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,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,智能控制理论及应用,绪论,1.1,什么是智能控制,经典控制和现代控制理论的统称为,传统控制,，其理论体系比较完整，解决了系统的可观、可控和稳定性问题，但只适用于被控对象可用数学模型描述的线性定常系统。,智能控制,是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的，因此对于这一类系统，其解决问题的能力和水平明显高于传统控制。,1.1,什么是智能控制,传统控制和智能控制的主要区别：,传统控制,方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；,智能控制,在处理复杂性、不确定性方面能力较高。 智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。,传统控制,是基于被控对象精确模型的控制方式；,智能控制,的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。,1.1.1,传统控制和智能控制,传统控制和智能控制的统一,：,智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。,智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。,在这个意义上，传统控制和智能控制可以统一在智能控制的框架下，而不是被智能控制所取代。,1.1,什么是智能控制,1.1.1,传统控制和智能控制,(1),不确定性的模型,模型未知或知之甚少；,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,(3),复杂的任务要求,例如，要求系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力；要求除了实现对各被控物理量定值调节外，还要实现整个系统的自动启停、故障的自动诊断以及紧急情况的自动处理等功能。,1.1,什么是智能控制,1.1.2,智能控制应用对象的特点,(1),分层递阶的组织结构,(2),多模态控制,(3),自学习能力,(4),自适应能力,(,系统的行为,),(5),自组织能力,(,系统的内部结构,能减小系统的先验不确定性,),(6),优化能力,1.1.3,智能控制的基本特点,1.1,什么是智能控制,1.2,智能控制系统的主要类型,1965,年,L,A,扎德教授创立了模糊集合理论，为模糊控制奠定了基础。,70,年代中期以,E,H,曼德尼为代表的一批学者提出了模糊控制的概念，标志着模糊控制的正式诞生，并在控制领域得到了较快的发展和实际的应用，成为智能控制领域中的一个重要分支，在其后的,20,年中已有很多模糊控制在实际中获得应用成功的例子。,1.2.1,模糊控制,与常规控制方法相比，模糊控制有以下特点：,模糊控制完全是在操作人员控制经验基础上实现对系统的控制，无需建立数学模型，是解决不确定性系统的一种有效途径。,模糊控制具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显，可用于非线性、时变、时滞系统的控制。,由离线计算得到控制查询表，提高了控制系统的实时性。,控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑，为智能控制应用打下了基础。,1.2,智能控制系统的主要类型,1.2.1,模糊控制,模糊控制器的一般结构,1.2,智能控制系统的主要类型,1.2.1,模糊控制,为了部分地表现出人脑的某些智能特性，人们从结构和信息处理机制模拟的角度建立了生物神经网络的模型，即人工神经网络。,人工神经网络虽然反映了人脑功能的基本特性，但远不是自然神经网络的逼真描写，而只是它的某种简化、抽象和模拟。,1.2.2,神经网络控制,1.2,智能控制系统的主要类型,人工神经网络具有几个突出的特点：,可以充分逼近任意复杂的非线性关系；,所有定量或定性的信息都分布贮存于网络内的各神经元的连接上，故有很强的鲁棒性和容错性；,采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能；,可学习和自适应不知道或不确定的系统。