• 1.控制：是使某些物理量按指定的规律 变化（包括保持恒定） 以保证生产的 变化（包括保持恒定），以保证生产的 安全性，经济性及产品质量等要求的技 术手段。 术手段 • 2.自动控制：就是应用自动化仪表或控 自动控制 就是应用自动化仪表或控 制装置代替人，自动地对机器设备或生 产过程进行控制 使之达到预期的状态 产过程进行控制，使之达到预期的状态 或性能要求。
• • • • • • • • • 20世纪初的Lyapunov y p 稳定理论和PID控制律概念 20年代的反馈放大器 30年代的Nyquist与Bode图 40年代维纳的控制论 50年代贝尔曼动态规划理论和庞特里亚金极大 值原理 60年代卡尔曼滤波器、系统状态空间法、系统 年代卡尔曼滤波器 系统状态空间法 系统 能控性和能观性 70年代的自校正控制和自适应控制 80年代针对系统不确定状况的鲁棒控制 90年代基于智能信息处理的智能控制理论
• 2.现代控制理论 随着计算机技术、航空航天技术的迅速发展而 发展起来的。 发展起来的 a.特点 • 研究对象：多输入、多输出系统，线性、定常 研究对象 多输入 多输出系统 线性 定常 或时变、离散系统。 • 解决方法：状态空间法（时域方法）。 解决方法 状态空间法（时域方法） • 数学工具：线性代数、微分方程。 b 主要标志 b. • 1965年，R.Bellman提出了寻求最优控制的动 态规划方法。
随着复杂系统的不断涌现，传统控制理论越来越多地显 示它的局限性。 什么叫复杂系统？其特征表现为：
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。
● 涉及的范围：智能控制的范围包括了传统控制的范围。 有微分/差分方程描述的系统；有混合系统（离散和连 续系统混合、符号和数值系统混合、数字和模拟系统 混合）； ●控制的目标：智能的目标寻求在巨大的不确定环境中， 获得整体的优化。因此，智能控制要考虑： 故障诊断 系统重构 自组织、自学习能力 多重目标 ●系统的结构：控制对象和控制系统的结合。
（1）传统的控制理论建立在精确的数学模型基础上——用微 分或差分方程来描述。 不能反映人工智能过程：推理、分析、学习。 丢失许多有用的信息
（2）不能适应大的系统参数和结构的变化 自适应控制和自校正控制——通过对系统某些重要参数 的估计克服小的、变化较慢的参数不确定性和干扰。 鲁棒控制——在参数或频率响应处于允许集合内，保证 被控系统的稳定。 自适应控制鲁棒控制不能克服数学模型严重的不确定性 和工作点剧烈的变化。 （3） 传统的控制系统输入信息模式单一 通常处理较简单的物理量：电量（电压、电流、阻抗）； 机械量（位移、速度、加速度）； 复杂系统要考虑：视觉、听觉、触觉信号，包括图形、 文字、语言、声音等信息。
单输入-单 输 微 分 方 时 域 分 析 经典 出 线 性 定 常 程 ， 传 法，频域分 控制 系统 递函数 析法 , 根轨迹 理论 分析法 多 输 入 - 多 输 线 性 代 状态空间法 现代 出变系数， 数 、 矩 控制 非 线 性 等 系 阵理论 理论 统 适 用 于 不 确 CI、 AI 模 糊 逻 辑 、 神经网络、 智能 定 模 型 、 高 ? 遗传算法、 控制 度 非 线 性 、 混沌逻辑等 理论 复 杂 任 务 系 统
• 1958年，R.E.Kalman采用状态空间法分 析系统，提出能控性、能观性、Kalman 滤波概念 • 1961年，庞特里亚金证明了最优控制中 的极大值原理。 的极大值原理
• 系统能否被控制？可控性有多大？ • 如何克服系统结构的不确定性及干扰带 来的影响？ • 如何实现满足要求的控制策略？
理论与实际应用存在很大差距 PID在实际应用中仍占统治地位。 原因： ●自动控制学科高度的交叉性、应用的广泛性； ●所需数学工具难以被多数技术人员所掌握； ●自动控制需要其它技术支持，如网络、计算机； ●实际应用情况的复杂性、多变性、不确定性； ●国内企业存在管理体制问题，技术投入力度不 够。
什么叫智能？有不同的定义： ◆按系统的一般行为特征定义(Albus) 在不确定环境中，作出合适动作的能力。合适动作是指 增加成功的概率 ，成功就是达到行为的子目标，以支持系 统实现最终目标。
a.特点 a • 研究对象：单输入、单输出线性定常系统。 • 解决方法：频率法、根轨迹法、传递函数。 解决方法 频率法 根轨迹法 传递函数 • 非线性系统：相平面法和描述函数分析。 • 数学工具：拉氏变换、常微分方程。 数学工具 拉氏变换 常微分方程 b.局限性 • 难以应用于时变系统、多变量系统。 • 难以揭示系统更为深刻的特性。
对复杂多变量系 统、时变和非线 性系统无能为力 比较繁琐（但由 于计算机技术的 的迅速发展，这 一局限性已克服 局限性已克服 ) 发展初期
• • • • • 什么是智能控制？ 自动控制的发展 智能控制的目标 智能控制的作用 智能控制的应用
• • • • • • 智能控制概论 模糊逻辑控制 神经网络控制 遗传算法 专家控制 智能机器人
1. 控制理论和应用发展的概况 2. 传统控制理论的局限性 3 智能控制的组成、定义与研究内容 3. 4. 智能控制与传统控制的关系和差别 5. 智能与智能控制的定义 6. 智能控制研究的主要内容 7. 智能控制的分类
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。 类思维和活动的智能控制
–适用于不确定模型、高度非线性、复杂任务 适用于不确定模型、高度非线性、复杂任务 系统 –基于 新时期国防与高端民用技术，计算 –基于： 新时期国防与高端民用技术 计算 机技术 –目标：部分或全部仿人智能控制 目标 部分或全部仿人智能控制 –基本方法：CI、AI、？ 利用知识进行学习、推理与联想，对环境干 扰与不确定因素具有鲁棒性。