智能控制绪论

智能控制控制工程系石庆升(

hautsqs@)0.1学习智能控制的意义《智能控制》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。0.1学习智能控制的意义《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。其相关技术可以推广应用于控制之外的领域：金融、管理、土木、设计等等。0.2课程目的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的组成、工作原理和设计方法；神经网络的基本概念、神经网络控制器的工作原理；熟悉智能控制的应用，特别是模糊控制的应用。0.3课程内容及安排1绪论42模糊控制的数学基础63模糊控制的基本原理64模糊控制器及控制系统设计45神经网络与神经网络控制66专家控制技术27遗传算法与应用2考核方式：考试成绩

70%+平时/实验成绩30%联系方式：1862371752731-327电气与清洁能源研究室

考核及答疑0.4教材及主要参考文献教材

郭广颂.智能控制技术，北京航空航天大学出版社,2014参考文献[1]王耀南等编著.智能控制理论及应用.机械工业出版社2008.2[2]刘金琨编著.智能控制.电子工业出版社2005.5[3]许力编著.智能控制与智能系统.机械工业出版社2007.2[4]韩力群主编.智能控制理论及应用.机械工业出版社2008[5]蔡自兴编著.智能控制（第二版）.电子工业出版社2004[6]网络资源1绪论1.1智能控制的基本概念1.2智能控制的产生与发展1.3智能控制系统的特点1.4智能控制与传统控制的关系1.5智能控制的主要形式或分支1.6智能控制的应用领域1绪论智能控制是是人工智能、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。1绪论

1.1智能控制的基本概念什么是“智能”，什么是“智能控制”?传统控制理论难以解决的复杂系统的控制问题：不确定性的模型；高度非线性；复杂的任务要求。但一些复杂的生产过程难以实现的目标控制，可以通过熟练的操作获得满意的控制效果。智能控制原理的目标：如何有效地将熟练的操作工、技术人员、专家的经验知识和控制理论结合起来去解决系统的控制问题。（采用人的智能）1绪论

1.1智能控制的基本概念智能控制的概念主要是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而提出来的。涉及的范围非常之广。智能控制目前还处于开创性的研究阶段，许多概念、理论尚处于发展之中。从总体上看，还缺乏坚实的系统化理论基础。智能控制至今仍没有统一的定义。归纳起来，主要有如下四种说法：1绪论

1.1智能控制的基本概念智能控制（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。1绪论

1.1智能控制的基本概念智能控制（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。1绪论

1.1智能控制的基本概念智能控制（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。1绪论

1.1智能控制的基本概念智能控制（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。1绪论

1.1智能控制的基本概念智能控制（IEEE定义）:

智能控制必须具有模拟人类学习和自适应的能力。一般来说，一个智能控制系统要具有对环境的敏感，进行决策和控制的功能，根据其性能要求的不同．可以有各种人工智能的水平。1绪论

1.1智能控制的基本概念智能控制（IEEE定义）:

分析、组织数据并将数据变换为机器理解的结构化信息的能力；在复杂环境中选取优化行为，使系统能在不确定情况下继续工作的能力。具有辩识对象和事件、在客观世界模型中获取和表达知识、进行思考和计划未来行动的具有感知环境、作出决策和控制的能力高级较高简单1绪论

1.1智能控制的基本概念智能控制的两个发展方向模拟人类的专家控制经验来进行控制智能控制模拟人类的学习能力来进行控制1绪论

1.1智能控制的基本概念智能控制应用对象：

智能控制应用的对象具备以下一些特点：不确定性的模型；高度非线性；复杂的任务要求。1绪论

1.2控智能制的产生与发展智能控制是自动控制发展的一个新阶段，是经典控制理论（1932—1960）、现代控制理论（60年代以后）第三阶段。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高了机遇1绪论

1.2控智能制的产生与发展控制理论发展至今，可分为三个阶段：第一阶段是以上世纪40年代兴起的调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；第二阶段以60年代兴起的状态空间法为标志，称为现代控制理论阶段；第三阶段则是80年代兴起的智能控制理论阶段。1绪论

