智能控制導論 第4版 課件 第11、12章 智能控制的算力及架構(gòu)、人工智能的發(fā)展簡史與展望

智能控制導論IntroductiontoIntelligentControl智能控制導論第4版蔡自興編著

國家精品課程配套教材中國水利水電出版社2024

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教材第11章智能控制的算力及架構(gòu)Ch.11ComputingPowerandArchitecture

ofIntelligentControl

11.1智能算力的定義與分類11.2智能芯片的發(fā)展11.3智能控制的算力網(wǎng)絡11.4智能控制算力的研究與應用概況11.5小結(jié)

算力即計算能力（computingpower），是智能控制的核心要素之一和實現(xiàn)人工智能的重要保障，是繼人力、畜力、水力、熱力、電力之后的一種新的先進生產(chǎn)力。

隨著人工智能和智能控制科技的發(fā)展，智能控制算力是硬件和軟件高度融合的智能融合架構(gòu)，對智能控制的發(fā)展及其產(chǎn)業(yè)化起到舉足輕重的作用，已成為智能控制新的重要研究領域。第11章智能控制的算力及架構(gòu)11.1智能算力的定義與分類11.1.1智能算力的定義定義11.1：2018年諾貝爾獎獲得者威廉·諾德豪斯（WilliamD.Nordhaus）將算力定義為設備根據(jù)內(nèi)部狀態(tài)的改變每秒能夠處理的信息數(shù)據(jù)量。定義11.2：算力是機器在數(shù)學上的歸納和轉(zhuǎn)化能力，把抽象復雜的數(shù)學表達式或數(shù)字通過數(shù)學方法轉(zhuǎn)換為可以理解的數(shù)學式子的能力。定義11.3：算力是機器通過對信息數(shù)據(jù)進行處理實現(xiàn)目標結(jié)果輸出的計算能力。定義11.4：算力（也稱哈希率）是比特幣網(wǎng)絡處理能力的度量單位，即計算機計算哈希函數(shù)輸出的速度（每秒運算次數(shù)）。11.1.1智能算力的定義（續(xù)）算力的衡量單位

如同水力、熱力、電力等各有衡量指標和計量單位一樣，算力也有衡量指標和基準單位。常用的算力衡量單位是FLOPS（每秒浮點運算次數(shù)）、TFLOPS（每秒一萬億指令數(shù)）等。還有MIPS（每秒百萬指令數(shù)）、DMIPS（整數(shù)運算每秒百萬指令數(shù)）、OPS（每秒運算次數(shù)）等。1.按技術(shù)架構(gòu)分類

一般將算力分為兩大類，即通用算力和專用算力。承擔輸出算力任務的芯片，也相應地分為通用芯片和專用芯片。CPU（CentralProcessingUnit，中央處理器）芯片專用芯片主要包括FPGA（FieldProgrammableGateArray，現(xiàn)場可編程門陣列）和ASIC（ApplicationSpecificIntegratedCircuit，專用集成電路）。神經(jīng)擬態(tài)芯片（NeuromimeticChip，NMC），即類腦芯片11.1.2智能算力和芯片的分類2.按芯片位置分類（1）云端人工智能芯片

運算能力強大，功耗較高，一般部署在公有云、私有云、混合云或數(shù)據(jù)中心、超算中心等領域，主要用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練和推理，處理語音、視頻、圖像等海量數(shù)據(jù)，支持大規(guī)模并行計算，通常以加速卡的形式集成多個芯片模塊，并行完成相關計算任務。

在數(shù)據(jù)中心，又將算力的計算任務分為基礎通用計算和HPC高性能計算（High-performancecomputing）。11.1.2智能算力和芯片的分類（續(xù)）2.按芯片位置分類（續(xù)）（2）邊緣端人工智能芯片

這類芯片一般功耗低、體積小、性能要求不高、成本也較低，相比于云端芯片來說，不需要運行特別復雜的算法，只需具備少量的人工智能計算能力，一般部署在智能手機、無人機、攝像頭、邊緣計算設備、工控設備等移動設備或嵌入式設備上。11.1.2智能算力和芯片的分類（續(xù)）3.按算力任務分類（1）人工智能訓練芯片

