智能控制技術(shù)及其應(yīng)用 課件 第一章 第二節(jié) 智能控制

現(xiàn)代智能控制實(shí)用技術(shù)叢書

ModernintelligentcontrolpracticaltechnogySeries智能控制技術(shù)及其應(yīng)用簡(jiǎn)介

《現(xiàn)代智能控制實(shí)用技術(shù)叢書》共分為四本，其內(nèi)容按照信號(hào)傳輸?shù)逆湕l編寫：

傳感器

調(diào)制與解調(diào)

信息的傳輸與通信技術(shù)

智能控制技術(shù)的應(yīng)用

本書系統(tǒng)地對(duì)信息傳輸與現(xiàn)代通信技術(shù)的密切關(guān)系、通信技術(shù)的發(fā)展簡(jiǎn)史，現(xiàn)代通信技術(shù)的特點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了介紹；

簡(jiǎn)述了世界通用的有線通信的載波技術(shù)、無(wú)線通信的微波接力通信的基本概念、基本原理，以及各類通信系統(tǒng)的組成、特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)、不足及適用領(lǐng)域。智能控制技術(shù)及其應(yīng)用簡(jiǎn)介

本書還對(duì)現(xiàn)代通信技術(shù)的“高速公路”，即光導(dǎo)纖維通信、５Ｇ通信、衛(wèi)星通信系統(tǒng)技術(shù)，以及近距離小容量的通信手段———無(wú)線保真（ＷｉＦｉ）、藍(lán)牙和可見光通信技術(shù)進(jìn)行原理、功能及應(yīng)用的闡述。

對(duì)未來(lái)的通信技術(shù)，即量子通信技術(shù)的概況進(jìn)行介紹，并預(yù)測(cè)量子通信技術(shù)將在計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信傳輸技術(shù)、衛(wèi)星通信技術(shù)等方面應(yīng)用的可期待前景。

本書可作為大專院?；蚋叩仍盒Ｖ悄芸刂祁愊嚓P(guān)專業(yè)的參考書籍，也可供從事智能控制信息的傳輸方面的設(shè)計(jì)、制造、應(yīng)用領(lǐng)域工作的工程技術(shù)人員作為參考資料。智能控制技術(shù)及其應(yīng)用

叢書序

自動(dòng)控制、智能控制、智慧控制是相對(duì)ＡＩ控制技術(shù)的普遍話題。在當(dāng)今的生產(chǎn)、生活和科學(xué)實(shí)驗(yàn)中具有重要的作用。

在控制技術(shù)中離不開將甲地的信息傳送到乙地，以便遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)（遙測(cè)）、視頻顯示和數(shù)據(jù)記錄（遙信）、狀況或數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)（遙調(diào)）和智能控制（遙控），統(tǒng)稱為智能控制的四遙工程。

信息是物理現(xiàn)象、過程或系統(tǒng)所固有的。信息本身不是物質(zhì)，不具有能量，但信息的傳輸卻依靠物質(zhì)和能量。

而信號(hào)則是信息的某種表現(xiàn)形式，是傳輸信息的載體。信號(hào)是物理性的，并且隨時(shí)間而變化，這是信號(hào)的本質(zhì)所在。

在無(wú)線電通信中，電磁波信號(hào)承載著各種各樣的信息。所以信號(hào)是有能量的物質(zhì)，它描述了物理量的變化過程，在數(shù)學(xué)上，信號(hào)可以表示為關(guān)于一個(gè)或幾個(gè)獨(dú)立變量的函數(shù)，也可以表示隨時(shí)間或空間變化的圖形。

智能控制技術(shù)及其應(yīng)用

叢書序

實(shí)際的信號(hào)中往往包含著多種信息成分，其中有些是我們關(guān)心的有用信息，有些是我們不關(guān)心的噪聲或冗余信息。傳感器的作用就是把未知的被測(cè)信息轉(zhuǎn)化為可觀察的信號(hào)，提取所研究對(duì)象的有關(guān)信息，將原始信息轉(zhuǎn)換成信號(hào)。將有效信息轉(zhuǎn)換成便于傳輸?shù)男盘?hào)，或?qū)⑿盘?hào)放大，或?qū)⑤^低頻率的原始信息“調(diào)制”到較高頻率的信號(hào)；滿足遠(yuǎn)距離傳輸?shù)囊?，或?qū)⒃寄M信息處理為數(shù)字信號(hào)等。這就是智能控制發(fā)送部分的“職責(zé)”———信息的收集與調(diào)制。然后，將調(diào)制后的信號(hào)置于所選取的傳輸通道上進(jìn)行傳輸，使調(diào)制后的信號(hào)傳輸至信宿端———乙地在乙地接收到經(jīng)傳輸線路傳送來(lái)的信號(hào)后，然后進(jìn)行調(diào)制器的反向操作“解調(diào)”。即將高頻信號(hào)或數(shù)字信號(hào)還原成原始信息。智能控制技術(shù)及其應(yīng)用

叢書序

原始信息通過揚(yáng)聲器器（還原的音Ⅳ頻信號(hào)）、顯示器（還原的圖像或視頻信號(hào)）、打（還原的計(jì)算結(jié)果）或進(jìn)行力學(xué)、電磁學(xué)、光學(xué)、聲學(xué)等轉(zhuǎn)換，對(duì)原始信息控制目的物進(jìn)行作用，從而達(dá)到智能控制的目的。本套叢書就是對(duì)智能控制系統(tǒng)中各個(gè)環(huán)節(jié)的一些關(guān)鍵技術(shù)的原理、特性、基本計(jì)算公式和方法、基本結(jié)構(gòu)的組成、各個(gè)部分參數(shù)的選取，以及主要應(yīng)用場(chǎng)合及其優(yōu)勢(shì)和不足等問題進(jìn)行討論和分析。本套叢書則沿著“有效信息的取得”、“有效信息的調(diào)制”、“調(diào)制信號(hào)的傳輸“、“調(diào)制信號(hào)的解調(diào)”以及“智能控制系統(tǒng)的舉例應(yīng)用”這一線索展開，對(duì)比較典型的智能控制系統(tǒng)，應(yīng)用于實(shí)踐的設(shè)計(jì)計(jì)算及控制的邏輯關(guān)系進(jìn)行舉例論述。本套叢書雖然經(jīng)歷了十多年的知識(shí)積累，但仍然覺得時(shí)間倉(cāng)促，加之水平有限，錯(cuò)誤與疏漏之處在所難免，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。編撰者

蘇遵惠

智能控制技術(shù)及其應(yīng)用

智能控制技術(shù)及其應(yīng)用

叢書序

前言第一章緒論第一節(jié)控制的分類第二節(jié)智能控制

第三節(jié)

智能控制技術(shù)的建立與發(fā)展第二章中小學(xué)校教室智能照明系統(tǒng)

