智能控制緒論

智能控制控制工程系石慶升(

hautsqs@)0.1學(xué)習(xí)智能控制的意義《智能控制》課程體系中的位置

《智能控制》是一門(mén)控制理論課程，研究如何運(yùn)用人工智能的方法來(lái)構(gòu)造控制系統(tǒng)和設(shè)計(jì)控制器。與《自動(dòng)控制原理》和《現(xiàn)代控制原理》一起構(gòu)成了自動(dòng)控制課程體系的理論基礎(chǔ)。0.1學(xué)習(xí)智能控制的意義《智能控制》在控制理論中的位置

《智能控制》是目前控制理論的最高級(jí)形式，代表了控制理論的發(fā)展趨勢(shì)，能有效地處理復(fù)雜的控制問(wèn)題。其相關(guān)技術(shù)可以推廣應(yīng)用于控制之外的領(lǐng)域：金融、管理、土木、設(shè)計(jì)等等。0.2課程目的掌握智能控制的基本概念；了解智能控制的基本理論，掌握智能控制的基本技術(shù)；學(xué)會(huì)智能控制算法和系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法模糊控制器的組成、工作原理和設(shè)計(jì)方法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的工作原理；熟悉智能控制的應(yīng)用，特別是模糊控制的應(yīng)用。0.3課程內(nèi)容及安排1緒論42模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)63模糊控制的基本原理64模糊控制器及控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)45神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制66專家控制技術(shù)27遺傳算法與應(yīng)用2考核方式：考試成績(jī)

70%+平時(shí)/實(shí)驗(yàn)成績(jī)30%聯(lián)系方式：1862371752731-327電氣與清潔能源研究室

考核及答疑0.4教材及主要參考文獻(xiàn)教材

郭廣頌.智能控制技術(shù)，北京航空航天大學(xué)出版社,2014參考文獻(xiàn)[1]王耀南等編著.智能控制理論及應(yīng)用.機(jī)械工業(yè)出版社2008.2[2]劉金琨編著.智能控制.電子工業(yè)出版社2005.5[3]許力編著.智能控制與智能系統(tǒng).機(jī)械工業(yè)出版社2007.2[4]韓力群主編.智能控制理論及應(yīng)用.機(jī)械工業(yè)出版社2008[5]蔡自興編著.智能控制（第二版）.電子工業(yè)出版社2004[6]網(wǎng)絡(luò)資源1緒論1.1智能控制的基本概念1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展1.3智能控制系統(tǒng)的特點(diǎn)1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系1.5智能控制的主要形式或分支1.6智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域1緒論智能控制是是人工智能、控制論、系統(tǒng)論和信息論等多種學(xué)科的綜合與集成，是當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。1緒論

1.1智能控制的基本概念什么是“智能”，什么是“智能控制”?傳統(tǒng)控制理論難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題：不確定性的模型；高度非線性；復(fù)雜的任務(wù)要求。但一些復(fù)雜的生產(chǎn)過(guò)程難以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)控制，可以通過(guò)熟練的操作獲得滿意的控制效果。智能控制原理的目標(biāo)：如何有效地將熟練的操作工、技術(shù)人員、專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和控制理論結(jié)合起來(lái)去解決系統(tǒng)的控制問(wèn)題。（采用人的智能）1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制的概念主要是針對(duì)控制對(duì)象及其環(huán)境、目標(biāo)和任務(wù)的不確定性和復(fù)雜性而提出來(lái)的。涉及的范圍非常之廣。智能控制目前還處于開(kāi)創(chuàng)性的研究階段，許多概念、理論尚處于發(fā)展之中。從總體上看，還缺乏堅(jiān)實(shí)的系統(tǒng)化理論基礎(chǔ)。智能控制至今仍沒(méi)有統(tǒng)一的定義。歸納起來(lái)，主要有如下四種說(shuō)法：1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（定義一）:

智能控制是由智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過(guò)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。1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（定義二）:

K.J.奧斯托羅姆則認(rèn)為，把人類具有的直覺(jué)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)為自調(diào)節(jié)控制、自適應(yīng)控制就是智能控制的低級(jí)體現(xiàn)。1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（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。1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（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(guò)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。1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（IEEE定義）:

智能控制必須具有模擬人類學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力。一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)智能控制系統(tǒng)要具有對(duì)環(huán)境的敏感，進(jìn)行決策和控制的功能，根據(jù)其性能要求的不同．可以有各種人工智能的水平。1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制（IEEE定義）:

分析、組織數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)變換為機(jī)器理解的結(jié)構(gòu)化信息的能力；在復(fù)雜環(huán)境中選取優(yōu)化行為，使系統(tǒng)能在不確定情況下繼續(xù)工作的能力。具有辯識(shí)對(duì)象和事件、在客觀世界模型中獲取和表達(dá)知識(shí)、進(jìn)行思考和計(jì)劃未來(lái)行動(dòng)的具有感知環(huán)境、作出決策和控制的能力高級(jí)較高簡(jiǎn)單1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制的兩個(gè)發(fā)展方向模擬人類的專家控制經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行控制智能控制模擬人類的學(xué)習(xí)能力來(lái)進(jìn)行控制1緒論

1.1智能控制的基本概念智能控制應(yīng)用對(duì)象：

智能控制應(yīng)用的對(duì)象具備以下一些特點(diǎn)：不確定性的模型；高度非線性；復(fù)雜的任務(wù)要求。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制是自動(dòng)控制發(fā)展的一個(gè)新階段，是經(jīng)典控制理論（1932—1960）、現(xiàn)代控制理論（60年代以后）第三階段。智能控制是自動(dòng)控制理論發(fā)展的必然趨勢(shì)

人工智能為智能控制的產(chǎn)生提高了機(jī)遇1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展控制理論發(fā)展至今，可分為三個(gè)階段：第一階段是以上世紀(jì)40年代興起的調(diào)節(jié)原理為標(biāo)志，稱為經(jīng)典控制理論階段；第二階段以60年代興起的狀態(tài)空間法為標(biāo)志，稱為現(xiàn)代控制理論階段；第三階段則是80年代興起的智能控制理論階段。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展產(chǎn)生的背景經(jīng)典控制理論現(xiàn)代控制理論智能控制理論對(duì)由微分方程和差分方程描述的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行控制研究的是單變量常系數(shù)線性系統(tǒng)只適用于單輸入單輸出控制系統(tǒng)(SISO)控制對(duì)象由單輸入單輸出系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)槎噍斎硕噍敵鱿到y(tǒng)；系統(tǒng)信息的獲得由借助傳感器轉(zhuǎn)變?yōu)榻柚鸂顟B(tài)模型；研究方法由積分變換轉(zhuǎn)向矩陣?yán)碚?、幾何方法，由頻率方法轉(zhuǎn)向狀態(tài)空間的研究；由機(jī)理建模向統(tǒng)計(jì)建模轉(zhuǎn)變，開(kāi)始采用參數(shù)估計(jì)和系統(tǒng)辨識(shí)理論適用大型、復(fù)雜、高維、非線性和不確定性嚴(yán)重的對(duì)象不依賴對(duì)象模型，適用于未知或不確定性嚴(yán)重的對(duì)象具有人類智能的特征能夠表達(dá)定性的知識(shí)或具有自學(xué)習(xí)能力1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制的三個(gè)發(fā)展階段現(xiàn)在發(fā)展期形成期萌芽期1960197019801緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展1）萌芽期（1960－1970）從20世紀(jì)60年代起，自動(dòng)控制理論和技術(shù)的發(fā)展已趨向成熟，控制界為了提高系統(tǒng)的的自學(xué)習(xí)能力，開(kāi)始注意人工智能技術(shù)與方法應(yīng)用于控制系統(tǒng)。1960年代初，F(xiàn).W.Smiths首先采用性能模式識(shí)別器來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)控制方法，試圖用模式識(shí)別技術(shù)來(lái)解決復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題。1965年，加利福尼亞大學(xué)的扎德(L.A.Zadeh)教授提出了模糊集合理論1965年，美國(guó)的Feigenbaum著手研制世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展1）萌芽期（1960－1970）1965年，普渡大學(xué)傅京孫教授將人工智能中的直覺(jué)推理方法用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。1966年Mendel（門(mén)德?tīng)枺┰诳臻g飛行器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中應(yīng)用了人工智能技術(shù)，并提出了“人工智能控制”的概念。1967年，Leondes等人首先正式使用“智能控制”一詞，并把記憶、目標(biāo)分解等一些簡(jiǎn)單的人工智能技術(shù)用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)，提高了系統(tǒng)處理不確定性問(wèn)題的能力。這標(biāo)志著智能控制的思想已經(jīng)萌芽。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展2）形成期（1970－1980）1970年代初，傅京孫等人從控制論的角度進(jìn)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，正式提出智能控制是人工智能技術(shù)與控制理論的交叉，并在核反應(yīng)堆、城市交通的控制中成功地應(yīng)用了智能控制系統(tǒng)。二元結(jié)構(gòu)。（IC=AI∩AC）

