Intelligent Control 智能控制 是能按规定程序对机器或装置进行自动操作或 控制的过程。简单地说，不需要人工干预的控制就 是自动控制。 例如： 一个装置能够自动接收检测到的过程物理变量，自 动进行计算，然后对过程进行自动调节就是自动控制装置。 反馈控制、最优控制、随机控制、自适应控制、学 习控制、模糊控制和进化控制等均属自动控制。 什么是智能控制？ 什么是自动控制？ School of Electrical Engineering and Automation , H PU 2 Intelligence Knowledge 温度高原因 Information 房间温度高 通风量不足 Data 房间温度 理想温度 32℃ 23℃ 法 度 办 温 的 决 高 解 Data, Information, Knowledge, Intelligence School of Electrical Engineering and Automation , H PU Item Definition Data Individual measurements from sensors Information Relationship among the correlated data Knowledge Connection among the structured information Intelligence Capability of utilizing knowledge Data, Information, Knowledge, Intelligence School of Electrical Engineering and Automation , H PU Data, Information, Knowledge, Intelligence Intelligence Knowledge Information Data School of Electrical Engineering and Automation, HPU 所 谓 智 能 控 制 ，即设计一个控制器或系统，使之 具有学习、抽象、推理和决策等功能，并能根据环 境(包括被控对象或被控过程)信息的变化做出适应性 反应，从而实现由人来完成的任务。 √ 自动控制理论发展的高级阶段。 School of Electrical Engineering and Automation,HPU u 实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不 完全性等，往往无法获得精确的数学模型。 u 某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模 型来描述，即无法解决建模问题。 u 针对实际系统往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设，而 这些假设往往与实际系统不相符。 u 实际控制任务复杂 ，而传统的控制任务要求低，对复杂的控 制任务如智能机器人控制、 CIMS 、社会经济管理系统等无能为 力。 传统控制往往不能满足某些系统的性能要求。 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 传统控制面临的挑战 智能控制的二元论 o 1971年，傅京逊教授首先提出智能控制(IC)是人工 智能(AI)和自动控制(AC)交互作用的结果, 即二元论， IC=AC ∩AI ，其结果图示如下： AI IC AC School of Electrical Engineering and Automation , H PU 智能控制的三元论 □ 1977年，美国学者G.N.Saridis 在二元论的基础上引 入运筹学(OR), 提出了三元论的智能控制概念，即 IC=ACNAINOR, 图示如下： AC IC OR School of Electrical Engineering and Automation,HPU AI o 人工智能(AI)： 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。 o 自动控制(AC)： 描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。 o 运筹学(OR)： 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。 School of Electrical Engineering and Automation , H PU o Zadeh L. A. 提出的模糊 集合与 Hopfield J. J. 对 神经网络所作出的巨大 贡献给智能控制注入了 新的内容。 o1994年清华大学袁增任 教授提出智能控制应该 在三元论的基础上增加 人工智能中的连接主义 和模糊集合。 智能控制的四元论 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 智能控制的多元论 随着研究对象规模的进一步扩大，大系统智能 控制、分级递阶智能控制、分布式问题求解等方法 不断产生，而认知心理学、神经网络技术、进化论、 遗传算法、混沌论等更是从更高层次上研究智能控 制，从而形成了智能控制的多元论。 