1.2控智能制的产生与发展1绪论

1.2控智能制的产生与发展产生的背景经典控制理论现代控制理论智能控制理论对由微分方程和差分方程描述的动力学系统进行控制研究的是单变量常系数线性系统只适用于单输入单输出控制系统(SISO)控制对象由单输入单输出系统转变为多输人多输出系统；系统信息的获得由借助传感器转变为借助状态模型；研究方法由积分变换转向矩阵理论、几何方法，由频率方法转向状态空间的研究；由机理建模向统计建模转变，开始采用参数估计和系统辨识理论适用大型、复杂、高维、非线性和不确定性严重的对象不依赖对象模型，适用于未知或不确定性严重的对象具有人类智能的特征能够表达定性的知识或具有自学习能力1绪论

1.2控智能制的产生与发展智能控制的三个发展阶段现在发展期形成期萌芽期1960197019801绪论

1.2控智能制的产生与发展1）萌芽期（1960－1970）从20世纪60年代起，自动控制理论和技术的发展已趋向成熟，控制界为了提高系统的的自学习能力，开始注意人工智能技术与方法应用于控制系统。1960年代初，F.W.Smiths首先采用性能模式识别器来学习最优控制方法，试图用模式识别技术来解决复杂系统的控制问题。1965年，加利福尼亚大学的扎德(L.A.Zadeh)教授提出了模糊集合理论1965年，美国的Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统1绪论

1.2控智能制的产生与发展1）萌芽期（1960－1970）1965年，普渡大学傅京孙教授将人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。1966年Mendel（门德尔）在空间飞行器学习系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。1967年，Leondes等人首先正式使用“智能控制”一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。这标志着智能控制的思想已经萌芽。1绪论

1.2控智能制的产生与发展2）形成期（1970－1980）1970年代初，傅京孙等人从控制论的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，正式提出智能控制是人工智能技术与控制理论的交叉，并在核反应堆、城市交通的控制中成功地应用了智能控制系统。二元结构。（IC=AI∩AC）

IC─

智能控制(IntelligentControl);Al─人工智能(ArtificialIntelligence)：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。AC一自动控制(AutomaticControl)：描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。1绪论

1.2控智能制的产生与发展2）形成期（1970－1980）1970年代中期，智能控制在模糊控制的应用上取得了重要的进展。1974年英国伦敦大学玛丽皇后分校的E.H.Mamdani（曼德尼）教授把模糊理论用于控制领域，把扎德教授提出的IF～THEN～型模糊规则用于模糊推理，再把这种推理用于蒸汽机的自动运转中．通过实验取得良好的结果。1绪论

1.2控智能制的产生与发展2）形成期（1970－1980）1977年，萨里迪斯(Saridis)提出了智能控制的三元结构定义，即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交叉。OR─运筹学(OperationResearch）

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。1绪论

1.2控智能制的产生与发展2）形成期（1970－1980）1970年代后期起，把规则型模糊推理用于控制领域的研究颇为盛行。1979年，Mandani（曼德尼）又成功研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器具有了较高的智能。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绪论

1.2控智能制的产生与发展3）发展期（1980－）20世纪80年代以来，由于微机的迅速发展及人工智能的重要领域—专家系统技术的逐渐成熟，使智能控制和决策的研究及应用领域逐步扩大，并取得一批应用成果。如：1982年，Fox等人完成了一个加工车间调度的专家系统；1982年，Hopfield引用能量函数的概念，使神经网络的平衡稳定状态有了明确的判据方法，并利用模拟电路的基本元件构作了人工神经网络的硬件模型，为实现硬件奠定了基础，使神经网络的研究取得突破性进展1绪论

1.2控智能制的产生与发展3）发展期（1980－）1983年萨里迪斯(Saridis)把智能控制应用于机器人系统。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，1985年，IEEE在纽约召开了第一届全球智能控制学术讨论会，标志着智能控制作为一个学科分支正式被学术界接受。会议决定，在IEEE控制系统学会下设立一个IEEE智能控制专业委员会。1绪论