IC─

智能控制(IntelligentControl);Al─人工智能(ArtificialIntelligence)：是一個(gè)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)式推理等功能。AC一自動(dòng)控制(AutomaticControl)：描述系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性，是一種動(dòng)態(tài)反饋。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展2）形成期（1970－1980）1970年代中期，智能控制在模糊控制的應(yīng)用上取得了重要的進(jìn)展。1974年英國(guó)倫敦大學(xué)瑪麗皇后分校的E.H.Mamdani（曼德尼）教授把模糊理論用于控制領(lǐng)域，把扎德教授提出的IF～THEN～型模糊規(guī)則用于模糊推理，再把這種推理用于蒸汽機(jī)的自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)中．通過(guò)實(shí)驗(yàn)取得良好的結(jié)果。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展2）形成期（1970－1980）1977年，薩里迪斯(Saridis)提出了智能控制的三元結(jié)構(gòu)定義，即把智能控制看作為人工智能、自動(dòng)控制和運(yùn)籌學(xué)的交叉。OR─運(yùn)籌學(xué)(OperationResearch）

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。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展2）形成期（1970－1980）1970年代后期起，把規(guī)則型模糊推理用于控制領(lǐng)域的研究頗為盛行。1979年，Mandani（曼德尼）又成功研制出自組織模糊控制器，使得模糊控制器具有了較高的智能。模糊控制的形成和發(fā)展，對(duì)智能控制理論的形成起了十分重要的推動(dòng)作用。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）20世紀(jì)80年代以來(lái)，由于微機(jī)的迅速發(fā)展及人工智能的重要領(lǐng)域—專家系統(tǒng)技術(shù)的逐漸成熟，使智能控制和決策的研究及應(yīng)用領(lǐng)域逐步擴(kuò)大，并取得一批應(yīng)用成果。如：1982年，F(xiàn)ox等人完成了一個(gè)加工車間調(diào)度的專家系統(tǒng)；1982年，Hopfield引用能量函數(shù)的概念，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平衡穩(wěn)定狀態(tài)有了明確的判據(jù)方法，并利用模擬電路的基本元件構(gòu)作了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件模型，為實(shí)現(xiàn)硬件奠定了基礎(chǔ)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得突破性進(jìn)展1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）1983年薩里迪斯(Saridis)把智能控制應(yīng)用于機(jī)器人系統(tǒng)。1984年LISP公司研制成功用于分布式的實(shí)時(shí)過(guò)程控制專家系統(tǒng)，1985年，IEEE在紐約召開(kāi)了第一屆全球智能控制學(xué)術(shù)討論會(huì)，標(biāo)志著智能控制作為一個(gè)學(xué)科分支正式被學(xué)術(shù)界接受。會(huì)議決定，在IEEE控制系統(tǒng)學(xué)會(huì)下設(shè)立一個(gè)IEEE智能控制專業(yè)委員會(huì)。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）1986年研制混合專家控制器，是一個(gè)實(shí)驗(yàn)型的基于知識(shí)的實(shí)時(shí)專家系統(tǒng)用來(lái)處理軍事和現(xiàn)代化工業(yè)中出現(xiàn)的問(wèn)題。1986年，Rumelhart提出多層網(wǎng)絡(luò)的“遞推”(或稱“反傳”)學(xué)習(xí)算法，簡(jiǎn)稱BP算法，從實(shí)踐上證實(shí)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的運(yùn)算能力，BP算法是最為引人注目，應(yīng)用最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法之一1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）1987年在費(fèi)城舉行的國(guó)際智能控制會(huì)議上，提出了智能控制是自動(dòng)控制，人工智能、運(yùn)疇學(xué)相結(jié)合或自動(dòng)控制、人工智能、運(yùn)疇學(xué)和信息論相結(jié)合的說(shuō)法（蔡自興的四元論）。此后，每年舉行一次全球智能控制研討會(huì)，形成了智能控制的研究熱潮。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）蔡自興提出四元結(jié)構(gòu)，把信息論也包括進(jìn)去，把信息論作為智能控制結(jié)構(gòu)的一個(gè)子集是基于下列理由的：