指專門對人工智能訓練算法進行優(yōu)化加速的芯片，由于訓練所需的數(shù)據(jù)量巨大，算法復雜度高，因此，訓練芯片對算力、能效、精度等要求非常高，還要具備較高的通用性。（2）人工智能推理芯片

指專門對人工智能推理算法進行優(yōu)化加速的芯片，更加關注能耗、算力、時延、成本等綜合因素。11.1.2人工智能算力和芯片的分類（續(xù)）1.CPU階段（2006年以前）

人工智能算法尚未出現(xiàn)突破，能夠獲取的數(shù)據(jù)也較為有限，傳統(tǒng)通用CPU已能完全滿足計算需要，學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界對人工智能芯片均未提出特殊要求。因此，這個階段人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展較為緩慢。2.GPU階段（2006-2010年）

智能游戲和高清視頻等行業(yè)快速發(fā)展，助推了GPU產(chǎn)品的迭代升級。GPU在人工智能領域的研究和應用中開始獲得大規(guī)模使用。11.2.1智能芯片的發(fā)展簡史11.2智能芯片的發(fā)展3.CPU+GPU階段（2010—2015年）

以云計算和大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術(shù)高速發(fā)展，云端采用“CPU+GPU”混合計算模式，推動人工智能算法的演進和人工智能芯片的廣泛使用，促進各類人工智能芯片的研究與開發(fā)。4.專用AI芯片階段（2016年至今）

采用TPU(TensorProcessingUnit，張量處理單元），專為機器學習而定制的芯片，經(jīng)過專門深度機器學習訓練，使系統(tǒng)具有更高的計算能力。研發(fā)專門針對人工智能算法進行優(yōu)化的各種定制化芯片，使人工智能算力在應用領域、計算能力、能耗比等方面都有了極大的提升。11.2.1人工智能芯片的發(fā)展簡史（續(xù)）

目前智能芯片出現(xiàn)如下發(fā)展態(tài)勢：物聯(lián)網(wǎng)等人工智能應用領域快速發(fā)展催生超低功耗人工智能芯片、開源芯片有望成為人工智能芯片的發(fā)展新秀、人工智能芯片將從確定算法和場景的加速芯片向通用智能芯片發(fā)展、類腦芯片領域呈現(xiàn)異軍突起之勢。

1.開發(fā)超低功耗芯片

2.開源芯片成為新秀

3.發(fā)展通用智能芯片

4.類腦芯片異軍突起11.2.2

智能芯片的發(fā)展態(tài)勢11.3.1智能算力網(wǎng)絡的定義和特征

1.智能算力網(wǎng)絡的定義

算力網(wǎng)絡（ComputingForceNewwork或ComputingFirstNewwork,CFN）定義11.5：算力網(wǎng)絡是以算為中心、網(wǎng)為根基，與云計算、人工智能、邊緣計算、區(qū)塊鏈、智能終端、網(wǎng)絡安全等技術(shù)深度融合，提供一體化服務的新型基礎設施。定義11.6：算力網(wǎng)絡是一種根據(jù)業(yè)務需求，在云、網(wǎng)、邊之間按需分配和靈活調(diào)度計算資源、存儲資源以及網(wǎng)絡資源的新型信息基礎設施。

11.3智能控制算力網(wǎng)絡1.智能算力網(wǎng)絡的定義（續(xù)）

從宏觀上看，算力網(wǎng)絡是一種思路，一種概念。從微觀上看，算力網(wǎng)絡是一種架構(gòu)和性質(zhì)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡完全不同的網(wǎng)絡。

算力網(wǎng)絡的作用是為用戶提供算力資源服務，但其實現(xiàn)方式與“云計算+通信網(wǎng)絡”的傳統(tǒng)方式不同，是將算力資源徹底“融入”通信網(wǎng)絡，以整體形式提供符合用戶需求的算力資源服務。構(gòu)建了一張"算網(wǎng)"，有了算力就能夠通過“超算”實現(xiàn)人臉識別、同聲翻譯、智能游戲、腦機對接等智能行為。11.3.1智能算力網(wǎng)絡的定義和特征（續(xù)）2.智能算力網(wǎng)絡的特征