的設(shè)計(jì)與實(shí)踐

第一節(jié)光源燈具和安裝現(xiàn)場(chǎng)的

技術(shù)指標(biāo)要求

第二節(jié)教室照明的智能控制要求第三章醫(yī)療機(jī)構(gòu)智能照明系統(tǒng)的

設(shè)計(jì)與實(shí)踐第四章

城市道路照明智能控制系統(tǒng)的

設(shè)計(jì)與實(shí)踐

第五章

公路隧道照明智能控制系統(tǒng)的

設(shè)計(jì)與實(shí)踐第六章

自動(dòng)駕駛汽車的智能控制第七章

人臉識(shí)別技術(shù)在智能控制

領(lǐng)域的應(yīng)用第一節(jié)人臉識(shí)別技術(shù)概述

第二節(jié)人臉識(shí)別技術(shù)的流程和算法

第三節(jié)

智能控制理論在在人臉識(shí)別

中的應(yīng)用

第四節(jié)

人臉識(shí)別技術(shù)的主要應(yīng)用

領(lǐng)域及發(fā)展前景

附錄附錄Ａ本書名詞術(shù)語(yǔ)及解釋附錄Ｂ與本書相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)參考文獻(xiàn)重點(diǎn)目錄

正文

第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用一、智能控制概述

（一）智能控制概念

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(dòng)控制的交叉，即二元論。

美國(guó)學(xué)者G.N.Saridis1977年在此基礎(chǔ)上引入運(yùn)籌學(xué)，提出了三元論的智能控制概念，

即：IC=AC∩AI∩OR

式中各子集的含義為

IC——智能控制（IntelligentControl）

AI——人工智能（ArtificialIntelligence）AC——自動(dòng)控制（AutomaticControl）OR——運(yùn)籌學(xué)（OperationalResearch）

正文

第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用一、智能控制概述

（一）智能控制概念

基于三元論的智能控制示意圖見圖1-11所示。

人工智能（AI）：是一個(gè)用來(lái)模擬人思維的知識(shí)處理系統(tǒng)，具有記憶、學(xué)習(xí)、信息處理、形式語(yǔ)言、啟發(fā)推理等功能。

自動(dòng)控制（AC）：描述系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性，是一種動(dòng)態(tài)反饋。

運(yùn)籌學(xué)（OR）：是一種定量?jī)?yōu)化方法，如線性規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、調(diào)度、管理、優(yōu)化決策和多目標(biāo)優(yōu)化方法等。圖1-11基于三元論的

智能控制示意圖

正文

第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用一、智能控制概述

（二）智能控制科學(xué)的分類

傅京遜教授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)：具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織的功能。

2、人機(jī)結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)：機(jī)器完成需要連續(xù)進(jìn)行的并需快速計(jì)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(wú)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(jī)器人。

正文

第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用一、智能控制概述

（三）智能控制的特點(diǎn)1、學(xué)習(xí)功能

智能控制器能通過從外界環(huán)境所獲得的信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，不斷積累知識(shí)，使系統(tǒng)的控制性能得到改善。

2、適應(yīng)功能

智能控制器具有從輸入到輸出的映射關(guān)系，可實(shí)現(xiàn)不依賴于模型的自適應(yīng)控制，即使當(dāng)系統(tǒng)某一部分出現(xiàn)故障時(shí)，也能進(jìn)行控制。

3、自組織功能

智能控制器對(duì)復(fù)雜的分布式信息具有自組織和協(xié)調(diào)的功能，當(dāng)出現(xiàn)多目標(biāo)沖突時(shí)，它可以在任務(wù)要求的范圍內(nèi)自行決策，主動(dòng)采取行動(dòng)。

4、優(yōu)化能力

智能控制能夠通過不斷優(yōu)化控制參數(shù)并尋找控制器的最佳結(jié)構(gòu)形式，獲得整體最優(yōu)的控制性能。

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第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用二、智能控制的發(fā)展歷程

（一）世界智能控制發(fā)展歷程

智能控制第一次思潮出現(xiàn)于20世紀(jì)60年代，早期開拓者們提出了幾種智能控制的思想和方法。60年代中期，自動(dòng)控制與人工智能開始交集。

1965年，美籍華裔科學(xué)家傅京孫等，首先把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)，1971年傅京孫又論述了人工智能與自動(dòng)控制的交集關(guān)系，成為智能控制的先行者和奠基人。

1978年3月，全國(guó)科學(xué)大會(huì)在北京召開，發(fā)出“向科學(xué)技術(shù)現(xiàn)代化進(jìn)軍”的號(hào)召，迎來(lái)了中國(guó)科學(xué)的春天。

隨著人工智能和機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，智能控制獲得持續(xù)發(fā)展。各種智能控制系統(tǒng)及應(yīng)用手段，包括專家控制、模糊控制、遞階控制、學(xué)習(xí)控制、神經(jīng)控制、進(jìn)化控制、免疫控制和智能規(guī)劃系統(tǒng)等先后開發(fā)并應(yīng)用于工業(yè)控制過程系統(tǒng)、智能機(jī)器人系統(tǒng)和智能制造系統(tǒng)等。

20世紀(jì)70年代，從傳統(tǒng)的儀表和繼電器組兩個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域派生出了分散控制系統(tǒng)(DCS)和可編程序控制器(PLC)。

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第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用二、智能控制的發(fā)展歷程

（一）世界智能控制發(fā)展歷程

經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，PLC在體系中加入了通用型的CPU，特別軟邏輯PLC在指令處理原理方面與DCS并無(wú)二樣，只是上位機(jī)軟件的用戶指令不同。而DCS在網(wǎng)絡(luò)方面、多DPU協(xié)同工作方面、冗余方面有了長(zhǎng)足的發(fā)展，并多采用X86體系架構(gòu)，利用PC技術(shù)成果。使得人們對(duì)DCS和PLC的概念從認(rèn)知上逐漸得到統(tǒng)一。

現(xiàn)在的DCS與PLC的差別已經(jīng)相當(dāng)小，PLC分成了大中小微幾種檔次，按實(shí)現(xiàn)分成了硬PLC、軟編譯型PLC、軟解釋型PLC，按結(jié)構(gòu)分成了背板式、模塊式、分布式。橫向發(fā)展PLC出了許多專用的PLC，包括數(shù)控專用、車用專用等?？刂瓶茖W(xué)的發(fā)展歷程的示意圖見圖4-12所示。圖1-12控制科學(xué)的發(fā)展歷程示意圖

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第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用二、智能控制的發(fā)展歷程

（二）中國(guó)智能控制發(fā)展歷史

1978年3月，全國(guó)科學(xué)大會(huì)在北京召開，發(fā)出“向科學(xué)技術(shù)現(xiàn)代化進(jìn)軍”的號(hào)召，迎來(lái)了中國(guó)科學(xué)發(fā)展的春天。

20世紀(jì)七八十年代，中國(guó)的專家控制和專家規(guī)劃系統(tǒng)開發(fā)也出現(xiàn)不少成果。

1965年國(guó)內(nèi)對(duì)模糊控制的理論探索和實(shí)際應(yīng)用兩個(gè)方面，都進(jìn)行了廣泛研究，并取得一批實(shí)質(zhì)性的成果。

在皮茨（Pitts）等提出一種“似腦機(jī)器”（mindlikemachine）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的理論和機(jī)理的啟發(fā)下。中國(guó)的神經(jīng)控制研究與應(yīng)用也取得令人矚目的成果。以神經(jīng)控制器為基礎(chǔ)的神經(jīng)控制系統(tǒng)已在非線性和分布式控制系統(tǒng)及學(xué)習(xí)系統(tǒng)中得到不少成功應(yīng)用。