1）信息論是解釋知識(shí)和智能的一種手段；

2）控制論、系統(tǒng)論和信息論是緊密相互作用的；

3）信息論已成為控制智能機(jī)器的工具；

4）信息熵成為智能控制的測(cè)度；

5）信息論參與智能控制的全過(guò)程，并對(duì)執(zhí)行級(jí)起到核心作用。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）1987年4月，美國(guó)Foxboro公司公布了新一代的IA系列智能自動(dòng)控制系統(tǒng)，標(biāo)志著智能控制系統(tǒng)已由研制、開(kāi)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(jìn)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(jìn)作用。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）90年代后的高潮期進(jìn)入90年代以來(lái)，智能控制的研究勢(shì)頭異常迅猛，每年都有各種以智能控制為專題的大型國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議在世界各地召開(kāi)，各種智能控制雜志或?qū)？粩嘤楷F(xiàn)，來(lái)自各國(guó)政府和企業(yè)的專項(xiàng)科研經(jīng)費(fèi)不斷增加。1994年6月IEEE組織（國(guó)際電氣電子工程師協(xié)會(huì)）在美國(guó)奧蘭多召開(kāi)的全球計(jì)算智能大會(huì)，將研究智能控制的重要基礎(chǔ)——模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算三個(gè)新學(xué)科的內(nèi)容綜合在一起，引起了國(guó)際學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）90年代后的高潮期智能控制在80年代的應(yīng)用和研究主要是面向工業(yè)過(guò)程控制，90年代以來(lái)，智能控制的應(yīng)用已經(jīng)擴(kuò)大到面向軍事、高技術(shù)領(lǐng)域和日用家電產(chǎn)品等領(lǐng)域。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）智能技術(shù)在國(guó)內(nèi)也受到廣泛重視1993年8月中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)等在北京召開(kāi)了第一屆全球華人智能控制與智能自動(dòng)化大會(huì)。1995年8月在天津召開(kāi)了智能自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)及首屆中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議1997年6月在西安召開(kāi)了第二屆全球華人智能控制與智能自動(dòng)化大會(huì)。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）近年來(lái)，智能控制技術(shù)在國(guó)內(nèi)外已有了較大的發(fā)展，己進(jìn)入工程化、實(shí)用化的階段。隨著人工智能和機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)智能控制的研究出現(xiàn)一股熱潮。各種智能決策系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)系統(tǒng)和故障診斷系統(tǒng)等已被應(yīng)用于各類工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)、智能機(jī)器人系統(tǒng)和智能化生產(chǎn)系統(tǒng)。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展主要代表人物1：傅京孫(KingSunFu)：著名的美藉華裔科學(xué)家，1965首先提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)，并于1971年論述了人工智能與自動(dòng)控制的交接關(guān)系。提出對(duì)于復(fù)雜的環(huán)境和復(fù)雜的任務(wù)，如何將人工智能技術(shù)中較少依賴模型的問(wèn)題的求解方法與常規(guī)的控制方法相結(jié)合，這正是智能控制所要解決的問(wèn)題。傅先生是國(guó)際公認(rèn)的智能控制的先行者。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展主要代表人物2：

Saridis（薩里迪斯）在學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上，提出了分級(jí)遞階和智能控制結(jié)構(gòu)，整個(gè)結(jié)構(gòu)自上而下分為組織級(jí)、協(xié)調(diào)級(jí)和執(zhí)行級(jí)三個(gè)層次，其中執(zhí)行級(jí)是面向設(shè)備參數(shù)的基礎(chǔ)自動(dòng)化級(jí)，在這一級(jí)不存在結(jié)構(gòu)性的不確定性，可以用常規(guī)控制理論的方法設(shè)計(jì)。協(xié)調(diào)級(jí)實(shí)際上是一個(gè)離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，主要運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)的方法研究。組織級(jí)涉及感知環(huán)境和追求目標(biāo)的高層決策等類似于人類智能的功能，可以借鑒人工智能的方法來(lái)研究。1緒論

