智能控制理論簡(jiǎn)述

智能控制理論簡(jiǎn)述智能控制(inteHigentcontrols)在無(wú)人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動(dòng)控制技術(shù)。智能控制是指驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過(guò)程，即無(wú)需人的直接干預(yù)就能獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)。其基礎(chǔ)是人工智能、控制論、運(yùn)籌學(xué)和信息論等學(xué)科的交叉,也就是說(shuō)它是一門邊緣交叉學(xué)科?？刂评碚摪l(fā)展至今已有100多年的歷史，經(jīng)歷了“經(jīng)典控制理論”和“現(xiàn)代控制理論”的發(fā)展階段，已進(jìn)入“大系統(tǒng)理論”和“智能控制理論”階段。智能控制理論的研究和應(yīng)用是現(xiàn)代控制理論在深度和廣度上的拓展。20世紀(jì)80年代以來(lái)，信息技術(shù)、計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展及其他相關(guān)學(xué)科的發(fā)展和相互滲透，也推動(dòng)了控制科學(xué)與工程研究的不斷深入，控制系統(tǒng)向智能控制系統(tǒng)的發(fā)展已成為一種趨勢(shì)。近20年來(lái),智能控制理論(IntelligentControlTheory)與智能化系統(tǒng)發(fā)展十分迅速［1］.智能控制理論被譽(yù)為最新一代的控制理論,代表性的理論有模糊控制(FuzzyControl)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制(NeuralNetworksControl)、基因控制即遺傳算法(GeneticAigorithms)、混沌控制［2］(ChaoticControl)、小波理論［3］(WaveletsTheo-ry)、分層遞階控制、擬人化智能控制、博奕論等?應(yīng)用智能控制理論解決工程控制系統(tǒng)問(wèn)題,這樣一類系統(tǒng)稱為智能化系統(tǒng)。它廣泛應(yīng)用于復(fù)雜的工業(yè)過(guò)程控制［4］、機(jī)器人與機(jī)械手控制［5］、航天航空控制、交通運(yùn)輸控制等.它尤其對(duì)于被控對(duì)象模型包含有不確定性、時(shí)變、非線性、時(shí)滯、耦合等難以控制的因素.采用其它控制理論難以設(shè)計(jì)出合適與符合要求的系統(tǒng)時(shí),都有可能期望應(yīng)用智能化理論獲得滿意的解決。自從“智能控制”概念的提出到現(xiàn)在,自動(dòng)控制和人士_智能專家、學(xué)者們提出了各種智能控制理論,下面對(duì)一些有影響的智能控制理論進(jìn)行介紹。遞階智能(HierarchicalIntelligentControl)階智能控制是由G.N.Saridis提出的，它是最早的智能控制理論之一。它以早期的學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)為基礎(chǔ),總結(jié)人工智能與自適應(yīng)控制、自學(xué)習(xí)控制和自組織控制的關(guān)系后逐漸形成的。遞階智能控制遵循“精度隨智能降低而提高”的原理分級(jí)分布。該控制系統(tǒng)由組織級(jí)、協(xié)調(diào)級(jí)、執(zhí)行級(jí)組成。在遞階智能控制系統(tǒng)中,智能主要體現(xiàn)在組織級(jí)上,由人工智能起控制作用;協(xié)調(diào)級(jí)是組織級(jí)和執(zhí)行級(jí)之間的接口,由人工智能和運(yùn)籌學(xué)共同作用;執(zhí)行級(jí)仍然采用現(xiàn)有數(shù)學(xué)解析控制算法,對(duì)相關(guān)過(guò)程執(zhí)行適當(dāng)?shù)目刂谱饔?它具有較高的精度和較低的智能。(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最早的研究是40年代心理學(xué)家Mc-culloch和數(shù)學(xué)家Pitts合作提出的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種動(dòng)態(tài)非線性系統(tǒng),是將傳統(tǒng)的PID控制算式,改寫成適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加權(quán)運(yùn)算的算式［6,7］。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制簡(jiǎn)稱神經(jīng)控制,是簡(jiǎn)單模擬人腦智力行為的一種新型控制方式和識(shí)方式。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究的不斷深入，新的模型不斷推出。