20世紀(jì)80年代以來(lái)，中國(guó)學(xué)者提出一些新的智能控制理論、方法和技術(shù)。周其鑒等人于1983年發(fā)表了關(guān)于仿人控制的論文，之后又發(fā)展為仿人智能控制專著。

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第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用二、智能控制的發(fā)展歷程

（二）中國(guó)智能控制發(fā)展歷史

吳宏鑫等人提出的“航天器變結(jié)構(gòu)變系數(shù)的智能控制方法”和“基于智能特征模型的智能控制方法”等，為智能控制器的設(shè)計(jì)開拓了一條新的道路。

蔡自興等人于2000年提出和開發(fā)了進(jìn)化控制系統(tǒng)和免疫控制系統(tǒng)，把源于生物進(jìn)化的進(jìn)化計(jì)算機(jī)制與傳統(tǒng)反饋機(jī)制相結(jié)合，用于控制可實(shí)現(xiàn)一種新的控制——進(jìn)化控制；而把自然免疫系統(tǒng)的機(jī)制和計(jì)算方法用于控制，則構(gòu)成免疫控制。

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)的智能控制研究也相繼進(jìn)入各種智能控制互相融合，“取長(zhǎng)補(bǔ)短”構(gòu)成眾多的“復(fù)合”智能控制，開發(fā)某些綜合的智能控制方法來(lái)滿足現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)提出的控制要求。模糊神經(jīng)控制、神經(jīng)專家控制、進(jìn)化神經(jīng)控制、神經(jīng)學(xué)習(xí)控制、專家遞階控制和免疫神經(jīng)控制等進(jìn)入研究階段。

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第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用二、智能控制的發(fā)展歷程

（二）中國(guó)智能控制發(fā)展歷史

20世紀(jì)90年代在我國(guó)的研究基本上與世界研究平行發(fā)展，并在21世紀(jì)以來(lái)得到在某些行業(yè)的應(yīng)用。以網(wǎng)絡(luò)為控制的媒介；用戶對(duì)受控對(duì)象控制、監(jiān)督和管理，借助網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)瀏覽器和服務(wù)器來(lái)實(shí)現(xiàn)。只要能夠上網(wǎng)，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備及其受控對(duì)象進(jìn)行控制與監(jiān)控。智能控制系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的深度融合是我國(guó)21世紀(jì)智能控制的一個(gè)新亮點(diǎn)。

進(jìn)入21世紀(jì)，中國(guó)政府發(fā)布的《中國(guó)制造2025》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃2016—2020》等國(guó)家重大發(fā)展戰(zhàn)略，為智能控制基礎(chǔ)研究及其在智能制造、智能機(jī)器人、智能駕駛等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化注入活力。

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第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用三、智能控制系統(tǒng)的工作原理及組成結(jié)構(gòu)

1、規(guī)劃與控制部分

這部分為整個(gè)系統(tǒng)的核心部分，通過制定任務(wù)，決定獲取信息，控制機(jī)構(gòu)，如何控制，采用傳輸方式，將信息傳送到對(duì)方等對(duì)與本系統(tǒng)相關(guān)的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)的搜索獲取，推理決策等做出控制作用的總體規(guī)劃。

2、傳感器部分

利用傳感器對(duì)外界進(jìn)行監(jiān)測(cè)與觀察，捕獲信息

（包括力學(xué)信號(hào)、電磁學(xué)信號(hào)、聽覺信號(hào)、視覺信號(hào)、溫濕度信號(hào)、嗅覺信號(hào)、味覺信號(hào)、流體信號(hào)等），從中對(duì)有效信息進(jìn)行選擇，進(jìn)行電信號(hào)轉(zhuǎn)換，作為智能控制系統(tǒng)的信息輸入部分。

3、感知信息處理部分該部分對(duì)由傳感器輸入的原始信息進(jìn)行處理，根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)部的信號(hào)傳輸系統(tǒng)的要求，完成信號(hào)的放大、調(diào)制（包括模擬調(diào)制或數(shù)字調(diào)制）與傳輸波形的整形。

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第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用三、智能控制系統(tǒng)的工作原理及組成結(jié)構(gòu)

4、通信信道與接口部分

根據(jù)傳輸信息的距離、頻段、信息量的大小等要素，決定傳輸?shù)姆绞?/p>

（有線傳輸、無(wú)線傳輸）及傳輸頻段，根據(jù)信道要求決定輸出端和輸入端的接口阻抗和電平。

5、信息的認(rèn)知部分

對(duì)傳輸后所接收到的信息進(jìn)行儲(chǔ)存、信號(hào)放大或整形，進(jìn)行信號(hào)的解調(diào)，得到能用于實(shí)現(xiàn)控制能量轉(zhuǎn)換的電信號(hào)形式，直至被控制部分。

6、執(zhí)行機(jī)構(gòu)部分執(zhí)行機(jī)構(gòu)部分為系統(tǒng)的最終輸出部分，按照規(guī)劃與控制目的，將輸出電信號(hào)轉(zhuǎn)換為機(jī)械力、速度、加速度、熱、電功、光、聲、磁儲(chǔ)存或電打印等。若為閉環(huán)控制系統(tǒng)，則必將執(zhí)行的結(jié)果反饋給信息的首端，以便形成動(dòng)態(tài)的循環(huán)控制。

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第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用四、智能控制系統(tǒng)的基本組成

（一）中央處理器（CentralProcessingUnit，CPU），是計(jì)算機(jī)的運(yùn)算核心和控制核心，是信息處理、程序運(yùn)行的最終執(zhí)行單元。負(fù)責(zé)處理各種算法和邏輯，控制其他組件的工作。

其包含運(yùn)算邏輯部件、寄存器部件和控制部件等，具有處理指令、執(zhí)行操作、控制時(shí)間、處理數(shù)據(jù)等功能。

（二）內(nèi)存（Memory）是計(jì)算機(jī)中重要的部件之一，也稱為內(nèi)存儲(chǔ)器，由內(nèi)存芯片、電路板、金手指等部分組成，它是與CPU進(jìn)行溝通的橋梁。

其用于暫時(shí)存放CPU中的運(yùn)算數(shù)據(jù)及與硬盤等外部存儲(chǔ)器交換的數(shù)據(jù)。計(jì)算機(jī)中所有程序的運(yùn)行都在內(nèi)存中進(jìn)行，內(nèi)存的運(yùn)行決定了計(jì)算機(jī)的穩(wěn)定性。內(nèi)存包括RAM和ROM。RAM為隨機(jī)存取存儲(chǔ)器，用于臨時(shí)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和程序；ROM為只讀存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)固化的程序和配置。

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第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用四、智能控制系統(tǒng)的基本組成

（三）輸入輸出接口（Input/OutputInterface，I/O接口）

是計(jì)算機(jī)中CPU與外部設(shè)備之間交換信息的連接電路，通過總線與CPU相連。

I/O接口分為總線接口和通信接口，通常稱為適配卡，如軟盤驅(qū)動(dòng)器適配卡、硬盤驅(qū)動(dòng)器適配卡、并行打印機(jī)適配卡。用于連接外部設(shè)備，如傳感器、執(zhí)行器、通信傳輸設(shè)備等。

