先進控制技術

先進控制技術第一頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五經(jīng)典控制理論PID控制和直接數(shù)寧控制對解決一般控制和線性定常系統(tǒng)問題十分有效。但是，在許多控制系統(tǒng)中，一些復雜被控對象(或過程)的特性很難用一般的物理或化學規(guī)律來描述，也沒有適當?shù)臏y試手段進行測試，并為具建立數(shù)學模型。對于這類被控對象(或過程)，用傳統(tǒng)控制理論或現(xiàn)代控制理論很難取得滿意的控制效果。然而，這類被控對象(或過程)在人工操作下卻往往能正常運行，并達到一定預期的效果。人的手動控制策略是通過操作者的學習、試驗及長期經(jīng)驗積累而形成的，它通過人的自然語言來敘述，例如，用自定性的、不精確的及模糊的條件語句來表達：若爐溫偏高，則減少燃料：若蓄水塔水位偏低，則加大進水流量；若燃燒廢氣中含氧量偏向，則減小助燃風量等。由于自然語言具有模糊性，所以，這種語言控制也被稱為模糊語言控制，簡稱模糊控制。第二頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.1模糊控制技術6.1.1模糊控制的數(shù)學基礎6.1.2模糊控制原理6.1.3模糊控制器設計“較少”、“較多”、“小一些”、“很少”等模糊語言來進行描述和控制問題?！澳：笔侨祟惛兄f物、獲取知識、思維推理、決策實施的重要特征?！澳：北取扒逦彼鶕碛械男畔⑷萘扛?，內涵更豐富，更符合客觀世界。模糊控制理論是由美國著名學者加利福尼亞大學教授L.A.Zadeh于1965年首先提出，它以模糊數(shù)學為基礎，用語言規(guī)則表示方法和先進的計算機技術，由模糊推理進行決策的一種高級控制策略，而且發(fā)展至今已成為人工智能領域中的一個重要分支。1974年，英國倫敦大學教授E.H.Mamdani研制成功第一個模糊控制器，充分展示了模糊控制技術的應用前景。

第三頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.1.1模糊控制的數(shù)學基礎1.模糊集合有許多概念，如大、小、冷、熱等，都沒有明確的內涵和外延，只能用模糊集合來描述；叫做模糊集合。有的概念具有清晰的內涵和外延，叫作普通集合(或經(jīng)典集合)。如果把模糊集合的特征函數(shù)稱為隸屬函數(shù)，記作，表示元素屬于模糊集合A的程度。由隸屬函數(shù)來表征，在〔0，1〕區(qū)間內連續(xù)取值。的大小反映了元素x對于模糊集合A的隸屬程度。

第四頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五2.模糊集合的運算(1)相等：,都有，則稱A與B相等，記作。(2)補集：,都有，則稱B是A的補集，記作。(3)包含：,都有，則稱A包含B，記作。(4)并集：,都有，則稱C是A與B的并集，記作。(5)交集：,都有，則稱C是A與B的交集，記作。第五頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五3.模糊關系(1)關系：描寫事物之間聯(lián)系的數(shù)學模型①R為由集合X到集合Y的普通關系，則對任意都只能有以下兩種情況：x與y有某種關系，即xRy；

x或y與無某種關系，即xRy；

②直積集：在集X與集Y中各取出一元素排成序對，所有這樣序對的集合叫做X和Y的直積集(也稱笛卡爾乘積集)，記為

R集是X和Y的直積集的一個子集

③幾個常見的關系自返性(同族關系)

、對稱性(兄弟關系和朋友關系)和傳遞性(兄弟關系和朋友關系)。父子關系？具有自返性和對稱性的關系稱為相容關系，具有傳遞性的相容關系稱為等價關系。

(2)模糊關系模糊關系也有自返性、對稱性、傳遞性等關系。第六頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五(3)模糊矩陣模糊矩陣的一般形式為其中，，，矩陣A可記為。矩陣中的表示集合X中第i個元素和集合Y中第j個元素隸屬于模糊關系的程度，記為第七頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五對于模糊矩陣，有下面四種預算：①并：cij=max〔aij,bij〕=aij∨bij

