智能控制 課件 -第一章-智能控制概述

智能控制概述智能控制1

第一章

IntelligentControl

Overview緒論智能控制2Ch1智能控制的產(chǎn)生智能控制的含義及特點(diǎn)1.11.21.3智能控制理論1.4智能控制的發(fā)展智能控制的產(chǎn)生智能控制31.1控制：通過(guò)施加特定的操作量，改造所涉及系統(tǒng)的性能，使其最大限度的滿(mǎn)足特定需要的理論與技術(shù)的總稱(chēng)。包括：系統(tǒng)、系統(tǒng)的改造、性能。自動(dòng)控制：不需要人工干預(yù)的控制，它是通過(guò)自動(dòng)化裝置代替人對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行的控制，使之達(dá)到預(yù)期的狀態(tài)或性能指標(biāo)。智能控制的產(chǎn)生1.1自動(dòng)控制的思想可追溯到公元前。中國(guó)馬鈞研制出用齒輪傳動(dòng)的自動(dòng)指示方向的指南車(chē)，指南車(chē)使用了擾動(dòng)控制原理。(-235年)智能控制4智能控制的產(chǎn)生1.1自動(dòng)控制技術(shù)的廣泛應(yīng)用始于工業(yè)革命時(shí)期。英國(guó)Watt根據(jù)反饋控制原理設(shè)計(jì)離心式調(diào)速器自動(dòng)控制蒸汽機(jī)的速度。(1788年)智能控制5控制理論研究的開(kāi)始英國(guó)物理學(xué)家Maxwell用線(xiàn)性微分方程來(lái)研究蒸汽機(jī)調(diào)速系統(tǒng)的穩(wěn)定性問(wèn)題，他指出只有當(dāng)微分方程的特征根為負(fù)實(shí)根或具有負(fù)實(shí)部的復(fù)根時(shí)，系統(tǒng)才穩(wěn)定。(1868年)智能控制6智能控制的產(chǎn)生1.1控制理論產(chǎn)生和發(fā)展的基礎(chǔ)英國(guó)Routh和德國(guó)Hurwitz經(jīng)過(guò)獨(dú)立研究后，給出了可以不用求解特征方程的根，而直接根據(jù)特征方程的系數(shù)來(lái)判斷所描述系統(tǒng)穩(wěn)定性的判據(jù)，即Routh-Hurwitz判據(jù)。(1877年)俄國(guó)Lyapunov博士論文“論運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性的一般問(wèn)題”

。(1892年)智能控制7智能控制的產(chǎn)生1.1美國(guó)Nyquist提出了根據(jù)系統(tǒng)開(kāi)環(huán)頻率特性來(lái)判別閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性的方法，即Nyquist穩(wěn)定性判據(jù)。(1932)美國(guó)Bode引入了半對(duì)數(shù)坐標(biāo)系，把復(fù)數(shù)運(yùn)算轉(zhuǎn)換成代數(shù)運(yùn)算，大大地簡(jiǎn)化頻率特性的分析。(1940)Harris引入了傳遞函數(shù)的概念。(1942)美國(guó)Taylor儀器公司的Ziegler和Nichols提出PID參數(shù)的最佳調(diào)整法。(1942)美國(guó)Evans提出根軌跡法。(1948)智能控制81經(jīng)典控制的發(fā)展及其特點(diǎn)經(jīng)典控制的主要特點(diǎn)以單變量線(xiàn)性定常系統(tǒng)為研究對(duì)象；以傳遞函數(shù)作為系統(tǒng)特性的主要描述手段，研究系統(tǒng)外部特性，難以揭示系統(tǒng)內(nèi)部的動(dòng)態(tài)行為；以L(fǎng)aplace變換和多項(xiàng)式代數(shù)為數(shù)學(xué)工具，利用Bode圖、Nyquist曲線(xiàn)、根軌跡等方法對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行分析與綜合。智能控制91 經(jīng)典控制的發(fā)展及其特點(diǎn)蘇聯(lián)Pontryagin發(fā)表“最優(yōu)過(guò)程數(shù)學(xué)理論”，提出極大值原理(Maximum

