自動控制原理論文

-.z.自動控制摘要：綜述了自動控制理論的開展情況，指出自動控制理論所經(jīng)歷的三個(gè)開展階段，即經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論和智能控制理論。最后指出，各種控制理論的復(fù)合能夠取長補(bǔ)短，是控制理論的開展方向。自動控制理論是自動控制科學(xué)的核心。自動控制理論自創(chuàng)立至今已經(jīng)過了三代的開展：第一代為20世紀(jì)初開場形成并于50年代趨于成熟的經(jīng)典反應(yīng)控制理論；第二代為50、60年代在線性代數(shù)的數(shù)學(xué)根底上開展起來的現(xiàn)代控制理論；第三代為60年代中期即已萌芽，在開展過程中綜合了人工智能、自動控制、運(yùn)籌學(xué)、信息論等多學(xué)科的最新成果并在此根底上形成的智能控制理論。經(jīng)典控制理論(本質(zhì)上是頻域方法)和現(xiàn)代控制理論(本質(zhì)上是時(shí)域方法)都是建立在控制對象準(zhǔn)確模型上的控制理論，而實(shí)際上的工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中的控制對象和過程大多具有非線性、時(shí)變性、變構(gòu)造、不確定性、多層次、多因素等特點(diǎn)，難以建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型。因此，自動控制專家和學(xué)者希望能從要解決問題領(lǐng)域的知識出發(fā)，利用熟練操作者的豐富經(jīng)歷、思維和判斷能力，來實(shí)現(xiàn)對上述復(fù)雜系統(tǒng)的控制，這就是基于知識的不依賴于準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型的智能控制。本文將對經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論和智能控制理論的開展情況及根本容進(jìn)展介紹。1

自動控制理論開展概述自動控制是指應(yīng)用自動化儀器儀表或自動控制裝置代替人自動地對儀器設(shè)備或工業(yè)生產(chǎn)過程進(jìn)展控制，使之到達(dá)預(yù)期的狀態(tài)或性能指標(biāo)。對傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)過程采用自動控制技術(shù)，可以有效提高產(chǎn)品的質(zhì)量和企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。對一些惡劣環(huán)境下的控制操作，自動控制顯得尤其重要。自動控制理論是與人類社會開展密切聯(lián)系的一門學(xué)科，是自動控制科學(xué)的核心。自從19世紀(jì)Maxwell對具有調(diào)速器的蒸汽發(fā)動機(jī)系統(tǒng)進(jìn)展線性常微分方程描述及穩(wěn)定性分析以來，經(jīng)過20世紀(jì)初Nyquist，Bode，Harris，Evans，Wienner，Nichols等人的出色奉獻(xiàn)，終于形成了經(jīng)典反應(yīng)控制理論根底，并于50年代趨于成熟。經(jīng)典控制理論的特點(diǎn)是以傳遞函數(shù)為數(shù)學(xué)工具，采用頻域方法，主要研究"單輸入—單輸出〞線性定?？刂葡到y(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)，但它存在著一定的局限性，即對"多輸入—多輸出〞系統(tǒng)不宜用經(jīng)典控制理論解決，特別是對非線性、時(shí)變系統(tǒng)更是無能為力。隨著20世紀(jì)40年代中期計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)及其應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，促進(jìn)了自動控制理論朝著更為復(fù)雜也更為嚴(yán)密的方向開展，特別是在Kalman提出的可控性和可觀測性概念以及Понтрягин提出的極大值理論的根底上，在20世紀(jì)50、60年代開場出現(xiàn)了以狀態(tài)空間分析(應(yīng)用線性代數(shù))為根底的現(xiàn)代控制理論。現(xiàn)代控制理論本質(zhì)上是一種"時(shí)域法〞，其研究容非常廣泛，主要包括三個(gè)根本容：多變量線性系統(tǒng)理論、最優(yōu)控制理論以及最優(yōu)估計(jì)與系統(tǒng)辨識理論?，F(xiàn)代控制理論從理論上解決了系統(tǒng)的可控性、可觀測性、穩(wěn)定性以及許多復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。但是，隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的迅速開展，生產(chǎn)系統(tǒng)的規(guī)模越來越大，形成了復(fù)雜的大系統(tǒng)，導(dǎo)致了控制對象、控制器以及控制任務(wù)和目的的日益復(fù)雜化，從而導(dǎo)致現(xiàn)代控制理論的成果很少在實(shí)際中得到應(yīng)用。