1.2控智能制的產(chǎn)生與發(fā)展主要代表人物2：Saridis將傅京孫關(guān)于智能控制是人工智能與自動(dòng)控制相結(jié)合的提法發(fā)展為:智能控制是人工智能、運(yùn)籌學(xué)和控制系統(tǒng)理論三者的結(jié)合。1緒論

1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制存在的問(wèn)題

1)擴(kuò)寬實(shí)際應(yīng)用范圍，提高實(shí)時(shí)控制能力問(wèn)題。

2)解決知識(shí)獲取和優(yōu)化的瓶頸問(wèn)題，特別是動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的知識(shí)獲取和分類。

3)對(duì)智能控制學(xué)習(xí)研究的問(wèn)題。

4)各種智能控制方法結(jié)合以及同傳統(tǒng)控制方法結(jié)合研究問(wèn)題。1緒論

1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制存在的問(wèn)題

5)數(shù)值和符號(hào)之間的計(jì)算問(wèn)題。目前，在數(shù)值和符號(hào)之間的計(jì)算尚未有一個(gè)成型的規(guī)則。

6)智能控制的魯棒性問(wèn)題缺乏嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)。

7)如何研究解耦問(wèn)題，簡(jiǎn)化控制算法。

8)研究新型智能控制硬件和軟件問(wèn)題。1緒論

1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制的發(fā)展前景遺傳算法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，以及混沌理論等，將成為智能控制的發(fā)展方向。智能控制發(fā)展的核心仍然是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大自學(xué)習(xí)功能與具有較強(qiáng)知識(shí)表達(dá)能力的模糊邏輯推理構(gòu)成的模糊邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1緒論

1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制的發(fā)展前景微電子學(xué)、生命科學(xué)、自動(dòng)化技術(shù)突飛猛進(jìn)，為21世紀(jì)實(shí)現(xiàn)智能控制和智能自動(dòng)化創(chuàng)造了很好的條件。對(duì)這門(mén)新學(xué)科今后的發(fā)展方向和道路已經(jīng)取得了一些共識(shí)：

1)研究和模仿人類智能是智能控制的最高目標(biāo)

2)智能控制必須靠多學(xué)科聯(lián)合才能取得新的突破1緒論

1.2智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展智能控制的發(fā)展前景為了達(dá)到目標(biāo)，不僅需要技術(shù)的進(jìn)步，更需要科學(xué)思想和理論的突破。很多科學(xué)家堅(jiān)持認(rèn)為，這需要發(fā)現(xiàn)新的原理，或者改造已知的物理學(xué)基本定理，才能徹底懂得和仿造人類的智能，才能設(shè)計(jì)出具有高級(jí)智能的自動(dòng)控制系統(tǒng)?？茖W(xué)界要為保障人類和地球的生存和可持續(xù)發(fā)展做出必須的貢獻(xiàn)，而控制論科學(xué)家和工程師應(yīng)當(dāng)承擔(dān)主要的使命。1緒論

1.3智能控制的特點(diǎn)是同時(shí)具有以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)表示的數(shù)學(xué)模型的混合控制過(guò)程，系統(tǒng)在信息處理上，既有數(shù)學(xué)運(yùn)算，又有邏輯和知識(shí)推理。應(yīng)能為復(fù)雜系統(tǒng)（如非線性、快時(shí)變、多變量、強(qiáng)耦合、不確定性等）進(jìn)行有效的全局控制，并具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力；是定性決策和定量控制相結(jié)合的多模態(tài)組合控制；其基本目的是從系統(tǒng)的功能和整體優(yōu)化的角度來(lái)分析和綜合系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)預(yù)定的目標(biāo)，并應(yīng)具有自組織能力。1緒論