通過這些接口，智能控制器可以接收來(lái)自外部環(huán)境的信息。

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第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用四、智能控制系統(tǒng)的基本組成

以下以汽車的駕駛為例予以說明，示意圖見圖1-13所示。圖1-13汽車的人工駕駛與智能機(jī)械駕駛比較示意圖

正文

第一章

緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用五、智能控制系統(tǒng)的特點(diǎn)

1、具有較高的靈活性

從總體出發(fā)，智能控制系統(tǒng)由多個(gè)子系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)進(jìn)行連接組合而成，可以根據(jù)使用者的需求完成自主操作，方便生產(chǎn)或生活。2、操作方便簡(jiǎn)潔

科技發(fā)展至今，許多智能控制系統(tǒng)可以通過手機(jī)、計(jì)算機(jī)等終端設(shè)備進(jìn)行控制，通過控制顯示就能了解非現(xiàn)場(chǎng)被控對(duì)象的控制狀態(tài)。3、場(chǎng)景化設(shè)置可多樣化

可以根據(jù)對(duì)系統(tǒng)的需求，對(duì)被控制場(chǎng)景進(jìn)行設(shè)置、添加，滿足使用者的需求。

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4、實(shí)現(xiàn)信息共享

系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)控制所需控制的對(duì)象，并且可發(fā)布到網(wǎng)上，對(duì)控制環(huán)境進(jìn)行檢測(cè)，在出現(xiàn)緊急情況時(shí)，可以通過終端設(shè)備遠(yuǎn)程連接到終端進(jìn)行信息共享。5、安裝、調(diào)試較為方便

一般比較簡(jiǎn)單的系統(tǒng)可以做到即插即用，特別是采用無(wú)線控制的方式，可以快速部署系統(tǒng)。

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緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用六、智能控制系統(tǒng)的定義和特殊功能

（一）定義

由于科技的發(fā)展和進(jìn)步，智能控制系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，由于行業(yè)之間的差異，對(duì)智能控制系統(tǒng)產(chǎn)生了幾種不同的定義如下：

定義一：智能控制是由智能機(jī)器自主實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過程。

而智能機(jī)器則定義為：在結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的、熟悉的或陌生的環(huán)境中，自主地或與人交互地執(zhí)行人類規(guī)定的任務(wù)的一種機(jī)器。

定義二：K.J.奧斯托羅姆認(rèn)為：將人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機(jī)器模擬，并用于控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)中，以期在一定程度上實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化，這就是智能控制。他還認(rèn)為自動(dòng)調(diào)節(jié)控制和自適應(yīng)控制就是智能控制的低級(jí)體現(xiàn)。

定義三：智能控制是一類無(wú)需人的干預(yù)，就能夠自主地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制，也是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。

定義四：智能控制實(shí)際只是研究與模擬人類智能活動(dòng)及其控制與信息傳遞過程的規(guī)律，研制具有仿人智能的工程控制與信息處理系統(tǒng)的一個(gè)新興分支學(xué)科。

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（二）智能控制系統(tǒng)的特殊功能

1、遠(yuǎn)程監(jiān)控與操作

智能控制系統(tǒng)支持遠(yuǎn)程監(jiān)控和操作，通過網(wǎng)絡(luò)連接可以對(duì)設(shè)備和系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制。運(yùn)維人員可以通過遠(yuǎn)程訪問系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)調(diào)整、故障排查和維護(hù)等操作，提高操作的便捷性和靈活性。

2、自適應(yīng)和優(yōu)化控制

智能控制系統(tǒng)具備自適應(yīng)和優(yōu)化控制能力，它能根據(jù)不同的工況和要求，采取相應(yīng)的控制策略和參數(shù)調(diào)整，以較好的方式實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的控制和調(diào)節(jié)，提高節(jié)能效果。

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（二）智能控制系統(tǒng)的特殊功能

3、故障診斷和容錯(cuò)控制

智能控制系統(tǒng)能夠進(jìn)行故障診斷，通過分析和判斷故障信息，及時(shí)采取容錯(cuò)控制措施，保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行。它可以提供故障報(bào)警和故障診斷報(bào)告，幫助運(yùn)維人員進(jìn)行故障排查和維修。

4、高度靈活和可擴(kuò)展性

智能控制系統(tǒng)具有高度靈活性和可擴(kuò)展性，它可以根據(jù)不同的需求和應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行定制開發(fā)，同時(shí)支持各種設(shè)備和系統(tǒng)的集成和擴(kuò)展，滿足不斷變化的控制需求。

總之，智能控制系統(tǒng)以其自動(dòng)化、智能化和網(wǎng)絡(luò)化等特點(diǎn)，提供了可靠和便捷的控制和管理方式，廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制、建筑自動(dòng)化、交通運(yùn)輸、能源管理等領(lǐng)域。

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（一）智能規(guī)劃

1、智能規(guī)劃概述

（1）智能規(guī)劃（AutomatedPlanning）是人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，其為從計(jì)算上研究智能控制過程的領(lǐng)域。如在危險(xiǎn)性或費(fèi)用高的環(huán)境。

主要思想：面對(duì)某項(xiàng)任務(wù)，或在運(yùn)作中受到約束條件的限制，需要實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的目標(biāo)，則對(duì)環(huán)境進(jìn)行認(rèn)識(shí)與分析，對(duì)所提供的資源、限制和約束進(jìn)行推理，對(duì)可供選擇的動(dòng)作，在運(yùn)籌學(xué)，人工智能，邏輯學(xué)等學(xué)科的支撐下，制定出實(shí)現(xiàn)預(yù)定目標(biāo)的動(dòng)作序列——一個(gè)規(guī)劃。

智能規(guī)劃可應(yīng)用于車間作業(yè)調(diào)度、物流中物資運(yùn)輸調(diào)度、智能機(jī)器人的動(dòng)作規(guī)劃及宇航技術(shù)等領(lǐng)域。其邏輯思維關(guān)系示意圖見圖1-14所示

（2）分類：

因動(dòng)作種類繁多，故存在多形式規(guī)劃，如路徑和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、感知規(guī)劃和信息收集、導(dǎo)航規(guī)劃、通信規(guī)劃、社會(huì)與經(jīng)濟(jì)規(guī)劃等。

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（一）智能規(guī)劃

智能規(guī)劃邏輯思維關(guān)系示意圖見圖1-14所示

1-14智能規(guī)劃實(shí)現(xiàn)的邏輯思維關(guān)系示意圖

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（一）智能規(guī)劃

2、研究的意義與方向

（1）研究的意義

從理論上，規(guī)劃是理性行為的重要組成部分。如果研究人工智能的目的是掌握智能的計(jì)算方面的因素，則規(guī)劃為動(dòng)作的推理和智能算法的演化。在實(shí)際應(yīng)用上其有助于建立信息處理工具，即自動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)，提供經(jīng)濟(jì)高效的規(guī)劃資源，滿足安全和高效的需求。

（2）研究的方向

規(guī)劃技術(shù)的研究起源于對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的抽象。根據(jù)模型的簡(jiǎn)化程度，其研究方向可分為經(jīng)典規(guī)劃和非經(jīng)典規(guī)劃兩類。