在智能控制領(lǐng)域中，應(yīng)用最多是BP網(wǎng)絡(luò)，Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),動(dòng)態(tài)遞歸網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠應(yīng)用于自動(dòng)控制領(lǐng)域,主要因?yàn)樯接陔[層的存在，只需三層網(wǎng)絡(luò)便可以任意精度逼近非線性函數(shù)。并行處理功能:既能解決大批量實(shí)際計(jì)算和判決問(wèn)題，又有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力且易于實(shí)現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)輸出是所有神經(jīng)元共同激活的結(jié)果，少量神經(jīng)元的激活差錯(cuò)不影響決策功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的結(jié)構(gòu)及其多輸入多輸出的特點(diǎn)，使其易于多變量系統(tǒng)的控制。對(duì)于不同的輸入模式，隱層各單元激活強(qiáng)度不同。對(duì)于干擾原因產(chǎn)生給定偏離或系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化，當(dāng)經(jīng)典方式和現(xiàn)代方式構(gòu)成的負(fù)反饋調(diào)節(jié)無(wú)能為力時(shí)，神經(jīng)控制卻能因不同的激活強(qiáng)度而獲得滿意的輸出。具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的特性但需提出的是，神經(jīng)控制特點(diǎn)十分誘人，但其理論研究還不成熟，許多問(wèn)題有待進(jìn)一步研究。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制的優(yōu)點(diǎn)：(1)可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系。(2)只有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性，因?yàn)樾畔⑹欠植假A于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的神經(jīng)元中。(3)并行處理方法，使得計(jì)算快速。(4)可以處理不確定或不知道的系統(tǒng)，因神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)自學(xué)習(xí)來(lái)的。3)模糊控制美國(guó)加利福尼亞大學(xué)的自動(dòng)控制理論專家LA.Zadeh于1965首先提出了“模糊集合”的概念。1974年，英國(guó)的Mamdani首先把模糊理論用于工業(yè)控制并取得了良好的效果，從此模糊控制理論得到了很快的發(fā)展。模糊控制的基本思想是用機(jī)器去模擬人對(duì)系統(tǒng)的控制，就是在被控對(duì)象的模糊模型的基礎(chǔ)上運(yùn)用模糊控制器近似推理等手段,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制的一種方法。模糊模型是用模糊語(yǔ)言和規(guī)則描述的一個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性及性能指標(biāo)。它具有不需要知道被控對(duì)象(或過(guò)程)的數(shù)學(xué)模型,易于實(shí)現(xiàn)對(duì)具有不確定性對(duì)象和具有強(qiáng)非線性的對(duì)象進(jìn)行控制、對(duì)被控對(duì)象特性參數(shù)的變化具有較強(qiáng)的魯棒性、對(duì)于控制系統(tǒng)的干擾具有較強(qiáng)抑制能力等優(yōu)點(diǎn)。結(jié)語(yǔ)現(xiàn)代控制理論從理論上解決了系統(tǒng)的可觀、可控、穩(wěn)定性以及許多復(fù)雜系統(tǒng)的控制,但是各種智能控制理論都有一些學(xué)術(shù)上與工程上的難點(diǎn)。如對(duì)難以建立數(shù)學(xué)模型的被控對(duì)象難以實(shí)施有效的控制,不能適合高層決策問(wèn)題等,造成這類結(jié)果的原因主要是:(1)現(xiàn)代控制理論依賴?yán)硐牖臄?shù)學(xué)模型;(2)設(shè)計(jì)方法數(shù)學(xué)化,控制算法理想化;(3)缺乏人類思維的智能化?；谝陨系脑?控制理論逐步走向智能化,由此逐漸形成較為完善的智能控制的思想,要認(rèn)真加以研究與解決。[1]CollinsRJ.Studiesinarificialevolution[M].California:UniversityofCaliforniaPress,1992.1~6FrankCH.Analysisandsimulationofchaoticsystems[M].NewYork:Springer,2000.249~295IevergeltYN.Waveletsmadeeasy[M].Boston:Birkhauser,1999.1~5[4]顧毅，智能控制發(fā)展綜述.武漢交通科技大學(xué)機(jī)械與材料工程學(xué)院，2000.06.021[5]SaridisGS.Intelligent