智能控制理論與方法--緒論

1、智能控制理論與方法智能控制理論與方法劉成林23第一章第一章 緒論緒論智能控制概述智能控制概述l控制科學(xué)的歷史回顧l傳統(tǒng)控制的局限性智能控制產(chǎn)生背景l(fā)智能控制的基本概念l智能控制與傳統(tǒng)控制的差別和聯(lián)系l智能控制的定義l智能控制的主要研究內(nèi)容l本課程的主要內(nèi)容41.1 控制科學(xué)的歷史回顧控制科學(xué)的歷史回顧5系統(tǒng)與控制縱橫系統(tǒng)與控制縱橫中國自動化學(xué)會控制理論專業(yè)委員會中國自動化學(xué)會控制理論專業(yè)委員會http:/ 控制科學(xué)的歷史回顧控制科學(xué)的歷史回顧l1788年，James Watt將反饋控制思想應(yīng)用到蒸汽機。James Watt (1736-1819)7傳統(tǒng)控制傳統(tǒng)控制l1868年，Maxwell完

2、成飛球調(diào)節(jié)系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析；l1892年，Lyapunov發(fā)表論運動穩(wěn)定性的一般問題，但二戰(zhàn)后才得到關(guān)注；lRouth和Hurwitz（1875,1895）通過判斷系統(tǒng)的特征根是否在左半平面判定系統(tǒng)是否穩(wěn)定；l從20世紀(jì)20年代開始，以反饋控制理論為代表，形成了自動控制理論（經(jīng)典控制理論），著名的控制學(xué)者有：Black、Nyquist、Bode等；8傳統(tǒng)控制傳統(tǒng)控制l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；l70年代初，以分解和協(xié)調(diào)

3、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、排隊論等。主要用于資源管理、交通控制、環(huán)境保護等。9傳統(tǒng)控制傳統(tǒng)控制l經(jīng)典控制 以以SISO線性定常系統(tǒng)為研究對象。線性定常系統(tǒng)為研究對象。 以拉氏變換為工具，以傳遞函數(shù)為基礎(chǔ)在頻率以拉氏變換為工具，以傳遞函數(shù)為基礎(chǔ)在頻率 域中分析與設(shè)計。域中分析與設(shè)計。10傳統(tǒng)控制傳統(tǒng)控制l現(xiàn)代控制 以以MIMO線性、非線性、時變與非時變系統(tǒng)為線性、非線性、時變與非時變系統(tǒng)為 主要研究對象。主要研究對象。 以線性代數(shù)和微分方程為工具，以狀態(tài)以線性代數(shù)和微分方程為工具，以狀態(tài) 空間法空間法 為基礎(chǔ)。為基礎(chǔ)。11傳統(tǒng)控制策

4、略傳統(tǒng)控制策略lPID控制l解耦控制l自適應(yīng)控制l魯棒控制l預(yù)測控制l系統(tǒng)辨識l最優(yōu)控制。12特點： PID算法蘊含動態(tài)控制過程過去、現(xiàn)在和將來的主要信息； PID算法簡單明了、適應(yīng)性好、有較強的魯棒性； PID控制根據(jù)不同的要求，形成了一系列改進的PID算法。問題： 對存在大滯后環(huán)節(jié)、參數(shù)變化較大甚至結(jié)構(gòu)也變化的對象，以及系統(tǒng)復(fù)雜環(huán)境復(fù)雜控制性能要求高的場合， PID控制不適用。13思路： 設(shè)計一個解耦補償器，來消除多變量系統(tǒng)中各有關(guān)輸入輸出變量間的關(guān)聯(lián)作用，使一個輸入只控制相應(yīng)的一個輸出，將多變量系統(tǒng)分解為幾個單變量系統(tǒng)，然后可采用單變量控制策略。注意： 在控制對象的耦合機理和數(shù)學(xué)模型比較

5、清楚的系統(tǒng)中，解耦控制是很有效的。14研究內(nèi)容： 在給定性能指標(biāo)下，如何選擇控制規(guī)律u (t)，使性能指標(biāo) J 達到最優(yōu)。說明： 經(jīng)典理論依賴試探法和經(jīng)驗對系統(tǒng)進行綜合，對復(fù)雜難以得到滿意的結(jié)果，對多輸入系統(tǒng)輸出系統(tǒng)經(jīng)典論顯得無能為力。用最優(yōu)控制理論可使各種系統(tǒng)可能實現(xiàn)嚴(yán)格數(shù)學(xué)意義上的最優(yōu)控制規(guī)律。特點：模型確定，環(huán)境確定。15系統(tǒng)辨識:模型不確定 借助試驗和運行所得數(shù)據(jù)，在指定的一類系統(tǒng)范圍內(nèi)，確定一個與被辨識系統(tǒng)等價的系統(tǒng)模型和參數(shù)，稱為系統(tǒng)辨識系統(tǒng)辨識. 16自適應(yīng)控制17原理：原理：在原來反饋控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上再附加一個參考模型和一個自動調(diào)節(jié)控制器參數(shù)的調(diào)節(jié)回路。核心：核心：如何綜合自適