Principle)。(1956)美國(guó)Bellman發(fā)表著名的Dynamic

Programming,

建立最優(yōu)控制的基礎(chǔ)。(1957)美籍匈牙利人Kalman發(fā)表論文“On

the

General

Theory

ofControl

Systems”等，提出了狀態(tài)空間分析方法，包括能控性，能觀(guān)測(cè)性，最佳調(diào)節(jié)器和Kalman

濾波等概念，奠定了現(xiàn)代控制理論的基礎(chǔ)。(1960)智能控制102現(xiàn)代控制的發(fā)展及其特點(diǎn)瑞典?str?m

研究了線(xiàn)性定常系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)問(wèn)題和定階方法。(1967)

六年后，他提出了自校正調(diào)節(jié)器，建立自適應(yīng)控制理論。英國(guó)Rosenbrock發(fā)表State

Space

and

Multivariable

Theory。(1970)加

拿

大

Wonham

發(fā)

表

Linear Multivariable Control: AGeometric

Approach。(1974)智能控制112現(xiàn)代控制的發(fā)展及其特點(diǎn)美國(guó)Brockett

提出用微分幾何研究非線(xiàn)性控制系統(tǒng)。(1976)意大利Isidori出版Nonlinear Control

Systems。(1985)加拿大Zames提出H∞

魯棒控制設(shè)計(jì)方法。(1981年)美國(guó)Y.C

Ho和中國(guó)香港X.R

Cao等提出離散事件系統(tǒng)理論。(1983)智能控制122現(xiàn)代控制的發(fā)展及其特點(diǎn)現(xiàn)代控制的主要特點(diǎn)以多變量線(xiàn)性系統(tǒng)為主要研究對(duì)象；以狀態(tài)空間法作為系統(tǒng)特性的主要描述手段；以現(xiàn)代數(shù)學(xué)(矩陣論、泛函分析等)為主要分析工具，通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)控制。智能控制132現(xiàn)代控制的發(fā)展及其特點(diǎn)盡管傳統(tǒng)控制獲得了成功，但也存在如下缺陷：傳統(tǒng)控制依賴(lài)顯式的對(duì)象模型，它是以系統(tǒng)傳函、狀態(tài)方程等為基礎(chǔ)的。然而在現(xiàn)實(shí)生活中，往往很難獲得精確的數(shù)學(xué)模型，因而傳統(tǒng)控制難以取得理想效果。傳統(tǒng)控制缺乏智能，表現(xiàn)于缺乏學(xué)習(xí)能力與適應(yīng)能力。傳統(tǒng)控制中的控制律多數(shù)一經(jīng)確定，不再改變，當(dāng)對(duì)象參數(shù)或環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，控制系統(tǒng)的性能隨之下降。隨著控制目標(biāo)、任務(wù)的要求越來(lái)越高，傳統(tǒng)控制系統(tǒng)可能變得很復(fù)雜，導(dǎo)致系統(tǒng)成本提高、可靠性下降。智能控制143 傳統(tǒng)控制所面臨的問(wèn)題正因?yàn)閭鹘y(tǒng)控制存在這么多的困難，所以，必須發(fā)展新的概念、理論與方法才能和社會(huì)生產(chǎn)的快速發(fā)展相適應(yīng)。對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)，傳統(tǒng)控制方法難以取得理想的效果。但若采用人工操作，憑借人的直覺(jué)或經(jīng)驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行控制，卻能收到事半功倍的效果。于是，人們?cè)谙肽芊裨O(shè)計(jì)出類(lèi)似人一樣的控制器，來(lái)解決這類(lèi)復(fù)雜對(duì)象的控制問(wèn)題？隨著人工智能科學(xué)的發(fā)展，將人工智能與自動(dòng)控制有機(jī)地融合起來(lái)，就產(chǎn)生了智能控制。智能控制154 智能控制的產(chǎn)生智能控制的含義及特點(diǎn)智能控制161.2智能控制理論始于20世紀(jì)70年代，是控制理論、人工智能和計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。它屬于控制理論發(fā)展的高級(jí)階段，主要用來(lái)解決傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題。與傳統(tǒng)控制理論相比，智能控制對(duì)于環(huán)境和任務(wù)的復(fù)雜性有更強(qiáng)的適應(yīng)能力。1智能控制17智能控制的定義智能控制就是通過(guò)具有智能行為的自動(dòng)化裝置代替人對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制，使之達(dá)到預(yù)期的狀態(tài)或性能指標(biāo)。按照智能控制的定義可知，一切蘊(yùn)含智能行為的控制技術(shù)都屬于智能控制。因此，智能控制所包含的內(nèi)容十分廣泛2智能控制18智能控制的研究對(duì)象智能控制的研究對(duì)象應(yīng)該是復(fù)雜系統(tǒng)，一般具備以下特點(diǎn)：嚴(yán)重不確定性高度非線(xiàn)性復(fù)雜的控制任務(wù)A智能控制19嚴(yán)重不確定性被控對(duì)象存在嚴(yán)重不確定性，模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)在運(yùn)行過(guò)程中變化很大，如生物發(fā)酵過(guò)程；有的被控對(duì)象甚至難以建立數(shù)學(xué)模型或所建立的模型很不精確，比如經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)等。面對(duì)這樣的系統(tǒng)，基于數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)控制無(wú)能為力。這些復(fù)雜系統(tǒng)特性的描述往往需要借助學(xué)習(xí)、知識(shí)推理或統(tǒng)計(jì)模型來(lái)表達(dá)。B智能控制20高度非線(xiàn)性傳統(tǒng)控制理論更多的用來(lái)解決線(xiàn)性系統(tǒng)控制問(wèn)題。