智能控制概論

智能控制概論山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院主要參考書目：1、孫增圻等編著．智能控制理論與技術(shù)．北京：清華大學(xué)出版社，20042、楊汝清等編著．智能控制工程．上海：上海交通大學(xué)出版社，20013、李少遠(yuǎn)、王景成編著．智能控制．北京：機械工業(yè)出版社，20054、張化光、孟祥萍主編．智能控制根底理論及應(yīng)用．北京：機械工業(yè)出版社，20055、易繼鍇、候媛彬編著．智能控制技術(shù)．北京：北京工業(yè)大學(xué)出版社，2001年本課程的主要內(nèi)容1.智能控制概論2.模糊邏輯控制3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制4.遺傳算法控制5.其它智能控制第一章智能控制概論目錄自動控制的機遇與挑戰(zhàn)控制科學(xué)的歷史回憶傳統(tǒng)控制理論在應(yīng)用中面臨的難題自動控制面臨的挑戰(zhàn)及其原因“計算機科學(xué)面臨工業(yè)控制應(yīng)用挑戰(zhàn)〞的研究方案智能控制的進展自動化與人工智能智能控制的開展什么是智能控制智能控制的定義智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系和差異智能控制的結(jié)構(gòu)理論二元結(jié)構(gòu)三元結(jié)構(gòu)智能控制的研究領(lǐng)域智能控制的研究對象智能控制的主要分支智能控制的主要應(yīng)用領(lǐng)域第一章智能控制概論1.1自動控制的機遇與挑戰(zhàn)下面介紹現(xiàn)階段自動控制所面臨的機遇和挑戰(zhàn),主要內(nèi)容有:控制科學(xué)的歷史回憶傳統(tǒng)控制理論在應(yīng)用中面臨的難題自動控制面臨的挑戰(zhàn)及其原因“計算機科學(xué)面臨工業(yè)控制應(yīng)用挑戰(zhàn)〞的研究方案1.1.1控制科學(xué)開展的歷史回憶在科學(xué)技術(shù)開展史上,控制科學(xué)同其他技術(shù)科學(xué)一樣,它的產(chǎn)生與開展主要由人類的生產(chǎn)開展需求和人類當(dāng)時的知識與技術(shù)水平所決定.控制科學(xué)的開展反過來亦促進了人類文明的開展,尤其是近代工業(yè)文明的開展.控制科學(xué)與工程的歷史可以上溯到古羅馬的亞歷山大運用反響控制來調(diào)節(jié)水鐘以及中國漢代的指南車.1.1.1控制科學(xué)開展的歷史回憶傳統(tǒng)控制科學(xué)開展的主要歷史足跡:18世紀(jì)英國J.Watt蒸汽機中的飛球調(diào)節(jié)19世紀(jì)英國的飛球調(diào)節(jié)穩(wěn)定性研究19世紀(jì)的常微分方程穩(wěn)定性理論19世紀(jì)末俄國Lyapunov的運動穩(wěn)定性理論19世紀(jì)的復(fù)變函數(shù)理論19世紀(jì)的積分變換及頻譜分析理論Hurwitz,Routh的穩(wěn)定性代數(shù)判據(jù)20世紀(jì)30年代Black,Nyquist,Bode關(guān)于反響放大器的研究,以及頻域穩(wěn)定性判據(jù)與頻域方法1.1.1控制科學(xué)開展的歷史回憶1942年,Harris提出傳遞函數(shù)的概念20世紀(jì)40年代Wiener的控制論20世紀(jì)50年代錢學(xué)森的工程控制論以20世紀(jì)50年代的Pontriagin的極大值原理、Kalman的線性系統(tǒng)結(jié)構(gòu)性理論與濾波理論、Bellman的最優(yōu)控制的動態(tài)規(guī)劃方法為根底的現(xiàn)代控制理論方法20世紀(jì)60年代中期的隨機系統(tǒng)理論20世紀(jì)60年代興起的數(shù)字控制理論與計算機控制技術(shù)1.1.1控制科學(xué)開展的歷史回憶自適應(yīng)控制20世紀(jì)50年代末的模型參考自適應(yīng)控制方法、70年代初Astrom的自校正方法為代表的自適應(yīng)控制方法20世紀(jì)60年代末英國學(xué)派的多變量頻域理論20世紀(jì)70年代英國、法國學(xué)派的大系統(tǒng)理論70年代初,以分解和協(xié)調(diào)為根底,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、分散控制理論等.