智能算力網(wǎng)絡具有以下4個特征：

（1）資源抽象

需要將各種資源等都抽象出來，作為產(chǎn)品的組成部分提供給客戶。（2）業(yè)務承諾

以業(yè)務需求劃分服務等級，而不是簡單地以地域劃分，向客戶承諾各種業(yè)務。（3）統(tǒng)一管控

統(tǒng)一管控云計算節(jié)點、邊緣計算節(jié)點、網(wǎng)絡資源等，根據(jù)業(yè)務需求對算力資源以及相應的網(wǎng)絡資源、存儲資源等進行統(tǒng)一調(diào)度。（4）彈性調(diào)度

實時監(jiān)測業(yè)務流量，動態(tài)調(diào)整算力資源，完成各類任務的高效處理和整合輸出，并實現(xiàn)資源的彈性伸縮，優(yōu)化算力分配。11.3.1智能算力網(wǎng)絡的定義和特征（續(xù)）1.算力網(wǎng)絡的主要任務（1）邊緣計算節(jié)點狀態(tài)的實時感知

實時感知邊緣計算節(jié)點的負載狀況對于合理分配計算任務，高效利用邊緣計算資源具有重要意義。邊緣計算節(jié)點狀態(tài)的實時感知是均衡地使用計算和網(wǎng)絡資源、動態(tài)高效地處理調(diào)度計算任務的基礎。（2）邊緣計算資源的分布式協(xié)同處理及調(diào)度

算力網(wǎng)絡支持大規(guī)模邊緣計算節(jié)點互聯(lián)和協(xié)作，提供優(yōu)化的服務訪問和負載均衡機制。算力網(wǎng)絡可根據(jù)計算任務的要求，結(jié)合實時計算負載和網(wǎng)絡狀態(tài)條件，將計算任務動態(tài)調(diào)度到最匹配的邊緣計算節(jié)點，從而提高計算資源利用率和用戶體驗。11.3.2智能算力網(wǎng)絡的基本架構(gòu)和工作機制2.算力網(wǎng)絡的基本架構(gòu)算力網(wǎng)絡（CFN）的原理架構(gòu)包括CFN節(jié)點、CFN服務、CFN適配器等3個部分，如圖10.1所示。（1）CFN節(jié)點CFN節(jié)點是CFN網(wǎng)絡的基本功能實體，一般集成在邊緣計算節(jié)點中，可實時提供節(jié)點的計算資源負載情況以及向用戶終端提供CFN服務訪問的能力。CFN節(jié)點主要包括CFN入口和CFN出口。（2）CFN服務CFN服務是CFN節(jié)點服務注冊表中的一個單位，代表一個應用服務，具有唯一服務ID（SID）。11.3.2智能算力網(wǎng)絡的基本架構(gòu)和工作機制（續(xù)）圖11.1CFN的原理架構(gòu)11.3.2智能算力網(wǎng)絡的基本架構(gòu)和工作機制（續(xù)）11.3.2智能算力網(wǎng)絡的基本架構(gòu)和工作機制（續(xù)）圖15.2CFN體系架構(gòu)的控制平面和數(shù)據(jù)平面

控制平面：服務狀態(tài)信息通告和分發(fā)

數(shù)據(jù)平面：計算任務分發(fā)和調(diào)度

接口：各設備、網(wǎng)元功能間的通信接口11.3.2智能算力網(wǎng)絡的基本架構(gòu)和工作機制（續(xù)）2.算力網(wǎng)絡的基本架構(gòu)（續(xù)）（3）CFN適配器CFN適配器是一個重要的功能實體，并通過保持BIP信息、識別初始請求包等方式幫助終端設備接入CFN。它可以作為CFN節(jié)點（內(nèi)部模式）的一部分實現(xiàn)，也可以在單獨的設備（外部模式）上實現(xiàn)。