School of Electrical Engineering and Automation , H PU FP 模糊预测控制 GF 遗传算法模糊控制 GN 遗传算法神经控制 PID I Smith S 解耦D 自适应 A 变结构V 鲁棒 R 预测 P 模糊 F 专家 E 神经 N 遗传 G 控制策略的渗透与融合 自动控制 运筹学 信息论 计算机 生物学 人工智能 FI 模糊PID EI 专家PID FEI 模糊专家PID NI 神经网络PID School of Electrical Engineering and Automation,HPU ISDAVRPFENG ISDAVRPFENG l 经典控制 主要用于分析线性定常SISO,其分析工具是微分方程或传递函数。 l 现代控制 还可以分析非线性时变MIMO ，其分析工具是 状态方程和输出方程。 l 智能控制 是模仿人类智能所构成的一类控制策略，它可以处理 各种复杂系统， 其求解过程主要依靠搜索、自学习、模拟进化。 智能控制与传统控制的关系 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 智能控制与传统控制的关系 School of Electrical Engineering and Automation,HPU 智 能 控 制 与 传 统 控 制 的 关 系 School of Electrical Engineering and Automation, HPU Door Room 智 能 控 制 与 传 统 控 制 的 关 系 school of Electrical Engineering and Automation, HPU Room Door 确定性反馈控制 自适应控制 鲁棒控制 随机控制 最优控制 控制科学发展过程 自学习控制 自组织控制 智能控制 开环控制 对象的复杂性 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 进展方向 课程目标 解答如下问题： 1 ，智能控制的历史 、现状和未来 ？ 2 ，智能控制的主要理论分支及其技术？ 3 ，智能控制理论及技术的具体实现？ 4 ，智能控制理论及技术的应用领域？ School of Electrical Engineering and Automation , H PU 课程目标 n 掌握智能控制的基本概念、基本理论、基本技术。 n 灵活运用各种智能控制算法解决实际问题。 u 模糊控制（重点） u 神经网络（重点） u 专家控制 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 学习方法 n 理解基本概念、基本技术和基本方法； n 重点掌握各种智能控制算法的基本思想、设计步骤和程 序实现方法； n 理论学习+算法实现； n 仿真实现+工程实践。 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 教材及参考书 参考书： [1] 刘金琨，智能控制，电子工业出版社， 2009年 [2] 蔡自兴 编著.智能控制原理与应用.清华大学出版社,2007年 [3] 韦巍,何衍编著.智能控制基础.清华大学出版社,2008年 [4] 蔡自兴 编著. 智能控制导论. 中国水利水电出版社， 2007年 [5] 王耀南 孙炜 等编著.智能控制理论及应用，机械工业出版社 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 主要内容 第1章绪论 第2章模糊控制的理论基础 第3章模糊控制的设计方法 第4章神经网络的理论基础 第5章神经网络在控制中的应用 第6章模糊神经网络(课外自学) 第7章专家控制技术 第8章遗传算法(课外自学) 第9章智能控制应用实例 复习 School of Electrical Engineering and Automation,HPU 第一章 绪论 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 24 5 智能控制的现状和发展趋势 2 智能控制的产生和发展 3 智能控制的定义和特点 4 智能控制的主要形式 1 学习智能控制的意义 v《智能控制》在自动化课程体系中的位置 《智能控制》是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能 的方法来构造控制系统和设计控制器。与《 自动控制原理》和《 现代控制原理》一起构成了自动控制课程体系的理论基础。 v《智能控制》在控制理论中的位置 《智能控制》是目前控制理论的最高级形式，代表了控制 理论的发展趋势，能有效地处理复杂的控制问题。其相关技术可 以推广应用于控制之外的领域：金融、管理、土木、设计等等。 1.1 学习智能控制的意义 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 25 · 对由微分方程和差分方程描述的动力学系统进行控制 ·研究的是单变量常系数线性系统 · 只适用于单输入单输出 控制系 统(SISO) · 控制对象由单输入单输出系统转变为多输人多输出系统； · 系统信息的获得由借助传感器转变为借助状态模型； · 研究方法由积分变换转向矩阵理论、几何方法，由频率方法 转向状态空间的研究； · 由机理建模向统计建模转变，开始采用参数估计和系统辨识 理论 · 适用大型、复杂、高维、非线性和不确定性严重的对象 · 不依赖对象模型，适用于未知或不确定性严重的对象 ·具有人类智能的特征 · 能够表达定性的知识或具有自学习能力 School of Electrical Engineering and Automation,HPU 26 经典控制理论 产生的背景 现代控制理论 智能控制理论 1.2 智能控制的产生和发展 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 27 v智能控制的两个发展方向 1.2 智能控制的产生和发展 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 28 v智能控制的三个发展阶段 1970 1980 1960 1 ）萌芽期（ 1960 －1970） n1960年代初， F.W.Smiths首先采用性能模式识别器来学习最优控制方法 n1965年，加利福尼亚大学的扎德 (L.A. Zadeh)教授提出了模糊集合理论 n1965年，美国的Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统 n1965年，普渡大学傅京逊教授将人工智能中的直觉推理方法用于学习控 制系统。 