1.3智能控制的特點(diǎn)智能控制系統(tǒng)往往具備以下一個(gè)或多個(gè)功能特點(diǎn)：

①學(xué)習(xí)功能

②適應(yīng)功能

③組織功能1緒論

1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系傳統(tǒng)控制和智能控制是自動(dòng)控制發(fā)展的不同階段傳統(tǒng)控制（Conventionalcontrol）：包括經(jīng)典反饋控制和現(xiàn)代理論控制。理論體系比較完整，解決了系統(tǒng)的可觀、可控和穩(wěn)定性問(wèn)題，但只適合于被控對(duì)象可用精確的數(shù)學(xué)模型的線性定常系統(tǒng)。智能控制（Intelligentcontrol）：是針對(duì)系統(tǒng)的復(fù)雜性、非線性和不確定性而提出來(lái)的，因此其解決問(wèn)題的能力和水平明顯高于傳統(tǒng)控制。但作為一門(mén)發(fā)展中的新學(xué)科，還缺少比較適合的數(shù)學(xué)工具和理論體系來(lái)描述和處理智能控制問(wèn)題。兩者既有區(qū)別又有聯(lián)系。1緒論

1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系傳統(tǒng)控制和智能控制的區(qū)別：1）處理復(fù)雜性、不確定性問(wèn)題的能力不同2）對(duì)被控對(duì)象模型的依賴程度不同1緒論

1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系傳統(tǒng)控制和智能控制的統(tǒng)一：1）智能控制擅長(zhǎng)解決非線性、時(shí)變等復(fù)雜的控制問(wèn)題，而傳統(tǒng)控制適合于解決線性、時(shí)不變等相對(duì)復(fù)雜的控制問(wèn)題，盡管智能控制也能解決，但傳統(tǒng)控制的分析設(shè)計(jì)方法更成熟、簡(jiǎn)單。2）智能控制的許多解決方案是在傳統(tǒng)控制方案基礎(chǔ)上的改進(jìn)，因此，智能控制是對(duì)傳統(tǒng)控制的發(fā)展和補(bǔ)充，傳統(tǒng)控制是智能控制的一個(gè)組成部分，在這個(gè)意義下，兩者可以統(tǒng)一在智能控制的框架下，而不是取代。1緒論

1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系智能控制的研究對(duì)象智能控制主要應(yīng)用在以下情況：實(shí)際系統(tǒng)由于存在復(fù)雜性、非線性、時(shí)變性、不確定性和不完全性等，一般無(wú)法獲得精確的數(shù)學(xué)模型。應(yīng)用傳統(tǒng)控制理論進(jìn)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(shí)際情況不相吻合。1緒論

1.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系對(duì)于某些復(fù)雜的和包含不確定性的控制過(guò)程，根本無(wú)法用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型來(lái)表示，即無(wú)法解決建模問(wèn)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緒論

1.5智能控制的主要形式或分支智能控制BECDA分級(jí)遞階智能控制模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制仿人智能控制專家控制F各種方法的綜合集成1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支①基于信息論的分級(jí)遞階智能控制分級(jí)遞階智能控制(HierarchicalIntelligentControl)是在自適應(yīng)控制和自組織控制基礎(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，其功能結(jié)構(gòu)如下圖所示。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支①基于信息論的分級(jí)遞階智能控制組織級(jí)協(xié)調(diào)級(jí)執(zhí)行級(jí)精度智能組織級(jí)(organizationlevel)：起主導(dǎo)作用，涉及知識(shí)的表示與處理，主要應(yīng)用人工智能；通過(guò)人機(jī)接口和用戶(操作員)進(jìn)行交互，執(zhí)行最高決策的控制功能，監(jiān)視并指導(dǎo)協(xié)調(diào)級(jí)和執(zhí)行級(jí)的所有行為，其智能程度最高。協(xié)調(diào)級(jí)(Coordinationlevel)：在組織級(jí)和執(zhí)行級(jí)間起連接作用，涉及決策方式及其表示，采用人工智能及運(yùn)籌學(xué)實(shí)現(xiàn)控制；可分為：控制管理分層和控制監(jiān)督分層。執(zhí)行級(jí)(executivelevel)：是底層，執(zhí)行級(jí)的控制過(guò)程通常是執(zhí)行一個(gè)確定的動(dòng)作，具有很高的控制精度，采用常規(guī)自動(dòng)控制。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的模糊控制模糊控制系統(tǒng)