算力網(wǎng)絡的體系架構(gòu)可以分為控制平面和數(shù)據(jù)平面?？刂破矫媸窃贑FN間通告擴散服務狀態(tài)信息，包括計算服務狀態(tài)信息和網(wǎng)絡服務狀態(tài)信息。數(shù)據(jù)平面是基于SID從CFN人口經(jīng)過IP底層、CFN出口和應用編程接口API至服務端，進行尋址和路由轉(zhuǎn)發(fā)，進而實現(xiàn)計算任務的分發(fā)調(diào)度。11.3.2智能算力網(wǎng)絡的基本架構(gòu)和工作機制（續(xù)）3.人工智能算力網(wǎng)絡的工作機制（流程）（1）CFN適配器識別來自終端設備的新服務請求，可通過特定的SID傳播地址范圍來識別。（2）CFN適配器將請求轉(zhuǎn)發(fā)到其關聯(lián)的CFN入口。（3）CFN入口確定最合適的CFN出口，然后將請求轉(zhuǎn)發(fā)到選定的CFN出口。（4）CFN出口接收來自CFN入口的請求，并使用BIP作為目的地址，接入所需的服務。（5）CFN適配器保持關于流的綁定信息。（6）CFN入口將來自相同流中相同服務的后續(xù)數(shù)據(jù)包發(fā)送到綁定的CFN出口，以保持其業(yè)務流粘性。（7）CFN各節(jié)點將服務節(jié)點的狀態(tài)定期彼此分發(fā)。1.計算與網(wǎng)絡資源狀態(tài)感知機制

實時動態(tài)地感知邊緣網(wǎng)絡的狀態(tài)，如傳輸時延、抖動、帶寬資源利用率等網(wǎng)絡信息，進而選擇一條最優(yōu)的傳輸路徑分發(fā)計算任務對提升算力網(wǎng)絡系統(tǒng)性能具有重要意義。為了保證計算與網(wǎng)絡資源實時感知，CFN節(jié)點之間需要相互通告相關的狀態(tài)信息，包括關聯(lián)的SID信息以及SID對應的計算負載信息。2.計算任務調(diào)度機制

包括計算節(jié)點選擇、網(wǎng)絡鏈路選擇、計算任務分派和動態(tài)任播等問題。利用云網(wǎng)融合技術(shù)以及SDN／NFV等新型網(wǎng)絡技術(shù)，將邊緣計算節(jié)點、云計算節(jié)點以及含廣域網(wǎng)在內(nèi)的各類網(wǎng)絡資源深度融合在一起，為客戶提供包含計算、存儲和連接的整體算力服務。11.3.3人工智能算力網(wǎng)絡的關鍵技術(shù)

介紹一種融合邊緣計算的新型科研云服務架構(gòu)，闡述該架構(gòu)的基本功能，給出相關典型應用場景與服務能力。該架構(gòu)能夠滿足科學計算在數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化、虛擬組網(wǎng)、5G融合接入、邊云協(xié)同算力網(wǎng)絡和邊緣云科研應用服務等多場景需求。1.系統(tǒng)架構(gòu)

本系統(tǒng)以計算存儲網(wǎng)絡融合路線為基礎，整合5G、邊緣計算、人工智能、網(wǎng)絡虛擬化等技術(shù)，形成異構(gòu)融合、云邊協(xié)同人工智能算力網(wǎng)絡架構(gòu)，如圖11.3所示。

11.3.4智能算力網(wǎng)絡的應用示例云中國科技云SD-WAN邊緣云n邊緣云1邊緣云i邊緣云2網(wǎng)邊

圖11.3云網(wǎng)邊協(xié)同的科技云系統(tǒng)架構(gòu)11.3.4智能算力網(wǎng)絡應用示例（續(xù)）11.3.4智能算力網(wǎng)絡應用示例（續(xù)）2.功能架構(gòu)

在云網(wǎng)邊協(xié)同的科技云功能架構(gòu)中，基于“智能接入與邊緣計算”與“SDN高速網(wǎng)絡”，實現(xiàn)多樣化接入資源與高速廣域傳輸資源的一體化管理，為用戶提供端到端的柔性網(wǎng)絡服務?；诔诤嫌嬎慵按髷?shù)據(jù)存儲管理技術(shù)，有效整合邊緣計算、云計算、超級計算、智能計算、分布式存儲等全局計算與存儲資源，提供高通量計算、可靠存儲與可視化交互服務?；凇爸悄芄芸嘏c運行服務”，實現(xiàn)全局計算、存儲和網(wǎng)絡資源的智能調(diào)度管理，打通科學數(shù)據(jù)“采集、匯聚、傳輸、處理、交互”全流程，為重大科技創(chuàng)新活動提供新型“云網(wǎng)一體”智能服務。11.3.4智能算力網(wǎng)絡應用示例（續(xù)）3.典型應用場景與服務能力