經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論在應(yīng)用中遇到了不少難題，影響了它們的實(shí)際應(yīng)用，其主要原因有三：①這些控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和分析都是建立在準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型的根底上的，而實(shí)際系統(tǒng)由于存在不確定性、不完全性、模糊性、時(shí)變性、非線性等因素，一般很難獲得準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型；②研究這些系統(tǒng)時(shí)，人們必須提出一些比擬苛刻的假設(shè)，而這些假設(shè)在應(yīng)用中往往與實(shí)際不符；③為了提高控制性能，整個(gè)控制系統(tǒng)變得極為復(fù)雜，這不僅增加了設(shè)備投資，也降低了系統(tǒng)的可靠性。于是，自動控制工作者一直在尋求新的出路，他們在考慮：能否不要完全以控制對象為研究主體，而以控制器為研究主體呢？能否用20世紀(jì)50年代中期出現(xiàn)并得到快速開展的人工智能的邏輯推理、啟發(fā)式知識、專家系統(tǒng)等來解決難以建立準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型的控制問題呢？第三代控制理論即智能控制理論就是在這樣的背景下提出來的，它是人工智能和自動控制穿插的產(chǎn)物，是當(dāng)今自動控制科學(xué)的出路之一。下面分別介紹三代控制理論的開展及其最根本容。2

經(jīng)典控制理論的開展及根本容自動控制中一個(gè)最根本的概念是反應(yīng)，人類對反應(yīng)控制的應(yīng)用可以追溯到很早的時(shí)期。但是，直到產(chǎn)業(yè)革命時(shí)期，英國人JamesWatt創(chuàng)造蒸汽機(jī)離心飛錘式調(diào)速器，解決了在負(fù)載變化條件下保持蒸汽機(jī)根本恒速的問題，自動控制才引起人們的重視。從那時(shí)起的100多年以來，隨著社會生產(chǎn)力的開展和需要，自動控制理論和技術(shù)也得到了不斷的開展和提高。在20世紀(jì)30至40年代期間，Nyquist于1932年提出穩(wěn)定性的頻率判據(jù)，Bode于1940年在頻率法中引入對數(shù)坐標(biāo)系并于1945年寫了"網(wǎng)絡(luò)分析和反應(yīng)放大器設(shè)計(jì)"一書，Harris于1942年引入傳遞函數(shù)概念，Evans于1948年提出根軌跡法，Wienner于1949年出版了"控制—關(guān)于在動物和機(jī)器中控制和通訊的科學(xué)"一書。由于他們卓越的工作，從而奠定了經(jīng)典控制理論的根底。到20世紀(jì)50年代，經(jīng)典控制理論已趨于成熟。經(jīng)典控制理論主要用于解決反應(yīng)控制系統(tǒng)中控制器的分析與設(shè)計(jì)的問題。圖1為反應(yīng)控制系統(tǒng)的簡化原理框圖。圖1

反應(yīng)控制系統(tǒng)的簡化原理框圖經(jīng)典控制理論主要研究線性定常系統(tǒng)。所謂線性控制系統(tǒng)是指系統(tǒng)中各組成環(huán)節(jié)或元件的狀態(tài)或特性可以用線性微分方程描述的控制系統(tǒng)。如果描述該線性系統(tǒng)的微分方程的系數(shù)是常數(shù)，那么稱為線性定常系統(tǒng)。描述自動控制系統(tǒng)輸入量、輸出量和部量之間關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式稱為系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，它是分析和設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)的根底。經(jīng)典控制理論中廣泛使用的頻率法和根軌跡法，是建立在傳遞函數(shù)根底上的。線性定常系統(tǒng)的傳遞函數(shù)是在零初始條件下系統(tǒng)輸出量的拉普拉斯變換與輸入量的拉普拉斯變換之比，是描述系統(tǒng)的頻域模型。傳遞函數(shù)只描述了系統(tǒng)的輸入、輸出關(guān)系，沒有部變量的表示。經(jīng)典控制理論的特點(diǎn)是以傳遞函數(shù)為數(shù)學(xué)工具，本質(zhì)上是頻域方法，主要研究"單輸入—單輸出〞線性定?？刂葡到y(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)，對線性定常系統(tǒng)已經(jīng)形成相當(dāng)成熟的理論。典型的經(jīng)典控制理論包括PID控制、Smith控制、解耦控制、Dalin控制、串級控制等。經(jīng)典控制理論盡管原那么上只適宜于解決"單輸入—單輸出〞系統(tǒng)中的分析與設(shè)計(jì)問題，但是，經(jīng)典控制理論至今仍活潑在各種工業(yè)控制領(lǐng)域中。事實(shí)上，經(jīng)典控制理論現(xiàn)在仍不失其價(jià)值和實(shí)用意義，仍是進(jìn)一步研究現(xiàn)代控制理論和智能控制理論的根底。3