1.2控智能制的产生与发展3）发展期（1980－）1986年研制混合专家控制器，是一个实验型的基于知识的实时专家系统用来处理军事和现代化工业中出现的问题。1986年，Rumelhart提出多层网络的“递推”(或称“反传”)学习算法，简称BP算法，从实践上证实了人工神经网络具有很强的运算能力，BP算法是最为引人注目，应用最广的神经网络算法之一1绪论

1.2控智能制的产生与发展3）发展期（1980－）1987年在费城举行的国际智能控制会议上，提出了智能控制是自动控制，人工智能、运畴学相结合或自动控制、人工智能、运畴学和信息论相结合的说法（蔡自兴的四元论）。此后，每年举行一次全球智能控制研讨会，形成了智能控制的研究热潮。1绪论

1.2控智能制的产生与发展3）发展期（1980－）蔡自兴提出四元结构，把信息论也包括进去，把信息论作为智能控制结构的一个子集是基于下列理由的：

1）信息论是解释知识和智能的一种手段；

2）控制论、系统论和信息论是紧密相互作用的；

3）信息论已成为控制智能机器的工具；

4）信息熵成为智能控制的测度；

5）信息论参与智能控制的全过程，并对执行级起到核心作用。1绪论

1.2控智能制的产生与发展3）发展期（1980－）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绪论

1.2控智能制的产生与发展3）发展期（1980－）90年代后的高潮期进入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。1绪论

1.2控智能制的产生与发展3）发展期（1980－）90年代后的高潮期智能控制在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绪论

1.2控智能制的产生与发展3）发展期（1980－）智能技术在国内也受到广泛重视1993年8月中国自动化学会等在北京召开了第一届全球华人智能控制与智能自动化大会。1995年8月在天津召开了智能自动化专业委员会成立大会及首届中国智能自动化学术会议1997年6月在西安召开了第二届全球华人智能控制与智能自动化大会。1绪论

1.2控智能制的产生与发展3）发展期（1980－）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。随着人工智能和机器人技术的快速发展，对智能控制的研究出现一股热潮。各种智能决策系统、专家系统、学习系统和故障诊断系统等已被应用于各类工业过程控制系统、智能机器人系统和智能化生产系统。1绪论

1.2控智能制的产生与发展主要代表人物1：傅京孙(KingSunFu)：著名的美藉华裔科学家，1965首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，并于1971年论述了人工智能与自动控制的交接关系。提出对于复杂的环境和复杂的任务，如何将人工智能技术中较少依赖模型的问题的求解方法与常规的控制方法相结合，这正是智能控制所要解决的问题。傅先生是国际公认的智能控制的先行者。1绪论

1.2控智能制的产生与发展主要代表人物2：

Saridis（萨里迪斯）在学习控制系统研究的基础上，提出了分级递阶和智能控制结构，整个结构自上而下分为组织级、协调级和执行级三个层次，其中执行级是面向设备参数的基础自动化级，在这一级不存在结构性的不确定性，可以用常规控制理论的方法设计。协调级实际上是一个离散事件动态系统，主要运用运筹学的方法研究。组织级涉及感知环境和追求目标的高层决策等类似于人类智能的功能，可以借鉴人工智能的方法来研究。1绪论

1.2控智能制的产生与发展主要代表人物2：Saridis将傅京孙关于智能控制是人工智能与自动控制相结合的提法发展为:智能控制是人工智能、运筹学和控制系统理论三者的结合。1绪论

1.2智能控制的产生与发展智能控制存在的问题

1)扩宽实际应用范围，提高实时控制能力问题。

2)解决知识获取和优化的瓶颈问题，特别是动态系统的知识获取和分类。

3)对智能控制学习研究的问题。

4)各种智能控制方法结合以及同传统控制方法结合研究问题。1绪论

1.2智能控制的产生与发展智能控制存在的问题

5)数值和符号之间的计算问题。目前，在数值和符号之间的计算尚未有一个成型的规则。

6)智能控制的鲁棒性问题缺乏严格的数学推导。

7)如何研究解耦问题，简化控制算法。

8)研究新型智能控制硬件和软件问题。1绪论

1.2智能控制的产生与发展智能控制的发展前景遗传算法与模糊神经网络的结合，以及混沌理论等，将成为智能控制的发展方向。智能控制发展的核心仍然是以神经网络的强大自学习功能与具有较强知识表达能力的模糊逻辑推理构成的模糊逻辑神经网络。1绪论