（1）傳輸優(yōu)化

（2）虛擬組網(wǎng)

（3）5G融合接入

（4）邊云協(xié)同算力網(wǎng)絡

（5）邊緣云科研應用服務11.4智能控制算力的研究與應用概況

近年來，國內(nèi)外對智能控制算力開展了深入研究，獲得十分廣泛應用。本節(jié)介紹其中部分成果，顯示出智能控制算力的魅力。

智能控制及其智能算法將在各個領域中得到廣泛的應用，并帶來更多機遇：

（1）智能化升級：隨著對智能化需求的增加，智能控制將廣泛應用智能家電、電動工具、園林工具和新能源汽車等領域，智能控制器是實現(xiàn)智能化升級的關鍵。

（2）數(shù)據(jù)收集與分析：智能控制通過傳感器等設備收集大量數(shù)據(jù)，并利用智能算法進行分析和處理，用于產(chǎn)品的優(yōu)化和改進，并為企業(yè)提供更準確的決策支持。智能控制還在物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺中承擔著重要功能。11.4智能控制算力的研究與應用概況（續(xù)）

（3）人機交互：隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，智能控制能夠更好地與人進行交互。智能制造、智慧交通、智能音箱、智能家居等產(chǎn)品需要智能控制器的支持，以實現(xiàn)更為自然、智能、人性化的交互方式。例如，智能控制在生產(chǎn)線上可以控制機器人、AGV等設備，實現(xiàn)自動化和智能化生產(chǎn)。

有關智能控制算力的大量研究和應用成果，如雨后春筍破土而出，促進智能控制以致人工智能的發(fā)展。例如，“大電網(wǎng)網(wǎng)絡分析計算能力提升及多級協(xié)同計算架構(gòu)關鍵技術(shù)與應用”發(fā)明專利、基于軟件定義網(wǎng)絡的新型網(wǎng)絡創(chuàng)新架構(gòu)、一種具有連接到控制電路的算力模智能計算設備和通過算力單元的分配來運行加密算法”發(fā)明專利、基于云計算的智能能源供電系統(tǒng)以及基于智能控制算法的混合動力船舶能量管理策略研究

等。

本章討論的智能算力是智能控制的核心要素之一和實現(xiàn)智能控制產(chǎn)業(yè)化的重要保障，是一種新的先進生產(chǎn)力。11.1節(jié)討論智能算力的定義和分類。將算力理解為機器通過信息數(shù)據(jù)處理實現(xiàn)目標結(jié)果輸出的計算能力。本節(jié)還給出了算力的衡量指標和基準單位。

11.2節(jié)探討智能芯片的發(fā)展歷史。按照技術(shù)進步過程可把智能芯片分為CPU、GPU、CPU+GPU、專用AI芯片4個階段。智能芯片已取得重大發(fā)展和進步。11.5小結(jié)（1）11.3節(jié)研究智能算力網(wǎng)絡的定義、特征、基本架構(gòu)、工作機制、關鍵技術(shù)和應用示例。算力網(wǎng)絡是一種在云、網(wǎng)、邊之間按需分配和靈活調(diào)度計算資源、存儲資源以及網(wǎng)絡資源的新型信息基礎設施。智能算力網(wǎng)絡具有資源抽象、業(yè)務承諾、統(tǒng)一管控、彈性調(diào)度等4個特征。11.4節(jié)介紹智能控制算力研究和應用的部分成果，顯示出智能控制算力的魅力。智能控制器及其智能算法將在各個領域中得到廣泛的應用，并帶來更多機遇。11.5小結(jié)（2）

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教材第12章人工智能的發(fā)展簡史與展望12.1智能控制發(fā)展簡史12.1.1國內(nèi)外智能控制發(fā)展過程12.1.2我國智能控制科技成果12.1.3我國智能控制教育與人才培養(yǎng)12.1.4我國智能控制的存在問題12.2智能控制的展望12.2.1智能控制研究展望12.2.2智能控制應用展望12.2.3智能控制發(fā)展展望12.3小結(jié)12.1智能控制發(fā)展簡史12.1.1國內(nèi)外智能控制發(fā)展過程

