山大《运动控制系统》课件第1章 自动控制系统的构造方法-8智能控制系统设计简介

1、1第122-131讲本讲主要内容： 第三节 智能控制系统设计简介第一章 自动控制系统的构造方法第三节 智能控制系统设计简介 对于经典控制和现代控制理论，现在人们一般称为传统控制，传统的控制主要控制那些数学模型确定的被控对象。 随着社会的进步与发展，人们所控制的被控对象出现了两大特点：不确定性和复杂性。 不确定性主要表现为对被控对象的要求指标和内部结构的不确定性；复杂性主要表现为突变、杂乱的信息结构和多层、分散的决策机构，这些都很难用精确的数学方法加以描述。对于这样的被控对象采用某个固定的算法所构成的自动控制系统很难达到预期的控制目的。第三节 智能控制系统设计简介 人们发现许多不确定的复杂的生产

2、过程控制，在一些熟练的操作工和技术人员手中，可以获得比较满意的控制效果。面对不确定的复杂性的控制对象的控制问题，人们自然就产生这样的一种想法：把人工智能的方法引入到控制系统构造中，将控制理论的分析和理论的指导性与人工智能的灵活的框架结合起来。 第三节 智能控制系统设计简介 人工智能是用除了数学式子以外的方法，它包括了判断、理解、推理、预测、识别、规划、决策、学习和问题求解等，它是把人们的思维过程模型化，并利用计算机来模仿人的智能的一门学科。在控制系统中使用人工智能，这相当于把人的知识经验直接参与了生产过程的控制，于是就产生了一种新型的自动控制系统智能控制系统。一、智能控制基本概念及控制系统结构

3、1. 智能控制系统的定义 常见的定义是：一个自动控制系统具有从周围环境自学习的能力，自动进行信息处理或人机交互地完成拟人任务以减少被控对象的不确定性，能规划、产生并能安全、可靠地执行控制作用，这样的自动控制系统称为智能控制系统。这里的被控对象可以是某一生产过程也可以是某一社会经济活动。一、智能控制基本概念及控制系统结构 一般情况下智能控制系统应具有：学习功能、适应功能和组织功能等三大功能。 一、智能控制基本概念及控制系统结构 一般情况下智能控制系统应具有：学习功能、适应功能和组织功能等三大功能。 一、智能控制基本概念及控制系统结构 智能控制系统与传统控制系统一样也有三要素，所不同的是都冠以智能

4、二字，即智能信息、智能反馈和智能控制决策。在智能控制系统中信息反映了人的直觉、经验和智慧，它是“智能”的载体。智能反馈能根据实际情况选择反馈的极性和反馈的强弱。智能控制决策在决策方式上是一种模仿人的决策、推理的过程，定性、定量决策都有。智能信息、智能反馈和智能控制决策一、智能控制基本概念及控制系统结构 2. 智能控制系统结构 智能控制系统从结构的复杂程度上可分为简单智能控制系统和多级递阶智能控制系统。简单控制系统结构图 一、智能控制基本概念及控制系统结构 2. 智能控制系统的结构 多级递阶智能控制系统是一般智能控制系统的通用结构，按智能程度的高低一般分为三级，如下图所示，这种三级结构是一般工业

5、生产过程控制的常用结构。它是仿照人的中枢神经系统结构建立起来的，因此，多级递阶控制结构是智能控制系统的一种典型结构。三级递阶智能控制系统结构图 一、智能控制基本概念及控制系统结构 三级递阶智能控制系统结构图 运行控制级是系统的最低层控制级，它根据人的经验和知识进行对工业生产过程的直接局部过程闭环控制并完成子任务。该层一般都是实时控制，因此设计要求该级具有高可靠性、高精度和对计算机高运算速度的要求，而不要求具有更多的智能。它一般属于简单智能控制系统。 三级递阶智能控制系统结构图 协调级是递阶智能控制系统的次高级，它是高层和低层控制级之间的转换接口；它的主要任务是协调各控制器之间的控制作用；它主要

6、解决运行级控制模式或控制模式参数的自校正，使运行控制级按照人们的设计预期目标运行。该级只要求较低的运算精度，但要有较高的决策能力和一定的学习功能。 三级递阶智能控制系统结构图 控制规则组织级是递阶智能控制系统的高层控制级，它应具有一定的学习能力和决策能力，能对随机输入进行分析，能辨别控制情况，能了解任务的执行情况。当外部环境和被控对象等发生较大变化，或者给定任务和控制要求需要变更时，该级能立即对运行控制级和协调级中的特征模型、推理方法和控制决策的控制模式进行选择、修正及自学习生成；该级是智能控制系统的“大脑”。143. 智能控制系统的类型 随科学技术的发展，智能控制系统的类型层出不穷，常见类型

7、有如下几种： 基于模糊逻辑的智能控制系统； 基于神经网络的智能控制系统； 基于模式识别的智能控制系统； 基于多模变结构的智能控制系统； 学习控制与自学习控制的智能控制系统； 基于混沌理论的智能控制系统。153. 智能控制系统的类型 混沌理论是20世纪70年代科学上的重大发现，混沌理论是研究混乱、无秩序等混沌现象发展变化规律的科学；混沌现象的两个基本特点是：不可预言性和对于初始值的极端敏感依赖性。163. 智能控制系统的类型 混沌理论是上世纪70年代科学上的重大发现，混沌理论是研究混乱、无秩序等混沌现象发展变化规律的科学；混沌现象的两个基本特点是：不可预言性和对于初始值的极端敏感依赖性。173.