主要用于資源管理、交通控制、環(huán)境保護等.1.1.1控制科學(xué)開展的歷史回憶以20世紀(jì)70年代末Zames的H∞控制方法和80年代的時域結(jié)構(gòu)性魯棒控制方法為代表的魯棒控制方法20世紀(jì)70年代末的非線性系統(tǒng)理論的幾何學(xué)派和80年代的代數(shù)學(xué)派20世紀(jì)80年代開始的離散事件系統(tǒng)的分析、控制與綜合Moler利用Matlab軟件環(huán)境進行控制系統(tǒng)分析控制科學(xué)的開展主要遵循對控制對象與環(huán)境的復(fù)雜性的處理,如模型描述的復(fù)雜性,對象特性和環(huán)境擾動因素的不確定性.可以說,對控制中復(fù)雜性的研究和探索是推動控制科學(xué)開展主要動力.經(jīng)典控制理論單輸入單輸出反響系統(tǒng)傳遞函數(shù)波特圖奈奎斯特圖根軌跡圖1.1.1控制科學(xué)開展的歷史回憶現(xiàn)代控制理論具有多個相互耦合回路的多變量系統(tǒng)狀態(tài)空間法最優(yōu)控制能控性和能觀性卡爾曼濾波1.1.1控制科學(xué)開展的歷史回憶1.1.1控制科學(xué)開展的歷史回憶從前面討論的控制科學(xué)的開展足跡可以看出:控制科學(xué)是一門理論與應(yīng)用俱重的學(xué)科,它的理論根底來源于幾乎所有現(xiàn)代科學(xué)的分支,如數(shù)學(xué)\物理\力學(xué)\計算機\生命科學(xué)\認(rèn)知科學(xué)等其應(yīng)用領(lǐng)涉及幾乎所有與人類的生產(chǎn)\生活\科學(xué)探索\軍事等領(lǐng)域.1.1.1控制科學(xué)開展的歷史回憶以下圖很好地對控制科學(xué)與其它學(xué)科的關(guān)系,其應(yīng)用領(lǐng)域作了很好地總結(jié).1.1.2傳統(tǒng)控制理論在應(yīng)用中面臨的難題在控制領(lǐng)域,理論與實際應(yīng)用存在很大差距,PID在實際應(yīng)用中仍占統(tǒng)治地位.原因:自動控制學(xué)科高度的交叉性、應(yīng)用的廣泛性;所需數(shù)學(xué)工具難以被多數(shù)技術(shù)人員所掌握;自動控制需要其它技術(shù)支持,如網(wǎng)絡(luò)、計算機;實際應(yīng)用情況的復(fù)雜性、多變性、不確定性;國內(nèi)企業(yè)存在管理體制問題,技術(shù)投入力度不夠.1.1.2傳統(tǒng)控制理論在應(yīng)用中面臨的難題隨著復(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)?這種復(fù)雜性主要表達(dá)在:控制對象的復(fù)雜性模型的不確定性高度非線性龐大的數(shù)據(jù)量和嚴(yán)格的性能指標(biāo)環(huán)境的復(fù)雜性變化的不確定性難以辨識1.1.2傳統(tǒng)控制理論在應(yīng)用中面臨的難題傳統(tǒng)控制理論在應(yīng)用中面臨的難題包括:傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的設(shè)計與分析是建立在精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型根底上的,而實際系統(tǒng)由于存在復(fù)雜性、非線性、時變性和不確定性等,一般無法獲得精確的數(shù)學(xué)模型.雖然,近年控制理論致力于研究對建模要求較低,對建模誤差具有較好適應(yīng)性的魯棒控制理論.但魯棒控制對建模誤差的魯棒性僅僅是局部的、小(微)攝動的,而遠(yuǎn)非人們所期望的全局的,大范圍的.運用傳統(tǒng)控制理論研究這類系統(tǒng)時,必須提出并遵循一些比較苛刻的假設(shè),而這些假設(shè)與實際系統(tǒng)不盡相吻合.1.1.2傳統(tǒng)控制理論在應(yīng)用中面臨的難題由于實際應(yīng)用情況的復(fù)雜性、多變性、不確定性,對于某些復(fù)雜的和包含不確定性的對象,根本無法以傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型(如常微分方程、差分方程等)來表示,即無法解決建模問題.傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型不能反映人的智能過程:推理、分析、學(xué)習(xí).