模糊控制就是在被控制對(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)。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。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的模糊控制對(duì)于用傳統(tǒng)控制理論無(wú)法進(jìn)行分析和控制的復(fù)雜的和無(wú)法建立數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)，有經(jīng)驗(yàn)的操作者或?qū)＜覅s能取得比較好的控制效果，這是因?yàn)樗麄儞碛腥辗e月累的豐富經(jīng)驗(yàn)，

1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的模糊控制因此把這種經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)下的行為過(guò)程總結(jié)成一些規(guī)則，并根據(jù)這些規(guī)則設(shè)計(jì)出控制器，然后運(yùn)用模糊理論、模糊語(yǔ)言變量和模糊邏輯推理的知識(shí)，把這些模糊的語(yǔ)言上升為數(shù)值運(yùn)算，從而能夠利用計(jì)算機(jī)來(lái)完成對(duì)這些規(guī)則的具體實(shí)現(xiàn)，以機(jī)器代替人對(duì)某些對(duì)象進(jìn)行自動(dòng)控制。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的模糊控制

1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支③基于腦模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指由大量與生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞相類似的人工神經(jīng)元互連而組成的網(wǎng)絡(luò)；或由大量象生物神經(jīng)元的處理單元并聯(lián)互連而成。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有某些智能和仿人控制功能。

1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支③基于腦模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制學(xué)習(xí)算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征，也是當(dāng)前研究的主要課題.學(xué)習(xí)的概念來(lái)自生物模型，它是機(jī)體在復(fù)雜多變的環(huán)境中進(jìn)行有效的自我調(diào)節(jié)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備類似人類的學(xué)習(xí)功能。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若想改變其輸出值，但又不能改變它的轉(zhuǎn)換函數(shù)，只能改變其輸人，而改變輸人的唯一方法只能修改加在輸人端的加權(quán)系數(shù)。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支③基于腦模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程是修改加權(quán)系數(shù)的過(guò)程，最終使其輸出達(dá)到期望值，學(xué)習(xí)結(jié)束。常用的學(xué)習(xí)算法有：Hebb學(xué)習(xí)算法、widrow-Hoff學(xué)習(xí)算法、反向傳播學(xué)習(xí)算法一BP學(xué)習(xí)算法、Hopfield反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法等。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支④基于知識(shí)工程的專家控制系統(tǒng)專家控制系統(tǒng)（ExpertSystem）

專家是指那些對(duì)解決專門(mén)問(wèn)題非常熟悉的人們，他們的這種專門(mén)技術(shù)通常源于豐富的經(jīng)驗(yàn)，以及他們處理問(wèn)題的詳細(xì)專業(yè)知識(shí)。專家控制系統(tǒng)主要是指一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)方法來(lái)處理該領(lǐng)域的高水平難題.

1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支④基于知識(shí)工程的專家控制系統(tǒng)

專家控制系統(tǒng)它具有啟發(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)用專家系統(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)而建造的控制系統(tǒng)1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支⑤基于規(guī)則的仿人智能控制

仿人智能控制的核心思想是在控制過(guò)程中，利用計(jì)算機(jī)模擬人的控制行為功能，最大限度地識(shí)別和利用控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過(guò)程提供的特征信息，進(jìn)行啟發(fā)和直覺(jué)推理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)缺乏精確模型的對(duì)象迸行有效的控制。其基本原理是模仿人的啟發(fā)式直覺(jué)推理邏輯，即通過(guò)特征辯識(shí)判斷系統(tǒng)當(dāng)前所處的特怔狀態(tài)，確定控制的策略，進(jìn)行多模態(tài)控制。1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支⑤基于規(guī)則的仿人智能控制

1緒論

1.5智能控制的主要形式或分支⑥各種方法的綜合集成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模糊專家控制模糊PID控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制……

1緒論

1.6控智能制的應(yīng)用領(lǐng)域智能控制的研究和應(yīng)用是一副多彩多姿的圖象，從實(shí)驗(yàn)室到工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，從家用電器到火箭制導(dǎo)，從制造業(yè)到采礦業(yè)，從飛行器到武器控制，從軋鋼機(jī)到郵件處理機(jī)，從工業(yè)機(jī)器人到康復(fù)假肢等等，都有智能控制的用武之地。下面僅介紹智能控制的幾個(gè)主要應(yīng)用研究領(lǐng)域。