現(xiàn)代控制理論的開展及根本容經(jīng)典控制理論雖然具有很大的實(shí)用價(jià)值，但也有著明顯的局限性。其局限性表現(xiàn)在下面二個(gè)方面：第一，經(jīng)典控制理論建立在傳遞函數(shù)和頻率特性的根底上，而傳遞函數(shù)和頻率特性均屬于系統(tǒng)的外部描述(只描述輸入量和輸出量之間的關(guān)系)，不能充分反映系統(tǒng)部的狀態(tài)；第二，無論是根軌跡法還是頻率法，本質(zhì)上是頻域法(或稱復(fù)域法)，都要通過積分變換(包括拉普拉斯變換、傅立葉變換、Z變換)，因此原那么上只適宜于解決"單輸入—單輸出〞線性定常系統(tǒng)的問題，對"多輸入—多輸出〞系統(tǒng)不宜用經(jīng)典控制理論解決，特別是對非線性、時(shí)變系統(tǒng)更是無能為力?，F(xiàn)代控制理論正是為了克制經(jīng)典控制理論的局限性而在20世紀(jì)50、60年代逐步開展起來的?，F(xiàn)代控制理論本質(zhì)上是一種"時(shí)域法〞。它引入了"狀態(tài)〞的概念，用"狀態(tài)變量〞(系統(tǒng)部變量)及"狀態(tài)方程〞描述系統(tǒng)，因而更能反映出系統(tǒng)的在本質(zhì)與特性。從數(shù)學(xué)的觀點(diǎn)看，現(xiàn)代控制理論中的狀態(tài)變量法，簡單地說就是將描述系統(tǒng)運(yùn)動的高階微分方程，改寫成一階聯(lián)立微分方程組的形式，或者將系統(tǒng)的運(yùn)動直接用一階微分方程組表示。這個(gè)一階微分方程組就叫做狀態(tài)方程。采用狀態(tài)方程后，最主要的優(yōu)點(diǎn)是系統(tǒng)的運(yùn)動方程采用向量、矩陣形式表示，因此形式簡單、概念清晰、運(yùn)算方便，尤其是對于多變量、時(shí)變系統(tǒng)更是明顯。特別是在Kalman提出的可控性和可觀測性概念和Понтрягин提出的極大值理論的根底上，現(xiàn)代控制理論被引向更為深入的研究?，F(xiàn)代控制理論研究的主要容包括三局部：多變量線性系統(tǒng)理論、最優(yōu)控制理論以及最優(yōu)估計(jì)與系統(tǒng)辨識理論。由于篇幅所限，有關(guān)現(xiàn)代控制理論研究的具體容請參見有關(guān)文獻(xiàn)，這里從略?，F(xiàn)代控制理論從理論上解決了系統(tǒng)的可控性、可觀測性、穩(wěn)定性以及許多復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。但是，隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的迅速開展，生產(chǎn)系統(tǒng)的規(guī)模越來越大，形成了復(fù)雜的大系統(tǒng)，導(dǎo)致了控制對象、控制器以及控制任務(wù)和目的的日益復(fù)雜化，從而導(dǎo)致現(xiàn)代控制理論的成果很少在實(shí)際中得到應(yīng)用。4

智能控制理論的開展及根本容"智能控制〞這一概念是美國普渡大學(xué)(PurdueUniversity)電氣工程系的美籍華人傅京教授于20世紀(jì)70年代初提出來的。早在1965年，他提出把人工智能領(lǐng)域中的啟發(fā)式規(guī)那么應(yīng)用于學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這一時(shí)期可以看作是"智能控制〞思想的萌芽階段。"智能控制〞是在當(dāng)時(shí)經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論在實(shí)際應(yīng)用中面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)的時(shí)期自動控制工作者苦于為自動控制理論尋求新出路而提出來的，它是人工智能和自動控制穿插的產(chǎn)物，是當(dāng)今自動控制科學(xué)的出路之一。智能控制是指驅(qū)動智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過程，也就是說，智能控制是一類無需人的直接干預(yù)就能獨(dú)立地驅(qū)動智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動控制。智能控制的根底是人工智能、控制論、運(yùn)籌學(xué)和信息論等學(xué)科的穿插。智能控制理論及系統(tǒng)具有下面幾個(gè)鮮明的特點(diǎn)：第一，在分析和設(shè)計(jì)智能控制系統(tǒng)時(shí)，重點(diǎn)不要放在傳統(tǒng)控制器的分析和設(shè)計(jì)上，而要放在智能機(jī)模型上，也就是說，不要把重點(diǎn)放在對數(shù)學(xué)公式的描述、計(jì)算和處理上(實(shí)際上，一些復(fù)雜大系統(tǒng)可能根本無法用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)展描述)，而要把重點(diǎn)放在對非數(shù)學(xué)模型的描述、符號和環(huán)境的識別、知識庫和推理機(jī)設(shè)計(jì)和開發(fā)等上面來。第二，智能控制的核心是高層控制，其任務(wù)在于對實(shí)際環(huán)境或過程進(jìn)展組織，即決策和規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)廣義問題求解。