喪失許多有用的信息由于嚴(yán)格依賴于描述被控對象的數(shù)學(xué)模型,而過于復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型將導(dǎo)致求解相應(yīng)的控制規(guī)律變得十分困難,或者實現(xiàn)復(fù)雜的控制規(guī)律使得在現(xiàn)有時間、空間、物資根底條件上十分困難.1.1.2傳統(tǒng)控制理論在應(yīng)用中面臨的難題傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)所處理的信息模式單一通常處理較簡單的物理量:電量(電壓、電流、阻抗);機械量(位移、速度、加速度);復(fù)雜系統(tǒng)要考慮:視覺、聽覺、觸覺信號,包括圖形、文字、語言、聲音等信息.為了提高性能,傳統(tǒng)控制系統(tǒng)可能變得很復(fù)雜,從而增加了設(shè)備的初投資和維修費用,降低系統(tǒng)的可靠性.1.1.3自動控制面臨的挑戰(zhàn)及其原因在自動控制開展的現(xiàn)階段,存在一些至關(guān)重要的挑戰(zhàn)是基于以下原因的:科學(xué)技術(shù)間的相互影響和相互促進;例如,計算機、AI和超大規(guī)模集成電路等技術(shù).當(dāng)前和未來應(yīng)用的需求;例如,空間技術(shù)、海洋工程和機器人技術(shù)等應(yīng)用要求.根本概念和時代思潮開展水平的推動;例如,高速信息公路、非傳統(tǒng)模型和ANN的連接機制等.1.1.4“計算機科學(xué)面臨工業(yè)控制應(yīng)用挑戰(zhàn)〞

的研究方案20世紀(jì)90年代,IEEE控制系統(tǒng)學(xué)會和國際自動控制聯(lián)合會(IFAC)理論委員會合作進行了題為“計算機科學(xué)面臨工業(yè)控制應(yīng)用的挑戰(zhàn)〞的研究方案.該合作研究方案指出:開發(fā)大型的實時控制與信號處理系統(tǒng)是工程界面臨的最具挑戰(zhàn)的任務(wù)之一;這涉及硬件、軟件和智能(尤其是算法)的結(jié)合,而系統(tǒng)集成又需要先進的工程管理技術(shù).1.1.4“計算機科學(xué)面臨工業(yè)控制應(yīng)用挑戰(zhàn)〞

的研究方案設(shè)立這一迎接挑戰(zhàn)的研究方案是由以下動機所決定的:工業(yè)部門往往無法有效地把數(shù)字技術(shù)的最新進展用于控制和信號處理,以便提高實時系統(tǒng)的智能水平.控制學(xué)術(shù)界又常常不理解如何在工業(yè)上進行控制系統(tǒng)硬件、軟件和智能三者的集成開發(fā).自動控制界和計算機科學(xué)界在工業(yè)和學(xué)術(shù)兩方面的對話與有效合作仍然是一個需要進一步解決的問題.1.1.4“計算機科學(xué)面臨工業(yè)控制應(yīng)用挑戰(zhàn)〞

的研究方案綜上所述,自動控制既面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn),又存在良好開展機遇.為了解決面臨的難題,一方面要推進控制硬件、軟件和智能的結(jié)合,實現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化;另一方面要實現(xiàn)自動控制科學(xué)與計算機科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)以及AI的結(jié)合,為自動控制提供新思想,新方法和新技術(shù),創(chuàng)立邊緣交叉新學(xué)科,推動智能控制(IntelligentControl,IC)的開展.1.2智能控制的進展在本節(jié)主要介紹:自動化與人工智能智能控制的開展1.2.1自動化與人工智能自動化與人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是20世紀(jì)所開展起來的兩大新興學(xué)科,其最終目的是分別模擬、輔助并局部取代人類在生產(chǎn)實踐及學(xué)習(xí)、生活中所需要的體力勞動(生產(chǎn)與機器操作)與腦力勞動(智能活動).下面將分別介紹自動化與AI兩者在開展中形成的不同分工與合作.機械化與自動化自動化的開展與人工智能的關(guān)系1.2.1自動化與人工智能1.機械化與自動化機械化(mechanization)就是使用機器代替原先由動物或人類執(zhí)行的體力勞動.當(dāng)人類把比較初級的生產(chǎn)技術(shù)(如杠桿裝置和動力)用于一個過程時,就使該過程機械化.