智能控制 (Intelligent control) 主讲人：杜贞斌 第一章 智能控制概述 讲述内容 首先介绍智能控制与传统控制的密切关系，然后讨论智能控制的定义及构成，最后阐述智能控制的几个重要分支。 讲述重点 掌握智能控制的主要分支及控制思想。 讲述难点 对智能控制的定义及其内涵的准确把握和理解。 第一章 智能控制概述 第一章 智能控制概述 1.1 智能控制的基本概念 智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、运筹学等多种学科的高度综合与集成，是一门新的交叉前沿学科。从广义上讲，智能控制是研究对复杂的不确定性被控对象（过程）采用人工智能的方法有效地克服系统的不确定性，使系统从无序状态到有序状态转移的方法。 智能控制已经出现了相当长的一段时间，并且已取得了初步的应用成果。但是究竟什么是“智能”，什么是“智能控制”等问题，至今没有统一的明确定义。归纳各种说法，主 要有四种说法： 1.1 智能控制的基本概念 定义一：智能控制就是由一台智能机器自主地实现其目标的过程。而智能机器则定义为，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的任务。 ?定义二：K.J.Astron则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。K.J.Astron还认为自调节控制、自适应控制就是智能控制的低级体现。 1.1 智能控制的基本概念 1.1 智能控制的基本概念 ?定义三：智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。 ?定义四：智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。 第一章 智能控制概述 1.2??智能控制系统的特点 1.智能系统特点 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，以启发引导求解过程； 智能控制的核心在高层控制，即组织级； 智能控制器具有非线性特性； 智能控制具有变结构特点； 智能控制器具有总体自寻优特性； 智能控制系统应能满足多样性目标的高性能要求； 智能控制是一门边缘交叉学科； 智能控制是一个新兴的研究领域。 1.2??智能控制系统的特点 2.智能系统功能特征 学习能力；对未知环境信息识别记忆学习，改善性能 适应性；适应变化的能力 容错性；对故障诊断修复的能力 鲁棒性；抗干扰能力 组织功能；复杂任务分散信息，主动性灵活性 实时性；在线实时响应能力 人机协作；友好的人机界面 第一章 智能控制概述 1.3? 智能控制的结构理论 智能控制的结构理论明显地具有多学科交叉的特点，许多研究人员试图建立起智能控制这一新学科，提出了一些有关智能控制系统结构的思想。按照K. S. Fu（傅京孙）和Saridis的观点，智能控制可看作是人工智能、自动控制和运筹学三个主要学科相结合的产物，称为三元结构IC=AI∩AC∩OR?. IC——智能控制(Intelligent Control)；是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能. AI——人工智能(Artificial Intelligence)；对知识经验的处理。 AC——自动控制(Automatic Control)；描述系统的动力学特性，是一种动态反馈. OR——运筹学(Operation Research)；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. ∩——表示交集. 第一章 智能控制概述 1.4? 智能控制与传统控制的关系 总结如下： 传统控制（Conversional control）：经典反馈控制和现代理论控制。它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。 智能控制（Intelligent control）以上问题用智能的方法同样可以解决。智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。 第一章 智能控制概述 1.5? 智能控制的研究对象 智能控制的研究对象具备以下的一些特点： 1.不确定性的模型 ??? 智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。这里所说的模型不确定性包含两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。 2. 