n1966年Mendel在空间飞行器学习系统中应用了人工智能技术，并提出了 “人工智能控制 ”的概念。 n1967年， Leondes等人首先正式使用“智能控制 ”一词，并把记忆、目标 分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统，提高了系统处理不确 定性问题的能力。这标志着智能控制的思想已经萌芽。 1.2 智能控制的产生和发展 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 29 n1970年代中期，智能控制在模糊控制的应用上取得了重要的进展。 1974 年英国伦敦大学玛丽皇后分校的E.H.Mamdani教授把模糊理论用于控制领 域，把扎德教授提出的IF～THEN～型模糊规则用于模糊推理，再把这种推 理用于蒸汽机的自动运转中．通过实验取得良好的结果。 n1977年，萨里迪斯 (Saridis)提出了智能控制的三元结构定义，即把智能 控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交叉。 n1970年代后期起，把规则型模糊推理用于控制领域的研究颇为盛行。 1979年， Mandani又成功研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器具有 了较高的智能。 2 ）形成期（ 1970 －1980） n1970年代初，傅京孙等人从控制论的角度进一步总结了人工智能技术与 自适应、自组织、自学习控制的关系，正式提出智能控制是人工智能技术 与控制理论的交叉，并在核反应堆、城市交通的控制中成功地应用了智能 1.2 智能控制的产生和发展 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 30 控制系统。 3 ）发展期（ 1980 - ) n1982年， Fox等人完成了一个称为ISIS的加工车间调度的专家系统 n1982年， Hopfield引用能量函数的概念，使神经网络的平衡稳定状态有了 明确的判据方法，并利用模拟电路的基本元件构作了人工神经网络的硬件模 型，为实现硬件奠定了基础， 使神经网络的研究取得突破性进展 n1985年， IEEE在纽约召开了第一届全球智能控制学术讨论会，标志着智能 控制作为一个学科分支正式被学术界接受。 n1986年， Rumelhart提出多层网络的“递推 ” (或称“反传 ”)学习算法，简 称BP算法，从实践上证实了人工神经网络具有很强的运算能力， BP算法是最 为引人注目，应用最广的神经网络算法之一 n1987年在费城举行的国际智能控制会议上，提出了智能控制是自动控制， 人工智能、运畴学相结合或 自动控制、人工智能、运畴学和信息论相结合的 说法。此后，每年举行一次全球智能控制研讨会，形成了智能控制的研究热 潮。 1.2 智能控制的产生和发展 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 31 v智能控制的定义 IEEE定义：智能控制必须具有模拟人类学习和自适应的能力。 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。 1.3 智能控制的定义和特点 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 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 32 具有感知环境、作出 决策和控制的能力 较高 高级 v智能控制的特点 [1] 不依赖被控对象或过程的数学模型。 正是有了这个特点智能控制才成为自动控制发展的主要方向。 [2] 具有学习的功能。 关于学习， G.N.萨里迪斯曾给出一个定义： 一个系统，如果能对一个过 程或其环境的未知特征所固有的信息进行学习，并将得到的经验用于 进一步的估计、分类、决策或控制，从而使系统的性能得到改善，那 么称该系统为学习系统。 模糊控制系统、人工神经网络均具有极好的 学习能力。此外，基于模式识别、基于迭代和重复等也能实现学习的 功能。 智能控制系统中的学习功能有低层次和高层次的学习。低层次的学习主 要包括对被控对象参数的学习，而高层次的学习则包括知识的更新和 遗忘。 1.3 智能控制的定义和特点 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 33 v智能控制的特点 [3] 具有适应的功能 从系统的角度，智能控制的运作是一种智能行为。可看作是一种 从输入到输出的映射关系，这种关系可认为是不依赖模型的自适应估 计。因此它具有很好的适应性能。 例如一位钢琴家弹奏一支优美的乐曲，这是一种高级的智能行为，其输 入是乐谱，输出是手指的动作和力度。输入与输出之间存在某种映射 关系，这种映射关系可以定性地加以说明，却难以用数学方法来精确 地加以描述。 此外，当系统的输入不是已经学习过的例子时，由于它具有插补 功能，从而可给出合适的输出。