而自動化(automation)那么包含更多的內(nèi)容.當(dāng)反響信息自動地引起機器進行調(diào)節(jié)并使之重新到達(dá)正常狀態(tài)時,自動裝置才真正實現(xiàn)自動化.機器或系統(tǒng)的內(nèi)部調(diào)整是由伺服機構(gòu)進行的.1.2.1自動化與人工智能2.自動化的開展與人工智能的關(guān)系自動化的開展過程與AI有著非常直接的關(guān)系.圖1表示出自動化的進展與AI的某些關(guān)系.圖1自動化的進展與AI1.2.1自動化與人工智能該圖反映出隨著工業(yè)化的進程,機械化與自動化生產(chǎn)開展過程中智能的作用越來越重要.第一次工業(yè)革命中大功率動力機和動力系統(tǒng)的產(chǎn)生和應(yīng)用,使人類開始實現(xiàn)局部體力勞動的機械化與自動化.在初期的自動機器中,只采用開環(huán)控制和單一操作.當(dāng)采用外部反響控制和專用程序時,分別出現(xiàn)了自動化機器和數(shù)控機器.1.2.1自動化與人工智能隨著計算機系統(tǒng)可編程能力的提高,控制系統(tǒng)已具有可編程能力、目標(biāo)自設(shè)定能力以及自編程和自學(xué)習(xí)能力;與此相適應(yīng)的是具有不同程度AI和有機器人參與的自動化.AI技術(shù)已為高級自動化系統(tǒng)輸了新鮮血液.1.2.1自動化與人工智能總之,自動化與AI有著十分密切的關(guān)系,而AI關(guān)注的是智能行為,首先是那些含有復(fù)雜性、不完全性、模糊性或不確定性以及不存在算法的非數(shù)字過程.與傳統(tǒng)計算機程序設(shè)計不同的是,AI是以知識為根底的、總是涉及搜索并應(yīng)用啟發(fā)方法引導(dǎo)求解過程獲得滿意的解答.1.2.2智能控制的開展下面分別介紹IC開展與形成過程.自動控制的開展過程智能控制的開展智能控制學(xué)科的形成1.2.2智能控制的開展1.自動控制的開展過程IC是AI和自動控制的重要局部和研究領(lǐng)域,并被認(rèn)為是通向自主機器遞階道路上自動控制的頂層.圖2表示自動控制的開展過程和通向IC路徑上控制復(fù)雜性增加的過程.從圖2可知,這條路徑的最遠(yuǎn)點是IC,至少在當(dāng)前是如此.IC涉及高級決策并與AI密切相關(guān).1.2.2智能控制的開展1.2.2智能控制的開展2.智能控制的開展IC思潮第一次出現(xiàn)于上世紀(jì)60年代,幾種IC的思想和方法得到提出和開展。(1)啟蒙期60年代初期，F(xiàn)．W．史密斯提出采用性能模式識別器來學(xué)習(xí)最優(yōu)控制方法的新思想，試圖利用模式識別技術(shù)來解決復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。1965年，美國著名控制論專家扎德創(chuàng)立了模糊集合論，為解決復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題提供了強有力的數(shù)學(xué)工具。1966年J．M．門德爾首先主張將人工智能用于空間飛行器的學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的設(shè)計，并提出了“人工智能控制〞的概念。1971年著名學(xué)者傅京遜從開展學(xué)習(xí)控制的角度首次正式提出智能控制這個新興的學(xué)科領(lǐng)域。這些標(biāo)志著智能控制的思想已經(jīng)萌芽。1.2.2智能控制的開展(2)形成期從70年代初開始，傅京孫等人從控制論角度進一步總結(jié)了人工智能技術(shù)與自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)控制的關(guān)系，正式提出了智能控制就是人工智能技術(shù)與控制理論的交叉，并創(chuàng)立了人—機交互式分級遞階智能控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。1974年，英國工程師曼德尼將模糊集合和模糊語言用于鍋爐和蒸汽機的控制，創(chuàng)立了基于模糊語言描述控制規(guī)那么的模糊控制器，取得良好的控制效果。1979年，他又成功地研制出具有了較高智能的自組織模糊控制器。模糊控制的形成和開展，對智能控制理論的形成起了十分重要的推動作用。