高度的非线性 ??? 对于具有高度非线性的控制对象，采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线. 复杂的任务要求 ??? 对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。 1.5? 智能控制的研究对象 智能控制的应用 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，一般无法获得精确的数学模型。 应用传统控制理论进行控制必须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情况不相吻合。 对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。 为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的投资，减低了系统的可靠性。 第一章 智能控制概述 1.6 智能控制的类型 分级递阶控制系统（早期，学习控制 智能 自适应） 专家控制系统（计算机程序系统，知识与经验） 模糊控制系统 （建模困难，规则if-then） 神经网络控制系统（人脑神经元，前馈 反馈） 遗传算法（自然选择 基因遗传学） 自适应控制系统（参数 辨识、决策、控制） 学习控制系统（重复输入信号 特定响应 学习中改善） 集成（或者复合）混合控制（几种智能方法整合 智能法与常规控制结合） 1.6 智能控制的类型 ?分级递阶控制系统 分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论。有两种：基于知识的混合多层智能控制理论、遵循“伴随智能递降精度递增”原则的分级递阶智能控制。分级递阶智能控制(Hierarchical Intelligent Control)主要由三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级、协调级、执行级，并且这三级遵循“伴随智能递降精度递增”原则，其功能结构如下图所示。 1.6 智能控制的类型 1.6 智能控制的类型 组织级(organization level)：组织级通过人机接口和用户(操作员)进行交互，执行最高决策的控制功能，监视并指导协调级和执行级的所有行为，其智能程度最高。 协调级(Coordination level)：协调级可进一步划分为两个分层:控制管理分层和控制监督分层。 执行级(executive level)：执行级的控制过程通常是执行一个确定的动作。 1.6 智能控制的类型 递阶控制系统的一般原理是把总体问题P分解 成有限数量的子问题Pi. 比如：机器人三级递阶智能控制系统。 高级输入命令 知识 1 (组织级 ） 传感器协调器 机械臂协调器 视觉协调器 2（协调级） 上臂控制 手臂控制 3 (执行级） 各种传感器 关节 夹手 摄像机 1.6 智能控制的类型 专家控制系统（Expert System） ??? 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.它具有启发性、透明性、灵活性、符号操作、不确定性推理等特点。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。 举例：广泛应用于故障诊断 工业过程 工业设计。 1.6 智能控制的类型 神经网络控制系统 ??? 神经网络是指由大量与生物神经系统的神经细胞相类似的人工神经元互连而组成的网络；或由大量象生物神经元的处理单元并联互连而成。这种神经网络具有某些智能和仿人控制功能。 ??? 学习算法是神经网络的主要特征，也是当前研究的主要课题.学习的概念来自生物模型，它是机体在复杂多变的环境中进行有效的自我调节。神经网络具备类似人类的学习功能。一个神经网络若想改变其输出值，但又不能改变它的转换函数，只能改变其输人，而改变输人的唯一方法只能修改加在输人端的加权系数。 ??? 神经网络的学习过程是修改加权系数的过程，最终使其输出达到期望值，学习结束.常用的学习算法有：Hebb学习算法、widrow-Hoff学习算法、 1.6 智能控制的类型 反向传播学习算法一BP学习算法、Hopfield反馈神经网络学习算法等。 分类： 前馈：感知器57 线 RBF 反馈： Hopfield Boltzmann Kohonen 举例：分类 拟合 逼近 控制。 1.6 智能控制的类型 模糊控制系统 ??? 模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制。