滑模變結(jié)構(gòu)控制、基于微分幾何的非線(xiàn)性控制等方法可處理非線(xiàn)性系統(tǒng)控制問(wèn)題。但是，非線(xiàn)性控制理論并不成熟，有些控制方法的適用條件十分苛刻，有些控制算法十分復(fù)雜，根本無(wú)法推廣應(yīng)用。智能控制方法脫離復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，往往可以收到事半功倍的控制效果。C智能控制21復(fù)雜的控制任務(wù)傳統(tǒng)控制理論更多地用來(lái)解決調(diào)節(jié)問(wèn)題或跟蹤問(wèn)題，控制任務(wù)比較單一。對(duì)于一些系統(tǒng)，其控制任務(wù)往往比較復(fù)雜。比如，機(jī)器人足球比賽，既要考慮單個(gè)機(jī)器人的控制性能，又要考慮多個(gè)機(jī)器人協(xié)作，還要考慮目標(biāo)的不確定性等因素。對(duì)于復(fù)雜控制系統(tǒng)，傳統(tǒng)控制方法則顯得力不從心。而采用智能控制方法，充分發(fā)揮其學(xué)習(xí)功能、組織功能，往往能夠取得很好的控制效果。3智能控制22智能控制系統(tǒng)智能控制系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)某種控制任務(wù)的智能系統(tǒng)。智能(控制)系統(tǒng)應(yīng)該具備：對(duì)獲取的信息進(jìn)行定性與定量、模糊與精確的處理能力；在線(xiàn)學(xué)習(xí)、修改、生成新知識(shí)和記憶能力；把已有的理論與人的經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，歸納、演繹、推理決策的能力；對(duì)系統(tǒng)的故障和運(yùn)行過(guò)程中的突發(fā)事故實(shí)時(shí)處理的能力。智能(控制)系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織的功能。A智能控制23學(xué)習(xí)功能Saridis的學(xué)習(xí)系統(tǒng)定義：一個(gè)系統(tǒng)，如果能夠?qū)^(guò)程或環(huán)境的未知特征所固有的信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，并將得到的知識(shí)用于進(jìn)一步估計(jì)、分類(lèi)、決策或控制中，從而使系統(tǒng)的性能得到改善，則稱(chēng)該系統(tǒng)為學(xué)習(xí)系統(tǒng)。學(xué)習(xí)就是獲得未知過(guò)程或環(huán)境的固有特征信息，并且利用所獲得的知識(shí)不斷完善自我的過(guò)程。B智能控制24適應(yīng)功能對(duì)于沒(méi)有學(xué)習(xí)過(guò)的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)也能給出合適的輸出。當(dāng)系統(tǒng)局部出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)仍能正常工作。對(duì)于高級(jí)智能控制系統(tǒng)還可以找出故障位置甚至實(shí)現(xiàn)自修復(fù)，體現(xiàn)出更強(qiáng)的自適應(yīng)功能。C智能控制25組織功能智能控制系統(tǒng)對(duì)于復(fù)雜的控制任務(wù)和多傳感信息具有自組織和協(xié)調(diào)的功能。當(dāng)多個(gè)控制目標(biāo)出現(xiàn)沖突時(shí)，系統(tǒng)可以在滿(mǎn)足控制要求的情況下，自行決策，主動(dòng)采取行動(dòng)，體現(xiàn)出智能控制系統(tǒng)具有相應(yīng)的主動(dòng)性和靈活性。4智能控制26智能控制系統(tǒng)的分類(lèi)智能控制系統(tǒng)可分為:模糊控制系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)專(zhuān)家控制系統(tǒng)分級(jí)遞階系統(tǒng)學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)…….A模糊控制系統(tǒng)模糊控制：把人類(lèi)專(zhuān)家對(duì)特定的被控對(duì)象或過(guò)程的控制策略總結(jié)成一系列以“IF（條件）THEN（作用）”形式表示的控制規(guī)則，通過(guò)模糊推理得到控制作用集，作用于被控對(duì)象或過(guò)程。智能控制27B神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制：利用人腦的某些結(jié)構(gòu)機(jī)理以及人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)的控制。控制問(wèn)題視為模式識(shí)別問(wèn)題，被識(shí)別的模式是關(guān)于受控的狀態(tài)、輸出或某個(gè)性能評(píng)價(jià)函數(shù)的變化信號(hào)。這些信號(hào)經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射成控制信號(hào)。智能控制28C專(zhuān)家控制系統(tǒng)專(zhuān)家系統(tǒng)：一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有某個(gè)領(lǐng)域大量的專(zhuān)家水平的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用這些知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)來(lái)處理該領(lǐng)域的高水平難題。專(zhuān)家控制系統(tǒng)：應(yīng)用專(zhuān)家系統(tǒng)技術(shù)而建造的控制系統(tǒng)。智能控制29D分級(jí)遞階控制系統(tǒng)分級(jí)遞階智能控制是在自適應(yīng)控制和自組織控制的基礎(chǔ)上，由美國(guó)普渡大學(xué)Saridis提出的智能控制理論。分級(jí)遞階智能控制主要由三個(gè)控制級(jí)組成，按智能控制的高低分為組織級(jí)、協(xié)調(diào)級(jí)、執(zhí)行級(jí)，并且這三級(jí)遵循“伴隨智能遞降精度遞增”原則。組織級(jí)協(xié)調(diào)級(jí)執(zhí)行級(jí)精智能控制30度智能智能控制31智能控制理論1.3IC=AI∩AC∩ORIC─