1.2.2智能控制的開展(3)開展期1982年Fox等人實現(xiàn)了加工車間調(diào)度專家系統(tǒng)；1983年Saridis把智能控制用于機器人系統(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)；1986年M．Lattlmer等人開發(fā)的混合專家系統(tǒng)控制器是一個實驗型的基于知識的實時控制專家系統(tǒng)，用來處理軍事和現(xiàn)代化工業(yè)中出現(xiàn)的控制問題。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(biāo)志著智能控制系統(tǒng)已由研制、開發(fā)階段轉(zhuǎn)向應(yīng)用階段。80年代中后期，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究獲得了重要進展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和應(yīng)用研究為智能控制的研究起到了重要的促進作用。1.2.2智能控制的開展(4)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(xué)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。1.2.2智能控制的開展1.2.2智能控制的開展近十年來,隨著AI和機器人技術(shù)的快速開展,對IC的研究出現(xiàn)一股新的熱潮.各種智能決策系統(tǒng)、專家控制系統(tǒng)、學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)、模糊控制、NNC、主動視覺控制、智能規(guī)劃和故障診斷系統(tǒng)1.2.2智能控制的開展等已被應(yīng)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)(制造)系統(tǒng).Transportation.Economics.1.2.2智能控制的開展3.智能控制學(xué)科的形成IC新學(xué)科形成的條件逐漸成熟.1985年8月,IEEE在美國紐約召開了第一屆IC學(xué)術(shù)討論會.會上討論了IC原理和系統(tǒng)結(jié)構(gòu).之后,IEEE控制系統(tǒng)學(xué)會成立了IC專業(yè)委員會.該專業(yè)委員會組織了對IC定義和研究生課程教學(xué)大綱的討論.1987年1月,在美國費城由IEEE控制系統(tǒng)學(xué)會與計算機學(xué)會聯(lián)合召開了IC國際會議.這是有關(guān)IC的第一次國際會議.1.2.2智能控制的開展大會討論了由于許多新技術(shù)問題的出現(xiàn)以及相關(guān)理論與技術(shù)的開展,需要重新考慮控制領(lǐng)域及其鄰近學(xué)科.這次會議及其后續(xù)相關(guān)事件說明,IC作為一門獨立學(xué)科已正式在國際上建立起來.1.2.2智能控制的開展在IC的開展過程中,最近幾年有關(guān)IC的論文或論文集日益增多,但系統(tǒng)專著和教材并不多見.1990年6月,正式出版的蔡自興編著《智能控制》是國內(nèi)外有關(guān)IC的第一本專著和教材.相繼1997年,蔡自興在新加坡出版的另一IC專著《IntelligentControl:Principles,TechniquesandApplications》,并被作為教材使用.另兩本名為《IntellignetControl:AspectsofFuzzyLogicandNeuralNets》和《Fuzzy-NeuralControl:Principles,AlgorithmsandApplications》的專著也先后在國外出版.1.2.2智能控制的開展自1993年,分別在北京、西安、合肥與上海分別召開的第1~4屆全球華人智能控制與智能自動化大會(CWCICIA),對國際IC的開展起到較大的推動作用.近10年來,國內(nèi)已成立的學(xué)術(shù)團體有中國人工智能學(xué)會計算機視覺與智能控制學(xué)會,中國智能機器人專業(yè)委員會和中國自動化學(xué)會智能自動化專業(yè)委員會等.這些情況說明,IC作為一門獨立的新學(xué)科,也已在我國建立起來了.1.3什么是智能控制下面介紹:智能控制的定義智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系和差異什么叫智能？?。康图壷悄埽焊兄h(huán)境、作出決策、控制行為1.3.1智能控制的定義