1.2智能控制的产生与发展智能控制的发展前景微电子学、生命科学、自动化技术突飞猛进，为21世纪实现智能控制和智能自动化创造了很好的条件。对这门新学科今后的发展方向和道路已经取得了一些共识：

1)研究和模仿人类智能是智能控制的最高目标

2)智能控制必须靠多学科联合才能取得新的突破1绪论

1.2智能控制的产生与发展智能控制的发展前景为了达到目标，不仅需要技术的进步，更需要科学思想和理论的突破。很多科学家坚持认为，这需要发现新的原理，或者改造已知的物理学基本定理，才能彻底懂得和仿造人类的智能，才能设计出具有高级智能的自动控制系统。科学界要为保障人类和地球的生存和可持续发展做出必须的贡献，而控制论科学家和工程师应当承担主要的使命。1绪论

1.3智能控制的特点是同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的数学模型的混合控制过程，系统在信息处理上，既有数学运算，又有逻辑和知识推理。应能为复杂系统（如非线性、快时变、多变量、强耦合、不确定性等）进行有效的全局控制，并具有较强的容错能力；是定性决策和定量控制相结合的多模态组合控制；其基本目的是从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统，以实现预定的目标，并应具有自组织能力。1绪论

1.3智能控制的特点智能控制系统往往具备以下一个或多个功能特点：

①学习功能

②适应功能

③组织功能1绪论

1.4智能控制与传统控制的关系传统控制和智能控制是自动控制发展的不同阶段传统控制（Conventionalcontrol）：包括经典反馈控制和现代理论控制。理论体系比较完整，解决了系统的可观、可控和稳定性问题，但只适合于被控对象可用精确的数学模型的线性定常系统。智能控制（Intelligentcontrol）：是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的，因此其解决问题的能力和水平明显高于传统控制。但作为一门发展中的新学科，还缺少比较适合的数学工具和理论体系来描述和处理智能控制问题。两者既有区别又有联系。1绪论

1.4智能控制与传统控制的关系传统控制和智能控制的区别：1）处理复杂性、不确定性问题的能力不同2）对被控对象模型的依赖程度不同1绪论

1.4智能控制与传统控制的关系传统控制和智能控制的统一：1）智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适合于解决线性、时不变等相对复杂的控制问题，尽管智能控制也能解决，但传统控制的分析设计方法更成熟、简单。2）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发展和补充，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，而不是取代。1绪论

1.4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。1绪论

1.4智能控制与传统控制的关系对于某些复杂的和包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。1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支智能控制BECDA分级递阶智能控制模糊控制神经网络控制仿人智能控制专家控制F各种方法的综合集成1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支①基于信息论的分级递阶智能控制分级递阶智能控制(HierarchicalIntelligentControl)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绪论

1.5智能控制的主要形式或分支①基于信息论的分级递阶智能控制组织级协调级执行级精度智能组织级(organizationlevel)：起主导作用，涉及知识的表示与处理，主要应用人工智能；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(Coordinationlevel)：在组织级和执行级间起连接作用，涉及决策方式及其表示，采用人工智能及运筹学实现控制；可分为：控制管理分层和控制监督分层。执行级(executivelevel)：是底层，执行级的控制过程通常是执行一个确定的动作，具有很高的控制精度，采用常规自动控制。1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系统理论为基础的模糊控制模糊控制系统

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。模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制。1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系统理论为基础的模糊控制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，

1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系统理论为基础的模糊控制因此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实现，以机器代替人对某些对象进行自动控制。1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支②以模糊系统理论为基础的模糊控制

1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支③基于脑模型的神经网络控制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。

1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支③基于脑模型的神经网络控制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。1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支③基于脑模型的神经网络控制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、widrow­Hoff学习算法、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。1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支④基于知识工程的专家控制系统专家控制系统（ExpertSystem）

专家是指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。专家控制系统主要是指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.

