型，利用專家經(jīng)驗來設(shè)計PID參數(shù)。專家PID控制是一種直接型專家控制器。典型的二階系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)誤差曲線如圖所示。對于典型的二階系統(tǒng)階躍響應(yīng)過程作如下分析。2.3專家PID控制49典型二階系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)誤差曲線50

令e(k)表示離散化的當(dāng)前采樣時刻的誤差值，e(k-1)和e(k-2)分別表示前一個和前兩個采樣時刻的誤差值，則有51

根據(jù)誤差及其變化，可設(shè)計專家PID控制器，該控制器可分為以下五種情況進行設(shè)計：Rule1:當(dāng)|e(k)|>M1時，說明誤差的絕對值已經(jīng)很大。不論誤差變化趨勢如何，都應(yīng)考慮控制器的輸出應(yīng)按最大（或最?。┹敵?，以達到迅速調(diào)整誤差，使誤差絕對值以最大速度減小。此時，它相當(dāng)于實施開環(huán)控制。52

Rule2:當(dāng)或時，說明誤差在向著誤差絕對值增大方向變化，或誤差為某一常值，未發(fā)生變化。

1）此時，如果|e(k)|>M2，說明誤差也較大，可考慮由控制器實施較強的控制作用，以達到扭轉(zhuǎn)誤差絕對值朝減小方向變化，并迅速減小誤差的絕對值，控制器輸出為：可采用比例系數(shù)較大的比例控制：532）如果|e(k)|<M2，說明盡管誤差向著絕對值增大方向變化，但誤差絕對值本身并不很大，可考慮控制器實施一般的控制作用，只要扭轉(zhuǎn)誤差的變化趨勢，使其朝向誤差絕對值減小方向變