,1.2,智能控制系统的主要类型,1.2.2,神经网络控制,神经网络控制的,3,种典型结构,(a)PID,控制,(b),模型参考自适应控制,(c),前馈反馈控制,1.2,智能控制系统的主要类型,1.2.2,神经网络控制,1.2,智能控制系统的主要类型,专家系统是人工智能应用领域最成功的分支之一，始于,60,年代中期。随着应用的不断成功，专家系统技术越来越受人们的重视。,80,年代专家系统的概念和方法被引入控制领域，促进了专家控制系统的研究和应用，它在控制领域的应用已涉及到控制系统辅助设计、分析和专家控制等方面。,1.2.3,专家控制系统,1.2,智能控制系统的主要类型,1.2.3,专家控制系统,专家控制系统具有如下特点：,它在一定程度上模拟人的思维活动规律，能进行自动推理，善于应付各种变化，具有透明性和灵活性。,它可以不断监督生产过程，实现特定性能指标下的优化控制，能处理大量低层信息，可进行操作指导。,相对传统控制，扩展了许多功能，如复杂系统的高质量控制，故障诊断和容错控制，参数和算法的自动修改，不同算法的组合等。,深层知识的引入，可以弥补专家经验的不足，可以自然地消除决策冲突。,直接专家控制系统框图,(b),间接专家控制系统框图,1.2,智能控制系统的主要类型,1.2.3,专家控制系统,1.2,智能控制系统的主要类型,分层递阶智能控制是在研究学习控制系统的基础上，从工程控制出发，总结人工智能与自适应控制、自学习控制及自组织控制的关系后逐渐形成的。,G,N,Saridis(,萨里迪斯,),最早提出了分层递阶智能控制。,1.2.4,分层递阶智能控制,1.2,智能控制系统的主要类型,1.2.4,分层递阶智能控制,该系统由组织级、协调级、执行级组成，按照自上而下精确程度渐增、智能程度渐减的原则进行功能分配。,在这类多层智能控制系统中，智能主要体现在高层次上，其主要作用是模仿人的功能实现规划、决策、学习和任务协调等任务。,执行级仍然采用现有数学解析控制算法，对数值进行操作和运算。,1.2,智能控制系统的主要类型,分层递阶智能控制具有两个明显的特点：,对控制来讲，自上而下控制精度愈来愈高；,对识别来讲，自下而上信息回馈愈来愈粗略。,1.2.4,分层递阶智能控制,在智能控制系统的研究与应用中，常将几种常用类型结合起来，构成各种综合智能控制系统。例如，,模糊神经网络,智能控制系统，,专家模糊,智能控制系统，,神经网络专家,智能控制系统等等。,1.3,智能控制的产生与发展,1.3.1,自动控制理论的产生与发展,1788,年,英国,Watt,发明了控制蒸汽机速度的离心式飞锤调速器，,这种采用机械式调节原理实现的动力机速度自动控制是自动化发展中的第一个里程碑。,1.3,智能控制的产生与发展,1.3.1,自动控制理论的产生与发展,1868,年，以离心式调速器为背景，物理学家麦克斯韦尔,(Maxwell),研究了反馈系统的稳定性问题，发表了目前公认的控制理论最早的理论论文,“,论调速器,(On Governors),”,。,随后，源自物理学与数学的自动控制理论,(,在当时称为自动调节原理，简称调节原理,),开始逐步形成。,1.3,智能控制的产生与发展,1.3.1,自动控制理论的产生与发展,1892,年，俄国李亚普诺夫,(Lyapunov),的博士论文,“,论运动稳定性的一般问题”，提出了李亚普诺夫,(Lyapunov),稳定理论。,1922,年，美国,N.Minorsky,研制出用于船舶驾驶的伺服结构，提出了,PID,控制律。,1942,年尼克尔斯,Nichols,提出了回路整定技术,(PID,整定表和设计用的尼可尔斯图,),。,1.3,智能控制的产生与发展,1.3.1,自动控制理论的产生与发展,经典控制理论,单输入,单输出,反馈系统,传递函数,波 特 图,奈奎斯特图,根轨迹图,1.3,智能控制的产生与发展,1.3.1,自动控制理论的产生与发展,现代控制理论,具有多个相互耦合回路的多变量系统,状态空间法,最优控制,能控性和能观性,卡尔曼滤波,1.3,智能控制的产生与发展,1.3.1,自动控制理论的产生与发展,现代控制理论面临的困难和挑战激发了对大系统、复杂系统乃至复杂巨系统的研究，并由此产生了,70,年代的,大系统理论,；而对系统论的进一步研究，使得,系统和系统工程,的方法受到控制科学家与工程师的日益重视。,20,世纪,80,年代产生了,多变量鲁棒控制理论,，该理论引入了一些有效方法，使存在不确定性因素的情况下，控制系统依然能实现期望的闭环特性。