它是受这样事实而启发的：对于用传统控制理论无法进行分析和控制的复杂的和无法建立数学模型的系统，有经验的操作者或专家却能取得比较好的控制效果，这是因为他们拥有日积月累的丰富经验，因此人们希望把这种经验指导下的行为过程总结成一些规则，并根据这些规则设计出控制器。 1.6 智能控制的类型 然后运用模糊理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识，把这些模糊的语言上升为数值运算，从而能够利用计算机来完成对这些规则的具体实现，达到以机器代替人对某些对象进行自动控制的目的。 分类：纯模糊系统 模糊T－S模型 自适应模糊逻辑系统。 举例：模糊洗衣机 (3维输入1维输出，脏度，脏物的类型（光学传感器），负载量（负载传感器），，周期，模糊汽车 模糊地铁； 模糊T－S模型 倒立摆 多芬混沌系统； 自适应模糊逻辑系统 倒立摆 旋转倒立摆 二级倒立摆 机械臂。 1.6 智能控制的类型 自适应控制系统 自适应控制系统是系统在运行中能自动地获取改善系统品质的有关信息并能修正控制系统的结构或参数,使得系统达到所要求的状态,自适应控制系统一般包括基本的调节控制反馈回路、系统的准则给定(包括要求的系统性能指标或最优准则等)、实时在线辨识和实时修正调整机构等四部分.其工作过程是:首先测量系统的输入输出值,根据这些值辨识出系统的动态特性,再与期望的特性比较,从而在自适应机构中决定如何改变控制器的参数和结构,以 1.6 智能控制的类型 保证系统的最优性能,由适应机构输出信号改变控制方式,使被控对象得到合适的控制,因此其工作过程是:辨识、决策、控制.举例：参数调节 模型校正 学习控制系统 学习是人类的主要智能之一，人类的各项活动也需要学习。在人类的进化过程中，学习功能起着十分重要的作用。学习控制正是模拟人类自身各种优良的控制调节机制的一种尝试。 所谓学习是一种过程，它通过重复输人信号，并从外部校正该系统，从而使系统对特定输人具有特定响应。学习控制系统是一个能在其运行过程中逐步获得受控过程 1.6 智能控制的类型 及环境的非预知信息，积累控制经验，并在一定的评价标准下进行估值、分类、决策和不断改善系统品质的自动控制系统。 遗传算法 基于自然选择＆基因遗传学建立的优化搜索算法。遗传算法是模拟生物的进化过程＆基因的操作，不要对象的特定知识，也不要对象的搜索空间连续可微，具有全局寻优能力。函数优化，自动控制，图像识别，机器学习。模糊遗传，神经网络遗传。 生物的进化原因：遗传 变异 选择，适者生存，优胜劣汰的原理。遗传算法把原理引入待优化参数的编码串群体中，按照一定的适配值函数 1.6 智能控制的类型 和一系列遗传操作（复制（旧－新），交叉，变异）对个体筛选，使适配值高的个体被留下来，组成新的群体，新的群体含上一代的信息＆优的个体。重复，适配值最高的为最优解。 适配值(通过目标函数计算） 生物 能力 生存 生长 繁衍 目标函数 位串的复制＆淘汰因素 举例：参数辨识。 集成（或者复合）混合控制 几种方法和机制往往结合在一起，用于一个实际的智能控制系统或装置，从而建立起混合或集成的智能控制系统 。 举例：模糊专家系统 模糊神经系统 模糊遗传系统 第一章 智能控制概述 1.7 智能控制的发展概述 从60年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上，为了提高控制系统的自学习能力，开始注意将人工智能技术与方法应用于控制系统。 从70年代初开始，傅京孙、Gloriso和Saridis等人从控制论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，正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉，并创立了人-机交互式分级递阶智能控制的系统结构。 ?在70年代中期前后，已模糊集合论为基础，从模仿人的控制决策思想出发，智能控制在另一个方向 ——规则控制（rule-based control）上也取得了重要的进展。70年代可以看作是智能控制的形成期。 1.7 智能控制的发展概述 进入80年代以来，由于危机的迅速发展以及专家系统逐渐成熟，使得智能控制和决策的研究及应用领域逐步扩大，并取得了一批应用成果。 应该特别指出，80年代中后期，由于神经网络的研究获得了重要进展，于是这一领域吸引了众多学科的科学家、学者。如今在控制、计算机、神经生理学等学科的密切配合下，在“智能控制论”的旗帜下，又在寻求新的合作，神经网络理论和应用研究为智能控制的研究起到了重要的促进作用。 进入90年代以来，智能控制的研究势头异常迅猛。