甚至当系统中某些部分出现故障时， 系统还能够正常工作。如果系统具有更高程度的智能，那么它还能自 动找出故障，甚至自动排除故障，从而体现了更强的适应性。 1.3 智能控制的定义和特点 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 34 v智能控制的特点 [4] 具有组织的功能 智能控制可处理复杂的任务，把分散的传感信息自行组织和协调， 然后给出相应的控制措施，达到预定的目的。它可以自行决策，主动 地采取行动。当出现多目标冲突时，在一定的限度下，控制器可有权 自行裁决。 当然，对一个具体的智能控制系统而言，不一定包括上述所有的特 点。但从总体上，智能控制系统是具有上述特点的。 智能控制特点的核心，就是掌握知识和运用知识。 所以也有人把智能控制称为知识控制。 1.3 智能控制的定义和特点 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 35 v智能控制的特点 [5] 智能控制的实现，需要硬件、软件和智能的结合，以及新思想、新 方法和新技术。 [6] 智能控制是一门边缘交叉学科。 [7] 智能控制是一个新兴的研究领域。 总结：复杂性、交叉性、非线性、拟人（仿生）性、不确定性、 不完整性、分布性、非数学过程。 1.3 智能控制的定义和特点 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 36 1.4 智能控制的主要形式 各种方法的综合集成 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 37 分级递阶 智能控制 智能控制 神经网络控制 仿人智能控制 模糊控制 专家控制 A D C n基于信息论的分级递阶智能控制 三级分级递阶智能控制系统是由G ．N ．Saridis于1977年提出的。 该系统由组织级、协调级和执行级组成，遵循“精度递增伴随智能递减” 的 原则。 l 组织级起主导作用，涉及知识的表示与 处理，主要应用人工智能； l 协调级在组织级和执行级间起连接作用， 涉及决策方式及其表示，采用人工智能 及运筹学实现控制； l 执行级是底层，具有很高的控制精度， 采用常规自动控制。 1.4 智能控制的主要形式 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 38 精 度 智 能 n 以模糊系统理论为基础的模糊控制 传统控制方法 均是建立在被控对象精确数学模型基础上的，然而，随 着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精确数学模型。 在工程实践中，人们发现， 一个复杂的控制系统可由一个操作人员凭 着丰富的实践经验得到满意的控制效果。这说明，如果通过模拟人脑的思 维方法设计控制器，可实现复杂系统的控制，由此产生了模糊控制。 它的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结 成一系列以“IF （条件） THEN （作用） ”形式表示的控制规则，通过模糊 推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。 1.4 智能控制的主要形式 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 39 1.4 智能控制的主要形式 模糊推理 规则库 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 40 清晰化 模糊化 n 以模糊系统理论为基础的模糊控制 输入 输出 智能家电的代表一模糊电饭堡 School of Electrical Engineering and Automation, HPU 41 School of Electrical Engineering and Automation,HPU 42 n 基于脑模型的神经网络控制 人工神经网络采用仿生学的观点与方法来研究人脑和 智能系统中的高级信息处理。 神经网络控制是从机理上对人脑生理系统进行简单结 构模拟的一种新兴智能控制方法。 神经网络具有并行机制、模式识别、记忆和自学习能 力的特点， 它能充分逼近任意复杂的非线性系统，能够学 习与适应不确定系统的动态特性，有很强的鲁棒性和容错 性等，因此，神经网络控制在控制领域有广泛的应用。 1.4 智能控制的主要形式 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 43 基于脑模型的神经网络控制 人工神经网络采用仿生学的观点与方法来研究人脑和智能系统中的高 级信息处理。 School of Electrical Engineering and Automation,HPU 44 n 基于知识工程的专家控制系统(Expert Control) 专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，他们的 这种专门技术通常源于丰富的经验，以及他们处理问题的 详细专业知识。 专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含 有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类 专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平 难题。应用专家系统的概念和技术，模拟人类专家的控制 知识与经验而建造的控制系统，称为专家控制系统。 