1）經(jīng)典規(guī)劃。是在經(jīng)典規(guī)劃環(huán)境下進(jìn)行的搜索、決策過程，其具有：完全可觀察，確定的效果，靜態(tài)的、有限的、離散的系統(tǒng)狀態(tài)。

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（一）智能規(guī)劃

2、研究的意義與方向

2）非經(jīng)典規(guī)劃

相對(duì)于經(jīng)典規(guī)劃而言，指在部分可觀察的、或隨機(jī)的、考慮時(shí)間和資源的及放寬其他限制條件的環(huán)境下進(jìn)行的規(guī)劃。其具體的研究?jī)?nèi)容可細(xì)分為以下內(nèi)容：

①

規(guī)劃建模語(yǔ)言研究；

②

狀態(tài)空間搜索方法研究；③

規(guī)劃空間搜索方法研究；

④

規(guī)劃圖搜索方法研究；⑤

命題可滿足技術(shù)研究；

⑥

約束可滿足技術(shù)研究；⑦

分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃研究；

⑧

啟發(fā)式研究；⑨

時(shí)態(tài)規(guī)劃研究；

⑩

資源規(guī)劃研究；

?不確定規(guī)劃研究；

?多智能體規(guī)劃研究等。

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（一）智能規(guī)劃

3、典型應(yīng)用

深空1號(hào)的在線規(guī)劃軟件系統(tǒng)，即遠(yuǎn)程智能體中的應(yīng)用。

火星探測(cè)漫游者的地面規(guī)劃軟件系統(tǒng)《混合主動(dòng)活動(dòng)計(jì)劃生成器》（MixedInitiativeActivityPlanningGenerator，MAPGEN)中的應(yīng)用；

美國(guó)宇航局開發(fā)的《歐羅巴》（EUROPA）規(guī)劃系統(tǒng)的應(yīng)用；

每?jī)赡昱e行一次的國(guó)際智能規(guī)劃大賽（InternationalPlanningCompetition,IPC）的應(yīng)用等等。

實(shí)現(xiàn)PID控制的系統(tǒng)規(guī)劃結(jié)構(gòu)示意圖見圖1-15所示。

1-15實(shí)現(xiàn)

PID控制的系統(tǒng)智能規(guī)劃結(jié)構(gòu)示意圖

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（二）強(qiáng)化學(xué)習(xí)

1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的概念

強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制（ReinforcementLearningControl）是策略學(xué)習(xí)的一種，是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，又稱為“再勵(lì)學(xué)習(xí)”、“評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)”。

學(xué)習(xí)是一種過程。強(qiáng)化學(xué)習(xí)為一種基于智能體與環(huán)境交互學(xué)習(xí)的方法，通過智能體不斷與環(huán)境交互——重復(fù)性的輸入控制信號(hào)，從外部校正該系統(tǒng)，從而使系統(tǒng)對(duì)特定輸入具有特定響應(yīng)，學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略，實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的工業(yè)環(huán)境中高效實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制并逐步優(yōu)化。

這是模擬人類“學(xué)習(xí)過程”的控制調(diào)節(jié)機(jī)制的嘗試。通過“學(xué)習(xí)”控制系統(tǒng)成為在其運(yùn)行過程中，逐步獲得受控過程及環(huán)境的非預(yù)知信息，積累控制經(jīng)驗(yàn)，并在一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行估值，分類，決策和不斷改善系統(tǒng)品質(zhì)的自動(dòng)控制系統(tǒng)。

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（二）強(qiáng)化學(xué)習(xí)

1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的概念

強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制原理框圖見圖1-16所示。

定義：從環(huán)境狀態(tài)到動(dòng)作映射的學(xué)習(xí)，以使動(dòng)作從環(huán)

境

中

獲

得

的

積

累

獎(jiǎng)

賞

值最大。

常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括：1)時(shí)間差分法算法

（TemporalDifference，TD）2)Q學(xué)習(xí)算法

（Q-Learning）3)SARSA算法：(State-Action-Reward-State-Action,SARSA)

圖1-16

強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制原理框圖

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（二）強(qiáng)化學(xué)習(xí)

2、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容

強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制只要規(guī)定某種判據(jù)，即準(zhǔn)則，系統(tǒng)本身就能通過統(tǒng)計(jì)估計(jì)、自我檢測(cè)、自我評(píng)價(jià)和自我校正等方式不斷自行調(diào)整，直至達(dá)到準(zhǔn)則要求為止。

這種學(xué)習(xí)方式是不斷進(jìn)行隨機(jī)嘗試和不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)的過程。在沒有足夠的先驗(yàn)信息的條件下，這種過程需要較長(zhǎng)的時(shí)間。

在實(shí)際應(yīng)用中，為了達(dá)到好的效果，常將兩種學(xué)習(xí)方式結(jié)合起來(lái)。學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)按照所采用的數(shù)學(xué)方法而有不同的形式，其中最主要有采用模式分類器的訓(xùn)練系統(tǒng)和增量學(xué)習(xí)系統(tǒng)。在學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的理論研究中,貝葉斯估計(jì)、隨機(jī)逼近方法和隨機(jī)自動(dòng)機(jī)理論，都是常用的理論工具。

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（二）強(qiáng)化學(xué)習(xí)

3、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)化生產(chǎn)中的應(yīng)用

（1）智能控制系統(tǒng)優(yōu)化

利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)中的控制系統(tǒng)，如PID控制器參數(shù)調(diào)節(jié)、系統(tǒng)優(yōu)化等，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。

（2）資源調(diào)度與路徑規(guī)劃

利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化生產(chǎn)資源的調(diào)度和路徑規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的自動(dòng)化調(diào)度和優(yōu)化，降低生產(chǎn)成本。

（3）故障檢測(cè)與預(yù)防

利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法構(gòu)建故障檢測(cè)與預(yù)防模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，提高設(shè)備可靠性和穩(wěn)定性。

（4）自適應(yīng)控制與優(yōu)化

利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和優(yōu)化，根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整控制策略，適應(yīng)復(fù)雜多變的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境。

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（二）強(qiáng)化學(xué)習(xí)

4、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的改進(jìn)方向

（1）多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)

針對(duì)復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)，引入多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)多個(gè)智能體之間的協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng)，提高系統(tǒng)整體效率和性能。

（2）深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模、高維度工業(yè)數(shù)據(jù)的高效處理和決策，提高控制系統(tǒng)的智能化水平。

（3）安全性與魯棒性加強(qiáng)

加強(qiáng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在工業(yè)控制中的安全性與魯棒性，防止因誤差累積或惡意攻擊導(dǎo)致的系統(tǒng)失控，確保工業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定運(yùn)行。

（4）實(shí)時(shí)性與效率提升

優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練和推理過程，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制和優(yōu)化，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和生產(chǎn)效率。

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（三）專家控制系統(tǒng)

1、專家控制概述

專家控制系統(tǒng)(ExpertControlSystem,ECS)，是指一個(gè)內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，并能利用知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)方法，處理該領(lǐng)域的高水平難題。