◆按人類的認(rèn)知的過程定義(A.Meystel)智能是系統(tǒng)的一個特征，當(dāng)集注〔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◆按機器智能定義(Saridis)機器智能是把信息進行分析、組織，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，到達(dá)最優(yōu)或次優(yōu)的結(jié)果。機器智能1.3.1智能控制的定義粗略地說,智能控制(IC)是一種將智能理論應(yīng)用于控制領(lǐng)域的模型描述、系統(tǒng)分析、控制設(shè)計與實現(xiàn)的控制方法.它首先是一種控制方法,是一種具有智能行為與特征的控制方法.迄今為止,對IC還未有一個統(tǒng)一的定義,下面通過對智能機器的定義,來對IC與智能控制系統(tǒng)(IntelligentControlSystems,ICS)加以定義.1.3.1智能控制的定義定義1(智能機器)能夠在定形或不定形,熟悉或不熟悉的環(huán)境中自主地或與操作人員交互作用以執(zhí)行各種擬人任務(wù)(anthropomorphictasks)的機器.或者比較通俗地說,智能機器是那些能夠自主地代替人類從事危險、厭煩、遠(yuǎn)距離或高精度等作業(yè)的機器.1.3.1智能控制的定義例如,能夠從事這類工作的機器人,就屬于智能機器人.如,在星際探險中的移動機器人,如美國研制的火星探測車.1.3.1智能控制的定義智能機器人1.3.1智能控制的定義1.3.1智能控制的定義具有視覺的越野自主車1.3.1智能控制的定義再例如,能夠模擬人的思維,進行博弈的計算機.1997年5月11日,一個名為DeepBlue的IBM計算機系統(tǒng)戰(zhàn)勝當(dāng)時的國際象棋世界冠軍蓋利

卡斯帕羅夫(GarryKasparov).正在與深藍(lán)下棋的卡斯帕羅夫

1.3.1智能控制的定義基于智能機器的定義,智能控制(IC)的定義為：定義2智能控制是驅(qū)動智能機器自主地實現(xiàn)其目標(biāo)的過程.或者說,智能控制是一類無需人的干預(yù)就能夠獨立地驅(qū)動智能機器實現(xiàn)其目標(biāo)的自動控制.對自主機器人的控制就是一例.1.3.1智能控制的定義相對于智能機器與智能控制(IC),傳統(tǒng)的自動控制的定義為：定義3(自動控制)自動控制是能按規(guī)定程序?qū)C器或裝置進行自動操作或控制的過程.簡單地說,不需要人工干預(yù)的控制就是自動控制.例如,一個裝置能夠自動接收所測得的過程物理變量,自動進行計算,然后對過程進行自動調(diào)節(jié)就是自動控制裝置.反響控制、最優(yōu)控制、隨機控制、自適應(yīng)控制和自學(xué)習(xí)控制等均屬自動控制.1.3.1智能控制的定義下面是關(guān)于智能控制系統(tǒng)(ICS)的定義.定義4用于驅(qū)動自主智能機器以實現(xiàn)其目標(biāo)而無需操作人員干預(yù)的系統(tǒng)叫智能控制系統(tǒng).這類系統(tǒng)必須具有智能調(diào)度和執(zhí)行等能力.1.3.2智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系和差異IC與傳統(tǒng)控制的差異:涉及的范圍:IC的范圍包括了比傳統(tǒng)控制的范圍更一般的范圍.控制的目標(biāo):智能的目標(biāo)尋求在巨大的不確定環(huán)境中,獲得整體的優(yōu)化.1.4智能控制的結(jié)構(gòu)理論自從傅京孫1971年提出把IC作為AI和自動控制的交接領(lǐng)域以來,許多研究人員試圖建立起IC這一新學(xué)科.他們提出一些有關(guān)ICS結(jié)構(gòu)的思想,有助于對IC的進一步認(rèn)識.IC具有一門邊緣交叉學(xué)科,十清楚顯的跨學(xué)科(多元)結(jié)構(gòu)特點.在實際應(yīng)用中,各種IC與各種相關(guān)的根底理論與方法的集成顯得非常重要的.IC的開展需要各相關(guān)學(xué)科的配合與支援,同時也要求IC工程師是個知識工程師.1.4.1二元結(jié)構(gòu)傅京孫曾對幾個與學(xué)習(xí)控制(learningcontrol)有關(guān)的領(lǐng)域進行了研究.這些研究領(lǐng)域是:含有擬人控制器的控制系統(tǒng);含有人-機控制器的控制系統(tǒng);自主機器人系統(tǒng).1.4智能控制的結(jié)構(gòu)理論在此,我們主要討論IC的二元交集結(jié)構(gòu)和三元交集結(jié)構(gòu)兩種思想,它們分別由以下各交集(通集)表示:IC=AIACIC=AIACOR1.4.1二元結(jié)構(gòu)我們可以用式IC=AIAC以及以下圖來表示這種交接作用,并把它稱為二元交集結(jié)構(gòu).1.4.2三元結(jié)構(gòu)薩里迪斯(Saridis)于1977年提出SI三元IC結(jié)構(gòu),擴展了傅京孫的二元結(jié)構(gòu),即把IC看作為AI、自動控制和運籌學(xué)的交接,如以下圖所示.1.4.2三元結(jié)構(gòu)我們可以用式IC=AI