第三，智能控制是一門邊緣穿插學(xué)科，傅京教授于1971年首先提出了智能控制的二元交集理論(即人工智能和自動控制的穿插)，美國的G.N.Saridis于1977年把傅京的二元構(gòu)造擴(kuò)展為三元構(gòu)造(即人工智能、自動控制和運(yùn)籌學(xué)的穿插)，后來中南工業(yè)大學(xué)的蔡自興教授又將三元構(gòu)造擴(kuò)展為四元構(gòu)造(即人工智能、自動控制、運(yùn)籌學(xué)和信息論的穿插)，從而進(jìn)一步完善了智能控制的構(gòu)造理論。第四，智能控制是一個(gè)新興的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，有著極其誘人的開展前途。自從"智能控制〞概念的提出到現(xiàn)在，自動控制和人工智能專家和學(xué)者已經(jīng)提出了各種智能控制理論，有些已經(jīng)在實(shí)際中發(fā)揮了重要作用。下面對一些有影響的智能控制理論和系統(tǒng)進(jìn)展介紹。4.1遞階智能控制遞階智能控制(HierarchicalIntelligentControl)是在研究早期學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的根底上，從工程控制論角度總結(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)系之后逐漸形成的，它是智能控制的最早理論之一。該理論最初是由G.N.Saridis提出的。該系統(tǒng)由組織級、協(xié)調(diào)級、執(zhí)行級3級組成。遞階智能控制遵循"精度隨智能降低而提高〞的原理分級分布。在遞階智能控制系統(tǒng)中，智能主要表達(dá)在高的層次即組織級上，由人工智能起控制作用；協(xié)調(diào)級是組織級和執(zhí)行級之間的接口，承上起下，由人工智能和運(yùn)籌學(xué)共同作用；執(zhí)行級要求具有較高的精度和較低的智能，仍然采用現(xiàn)有數(shù)學(xué)解析控制算法，對相關(guān)過程執(zhí)行適當(dāng)?shù)目刂谱饔谩?.2專家智能控制專家系統(tǒng)(ExpertSystem)是人工智能的一個(gè)重要分支，它是于1965年由美國斯坦福大學(xué)當(dāng)時(shí)的年輕教授E.A.Feigenbaum開創(chuàng)的人工智能研究的新領(lǐng)域。專家系統(tǒng)ES與當(dāng)時(shí)人們追求的通用問題求解程序GPS不同，專家系統(tǒng)并不試圖發(fā)現(xiàn)很強(qiáng)有力的和很通用的問題求解方法，它把研究圍縮小在一個(gè)特定的相對狹小的專業(yè)領(lǐng)域中。人類專家之所以成為專家，是因?yàn)樗麚碛薪鉀Q自己專業(yè)領(lǐng)域問題的大量專門知識，包括各種有用的訣竅和經(jīng)歷，專家系統(tǒng)實(shí)際上就是在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)的這種領(lǐng)域?qū)＜业哪７挛?。?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與經(jīng)歷而建造的控制系統(tǒng)，就是專家控制系統(tǒng)。雖然專家控制系統(tǒng)是基于專家系統(tǒng)建立起來的，但是它與專家系統(tǒng)之間存在一些重要差異。首先，一般的專家系統(tǒng)中操作人員是系統(tǒng)的組成局部，通過人機(jī)對話完成"計(jì)算機(jī)專家〞的功能，而專家控制系統(tǒng)中沒有操作人員的參與，要求專家控制系統(tǒng)能夠獨(dú)立和自動地對控制對象做出決策；其次，專家系統(tǒng)通常以離線方式工作，而專家控制系統(tǒng)需要獲取在線動態(tài)信息，并對系統(tǒng)進(jìn)展實(shí)時(shí)控制。4.3模糊智能控制模糊理論是美國加利福尼亞大學(xué)的自動控制理論專家L.A.Zadeh教授最先提出的。1965年他在"Information＆Control〞雜志上發(fā)表了"FuzzySet〞(模糊集)一文，首次提出了模糊集合的概念，并很快被人們承受。1974年，英國的Mamdani首先把模糊理論用于工業(yè)控制，取得了良好的效果。從此，模糊邏輯控制理論和模糊邏輯控制系統(tǒng)的應(yīng)用開展很快，展示了模糊理論在控制領(lǐng)域中有著很好的開展前景。模糊邏輯控制現(xiàn)已成為智能控制的重要組成局部。專家控制系統(tǒng)和模糊邏輯控制系統(tǒng)至少有一點(diǎn)是共同的，即二者都要建立人類經(jīng)歷和人類決策行為的模型。此外，二者都含有知識庫和推理機(jī)。因此，模糊邏輯控制器(FLC)通常又稱為模糊專家控制器(FEC)，有時(shí)人們也把模糊專家系統(tǒng)叫做第二代專家系統(tǒng)，因?yàn)樗軌驗(yàn)閷＜蚁到y(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)和實(shí)現(xiàn)提供2個(gè)根本的和統(tǒng)一的優(yōu)點(diǎn)，即模糊知識表示和模糊推理方法。4.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制1943年麥卡洛克和皮茨(Pitts)提出一種叫做"似腦機(jī)器〞(MindlikeMachine)的思想。