1緒論

1.6控智能制的應(yīng)用領(lǐng)域智能機(jī)器人規(guī)劃與控制

機(jī)器人研究者們所關(guān)心的主要研究方向之一是機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的規(guī)劃與控制。給出一個(gè)規(guī)定的任務(wù)之后，首先必須作出滿足該任務(wù)要求的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃；然后，這個(gè)規(guī)劃再由控制來(lái)執(zhí)行，該控制足以使機(jī)器人適當(dāng)?shù)禺a(chǎn)生所期望的運(yùn)動(dòng)。

1緒論

1.6控智能制的應(yīng)用領(lǐng)域

下圖給出了復(fù)式自主水下運(yùn)載器(MultipleAutonomousUnderseaVehicle)的一種智能控制結(jié)構(gòu)，其實(shí)際結(jié)構(gòu)采用分段分層框架。1緒論

1.6控智能制的應(yīng)用領(lǐng)域生產(chǎn)過(guò)程的智能監(jiān)控

許多工業(yè)連續(xù)生產(chǎn)線，如軋鋼、化工、煉油、材料加工、造紙和核反應(yīng)等，其生產(chǎn)過(guò)程需要監(jiān)視和控制，以保證高性能和高可靠性。為保持物理參數(shù)具有一定的精度，確保產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)，已在一些連續(xù)生產(chǎn)線或工業(yè)裝置上采用了有效的智能控制模式。

1緒論

1.6控智能制的應(yīng)用領(lǐng)域

例如，旋轉(zhuǎn)水泥窯的模糊控制、汽車工業(yè)的高級(jí)模糊邏輯控制、軋鋼機(jī)的神經(jīng)控制、分布式材料加工系統(tǒng)、分級(jí)智能材料處理、智能pH值過(guò)程控制、塑料剪切過(guò)程的智能控制、工業(yè)鍋爐的遞階智能控制以及核反器的知識(shí)基控制等。其中，工業(yè)鍋爐的遞階智能控制可作為這方面的典型。1緒論

1.6控智能制的應(yīng)用領(lǐng)域

下圖表示工業(yè)鍋爐的遞階智能控制系統(tǒng)的混合控制器方框圖。從圖可知，其控制模式包括專家控制、多模式控制和自校正PID控制。

1緒論

1.6控智能制的應(yīng)用領(lǐng)域智能故障檢測(cè)與診斷

所有智能故障檢測(cè)與診斷（IFDD）系統(tǒng)的一般任務(wù)是根據(jù)已觀察到的狀況、領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，推斷出系統(tǒng)、部件或器官的故障原因，以便盡可能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和排除故障，以提高系統(tǒng)或裝備的可靠性。智能故障檢測(cè)與診斷系統(tǒng)是一個(gè)問(wèn)題求解的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，也是一種智能控制系統(tǒng)。1緒論

1.6控智能制的應(yīng)用領(lǐng)域

系統(tǒng)一般由知識(shí)庫(kù)（故障信息庫(kù)）、診斷推理機(jī)構(gòu)、接口和數(shù)據(jù)庫(kù)等組成。典型的IFDD系統(tǒng)有太空站熱過(guò)程控制系統(tǒng)的故障診斷、火電站鍋爐給水過(guò)程控制系統(tǒng)的故障檢測(cè)與診斷和雷達(dá)故障診斷專家系統(tǒng)等。

1緒論

1.6控智能制的應(yīng)用領(lǐng)域自動(dòng)加工系統(tǒng)的智能控制計(jì)算機(jī)集成加工系統(tǒng)（CIMS）和柔性加工系統(tǒng)（FMS）在近年來(lái)獲得迅速發(fā)展。在一個(gè)復(fù)雜的加工過(guò)程中，不同條件下的多種操作是必要的，以求保證產(chǎn)品質(zhì)量。環(huán)境的不確定性以及系統(tǒng)硬件和軟件的復(fù)雜性，向當(dāng)代控制工程師們?cè)O(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)有效的集成控制系統(tǒng)提出了挑戰(zhàn)。1緒論

1.6控智能制的應(yīng)用領(lǐng)域下圖表示一種基于Pe