AC

OR來描述這種結(jié)構(gòu).Saridis認(rèn)為,構(gòu)成二元交集結(jié)構(gòu)的兩元互相支配,無助于IC的有效和成功應(yīng)用.必須把遠(yuǎn)籌學(xué)的概念引入IC,使它成為三元交集中的一個子集.這種三元結(jié)構(gòu)后來成為IEEE第一次IC研討會的主題之一.1.4.2三元結(jié)構(gòu)ICS研究的數(shù)學(xué)工具智能控制人工智能運籌學(xué)自動控制信號處理形式語言啟發(fā)記憶學(xué)習(xí)規(guī)劃調(diào)度管理管理協(xié)調(diào)動力學(xué)動態(tài)反饋優(yōu)化動力學(xué)動態(tài)反饋1.智能控制的研究對象智能控制主要應(yīng)用在以下情況：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，一般無法獲得精確的數(shù)學(xué)模型。應(yīng)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(shè)，而這些假設(shè)在應(yīng)用中往往與實際情況不相吻合。1.5智能控制的研究領(lǐng)域?qū)τ谀承?fù)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(xué)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(fù)雜，從而增加了設(shè)備的投資，減低了系統(tǒng)的可靠性。1.5智能控制的研究領(lǐng)域1.5智能控制的研究領(lǐng)域2.智能控制的主要分支IC的主要分支一般包括模糊控制系統(tǒng)專家控制系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)分級遞階控制系統(tǒng)遺傳算法控制系統(tǒng)集成(或者復(fù)合)混合控制：幾種方法和機制往往結(jié)合在一起,用于一個實際的ICS或裝置,從而建立起混合或集成的ICS1965年L．A．扎德教授創(chuàng)立了模糊集合理論，為模糊控制奠定了根底。70年代中期以E．H．曼德尼為代表的一批學(xué)者提出了模糊控制的概念，標(biāo)志著模糊控制的正式誕生，并在控制領(lǐng)域得到了較快的開展和實際的應(yīng)用，成為智能控制領(lǐng)域中的一個重要分支，在其后的20年中已有很多模糊控制在實際中獲得應(yīng)用成功的例子。模糊控制1.5智能控制的研究領(lǐng)域與常規(guī)控制方法相比，模糊控制有以下特點：①模糊控制完全是在操作人員控制經(jīng)驗根底上實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制，無需建立數(shù)學(xué)模型，是解決不確定性系統(tǒng)的一種有效途徑。②模糊控制具有較強的魯棒性，被控對象參數(shù)的變化對模糊控制的影響不明顯，可用于非線性、時變、時滯系統(tǒng)的控制。③由離線計算得到控制查詢表，提高了控制系統(tǒng)的實時性。④控制的機理符合人們對過程控制作用的直觀描述和思維邏輯，為智能控制應(yīng)用打下了根底。1.5智能控制的研究領(lǐng)域模糊控制器的一般結(jié)構(gòu)

1.5智能控制的研究領(lǐng)域為了局部地表現(xiàn)出人腦的某些智能特性，人們從結(jié)構(gòu)和信息處理機制模擬的角度建立了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然反映了人腦功能的根本特性，但遠(yuǎn)不是自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼真描寫，而只是它的某種簡化、抽象和模擬。神經(jīng)網(wǎng)