智能控制(Intelligent

Control);OR─運(yùn)籌學(xué)(Operation

Research）Al─人工智能(ArtificialIntelligence);AC一自動(dòng)控制(Automatic

Control);∩一表示交集智能控制理論智能控制321.3智能控制目前尚未形成完整的理論體系典型的智能控制系統(tǒng)包含的理論內(nèi)容有：模糊數(shù)學(xué)理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論優(yōu)化理論自適應(yīng)、自組織和自學(xué)習(xí)控制知識(shí)工程人-機(jī)系統(tǒng)理論信息熵……智能控制的發(fā)展智能控制331.4智能控制理論的發(fā)展基礎(chǔ)（1960s）1965年,

美國(guó)普渡大學(xué)的傅京孫教授首先在學(xué)習(xí)控制中引入了人工智能的直覺(jué)推理，提出了基于直覺(jué)推理規(guī)則方法的學(xué)習(xí)控制。1965年，Zadeh提出模糊集合概念，并于1968年公開(kāi)了其模糊算法。1967年,

Mendel把記憶、目標(biāo)分解等技術(shù)用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)，首次使用了“智能控制(Intelligent

Control)”一詞。智能控制的發(fā)展智能控制341.4智能控制研究的進(jìn)一步深化（1970s）1971年，傅京孫從發(fā)展學(xué)習(xí)控制的角度，提出了智能控制這一概念，并且歸納給出了三種智能控制系統(tǒng)：人控制器、人機(jī)結(jié)合控制器、無(wú)人參與控制器。1974年，英國(guó)倫敦大學(xué)Mamdani博士成功地將模糊邏輯理論用于蒸汽機(jī)控制，開(kāi)創(chuàng)了模糊控制的新方向。1977年，Saridis出版《隨機(jī)系統(tǒng)的自組織控制》，并于1979年發(fā)表“走向智能控制的實(shí)現(xiàn)”，指出控制理論最終