8、 智能控制系统的类型 混沌理论是上世纪70年代科学上的重大发现，混沌理论是研究混乱、无秩序等混沌现象发展变化规律的科学；混沌现象的两个基本特点是：不可预言性和对于初始值的极端敏感依赖性。18第三节 智能控制系统设计简介二、模糊控制系统的基本原理 模糊数学是试图用定量的、精确的方法来研究和处理模糊性事物的一门学科。 模糊集合是模糊数学中最基本的概念。与普通集合不同的是：对模糊集合来说，元素只是以某种程度从属于模糊集合。在模糊集合的基础上，有模糊关系、模糊矩阵和模糊数。 模糊数学提出了一整套定量地描述自然语言的方法，使自然语言转化为微机可以理解和加工的机器语言，以提高控制系统的智能性和灵活性。19

9、第三节 智能控制系统设计简介二、模糊控制系统的基本原理 模糊控制系统是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑的规则推理为理论基础；采用计算机控制技术构成的一种具有非线性数字控制的系统。它的组成核心是具有智能性的模糊控制器，因此，模糊控制属于智能控制的范畴。 模糊控制系统是实现智能控制的一种重要而又有效的形式，在各行各业得到了广泛的应用，是目前应用比较成熟的一种智能控制系统。尤其是模糊控制和神经网络；遗传算法及混沌理论等新学科的相融合，是科研机构、大专院校研究的热点之一。模糊控制与其它智能控制技术和方法的结合应用，受到了各大自动化工程公司的青睐。20第三节 智能控制系统设计简介二、模糊控制

10、系统的基本原理 1.模糊控制系统的组成 因为模糊控制系统属于计算机数字控制的一种形式，所以模糊控制系统的组成也应具有常规计算机控制系统的结构形式，如下图所示。21二、模糊控制系统的基本原理 1.模糊控制系统的组成 模糊控制器：它是由计算机实现的模糊知识表示和规则推理的语言型模糊控制器；是模糊控制系统区别于其他自动控制系统的主要特征。它在实际中往往是一台微型计算机，根据控制系统的需要，既可选用单片机或专用硬件设备，又可选用PLC或工控机。22二、模糊控制系统的基本原理 2.模糊控制器的结构设计 所谓模糊控制器的结构设计就是确定模糊控制器的输入变量和输出变量。模糊控制器的结构对整个系统的性能有较大

11、的影响，必须根据被控对象的具体情况，合理选择。 23二、模糊控制系统的基本原理 2.模糊控制器的结构设计 在自动控制系统中最为简单也是最为典型的系统，称之为单输入单输出(SISO)系统，在实际工程中大量的多输入多输出(MIMO)系统，经过解耦变换后可以变成多个SISO系统。因此，对单输入单输出(SISO)系统模糊控制器的结构选择有如下图所示几种常见结构。eu24三、神经网络控制的基本原理 神经网络具有并行处理机制、模式识别、记忆和自学习能力。它能很好地适应环境，自动学习修改过程参数，具有更高的智能。这是自动控制系统使用神经网络控制解决复杂生产过程的主要原因。25三、神经网络控制的基本原理1.神

12、经网络控制系统结构图 神经网络与传统的模型控制和模糊控制在表达知识方面有显著的不同，传统的模型控制和模糊控制都具有显式表达知识的特点，而神经网络不善于显式表达知识，但是它具有很强的逼近非线性函数的能力，即非线性映射能力。把神经网络用于自动控制正是利用它的这个独特优点。26三、神经网络控制的基本原理2.神经网络在控制中的主要作用 所谓神经网络控制，即基于神经网络的控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，以及同时兼有上述某些功能的适当组合，将这样的系统统称为基于神经网络的控制系统，称这种控制方式为神经网络控制。 27三、神经网络控制的基本原理2.神经网络在控制中的主要作用 根据神经网络在控制中的作用可分为以下几种： 在基于精确模型的各种控制结构中充当对象的模型； 在反馈控制系统中直接充当控制器的作用； 在传统控制系统中起优化计算作用； 在与其它智能控制方法和优化算法，如模糊控制、专家控制及遗传算法等相融合中，为其提供非参数化对象模型、优化参数、推理模