6、應(yīng)律？參數(shù)優(yōu)化法（搜索控制器參數(shù)，使某個預(yù)定的性能指標(biāo)為最小）；基于穩(wěn)定性理論的設(shè)計方法（保證控制器參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整過程是穩(wěn)定的，且調(diào)整過程盡可能收斂快一些。Liapunov穩(wěn)定性理論是設(shè)計自適應(yīng)控制系統(tǒng)的有效工具。18特點：特點：具有被控對象數(shù)學(xué)模型的在線辨識環(huán)節(jié) 首先，對被控對象進行在線辨識，然后根據(jù)辨識得到的模型參數(shù) 和預(yù)先指定的性能指標(biāo) J 在線地綜合控制作用。 算法的關(guān)鍵是如何正確辨識對象模型的參數(shù)：確保被辨識的參數(shù)能收斂到真值（這當(dāng)中有大量的工作要做）。)(k 可見自適應(yīng)控制是一種逐漸修正漸進趨向期望性能的過程，因此，適用于模型和干擾變換緩慢的系統(tǒng)。19 1）預(yù)測模型：是對象動態(tài)行

7、為的預(yù)先描述。能依據(jù)系統(tǒng)的歷史信息和選定的未來輸入，預(yù)測未來一個時段的輸出。是一種基于模型又不過分依賴模型的控制策略。 2）滾動優(yōu)化：是預(yù)測控制的核心，它保持了優(yōu)化控制的原理，但不是進行全局整體優(yōu)化，而是隨時間推移逐段優(yōu)化在每一時刻都提出一個立足于該時刻且僅涉及到預(yù)測時域的局部優(yōu)化指標(biāo)，進行反復(fù)在線優(yōu)化。 3）反饋校正：是在控制的每一步，都檢測實際輸出并與基于模型的預(yù)測值進行比較，以修正模型預(yù)測的不準(zhǔn)確性，然后再進行新的優(yōu)化。20 這種“邊走邊看”的啟發(fā)式的滾動優(yōu)化策略，可以隨時顧及模型失配、時變、非線性或其他干擾因數(shù)等不確定性的影響，及時進行彌補，減小偏差，以獲得較高的綜合控制質(zhì)量。這在復(fù)雜

8、的工業(yè)環(huán)境中，要比建立在理想條件下的最優(yōu)控制更加實際和有效 預(yù)測控制不講結(jié)構(gòu)形式，只強調(diào)模型的功能，打破了傳統(tǒng)控制中對模型結(jié)構(gòu)的嚴(yán)格要求，更著眼于在信息的基礎(chǔ)上根據(jù)功能要求按最方步的途徑建立模型。缺點：在建模時沒有充分利用過程知識，且計算工作量大。預(yù)測控制預(yù)測控制21 魯棒性：指數(shù)學(xué)模型與實際過程出現(xiàn)失配時，能使系統(tǒng)性能保持在允許范圍內(nèi)的能力 穩(wěn)定魯棒性：設(shè)計一個控制器，使對每一個攝動后的對象，都能保證閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 品質(zhì)魯棒性：設(shè)計一個控制器，使對每一個攝動后的對象，閉環(huán)系統(tǒng)都能滿足穩(wěn)定性和某種特定的系統(tǒng)性能。2223傳統(tǒng)控制傳統(tǒng)控制l理論與實際應(yīng)用之間的巨大差別 PID占主導(dǎo)地位 ?

9、控制學(xué)科高度的交叉性、應(yīng)用的廣泛性； 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)工具難以被多數(shù)技術(shù)人員所掌握； 控制技術(shù)需要其它技術(shù)支持，如通信、計算機； 實際應(yīng)用的復(fù)雜性、多變性、不確定性； 高校教育與企業(yè)管理體制問題，技術(shù)投入力度不夠。241.2 傳統(tǒng)控制的局限性傳統(tǒng)控制的局限性智能控制產(chǎn)生背景智能控制產(chǎn)生背景l(fā)復(fù)雜系統(tǒng)不斷涌現(xiàn)，依賴于精確模型的傳統(tǒng)控制理論越來越受到限制。什么是復(fù)雜系統(tǒng)？1. 1. 控制對象的復(fù)雜性控制對象的復(fù)雜性 模型的不確定性 高度非線性 分布式的轉(zhuǎn)感器和執(zhí)行機構(gòu) 動態(tài)突變 復(fù)雜的信息模式 龐大的數(shù)據(jù)量和嚴(yán)格的性能指標(biāo) 252. 2. 環(huán)境的復(fù)雜性環(huán)境的復(fù)雜性 變化的不確定性 難以辨識 與被控對象作為