該系統(tǒng)具有啟發(fā)性，透明性，靈活性，符號(hào)操作，不確定性推理等特點(diǎn)。應(yīng)用該系統(tǒng)的概念和技術(shù)，模擬人類專家的控制知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，以解決那些需要專家級(jí)人才才能處理好的復(fù)雜問題的一種新的方法，

專家系統(tǒng)的基本功能取決于它所含有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，因此，有時(shí)也把專家系統(tǒng)稱為基于知識(shí)的系統(tǒng)。它已廣泛應(yīng)用于故障診斷、工業(yè)設(shè)計(jì)和過程控制。

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（三）專家控制系統(tǒng)

2、專家控制的基本結(jié)構(gòu)

（1）知識(shí)庫(kù)

知識(shí)庫(kù)用適當(dāng)?shù)姆绞絻?chǔ)存從專家處獲取的領(lǐng)域知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)，也包括必要的書本知識(shí)和常識(shí)，它是領(lǐng)域知識(shí)的存儲(chǔ)器。

（2）數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)庫(kù)是在專家系統(tǒng)中劃出的一部分存儲(chǔ)單元，用于存放當(dāng)前處理對(duì)象用戶提供的數(shù)據(jù)和推理得到的中間結(jié)果，這部分內(nèi)容是隨時(shí)變化的。

（3）推理機(jī)

推理機(jī)用于控制和協(xié)調(diào)整個(gè)專家系統(tǒng)的工作，根據(jù)當(dāng)前的輸入數(shù)據(jù)，利用知識(shí)庫(kù)的知識(shí)，按一定推理策略去解決當(dāng)前的問題。推理策略有正向推理、反向推理和正反向混合推理三種方式。

（4）解釋器

解釋器也是一組計(jì)算機(jī)程序，為用戶解釋推理結(jié)果，使用戶了解推理過程，回答用戶提出的問題，為用戶提供方便。

（5）知識(shí)獲取

知識(shí)獲取是設(shè)計(jì)一組程序，為修改知識(shí)庫(kù)中原有的知識(shí)和擴(kuò)充新知識(shí)提供手段，包括刪除原有知識(shí)，將獲取的新知識(shí)加入。

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（三）專家控制系統(tǒng)

3、專家控制的基本要求

（1）運(yùn)行可靠性高

對(duì)于特別的裝置或系統(tǒng)，若不采用專家控制器取代常規(guī)控制器，則控制系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)將非常復(fù)雜，使系統(tǒng)的可靠性大為下降。故專家控制器應(yīng)具有高的運(yùn)行可靠性要求和監(jiān)控能力。

（2）決策能力強(qiáng)

決策是基于知識(shí)的控制系統(tǒng)的關(guān)鍵能力，故其系統(tǒng)要求具有不同水平的決策能力。系統(tǒng)能夠處理不確定性、不完全性和不精確性之類的問題，這些問題難以用常規(guī)控制方法解決。

（3）應(yīng)用通用性好

包括易于開發(fā)、示例多樣性、便于混合知識(shí)表示、全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)的活動(dòng)維數(shù)、基本硬件的機(jī)動(dòng)性、多種推理機(jī)制以及開放式的可擴(kuò)充結(jié)構(gòu)等。

（4）控制與處理靈活

原則包括控制策略的靈活性、數(shù)據(jù)管理的靈活性、經(jīng)驗(yàn)表示的靈活性、解釋說明的靈活性、模式匹配的靈活性，以及過程連接的靈活性等。

（5）具有擬人能力

該系統(tǒng)的控制水平必須達(dá)到人類專家的水準(zhǔn)。

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（三）專家控制系統(tǒng)

4、專家控制的特點(diǎn)

（1）模型描述的多樣性

其原則是指在設(shè)計(jì)中，對(duì)被控對(duì)象和控制器的模型應(yīng)用多樣化的描述形式，不拘泥于解析模型，還采用如離散事件模型、模糊模型、規(guī)則模型等。

（2）在線處理的靈巧性

其能夠以有用的方式來(lái)劃分和構(gòu)造信息。應(yīng)對(duì)過程在線信息的處理與利用。

在信息存儲(chǔ)方面，對(duì)做出控制決策有意義的特征信息進(jìn)行記憶，對(duì)于過時(shí)的信息則應(yīng)遺忘；

在信息處理方面，應(yīng)把數(shù)值計(jì)算與符號(hào)運(yùn)算結(jié)合起來(lái)；

在信息利用方面，應(yīng)對(duì)各種反映過程特性的特征信息加以抽取和利用，不要僅限于誤差及其一階導(dǎo)數(shù)。

（3）控制決策的靈活性

控制策略的靈活性是設(shè)計(jì)專家式控制器所應(yīng)遵循的一條重要原則。工業(yè)對(duì)象的時(shí)變性與不確定性及干擾的隨機(jī)性，要求控制器采用開環(huán)與閉環(huán)的控制策略，并能在線獲取信息修改控制策略或控制參數(shù)。還應(yīng)設(shè)計(jì)處理異常的策略，以增強(qiáng)系統(tǒng)的應(yīng)變能力。

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（三）專家控制系統(tǒng)

4、專家控制的特點(diǎn)

（4）決策機(jī)構(gòu)的遞階性

人的神經(jīng)系統(tǒng)是由大腦、小腦、腦干、脊髓組成的一個(gè)分層遞階決策系統(tǒng)。以仿智為核心的智能控制，其控制器的設(shè)計(jì)必然要體現(xiàn)分層遞階的原則，即根據(jù)智能水平的不同層次構(gòu)成分級(jí)遞階的決策機(jī)構(gòu)。

（5）推理與決策的實(shí)時(shí)性

對(duì)于設(shè)計(jì)用于工業(yè)過程的專家式控制器，這一原則必不可少。即要求知識(shí)庫(kù)的規(guī)模不宜過大，推理機(jī)構(gòu)應(yīng)盡可能簡(jiǎn)單，以滿足工業(yè)過程的實(shí)時(shí)性要求。

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（三）專家控制系統(tǒng)

5、問題的展望專家式控制器采用多種形式，就導(dǎo)致其實(shí)現(xiàn)方法的多樣性。雖構(gòu)造專家式控制器的具體方法不相同，但歸結(jié)起來(lái)，其實(shí)現(xiàn)方法可分為兩類：

一類是“直接型專家控制器”，見圖1-18所示，也稱作“專家式控制器”，其保留控制專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征，雖然其功能不如專家系統(tǒng)完善，但結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單，研制周期短，實(shí)時(shí)性好。但其知識(shí)庫(kù)的規(guī)模小，推理機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)單。

圖1-18

直接型專家控制器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架圖

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（三）專家控制系統(tǒng)

5、問題的展望

另一類是“間接型專家控制”，見圖1-19所示，也稱作“專家系統(tǒng)技術(shù)”，其以某種控制算法(例如PID算法)為基礎(chǔ)，引入專家系統(tǒng)技術(shù)，以提高原控制器的決策水平。

圖1-19間接型專家控制器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架圖

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緒論第二節(jié)智能控制智能控制技術(shù)及其應(yīng)用七、智能控制系統(tǒng)的應(yīng)用方法和發(fā)展趨勢(shì)