②交：cij=min〔aij,bij〕=aij∧bij

③補：〔１-aij〕④乘：

Cij=max｛min〔aik,bkj〕｝=∨〔aik∧bkj〕第八頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五4．模糊邏輯⑴二值邏輯：建立在取真“1”和取假“0”二值基礎上的數(shù)理邏輯，是計算機科學的基礎理論。⑵模糊邏輯：模糊邏輯的真值x在區(qū)間〔0,1〕中連續(xù)取值，x越接近1，說明真的程度越大。模糊邏輯是二值邏輯的直接推廣，因此，模糊邏輯是無限多值邏輯，也就是連續(xù)值邏輯。模糊邏輯仍有二值邏輯的邏輯并(析取)、邏輯交(合取)、邏輯補(否定)的運算。第九頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五5．模糊推理

應用模糊理論，可以對模糊命題進行模糊的演繹推理和歸納推理。本節(jié)主要討論假言推理和條件語句。

⑴假言推理⑵模糊假言推理⑶模糊條件語句第十頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五(1)假言推理基本規(guī)則：如果已知命題A（即可以分辨真假的陳述句）蘊涵命題B，即A→B（若A則B）；如今確實A，則可以得到結論為B，其邏輯結構為若A，則B；

如今A；

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結論B。舉例：如果A看成“小王住院”，B看成“小王生病”；則若“小王住院”真，“小王生病”也真。第十一頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（2）模糊假言推理

命題A，B均為精確命題，在模糊情況下，與均為模糊命題，代表模糊事件，要用模糊假言推理來進行推理。設X和Y是兩個各自具有基礎變量x和y的論域，其中模糊集合：的隸屬函數(shù)分別為從X到Y的一個模糊關系，表示X×Y論域上，描述模糊條件語句“若則”的模糊關系，其隸屬函數(shù)為第十二頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五⑶模糊條件語句第十三頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.1.2模糊控制原理模糊控制系統(tǒng)通常由模糊控制器、輸入輸出接口、執(zhí)行機構、測量裝置和被控對象等五個部分組成，如下圖所示。第十四頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五模糊控制器主要包括輸入量模糊化接口、知識庫、推理機、輸出清晰化接口四個部分，如下圖所示。1.模糊化接口2.知識庫3.推理機4.清晰化接口第十五頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.1.3模糊控制器設計

設計模糊控制系統(tǒng)的關鍵是設計模糊控制器。1．模糊控制器的結構設計

(1)單輸入單輸出結構①一維模糊控制器②二維模糊控制器

(2)多輸入多輸出結構第十六頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五2.模糊規(guī)則的選擇和模糊推理

(1)模糊規(guī)則的選擇①模糊語言變量的確定②語言值隸屬函數(shù)的確定③模糊控制規(guī)則的建立

(2)模糊推理①一維形式②二維形式3.清晰化4.模糊控制器論域及比例因子的確定5.編寫模糊控制器的算法程序第十七頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.雙輸入單輸出模糊控制器設計

(1)模糊控制器的基本結構

(2)模糊化

(3)模糊控制規(guī)則、模糊關系和模糊推理

(4)清晰化第十八頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.1.4模糊控制的特點模糊控制理論是控制領域中非常有發(fā)展前途的一個分支，這是由于模糊控制具行許多傳統(tǒng)控制制無法比擬的優(yōu)點，主要優(yōu)點如下：不需要精確數(shù)學模型容易學習使用方便適應性強控制程序簡短速度快開發(fā)方便可靠性高性能優(yōu)良第十九頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.1.5模糊控制的應用近年來，模糊控制得到了廣泛的應用。下面簡單介紹一些模糊控制的應用領域：1)航天航空：模糊控制現(xiàn)在已應用于各種導航系統(tǒng)中。2)工業(yè)過程控制：工業(yè)過程控制的需要是控制性術發(fā)展的主要動力。3)家用電器:全自動洗衣機、電飯煲、空調等。4)汽車和交通運輸：防抱死剎車系統(tǒng)，基于模糊控制的無級變速器，模糊發(fā)動機控制和自動駕駛控制系統(tǒng)等。5)其控制場合：電梯控制器、工業(yè)機器人、核反應控制、醫(yī)療儀器等。除控制應用以外，還應用于圖像識別、計算機圖像處理、金融和其他專家系統(tǒng)中。第二十頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.1.6模糊控制的現(xiàn)狀與發(fā)展模糊集合的引入將人的判斷、思維過程用比較簡單的數(shù)學形式直接表達出來，從而使對復雜系統(tǒng)做出合乎實際的、符合人類思維方式的處理成為可能，為最初模糊控制器的形成奠定了基礎。