10、整體來考慮。3. 3. 控制任務(wù)或目標(biāo)的復(fù)雜性控制任務(wù)或目標(biāo)的復(fù)雜性 控制目標(biāo)和任務(wù)的多重性 時變性 任務(wù)集合處理的復(fù)雜性。26l傳統(tǒng)控制理論的局限性（1）傳統(tǒng)的控制理論建立在精確的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上（微分或差分方程來）；對建立在工程技術(shù)語言描述基礎(chǔ)上的新型復(fù)雜系統(tǒng)，數(shù)學(xué)語言描述和分析丟失許多有用的信息。（2）不能適應(yīng)大的系統(tǒng)參數(shù)和結(jié)構(gòu)的變化 自適應(yīng)控制和自校正控制-通過對系統(tǒng)某些重要參數(shù)估計來克服小的、變化較慢的參數(shù)不確定性和干擾。 魯棒控制-在參數(shù)或頻率響應(yīng)處于允許集合內(nèi)，保證被控系統(tǒng)的穩(wěn)定。27 自適應(yīng)控制和魯棒控制不能克服數(shù)學(xué)模型嚴(yán)重的不確定性和工作點劇烈變化。（3） 傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)輸入信

11、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。 為了克服傳統(tǒng)控制理論的局限性，產(chǎn)生了模擬人類思維和活動的智能控制。28控制學(xué)科的發(fā)展過程控制學(xué)科的發(fā)展過程291.3 智能控制的基本概念和研究內(nèi)容智能控制的基本概念和研究內(nèi)容l1967年，Leondes等人提出智能控制的概念；l1971年，傅京生提出智能控制（IC）是自動控制（AC）和人工智能（AI）的交集，即 IC=ACAIICACAI二元交集論：強調(diào)智能與控制的結(jié)合二元交集論：強調(diào)智能與控制的結(jié)合30l“人工智能（AI）”是研

12、究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及用于系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。l“人工智能”是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，研究包括語言識別、圖像識別、機器人、專家系統(tǒng)等。31lSaridis等考慮更高層次上的調(diào)度、規(guī)劃和管理，對二元交集論擴展，引入運籌學(xué)（OR），提出三元交集論，即IC=AIACOR。ACAIORIC三元交集論三元交集論321.4 智能控制與傳統(tǒng)控制的差別與聯(lián)系智能控制與傳統(tǒng)控制的差別與聯(lián)系 涉及的范圍：智能控制的范圍包括了傳統(tǒng)控制的范圍。除了微分/差分方程描述的系統(tǒng)，還有混合系統(tǒng)（離散和連續(xù)系統(tǒng)混合

13、、符號和數(shù)值系統(tǒng)混合、數(shù)字和模擬系統(tǒng)混合）；控制的目標(biāo)：智能的目標(biāo):尋求在巨大不確定環(huán)境中獲得整體優(yōu)化。智能控制要考察： 故障診斷 系統(tǒng)重構(gòu) 自組織、自學(xué)習(xí)能力 多重目標(biāo)33系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)：控制對象和控制系統(tǒng)的結(jié)合。智能控制具有足夠的關(guān)于人的控制策略、被控對象及環(huán)境的有關(guān)知識以及運用這些知識的能力。智能控制能以知識表示非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)表示的混合控制過程，采用開閉環(huán)。智能控制具有變結(jié)構(gòu)的特點，能夠總體自尋優(yōu)、自組織、自學(xué)習(xí)和自由調(diào)動能力。智能控制有補償及自修復(fù)能力和判斷能力。341.5 智能控制的定義智能控制的定義什么是智能？ 按系統(tǒng)的一般行為特征定義(Albus) 在不確定環(huán)境中，作出合適動

14、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(biāo)，以支持系統(tǒng)實現(xiàn)最終目標(biāo)。低級智能：感知環(huán)境、作出決策、控制行為35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。成功和系統(tǒng)的最終目標(biāo)是由智能系統(tǒng)的外界確定。36 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)專注、組合搜索、歸納過程作用于系統(tǒng)輸入，并產(chǎn)生系統(tǒng)輸出時，就表現(xiàn)為智能。37 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，達到最優(yōu)或

15、次優(yōu)的結(jié)果。信息信息信息信息分析組織處理知識知識信息信息38l智能控制定義 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391.定性地說：智能控制系統(tǒng)應(yīng)具有仿人是功能（學(xué)習(xí)、推理），能適應(yīng)不斷變化環(huán)境；能處理多種信息，以減少不確定性；能以安全可靠的方式進行規(guī)劃產(chǎn)生和執(zhí)行控制的動作，獲取系統(tǒng)總體上最優(yōu)或次優(yōu)的性能指標(biāo)。2. 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(biāo)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(biāo)。403. 按人類的認(rèn)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(biāo)下，通過最基本的操作，即歸納、集注、和組合操作，把不確定的復(fù)雜系統(tǒng)引向規(guī)定的目標(biāo)。4. 按機器智能定義 智能控制是認(rèn)知科學(xué)、多