（四）模糊控制

1、模糊控制概述

（1）概述

美國(guó)學(xué)者查德(L.A.Zedeh)于1965年發(fā)表了《模糊集合》論文（fuzzysets），為智能控制開辟了新的領(lǐng)域。國(guó)內(nèi)外對(duì)模糊控制的理論探索和實(shí)際應(yīng)用兩個(gè)方面開展了廣泛研究，取得一批成果。

以模糊控制與其他智能控制組成模糊神經(jīng)控制、模糊專家控制、模糊進(jìn)化控制、模糊學(xué)習(xí)控制、模糊免疫控制及模糊PID控制等智能復(fù)合控制，克服了單個(gè)智能系統(tǒng)的局限性，具備并行、分布、交互、協(xié)作、適應(yīng)、容錯(cuò)和開放等優(yōu)點(diǎn)。

中國(guó)政府發(fā)布的《中國(guó)制造2025》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃2016—2020》等重大發(fā)展戰(zhàn)略，為其基礎(chǔ)研究及其在智能制造、智能機(jī)器人、智能駕駛等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化注入活力。

（2）基本定義：模糊控制是以模糊集理論、模糊語(yǔ)言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的、從行為上模仿人的模糊推理和決策過程的一種智能控制方法。

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（四）模糊控制

1、模糊控制概述

（3）相關(guān)名詞術(shù)語(yǔ)

①

定義變量——就是決定程序被觀察的狀況及考慮控制的動(dòng)作，例如在一般控制問題上，輸入變量有輸出誤差E與輸出誤差變化率EC，而模糊控制還將控制變量作為下一個(gè)狀態(tài)的輸入U(xiǎn)。其中E、EC、U統(tǒng)稱為模糊變量。

②

模糊化——將輸入值以適當(dāng)?shù)谋壤D(zhuǎn)換到論域的數(shù)值，利用口語(yǔ)化變量來(lái)描述測(cè)量物理量的過程，根據(jù)適合的語(yǔ)言值（linguisticvalue）求該值相對(duì)的隸屬度，此口語(yǔ)化變量稱為模糊子集合（fuzzysubsets）。

③知識(shí)庫(kù)——包括數(shù)據(jù)庫(kù)（database）與規(guī)則庫(kù)（rulebase）兩部分，其中數(shù)據(jù)庫(kù)提供處理模糊數(shù)據(jù)的相關(guān)定義；而規(guī)則庫(kù)則藉由一群語(yǔ)言控制規(guī)則描述控制目標(biāo)和策略。

④

邏輯判斷——模仿人類作出判斷時(shí)的模糊概念，運(yùn)用模糊邏輯和模糊推論法進(jìn)行推論，得到模糊控制訊號(hào)。該部分是模糊控制器的精髓所在。

⑤

解模糊化——將推論所得到的模糊值轉(zhuǎn)換為明確的控制訊號(hào)，做為系統(tǒng)的輸入值的過程。

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（四）模糊控制

2、模糊控制系統(tǒng)的分類和基本構(gòu)成

模糊系統(tǒng)為非線性系統(tǒng)，常見的模糊系統(tǒng)一般有三類：

（1）純模糊器系統(tǒng)：模糊控制器（FuzzyController—FC）也稱為模糊邏輯控制器（FuzzyLogicController—FLC）,由于所采用的模糊控制規(guī)則是由模糊理論中模糊條件語(yǔ)句來(lái)描述的，因此模糊控制器是一種語(yǔ)言型控制器，故也稱為模糊語(yǔ)言控制器（FuzzyLanguageController—FLC）。

（2）塔卡希模糊系統(tǒng)（TSK,TakagiSugenoKang）

（3）具有模糊器和解模糊器的系統(tǒng)。

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（四）模糊控制

2、模糊控制系統(tǒng)的分類和基本構(gòu)成

其構(gòu)成包含了以下主要部分：

（1）隸屬度函數(shù)：隸屬度是描述元素屬于模糊集合程度的變量，其取值范圍為閉區(qū)間[0,1]，它是模糊數(shù)學(xué)的核心之一。

（2）推理規(guī)則：推理規(guī)則多用于“假設(shè)產(chǎn)生式”——

即“如果......則......”（IF-THEN）規(guī)則表示。

（3）解模糊算法：推理機(jī)是一組推理算法，該算法結(jié)合經(jīng)典的控制規(guī)則和專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。推理機(jī)依據(jù)推理算法，根據(jù)規(guī)則庫(kù)進(jìn)行邏輯推理，得出最終結(jié)論。故推理機(jī)可以解決非線性的復(fù)雜問題。

解模糊器將推理機(jī)的結(jié)論轉(zhuǎn)化為精確量作為控制輸出，傳送給控制的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

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（四）模糊控制

2、模糊控制系統(tǒng)的分類和基本構(gòu)成

模糊控制原理見圖1-20所示。模糊控制器組成示意圖見圖1-21所示。

圖1-20

模糊控制原理框圖

圖1-21

模糊控制器組成示意圖

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3、模糊控制的特點(diǎn)

（1）具有人類語(yǔ)言的模糊性

模糊控制反映了人類語(yǔ)言的模糊性，例如“高”“中”“低”等模糊變量，故該控制不需要建立被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型；“模糊”比“清晰”所擁有的信息容量更大，內(nèi)涵更豐富，更符合客觀世界。

（2）體現(xiàn)智能化的特點(diǎn)

模糊控制規(guī)則具有啟發(fā)性的推理、邏輯功能，體現(xiàn)了其智能化的特點(diǎn)；

（3）自適應(yīng)性強(qiáng)

模糊控制方法的自適應(yīng)性很強(qiáng)。通過專家經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)的模糊規(guī)則對(duì)于復(fù)雜對(duì)象進(jìn)行有效控制。

模糊控制方法已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于諸多領(lǐng)域，如航空航天、智能電氣、工業(yè)制造過程、數(shù)字圖像制作等。

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4、實(shí)例解析模糊控制系統(tǒng)的工作原理

以水位的模糊控制為例，如圖1-22所示。

設(shè)計(jì)一模糊控制器，設(shè)一水箱通過調(diào)節(jié)閥可向內(nèi)注水和向外抽水，將水位穩(wěn)定在高度為h0固定點(diǎn)附近。按照日常的操作經(jīng)驗(yàn)，可以得到基本的控制規(guī)則如下：

若水位高于O點(diǎn)，則向外排水，差值越大，排水越快；

若水位低于O點(diǎn)，則向內(nèi)注水，差值越大，注水越快。

圖1-22

水箱液位控制示意圖

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4、實(shí)例解析模糊控制系統(tǒng)的工作原理根據(jù)上述經(jīng)驗(yàn)，按下列步驟設(shè)計(jì)模糊控制器：（1）確定觀測(cè)量和控制量

定義理想液位O點(diǎn)的水位為h0，實(shí)際測(cè)得的水位高度為h，選擇液位差：

將當(dāng)前水位對(duì)于O點(diǎn)的偏差e作為觀測(cè)量。

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4、實(shí)例解析模糊控制系統(tǒng)的工作原理