1974年，英國的Mamdam使用模糊控制語言構成的控制器來控制鍋爐蒸汽機，取得了良好的效果，他的試驗和研究標志著模糊控制的誕生；模糊拌制不僅適用于小規(guī)模線性單變量系統(tǒng)，而且逐漸向大規(guī)模、非線性復雜系統(tǒng)擴展。從現(xiàn)有的控制系統(tǒng)來看，它具有易于掌握、輸出量連續(xù)、可靠性高、能發(fā)揮熟練專家操作的良好控制效果等優(yōu)點；近年來，對于經(jīng)典模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能的改善，模糊集成控制、模糊自適應控制、專家模糊控制與多變量模糊控制的研究，特別是對復雜系統(tǒng)的自學習與參數(shù)(或規(guī)則）自調整模糊系統(tǒng)方向的研究，受到各國學者的重視。人們將神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊控制技術相結合，形成了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡技術，它可以組成一組更接近于人腦的智能信息處理系統(tǒng)，其發(fā)展前景十分廣闊。第二十一頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五模糊控制的發(fā)展模糊控制器采用與人腦思維方法相似的控制原理，因此它具有很人的灸活性，可以目據(jù)實際控制對象的不同，修改基本的模糊控制器，從而實現(xiàn)對不同對象的模糊控制。雖然經(jīng)典模糊控制理論已在許多工程應用上獲得了成功，但目前它仍處于發(fā)展過程的初級階段，還存在大量需要解決的問題。目前而臨的豐要任務如下。①建立一套系統(tǒng)的模糊控制理論。模糊控制聯(lián)論研究還期待著堅實的、系統(tǒng)的和奠基性的內容，用以解決模糊擰制的機理、穩(wěn)定性分析，系統(tǒng)化設計方法，新型自適應模糊控制系統(tǒng)、專家模糊控制系統(tǒng)、神經(jīng)模糊控制系統(tǒng)和多變量模糊控制系統(tǒng)的分析與設計等一系列問題。②模糊集成控制系統(tǒng)設計方法的研究。隨著被控對象的門益復雜，忙往需要兩種或多種控制策略的集成，通過動態(tài)控制特性亡的互補來獲得滿意的控制效果。現(xiàn)代控制理論、神經(jīng)網(wǎng)絡理論與模糊控制的相互結合、滲透，可構成所謂的模糊集成控制系統(tǒng)。為其建方一套完咎的分析與設計力池也是模糊控制理論研究的一個重要方向。模糊控制在非線性復雜系統(tǒng)中的模糊建模，以及模糊規(guī)則的建立和推理算法的深A4好究。④自學習模糊控制策略和智能化系統(tǒng)的實現(xiàn)。①常規(guī)模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能的改善。⑥把已經(jīng)取得的研究成果應蝴到工程過程中，盡快把其轉化為生產力。因此，需加快實施簡學實用的模糊集成芯片和模糊控制裝置，以及通用模糊控制系統(tǒng)的開發(fā)與報J”應用。綜上所述，模糊控制在工業(yè)中的應用是一個相對迅速發(fā)展的領域。隨著模糊控制理論的不斷發(fā)展和應用．模糊控制技術將為工業(yè)過程控制開辟新的應用途徑，而且前景十分光明。第二十二頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.2神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術神經(jīng)網(wǎng)絡控制是一種基本上不依賴于精確數(shù)學模型的先進控制方法，比較適用于那些具有不確定性或高度非線性的控制對象，并具有較強的適應和學習功能。第二十三頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡基礎1.生物神經(jīng)元模型人腦是由大量的神經(jīng)細胞組合而成的，它們之間相互連接。每個神經(jīng)細胞（也稱為神經(jīng)元）結構如下圖所示。第二十四頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五2.人工神經(jīng)元模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡是利用物理器件或仿真程序來模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡的某些結構和功能。下圖是最典型的人工神經(jīng)元模型。第二十五頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五３．人工神經(jīng)網(wǎng)絡下圖表示了兩個典型的神經(jīng)網(wǎng)絡結構，圖a)為前饋型網(wǎng)絡，圖b)為反饋型網(wǎng)絡。

第二十六頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡控制典型的神經(jīng)網(wǎng)絡控制包括神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)督控制（或稱神經(jīng)網(wǎng)絡學習控制）、神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制（自校正、模型參考控制，含直接與間接自適應控制）、神經(jīng)網(wǎng)絡內?？刂?、神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制等。第二十七頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五1.神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)督控制例如，我們可以考慮在傳統(tǒng)控制器，如PID控制器基礎上，再增加一個神經(jīng)網(wǎng)絡控制器,如下圖所示，此時神經(jīng)網(wǎng)絡控制器實際是一個前饋控制器，因此它建立的是被控對象的逆模型。第二十八頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五2.神經(jīng)網(wǎng)絡直接逆控制