,1.3,智能控制的产生与发展,1.3.1,自动控制理论的产生与发展,自适应控制,非线性控制,自 动 化 科 学 研 究,混杂,控制,几何,控制,ANN,控制,离散动态,控制理论,模糊,控制,社会、经济、人口、环境等复杂系统,社会,控制论,经济,控制论,人口,控制论,系统科学思想,系统工程方法,1.3,智能控制的产生与发展,1.3.2,智能控制的产生与发展,(1),启蒙期,60,年代初期，,F,W,史密斯提出采用性能模式识别器来学习最优控制方法的新思想，试图利用模式识别技术来解决复杂系统的控制问题。,1965,年，美国著名控制论专家扎德创立了模糊集合论，为解决复杂系统的控制问题提供了强有力的数学工具。,1966,年,J,M,门德尔首先主张将人工智能用于空间飞行器的学习控制系统的设计，并提出了,“,人工智能控制,”,的概念。,1971,年著名学者傅京孙从发展学习控制的角度首次正式提出智能控制这个新兴的学科领域。,这些标志着智能控制的思想已经萌芽。,1.3,智能控制的产生与发展,1.3.2,智能控制的产生与发展,(2),形成期,从,70,年代初开始，傅京孙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。,1974,年，英国工程师曼德尼将模糊集合和模糊语言用于锅炉和蒸汽机的控制，创立了基于模糊语言描述控制规则的模糊控制器，取得良好的控制效果。,1979,年，他又成功地研制出具有了较高智能的自组织模糊控制器。模糊控制的形成和发展，对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用。,1.3,智能控制的产生与发展,1.3.2,智能控制的产生与发展,(3),发展期,1982,年,Fox,等人实现了加工车间调度专家系统；,1983,年,Saridis,把智能控制用于机器人系统；,1984,年,LISP,公司研制成功用于分布式的实时过程控制专家系统；,1986,年,M,Lattlmer,等人开发的混合专家系统控制器是一个实验型的基于知识的实时控制专家系统，用来处理军事和现代化工业中出现的控制问题。,1987,年,4,月，美国,Foxboro,公司公布了新一代的,IA,系列智能自动控制系统，标志着智能控制系统已由研制、开发阶段转向应用阶段。,80,年代中后期，神经网络的研究获得了重要进展，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。,1.3,智能控制的产生与发展,1.3.2,智能控制的产生与发展,(4),高潮期,进入,90,年代以来，智能控制的研究势头异常迅猛，每年都有各种以智能控制为专题的大型国际学术会议在世界各地召开，各种智能控制杂志或专刊不断涌现，来自各国政府和企业的专项科研经费不断增加。,1994,年,6,月,IEEE,组织（国际电气电子工程师协会）在美国奥兰多召开的全球计算智能大会，将研究智能控制的重要基础,模糊系统、神经网络、进化计算三个新学科的内容综合在一起，引起了国际学术界的广泛关注。,智能控制在,80,年代的应用和研究主要是面向工业过程控制，,90,年代以来，智能控制的应用已经扩大到面向军事、高技术领域和日用家电产品等领域。,1.4,智能控制课程的地位,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。,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。,智能控制,相关知识,应用于控制之外的领域,模式识别，设备故障诊断，医疗诊断，信号处理，图像处理，无损检测，金融、管理、优化设计等等。,智能控制,课的知识模块及其与机械工程及自动化各研究领域的关系,模糊数学,人工神经网络,专家系统,模糊控制,神经网络控制,专家控制,机器人控制,智能控制,其它智能控制,机床控制,工业过程控制,机电设备控制,信号处理,图像处理,家电控制,信息处理,设备故障诊断,医疗诊断,无损检测,优化设计,模式识别,车间调度与管理，交通、金融、经济、社会管理,文字识别,1.5,教学参考书及考核,【1】,韩力群主编，,智能控制理论及应用,，机械工业出版社，,2008,年,1,月第,1,版。（,30,元）,【2】,孙增圻等编著，,智能控制理论与技术,，清华大学出版社，广西科学技术出版社，,1997,年,4,月第,1,版。（当时,32,元）,考核方式：独立完成三次作业,
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