智能控制概述课件

,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,#,课程总目标,学完本课程后，你应具有以下能力：,掌握智能控制的基本概念；,了解智能控制的基本理论，掌握智能控制的基本技术；,学会智能控制算法和系统的设计方法,模糊控制器,神经网络,遗传算法,课程总目标学完本课程后，你应具有以下能力：,1,自动控制的发展过程,进展方向,开环控制,确定性,反馈控制,最优控制,随机控制,自适应,/,鲁棒,控制,自学习控制,智能控制,控制复杂性,自动控制的发展过程 进展方向开环控制确定性最优控制随机控制自,2,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。,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,3,2.,传统控制理论的局限性,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：,控制对象的复杂性,模型的不确定性、,高度非线性、,分布式的传感器和执行机构、,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。,2.传统控制理论的局限性 随着复杂系统的不断涌现，传统,4,2.,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。,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.环境的复杂性3.控制任务或目标的复杂性传统控制理论的,5,（,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。,（2）不能适应大的系统参数和结构的变化（3）传统的控制系统,6,智能控制概述,智能控制是自动控制发展的一个新阶段，是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的综合与集成，是当前的一个研究热点。,智能控制的基本概念,智能控制系统的特点,智能控制系统的结构理论,智能控制与传统控制的关系,智能控制的研究对象,智能控制的类型,智能控制的发展概述,智能控制概述 智能控制是自动控制发展的一个,7,智能控制的基本概念,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，至今仍没有统一的定义。归纳起来，主要有如下四种说法：,智能控制的基本概念 智能控制已经出现了,8,智能控制的基本概念,智能控制的定义一,:,智能控制是由,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类规定的任务的一种机器。,智能控制的基本概念智能控制的定义一:智能控制是由智能机器自,9,定义二,:K.J.,奥斯托罗姆,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。他还认为自调节控制、自适应控制就是智能控制的低级体现。,智能控制的基本概念,定义二:K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试,10,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,。,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,11,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。,智能控制的基本概念,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,12,智能控制的特点,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学过程，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,;,智能控制的特点同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型,13,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,.,智能控制的特点,智能控制器具有非线性特性;智能控制的特点,14,智能控制的结构理论,智能控制的理论结构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，他们提出了一些有关智能控制系统结构的思想。按照,（,傅京孙）和,Saridis,提出的观点，可以把智能控制看作是人工智能、自动控制和运筹学三个主要学科相结合的产物。称之为三元结构。,智能控制的结构理论 智能控制的理论结构明显地具有,15,智能控制的结构理论,IC=AI,ACOR,IC,智能控制,(,Intelligent Control);,OR,运筹学,(,Operation Research,）,Al,人工智能,(,Artificial Intelligence);,AC,一自动控制,(,Automatic Control);,一表示交集,.,智能控制的结构理论IC=AIACOR,16,智能控制的结构理论,人工智能,（,AI）：,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。,自动控制,（,AC）：,描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。,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。,智能控制的结构理论人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有,17,智能控制的结构理论,智能控制就是应用人工智能的理论与技术和运筹学的优化方法，并将其同控制理论方法与技术相结合，在未知环境下，仿效人的智能，实现对系统的控制。,可见，智能控制代表着自动控制学科发展的最新进程。,智能控制的结构理论 智能控制就是应用人工智,18,智能控制的结构理论,智能控制的结构理论,19,智能控制与传统控制的关系,传统控制（,Conventional 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。,智能控制与传统控制的关系传统控制（Conventional,20,智能控制的研究对象,智能控制主要应用在以下情况：,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。,智能控制的研究对象智能控制主要应用在以下情况：,21,智能控制的研究对象,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。,智能控制的研究对象对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根,22,智能控制的类型,智能控制系统一般包括,分级递阶控制系统,专家控制系统,神经控制系统,模糊控制系统,学习控制系统,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。,智能控制的类型智能控制系统一般包括,23,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。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。,分级递阶控制系统 分级递阶智能控制是在自适应控,24,分级递阶控制系统,分级递阶控制系统,25,分级递阶控制系统,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。,分级递阶控制系统组织级(organization level,26,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、不一确定性推理等特点。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。,专家控制系统（Expert System）专家指的是,27,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。,人工神经网络控制系统,神经网络是指由大量与生物神经系统的神经,28,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。,人工神经网络控制系统,学习算法是神经网络的主要特征，也是当前,29,人工神经网络控制系统,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,.,人工神经网络控制系统 神经网络的学习过程是,30,模糊控制系统,所谓模糊控制，就是在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段，实现系统控制的一种方法。,模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标。,模糊控制系统 所谓模糊控制，就是在被,31,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。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