1994年6月，在美国奥兰多召开了’94IEEE全球计算智能大会，将模糊系统、神经网络，进化计算三方面内容综合在一起召开，引起国际学术界的广泛关注，因为这三个新学科已成为研究智能控制的重要基础 1.7 智能控制的发展概述 应该特别指出近年来，智能控制技术在国内外已有了较大的发展，己进入工程化、实用化的阶段。但作为一门新兴的理论技术，它还处在一个发展时期。然而，随着人工智能技术、计算机技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时期。 ??? 总之，智能控制是自动控制理论发展的必然趋势，人工智能为智能控制的产生提供了机遇。 我们的研究内容 1.智能控制概述 2.专家控制系统 3.模糊控制 4.神经网络控制 5.遗传算法 6.智能控制的应用 我们的研究内容 科研介绍：控制学科 1.杂志： 中国科学E 自动化学报 控制理论与应用 控制与决策 2.三大收录： SCI EI ISTP（刊物，会议） 1.1 智能控制的基本概念 1.4?智能控制与传统控制的关系 1.5?智能控制的研究对象 1.6 智能控制的类型 1.7 智能控制的发展概述 1.2?智能控制系统的特点 1.3?智能控制的结构理论 * * 1.1 智能控制的基本概念 1.4?智能控制与传统控制的关系 1.5?智能控制的研究对象 1.6 智能控制的类型 1.7 智能控制的发展概述 1.2?智能控制系统的特点 1.3?智能控制的结构理论 1.1 智能控制的基本概念 1.4?智能控制与传统控制的关系 1.5?智能控制的研究对象 1.6 智能控制的类型 1.7 智能控制的发展概述 1.2?智能控制系统的特点 1.3?智能控制的结构理论 1.1 智能控制的基本概念 1.4?智能控制与传统控制的关系 1.5?智能控制的研究对象 1.6 智能控制的类型 1.7 智能控制的发展概述 1.2?智能控制系统的特点 1.3?智能控制的结构理论 1.1 智能控制的基本概念 1.4?智能控制与传统控制的关系 1.5?智能控制的研究对象 1.6 智能控制的类型 1.7 智能控制的发展概述 1.2?智能控制系统的特点 1.3?智能控制的结构理论 1.3? 智能控制的结构理论 1.1 智能控制的基本概念 1.4?智能控制与传统控制的关系 1.5?智能控制的研究对象 1.6 智能控制的类型 1.7 智能控制的发展概述 1.2?智能控制系统的特点 1.3?智能控制的结构理论 1.4? 智能控制与传统控制的关系 控制理论和应用发展的概况 控制理论的发展始于Watt飞球调节蒸汽机以后的100年。 20年代以返馈控制理论为代表，形成经典控制理论，著名的 控制科学家有：Black, Nyquist, Bode. 2. 随着航空航天事业的发展,50~60年代形成以多变量控制为特 征的现代控制理论,主要代表有:Kalman 的滤波器,Pontryagin 的极大值原理,Bellman 的 动态规划,和Lyapunov 的稳定性理论. 3. 70年代初,以分解和协调为基础,形成了大系统控制理论,用于复 杂系统的控制,重要理论有递阶控制理论、分散控制理论、队 论等。主要用于资源管理、交通控制、环境保护等。 以上控制理论我们称之为传统控制理论。 应用上： ●工厂全球化、开放化。出现柔性制造、虚拟工厂、CIMS、CIPS（Computer Integrated Processing Systems) . 现场总线技术越来越成熟、 ●机器人、智能自动化技术。 ●绿色自动化技术越来越发展。 ●智能制造(IM)。 企业生产的发展趋向：单件生产?大批量生产?多 品种小批量 ?变品种变批量 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。 传统控制理论的局限性 （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。 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。 智能控制与传统控制的关系和差别 ● 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。 1.1 智能控制的基本概念 1.4?智能控制与传统控制的关系 1.5?智能控制的研究对象 1.6 智能控制的类型 1.7 智能控制的发展概述 1.2?智能控制系统的特点 1.3?智能控制的结构理论 1.1 智能控制的基本概念 1.4?智能控制与传统控制的关系 1.5?智能控制的研究对象 1.6 智能控制的类型 1.7 智能控制的发展概述 1.2?智能控制系统的特点 1.3?智能控制的结构理论 组织级、协调级、执行级 *
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