這種機(jī)器可由基于生物神經(jīng)元特性的互連模型來制造，這就是最初的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)概念。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究的不斷深入，新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不斷推出，現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已達(dá)近百種。在智能控制領(lǐng)域中，應(yīng)用最多的是BP網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、動態(tài)遞歸網(wǎng)絡(luò)、聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)、Adaline網(wǎng)絡(luò)等?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制系統(tǒng)作為一個(gè)新興領(lǐng)域，之所以能引起自動控制界的廣泛興趣，其原因是：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任何非線性函數(shù)的能力；②神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易于用VLSI實(shí)現(xiàn)，從而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有快速和容錯(cuò)性高的優(yōu)點(diǎn)；③神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的構(gòu)造及其多輸入多輸出的特點(diǎn)，使其易用于多變量系統(tǒng)的控制，且與其它逼近方法相比擬更為經(jīng)濟(jì)；④神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的特性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這些特點(diǎn)說明它有著傳遞函數(shù)在線性系統(tǒng)中的作用，但能夠自然地?cái)U(kuò)展到具有非線性、時(shí)變性、復(fù)雜性、不確定性的大系統(tǒng)中。值得提出的是，雖然其特點(diǎn)十分具有吸引力，但其理論研究還不成熟，許多問題還有待進(jìn)一步研究。4.5學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)人們對學(xué)習(xí)機(jī)器的設(shè)想與研究始于20世紀(jì)50年代，它是一種模擬人的記憶與條件反射的自動裝置。學(xué)習(xí)機(jī)的概念是與控制論同時(shí)出現(xiàn)的?，F(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法種類繁多，如歸納學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、基于解釋的學(xué)習(xí)和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)等等。學(xué)習(xí)控制最初用于解決飛行器的控制、模式分類和通信等問題，然后逐漸用于電力系統(tǒng)和生產(chǎn)過程控制。學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)能夠處理具有不確定性和非線性的過程，并能保證良好的適應(yīng)性、滿意的穩(wěn)定性和足夠快的收斂。因此，近年來學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)已獲得廣泛的應(yīng)用。4.6定性控制理論定性推理(QualitativeReasoning)是一種基于模型的推理。定性推理的對象是現(xiàn)實(shí)世界的物理系統(tǒng)，例如機(jī)器裝置或電子器件。定性推理的根本思想是：為了搞清楚一個(gè)物理系統(tǒng)的行為，往往不需要使用嚴(yán)格的定量方法。傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)所進(jìn)展的推理廣義上都認(rèn)為是定性的，但與這里講的定性推理不同。定性推理不是通過收集系統(tǒng)變量在不同時(shí)間點(diǎn)上的取值來模擬系統(tǒng)行為，而是在更高的抽象層次上關(guān)心系統(tǒng)行為的定性特征，以便掌握用于行為定性推理的知識種類，開發(fā)用于這種知識表示的一般模式，并尋求對物理系統(tǒng)進(jìn)展行為推理的有效過程。將定性推理應(yīng)用到控制領(lǐng)域，便形成了智能控制的又一個(gè)新的分支，即定性控制。1986年，Clocksin和Morgan發(fā)表了"QualitativeControl〞論文，第一次給出了定性控制的要領(lǐng)，提出了幾種控制方案并將其同常規(guī)的控制方法做了比擬，隨后出現(xiàn)了一系列有關(guān)定性控制的文章。定性控制器根據(jù)系統(tǒng)的不完全的知識，對系統(tǒng)的輸出行為做出預(yù)測和控制，這是常規(guī)控制器所