國際智能控制的奠基者、國際模式識別之父傅京孫（King-sunFu）于1965年把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制，1971年又論述了人工智能與自動控制的交接關系，成為“智能控制二元交集結(jié)構(gòu)”的基礎，開啟智能控制的先河。

國際模糊集合的創(chuàng)始人扎德（Zadeh）于1965年發(fā)表《模糊集合》論文，奠定了模糊邏輯的基礎；1972年又發(fā)表《模糊控制的基本原理》論文，開啟模糊控制的研究與應用，推動智能控制發(fā)展。

智能遞階控制的先行者薩里迪斯（Saridis）提出智能控制的3級遞階控制結(jié)構(gòu)，認為智能控制系統(tǒng)由組織級、協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級組成，并提出智能控制的“精度隨智能降低而提高”的原理，為智能控制的分類和遞階控制理論做出特別貢獻。12.1.1國內(nèi)外智能控制發(fā)展過程（續(xù)）

麥卡洛克（McCulloch）和皮特茨（Pitts）于1943年提出的“似腦機器”思想。在20世紀70年代由沃博斯（Werbos）開發(fā)的反向傳播算法和霍普菲爾德（Hopfield）開發(fā)的一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡以及20世紀80年代由珀克（Parker）和魯姆爾哈特（Rumelhart）發(fā)現(xiàn)的反向傳播（BP）算法，使神經(jīng)網(wǎng)絡得到持續(xù)發(fā)展，并獲得日益廣泛的應用。進入21世紀以來，深層神經(jīng)網(wǎng)絡及其深度學習算法已獲得普遍應用，有力促進人工智能和智能控制的發(fā)展。

各種智能控制系統(tǒng)包括專家控制、模糊控制、遞階控制、學習控制、神經(jīng)控制、進化控制、免疫控制和智能規(guī)劃系統(tǒng)等已先后開發(fā)成功，并被應用于各類工業(yè)過程控制系統(tǒng)、智能機器人系統(tǒng)和智能制造系統(tǒng)等。12.1.2我國智能控制科技成果

自國際智能控制學科誕生后，我國就基本上保持緊密跟蹤狀態(tài)，許多研究與國際智能控制前沿研究保持同步并有所創(chuàng)新。我國學者先后提出一些新的智能控制理論、方法和技術(shù)。1．形成智能控制學科2．基礎理論與方法研究頗具特色3．專著論文發(fā)表豐碩4．科技及其應用研究成果顯著

（1）在過程控制中的應用

（2）在機器人控制中的應用

（3）在智能電網(wǎng)中的應用

（4）在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的應用（5）在智能制造中的應用。12.1.3我國智能控制教育與人才培養(yǎng)

自20世紀80年代中期開始，我國部分高校開設了智能控制課程。經(jīng)過40多年的推廣、提升與發(fā)展，現(xiàn)在全國大部分重點高校的智能科學與技術(shù)、人工智能、機器人、自動化/自動控制、機械電子工程等專業(yè)都開設了智能控制類本科生和研究生課程。有些課程的教學與教改取得有益經(jīng)驗，已成為國家級精品課程和國家級精品資源共享課程等。據(jù)不完全統(tǒng)計，我國已編寫與出版了近50部智能控制教材。這些智能控制課程和智能控制教材對于我國智能控制科技知識的傳播和智能控制學科科技人才的培養(yǎng)起到不可或缺的重要作用。

據(jù)統(tǒng)計，入選國家級質(zhì)量工程的智能控制類相關精品課程共12門。這些智能控制類課程來之不易，已在改革中不斷發(fā)展壯大，并對全國智能控制教學發(fā)揮了重要的示范與輻射作用。12.1.4我國智能控制的存在問題

我國智能控制在發(fā)展過程中出現(xiàn)如下所述的一些問題：1．研究以跟蹤為主創(chuàng)新不夠2．缺乏更高水平的研究成果3．服務國民經(jīng)濟重大戰(zhàn)略不夠4．產(chǎn)業(yè)化規(guī)模和核心技術(shù)有待擴大5．急需培養(yǎng)各層次智能控制人才問題12.2智能控制展望12.2.1智能控制研究展望圖12.1相關科學技術(shù)與智能控制系統(tǒng)的關系

