智能控制概述2017/12/82为何要引入智能控制？传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型的基础上的，而实际系统存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型。针对实际系统往往需要提出并遵循一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。某些复杂的和包含不确定性的控制对象，无法用传统的数学模型描述，即无法解决建模问题。实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务无能为力。1.控制对象的复杂性模型的不确定性高度非线性分布式的转感器和执行机构动态突变多时间标度复杂的信息模式庞大的数据量和严格的性能指标2017/12/842.环境的复杂性变化的不确定性难以辨识必须与被控对象集合起来作为一个整体来考虑3.控制任务或目标的复杂性控制目标和任务的多重性时变性任务集合处理的复杂性2017/12/85→传统控制理论的局限性：传统的控制理论建立在精确的数学模型基础上。不能适应大的系统参数和结构的变化控制系统输入信息模式单一为了克服传统控制理论的局限性，产生了模拟人类思维和活动的智能控制。智能控制主要用于解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制将控制理论的方法和人工智能技术灵活地结合起来，其控制方法适应复杂和不确定对象。智能控制：智能控制是驱动智能机器自主地实现其目标的过程。智能控制器（或系统）具有学习、抽象、推理、决策等功能。智能机器：能够在结构化或非结构化的、熟悉的或陌生的环境中，自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器。IEEE说明：智能控制须具有模拟人类学习和自适应的能力。智能控制系统：用于驱动自主智能机器以实现其目标而无需操作人员干预的系统。智能控制系统的理论基础是人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科的交叉。2017/12/871.将智能控制概括为自动控制和人工智能的交集，即二元交集结构。2.三元交集结构除“智能”与控制之外，引入了运筹学，强调了在更高层次控制中调度、规划、管理和优化的作用。3.在三元交集结构的基础上再引入信息论就是四元交集结构。IC=AIACORITIC=AIACOR自动控制ACIC=ACAI运筹学人工OR人工智能智能IC运筹学智能AI控制智能ORAIIC人工智能自动控制控制AIACIC自动控制信息论ACIT智能控制的二元结构智能控制的三元结构智能控制的四元结构(美籍华人傅京逊)(普渡Saridis)（清华蔡自兴）2017/12/88人工智能（AI：ArtificialIntelligence）是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。自动控制（AC：AutomaticControl）描述系统的动力学特性，是一种动态反馈控制。运筹学（OR：OperationalResearch）是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。信息论（IT：InformationTechnology）是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、信息提取、等问题的应用数学学科，是解释知识和智能的一种手段，信息论参与智能控制的全过程，并对执行级起到核心作用。2017/12/89信息处理形式语言启发规划人工智能调度运筹学管理学习管理记忆协调动力学优化动力学动态反馈动态反馈自动控制2017/12/810一般来说，一个智能控制系统要具有对环境的敏感，进行决策和控制的功能，根据其性能要求的不同．可以有各种人工智能的水平。分析、组织数据并将数据变换为机器理解的结构化信息的能力；在复杂环境中选取优化行为，使系统能在不确定情况下继续工作的能力。具有辩识对 象和事件、在客观世界模型中 获取和表达知识、进行思考和 计划未来行动的能力。具有感 知环境、作出决策和控制行为 的能力。2017/12/811 同时 具有以知识表示的非数学广 义模型和以数学表示的数 学 模型的混合控制过程，系统 在信息处理上，既有数学运 算，又有逻辑和知识推理。 能对复杂系统（如非线性、 快时变、多变量、强耦合、 不 确定性等）进行有效的全 局控制，并具有较强的容错 能力。 是定性决策和定量控 制相结合的多模态组合控制； 智能控制系统的设计重点不 在常规控制器上，而是在智 能 机模型或计算智能算法上。 智能控制系统具有学习功能、 适应功能和组织功能 自适应 和鲁棒性功能、快速实时响应 功能、人机交互功能 2017/12/812 •控制 对象以微分方程或差分方程描 述，以传递函数为数学模型， 采用频域分析方法和根轨迹法 经典控制理论•研究的是单变量 常系数线性系统•适用于单输入 单输出控制系统 •控制对象以状 态空间描述为数学模型，采用 时域分析方法，着眼于系统的 状态现代控制理论•采用线性代 数方法，利用状态反馈和输出 反馈 •对象可以是多输入多输出、 非线性、时变系统 •不依赖对象 模型，适用于未知或不确定性 的对象•具有模拟人类智能的特 征，进行推理、决策和规划智 能控制理论•能够表达定性的知 识或具有自学习能力2017/12/813 阶段第 一阶段第二阶段第三阶段 20 世纪 40~50 年代 20 世纪 60~70 年代 20 世纪 80 年代至今时期理论基础经 典控制理论现代控制理论智能控制 理论研究对象单输入、单输出系统 多输入、多输出系统多层次、多变 量系统分析方法传递函数、频域法 状态方程、时域法智能算子、多级 控制 最优、随机、自适应研究重点 反馈控制大系统、智能控制控制核 心装置模拟调节器电子计算机智能 机器系统应用单机自动化机组自动 化综合自动化2017/12/814 1.具有以表示 和以技术应用语言表示 的混合系统 方法，具有 仿生、拟人算法表示的 系统。 2.采用不精确的 和不完全的装置分层 （级）模型。 3.含有由 多传感器递送的分级和 不完全的外系统 知识， 并在学习过程中不断加 以辨识、整理和 更新。 4. 把任务协商作为控制 系统以及控制过程的一 部 分来考虑。 2017/12/815 5.智能控制系统的 设计重点不在常规控制器上， 而在智能机模型 上。系统同时 具有以知识表示的非数学广义 模型和以数学模型 表示的混合 控制过程。也往往是那些含有 复杂性、不完全性、 模糊性或 不确定性以及不存在已知算法 的非数字过程，并以知 识进行 推理，以启发来引导求解过程。 6.智能控制的核心在高层控制， 即组织级。高层控制的任务在 于 对实际环境或过程进行组织， 即决策和规划，实现广义问题 求 解。为了实现这些任务，需 要采用符号信息处理、启发式 程序 设计、知识表示以及自动 推理和决策等相关技术。这些 问题的 求解过程与人脑的思维 过程具有一定相似性，即具有 不同程度 的“智能”。 2017/12/816 1 指令 规划和执行状 态确认任务认知状相况关估案计例 经验更新环境模型感知信息规划处 理器数据库调度状态预测输入（知 识） 传感器执行器内部动作外部事 件 过 程 与 环 境 （ 被 控 对 象 ） 2017/12/817 传感器 用于检测系统外 部的环境信息和系统内部状 态信息。 对于机械系统，传 感内容包括几何信息及物理 信息， 如位移、距离、力、 力矩、压力、温度、速度、 湿度、 视觉、触觉、声压等 信号 感知处理器 感知信息 处理部分将传感器获得的原 始信息加以处理， 去除干扰、 提取有用的信息。 在学习过 程中不断加以辨识、整理和 更新。 2017/12/818 环境模型 它包括有关环境的 知识库、存储于检索相关信息的数 据库和数据库 管理系统；具有能 产生期望值的预测的仿真功能。 任 务认知 对检测到的信息与期望信 息，对系统的行为与状态进行判别， 为决 策提供基础。 规划调度 进 行推理、决策、规划。 选择目标 执行任务。 它产生具体的行为， 通过执行器作用于被控系统，是对 象的行为符 合我们的预期目标。