下圖給出了兩種結構方案。在圖a)中,NN1和NN2具有完全相同的網(wǎng)絡結構（逆模型），并且采用相同的學習算法，即NN1和NN2的連接權都沿的負梯度方向進行修正。上述評價函數(shù)也可采用其他更一般的加權形式，這時的結構方案如圖b)所示。第二十九頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五3.神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制（1）神經(jīng)網(wǎng)絡自校正控制

1)直接自校正控制

2)間接自校正控制神經(jīng)網(wǎng)絡間接自校正自適應控制的結構框圖如下圖所示。第三十頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（2）神經(jīng)網(wǎng)絡模型參考控制

a)直接模型參考控制

b)間接模型參考控制第三十一頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五4.神經(jīng)網(wǎng)絡內模控制

在內?？刂浦校到y(tǒng)的正向模型與實際系統(tǒng)并聯(lián),兩者輸出之差被用作反饋信號，此反饋信號又由前向通道的濾波器及控制器進行處理。下圖給出了內?？刂频纳窠?jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)。其中，被控對象的正向模型及控制器（逆模型）均由神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)，濾波器仍然是常規(guī)的線性濾波器。第三十二頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.3專家控制技術6.3.1專家系統(tǒng)

1.專家系統(tǒng)結構右圖為理想專家系統(tǒng)的結構圖，主要包括接口、知識庫、黑板、解釋器、推理機等部分。第三十三頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五2.建造專家系統(tǒng)的步驟建立專家系統(tǒng)的步驟一般如下：

1）設計初始數(shù)據(jù)庫

(1)問題知識化

(2)知識概念化

(3)概念形式化

(4)形式規(guī)則化

(5)規(guī)則合法化

2）原型機的開發(fā)與試驗

3）知識庫的改進與歸納第三十四頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.3.2專家控制介紹專家控制系統(tǒng)大致可以分為以下幾類：

1.基于規(guī)則的專家自整定控制基于規(guī)則的自整定控制器結構如下圖所示。第三十五頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五2.專家監(jiān)督控制如下圖所示為專家監(jiān)督控制系統(tǒng)結構框圖。3.混合型專家控制4.仿人智能控制第三十六頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.3.3專家控制基本思想

1.專家控制的知識表示知識表示方法有以下幾種:1）產生式規(guī)則表示法：其規(guī)則的一般形式為：

IF條件lAND條件2…AND條件NTHEN結論或動作

2）框架表示法

3)狀態(tài)空間表示法：狀態(tài)空間可表示為三元組

,其中表示初始狀態(tài)集合，表示操作集合，表示目標狀態(tài)集合。

4）混合表示法：混合表示法包括兩種結合:①框架與規(guī)則相結合；②數(shù)學模型與基于規(guī)則的技術相結合。

5）其他知識表達形式：例如語義網(wǎng)絡、謂詞邏輯等等。第三十七頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五

2.專家控制的推理與控制策略專家控制的推理機制可以表示為如下模型：專家控制往往帶有模糊性、不確定性和不完全性，因此專家控制的推理計算過程也要具備某種不確定性。通過將知識庫中的知識賦予相應的可信度，在推理過程中完成可信度的轉移和計算，可以得到帶有可信度的推理結果。從這一意義上講，推理的方式可以分為以下幾種:1）演繹推理

2）歸納推理

3）確定性推理專家控制的推理策略主要有以下幾種：①數(shù)據(jù)驅動控制策略②目標驅動控制策略③雙向推理控制策略第三十八頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.3.4專家控制組織結構專家控制系統(tǒng)的一般結構下圖所示，這種系統(tǒng)的組織結構有兩個顯著特點：①知識庫可以由定量知識與定性知識分離構造。②用戶可以通過知識獲取系統(tǒng)直接地與內部規(guī)則，進而間接地與數(shù)值算法進行交互，以便操作人員可以對控制系統(tǒng)進行離線的修改和在線的監(jiān)督干預。第三十九頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五6.4預測控制技術

預測控制是一類控制算法的統(tǒng)稱，其中有動態(tài)矩陣控制（DMC,DynamicMatrixControl）、模型算法控制（M