圖12.1提出相關科學技術(shù)與智能控制系統(tǒng)的關系，該關系調(diào)強了發(fā)展智能科學（包括智能控制）所需要的知識與智能。1．控制問題的表示

智能控制能使用更多的表示方法，如圖搜索、謂詞演算、語義網(wǎng)絡、知識圖譜、過程、黑板、框架、算法等。2．認知控制器

隨著認知科學研究的進展特別是人腦模型和人機接口研究的進展，將會開發(fā)出更好的認知模型和更先進的認知控制器。3．對智能機器研究的建議12.2.2智能控制應用展望圖12.2MAUV的智能控制原理結(jié)構(gòu)圖1．智能機器人規(guī)劃與控制

以復式自主水下運載器（MultipleAutonomousUnderseaVehicle，MAUV）運動規(guī)劃與控制系統(tǒng)為例加以說明。圖12.2給出MAUV的一種智能控制結(jié)構(gòu)方案，其實際結(jié)構(gòu)采用分段分層框架。各段計算模塊由一個通信系統(tǒng)和一個公共存儲器提供服務。MAUV系統(tǒng)的硬件包括計算機工作站、工業(yè)型控制機、微型處理器、多種圖形處理系統(tǒng)等。感知狀況傳感信息

處理數(shù)值目標選擇評價預測狀況規(guī)劃任務

優(yōu)先權(quán)任務分解傳感器內(nèi)部外部環(huán)境事件動作驅(qū)動器世界模型數(shù)據(jù)庫12.2.2智能控制應用展望（續(xù)）圖12.3工業(yè)鍋爐智能控制的混合控制框圖2．生產(chǎn)過程的智能監(jiān)控

工業(yè)鍋爐的遞階智能控制可作為典型。圖12.3表出示該控制系統(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。本控制系統(tǒng)的智能控制算法采用偏差e(k)與

e(k)的相平面分析方法，并采用產(chǎn)生式規(guī)則表示應當采用的控制模式。專家控制用以模擬人類專家的操作經(jīng)驗。自校正PID控制除數(shù)據(jù)庫、知識庫和推理機外，還包括模式識別裝置等。開關多模型控制器控制器專家控制器自校正PID

控制器Re+-專家

系統(tǒng)過程K321UY圖12.4基于Petri網(wǎng)的自動加工智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)3．智能制造系統(tǒng)的智能控制

圖12.4表示一種基于Petri網(wǎng)的自動加工智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。為了把現(xiàn)有的Petri網(wǎng)技術(shù)用于現(xiàn)代加工系統(tǒng)，需要開發(fā)出一種新技術(shù)，把機器智能技術(shù)和Petri網(wǎng)理論以及智能離散事件控制器連接起來。近年來，智能制造（IntelligentManufacturing，IM）和普適制造（UbiquitousManufacturing，UM）已經(jīng)從概念走向現(xiàn)實。新一代智能制造及其控制系統(tǒng)將為制造過程的自動化、信息化、數(shù)字化和智能化提供更為先進和有效的手段?？刂破鳑Q策器監(jiān)控器區(qū)域控制器驅(qū)動器1驅(qū)動器n…加工過程運輸和檢驗傳感器1傳感器m…數(shù)據(jù)庫知識庫第一級第二級第三級驅(qū)動過程加工傳感12.2.2智能控制應用展望（續(xù)）圖12.5一個智能飛行控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)4．智能故障檢測與診斷

故障檢測和診斷與過程監(jiān)控密切相關。一個高級的過程控制系統(tǒng)應當具有故障自動檢測和自診斷能力，以保證系統(tǒng)工作的高度可靠性。5．飛行器的智能控制

使用自動駕駛系統(tǒng)代替飛機駕駛員，首先自動駕駛系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)飛機的可靠平穩(wěn)降落，從而提高乘客的舒適感，減少輪胎和降落齒輪的摩損；其次，為駕駛員提供無風氣候下的重要訓練手段，使他們習慣于一個必須了解和信賴的系統(tǒng)，能夠操作自如。12.2.2