（2）輸入量和輸出量的模糊化①

將偏差e分為五個(gè)模糊集：

負(fù)大（NB），負(fù)?。∟S），零（O），正小（PS），正大（PB）。②

根據(jù)偏差e的變化范圍分為七個(gè)等級(jí)：

-3，-2，-1，0，+1，+2，+3。得到水位變化模糊表4-1。

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4、實(shí)例解析模糊控制系統(tǒng)的工作原理控制量u為調(diào)節(jié)閥門開度的變化。將其分為五個(gè)模糊集：

負(fù)大（NB），負(fù)小（NS），零（ZO），正小（PS），正大（PB）。并將u的變化范圍分為九個(gè)等級(jí)：

-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4。得到控制量模糊劃分表4-2。

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4、實(shí)例解析模糊控制系統(tǒng)的工作原理

（3）模糊規(guī)則的描述

根據(jù)日常的經(jīng)驗(yàn)，設(shè)計(jì)以下模糊規(guī)則：①“若e負(fù)大，則u負(fù)大”②“若e負(fù)小，則u負(fù)小”③“若e為0，

則u為0”④“若e正小，則u正小”⑤“若e正大，則u正大”其中，排水時(shí)，u為負(fù)，注水時(shí)，u為正。

上述規(guī)則采用“IFATHENB”（如果A則B）形式來(lái)描述：①

ife=NBthenu=NB②

ife=NSthenu=NS③

ife=0thenu=0④ife=PSthenu=PS⑤

ife=PBthenu=PB

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4、實(shí)例解析模糊控制系統(tǒng)的工作原理

（3）模糊規(guī)則的描述

根據(jù)上述經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，可得模糊控制表1-3。

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4、實(shí)例解析模糊控制系統(tǒng)的工作原理

（4）求模糊關(guān)系

模糊控制規(guī)則是一個(gè)多條語(yǔ)句，它可以表示為U×V上的模糊子集，即模糊關(guān)系R：

其中規(guī)則內(nèi)的模糊集運(yùn)算取交集，規(guī)則間的模糊集運(yùn)算取并集。

其運(yùn)算過程見本書P53至P55所示。

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4、實(shí)例解析模糊控制系統(tǒng)的工作原理

（5）模糊決策

模糊控制器的輸出為誤差向量和模糊關(guān)系的合成：

當(dāng)誤差e為NB時(shí)，e=[1,0.5,0,0,0,0,0]控制器輸出為:

其運(yùn)算過程見本書P55所示。

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4、實(shí)例解析模糊控制系統(tǒng)的工作原理

（5）控制量的反模糊化

由模糊決策可知，當(dāng)誤差為負(fù)大時(shí)，實(shí)際液位遠(yuǎn)高于理想液位e=NB，控制器的輸出為一模糊向量，可表示為：

如果按照“隸屬度最大原則”進(jìn)行反模糊化，則選擇控制量為

u=-4，即閥門的開度應(yīng)關(guān)大一些，減少進(jìn)水量。

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5、控制規(guī)劃的取得

規(guī)則的取得方式有以下幾個(gè)方面。

（1）專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)

人類判斷事情，語(yǔ)言定性分析多于數(shù)值定量分析。模糊控制規(guī)則提供了一個(gè)描述人類的行為及決策分析的自然架構(gòu)。專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)在其設(shè)計(jì)上為重要來(lái)源之一。專家的知識(shí)通?？捎谩癷f…then...”的型式來(lái)表述。如此便構(gòu)成模糊控制規(guī)則；為了獲得最佳的系統(tǒng)性能，常常需要多次使用試誤法，以修正模糊控制規(guī)則。

（2）操作員的操作模式

現(xiàn)流行的專家系統(tǒng)，其只考慮知識(shí)的獲得。但要將專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)加以邏輯化并不容易，就需要在控制上考慮技巧的獲得。許多工業(yè)系統(tǒng)無(wú)法以一般的控制理論做確定的控制，但是熟練的操作人員在沒有數(shù)學(xué)模式時(shí)，仍然能夠成功地控制這些系統(tǒng)，這就是操作員的操作模式，將其整理為“if…then...”的形式，即可構(gòu)成一組可操作的控制規(guī)則。

（3）系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)

為了改善模糊控制器的性能，必須讓控制系統(tǒng)有自我學(xué)習(xí)或自我組織的能力，使模糊控制器能夠根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)，增加或修改模糊控制規(guī)則。

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（四）模糊控制

6、模糊控制的優(yōu)點(diǎn)及缺點(diǎn)

（1）優(yōu)點(diǎn)1）簡(jiǎn)化了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，特別適用于非線性、時(shí)變、滯后、模型不完全的系統(tǒng)控制。2）不依賴于被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型。3）利用控制法則來(lái)描述系統(tǒng)變量間的關(guān)系。4）不用數(shù)值而用語(yǔ)言式的模糊變量來(lái)描述系統(tǒng)，模糊控制器不必對(duì)被控制對(duì)象建立完整的數(shù)學(xué)模式。5）模糊控制器是一語(yǔ)言控制器，便于操作人員使用自然語(yǔ)言進(jìn)行人機(jī)對(duì)話。6）模糊控制器是一種容易控制、掌握的較理想的非線性控制器，具有較佳的魯棒性、適應(yīng)性及容錯(cuò)性。

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（四）模糊控制

6、模糊控制的優(yōu)點(diǎn)及缺點(diǎn)

（2）缺點(diǎn)1）模糊控制的設(shè)計(jì)尚缺乏系統(tǒng)性，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的控制很難奏效。難以建立一套系統(tǒng)的模糊控制理論，以解決模糊控制的機(jī)理、穩(wěn)定性分析、系統(tǒng)化設(shè)計(jì)方法等一系列問題。2）如何獲得模糊規(guī)則及隸屬函數(shù)，即系統(tǒng)的設(shè)計(jì)辦法，基本上憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行控制。3）信息簡(jiǎn)單的模糊處理，將導(dǎo)致系統(tǒng)的控制精度降低和動(dòng)態(tài)品質(zhì)變差。若要提高準(zhǔn)確度就必然增加量化級(jí)數(shù)，導(dǎo)致規(guī)則搜索范圍擴(kuò)大，降低決策速度，甚至難以進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。4）如何保證模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，即如何解決模糊控制中關(guān)于穩(wěn)定性和魯棒性問題還有待進(jìn)一步研究解決。

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（四）模糊控制

7、解模糊化的一些有效方法

（1）重心法

為了獲得準(zhǔn)確的控制量，就要求模糊方法能夠很好地表達(dá)輸出隸屬度函數(shù)的計(jì)算結(jié)果。重心法是取隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)圍成面積的重心，作為模糊推理的最終輸出值。

（2）最大隸屬度法

選取推理結(jié)果模糊集合中隸屬度最大的元素作為輸出值。

（3）加權(quán)平均法

加權(quán)平均法是用來(lái)對(duì)多種因素進(jìn)行綜合考量，以得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果。工業(yè)控制中廣泛應(yīng)用的反模糊化法就是加權(quán)平均法。

詳細(xì)計(jì)算方法見本書P57至P58所示。

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（五）遞階智能控制

1、遞階智能控制簡(jiǎn)介

遞階智能控制(HierarchicalIntelligentControl)，簡(jiǎn)稱遞階控制。

遞階控制是智能控制最早的理論之一，而其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)已隱含在其他智能控制系統(tǒng)中，成