深蓝------卡斯帕罗夫 1.4 智能控制的主要形式 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 45 因 素 人类专家 专家系统 可用时间 工作日 全天候 地理 本地 任何可行地方 安全 不可取代 可取代 性能 变动 恒定 速度 变动 恒定 (总是快些) 代价 高 偿付得起 1.4 智能控制的主要形式 n 基于知识工程的专家控制系统(Expert Control) School of Electrical Engineering and Automation , H PU 46 1.4 智能控制的主要形式 推理机 知识库 n 基于知识工程的专家控制系统(Expert Control) School of Electrical Engineering and Automation , H PU 47 输入或提问 专家知识 答案 基于规则的仿人智能控制 仿人智能控制的核心思想是在控制过程中，利用计算机模拟人的控制行 为功能，最大限度地识别和利用控制系统动态过程提供的特征信息，进行启 发和直觉推理，从而实现对缺乏精确模型的对象迸行有效的控制。其基本原 理是模仿人的启发式直觉推理逻辑，即通过特征辩识判断系统当前所处的特 怔状态，确定控制的策略，进行多模态控制。 School of Electrical Engineering and Automation, HPU 48 特征识别 对象 n 遗传算法 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是人工智能的一个重 要分支，是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法，是基于达 尔文进化论，在计算机上模拟生命进化论机制而发展起来的一门学 科。 遗传算法可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的 学习，在智能控制领域有广泛的应用。 1.4 智能控制的主要形式 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 49 其目标是将智能控制与常规控制模式有机的组合起来，以 便取长补短，获取互补特性，提高整体优势，以期获得人工智 能和控制理论高度紧密结合的智能控制系统，如PID模糊控 制器、自组织模糊控制器、基于神经网络的自适应控制系统和 重复学习控制系统等。 l模糊神经网络控制 l模糊专家控制 l模糊PID控制 l神经网络鲁棒控制 l神经网络自适应控制 l…… School of Electrical Engineering and Automation , H PU 50 1.4 智能控制的主要形式 n 各种方法的综合集成 模糊神经控制系统功能结构图 模 糊 化 模 糊 推 理 清 晰 化 神 经 元 网 络 神经元网 专家系统 算法库 神经元网 组合解答 神经网络专家控制系统结构图 专家系统 问题分割 带有遗传算法的模糊控制系统结构图 被控对象 1 K GA 模糊控制器 Y 混沌模糊控制系统结构图 负荷干扰 时间列 混沌模糊 控制器 混沌时间 序列预测 被控 对象 相空间重 11 v目前的主要研究方向和内容 n 智能控制的基础理论和方法研究； n 智能控制系统结构研究； n 知识系统和专家控制的研究； n 模糊控制系统的研究； n 神经网络控制系统的研究； n 基于进化理论的学习控制研究； n 模糊神经网络控制的研究； n 智能控制与其它控制方法结合的研究 1.5 智能控制的现状和发展趋势 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 55 v发展趋势 n 智能控制理论的进一步研究，尤其是智能控制系统稳定性分析的理论 研究。 n 结合神经生理学、心理学、认识科学、人工智能等学科的知识，深入 研究人类解决问题时的经验、策略，建立更多的智能控制体系结构。 n 研究适合现有计算机资源条件的智能控制方法。 n 研究人机交互式的智能控制系统和学习系统，以不断提高智能控制系 的智能水平； n 研究适合智能控制系统的软、硬件进行处理机、信号处理器、智能传 感器和智能开发工具软件，以解决智能控制在实际应用中存在的问题。 1.5 智能控制的现状和发展趋势 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 56 l智能机器人控制 l工业过程控制 机器人 l故障检测与诊断 l飞行器的智能控制 模糊控制系统 l医用智能控制 l智能仪器 智能家居系统 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 57 1.6 智能控制的应用领域 l智能交通控制系统 ü 智能、智能控制的基本概念 ü 智能控制的二/三/四/多元论 ü 智能控制与传统控制的关系 ü 智能控制系统的分支及应用 本章小结 School of Electrical Engineering and Automation , H PU 58
2、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
3、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
4、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
原创力文档创建于2008年，本站为文档C2C交易模式，即用户上传的文档直接分享给其他用户（可下载、阅读），本站只是中间服务平台，本站所有文档下载所得的收益归上传人所有。原创力文档是网络服务平台方，若您的权利被侵害，请发链接和相关诉求至 电线) ，上传者