1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支④基于知识工程的专家控制系统

专家控制系统它具有启发性、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1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支⑤基于规则的仿人智能控制

仿人智能控制的核心思想是在控制过程中，利用计算机模拟人的控制行为功能，最大限度地识别和利用控制系统动态过程提供的特征信息，进行启发和直觉推理，从而实现对缺乏精确模型的对象迸行有效的控制。其基本原理是模仿人的启发式直觉推理逻辑，即通过特征辩识判断系统当前所处的特怔状态，确定控制的策略，进行多模态控制。1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支⑤基于规则的仿人智能控制

1绪论

1.5智能控制的主要形式或分支⑥各种方法的综合集成模糊神经网络控制模糊专家控制模糊PID控制神经网络鲁棒控制神经网络自适应控制……

1绪论

1.6控智能制的应用领域智能控制的研究和应用是一副多彩多姿的图象，从实验室到工业现场，从家用电器到火箭制导，从制造业到采矿业，从飞行器到武器控制，从轧钢机到邮件处理机，从工业机器人到康复假肢等等，都有智能控制的用武之地。下面仅介绍智能控制的几个主要应用研究领域。

1绪论

1.6控智能制的应用领域智能机器人规划与控制

机器人研究者们所关心的主要研究方向之一是机器人运动的规划与控制。给出一个规定的任务之后，首先必须作出满足该任务要求的运动规划；然后，这个规划再由控制来执行，该控制足以使机器人适当地产生所期望的运动。

1绪论

1.6控智能制的应用领域

下图给出了复式自主水下运载器(MultipleAutonomousUnderseaVehicle)的一种智能控制结构，其实际结构采用分段分层框架。1绪论

1.6控智能制的应用领域生产过程的智能监控

许多工业连续生产线，如轧钢、化工、炼油、材料加工、造纸和核反应等，其生产过程需要监视和控制，以保证高性能和高可靠性。为保持物理参数具有一定的精度，确保产品的优质高产，已在一些连续生产线或工业装置上采用了有效的智能控制模式。

1绪论

1.6控智能制的应用领域

例如，旋转水泥窑的模糊控制、汽车工业的高级模糊逻辑控制、轧钢机的神经控制、分布式材料加工系统、分级智能材料处理、智能pH值过程控制、塑料剪切过程的智能控制、工业锅炉的递阶智能控制以及核反器的知识基控制等。其中，工业锅炉的递阶智能控制可作为这方面的典型。1绪论

1.6控智能制的应用领域

下图表示工业锅炉的递阶智能控制系统的混合控制器方框图。从图可知，其控制模式包括专家控制、多模式控制和自校正PID控制。

1绪论

1.6控智能制的应用领域智能故障检测与诊断

所有智能故障检测与诊断（IFDD）系统的一般任务是根据已观察到的状况、领域知识和经验，推断出系统、部件或器官的故障原因，以便尽可能及时发现和排除故障，以提高系统或装备的可靠性。智能故障检测与诊断系统是一个问题求解的计算机系统，也是一种智能控制系统。1绪论

1.6控智能制的应用领域

系统一般由知识库（故障信息库）、诊断推理机构、接口和数据库等组成。典型的IFDD系统有太空站热过程控制系统的故障诊断、火电站锅炉给水过程控制系统的故障检测与诊断和雷达故障诊断专家系统等。

1绪论

1.6控智能制的应用领域自动加工系统的智能控制计算机集成加工系统（CIMS）和柔性加工系统（FMS）在近年来获得迅速发展。在一个复杂的加工过程中，不同条件下的多种操作是必要的，以求保证产品质量。环境的不确定性以及系统硬件和软件的复杂性，向当代控制工程师们设计和实现有效的集成控制系统提出了挑战。1绪论

1.6控智能制的应用领域下图表示一种基于Pe