智能控制系统ppt

智能控制华东理工大学自动化系2020第一节：开篇绪论控制理论的发展回顾智能控制的产生及其发展智能控制的基本概念及研究内容控制理论的发展回顾经典控制理论现代控制理论智能控制经典控制理论：产生及发展

1788年，瓦特发明蒸汽机时用飞球调节器控制蒸汽机。飞球调节器用于调节蒸气流，以便确保引擎工作时速度大致均匀。这个装置利用了一个飞球结构去感知蒸汽轮机的转动速度并且利用一系列的连接调节进入机器的蒸汽的流动。1、自动控制技术的早期发展

（1）Maxwell

1868年的论文“论调节器”,开创了控制理论研究的先河。

把调节器和调节对象合在一起,看作一个系统,导出了调节器的微分方程，并在平衡点附近进行线性化处理，指出稳定性取决于特征方程的根是否具有负的实部。

如何判别问题并未解决,只解决了三阶系统的判别问题.Maxwell是一位天才的科学家，在许多方面都有极高的造诣。他同时还是物理学中电磁理论的创立人.

2、稳定性理论早期发展(2)Routh稳定判据（1877）

发表论文“TreatiseontheStabilityofMotion”，获得剑桥AdamsPrize。给出了线性系统稳定的充要条件系统特征方程式的根都具有负实部。（3）Hurwitz稳定判据（1895）瑞士数学家A.Hurwitz在不了解Routh工作的情况下，独立给出了跟据多项式的系数决定多项式的根是否都具有负实部的另一种方法。Hurwitz的条件同Routh的条件在本质上是一致的。因此这一稳定性判据现在也被称为Routh-Hurwitz稳定性判据。

3、频率分析方法

1928年－1945年以美国AT&T公司Bell实验室(BellLabs)的科学家们为核心，建立了控制系统分析与设计的频域方法。（1）Black提出了负反馈放大器。（1928）（2）Nyquist给出了系统稳定性的Nyquist稳定判据(1932）（3）Bode引入了半对数坐标系，使频率特性的绘制工作更加适用于工程设计。（1940年）（4）1942年，H.Harris引入了传递函数的概念。

二战期间，由于军事上的需要,（包括雷达系统，火炮控制系统等）使得频率法得到了广泛的推广和应用。4、控制论的产生

控制论的创始人维纳（Wiener)系统地总结了前人的成果，发表了著名的“控制论——或关于在动物和机器中控制和通讯的科学”，为控制理论这门学科的诞生奠定了基础。（1948年）

Cybernetics,源于希腊语，是舵手的意思。

控制论的产生背景：（1）哲学背景，方法论（维纳是罗素的弟子）（2）多学科交流交叉。与其他学科专家的交流，如冯.诺曼，瓦.麦克卡洛（神经生理学家），匹茨（数理逻辑学家）等。控制论引起的争议：亵渎了人的尊严

5、钱学森的工程控制论(1954)

书内未触及到人类这种动物的尊严，写的全是技术科学。包括前苏联在内的世界各国科学界立即接受了这一新学科，从而吸引了大批数学家、工程技术学家从事控制论的研究，推动了五六十年代该学科发展的高潮。庞特里亚金的极大原理和卡尔曼的可观、可控性定理和递推滤波器等，都是在此期间内出现的。

古典控制理论：特点1、研究对象：线性定常系统（LTI)2、研究方法：频域分析方法，包括传递函数、频率特性、根轨迹等。着眼于系统的输出，（外部描述法，黑箱）。3、数学工具：拉氏变换。4、解决问题：单输入单输出（SISO问题）古典控制理论与生产过程的局部自动化相适应。现代控制理论产生背景1、经典控制理论在设计与分析单输入单输出的，线性时不变的集中参数系统时是行之有效的;然而对于解决多输入多输出系统的控制问题显得无能为力。2、随着空间技术的发展，控制系统日趋复杂，其精度要求越来越高，这种理论就日益暴露出它的局限性来。因此，人们又开始寻找新的理论了。现代控制理论：产生与发展1、Lyapunov

判别系统稳定性方法(1892)

俄罗斯伟大的数学力学家A.M.Lyapunov发表了其具有深远历史意义的博士论文“运动稳定性的一般问题”(TheGeneralProblemoftheStabilityofMotion,1892)。用适当的能量函数（Lyapunov函数）的正定性及其导数的负定性来鉴别系统的稳定性。是判别系统稳定性的普遍方法，是现代控制理论的重要组成部分。2、庞特里亚金（Pontryagin）发表了极大值原理（1956年）这一原理是研究最优控制的主要方法。1953年，费尔德鲍曼(A.A.Feldbaum)提出了最优控制。1956年庞特里亚金（Pontryagin）的提出极大值原理。3、贝尔曼动态规划的提出（1957）美国的贝尔曼创立动态规划理论，它是使整个生产过程达到预期最佳目的的一种数学方法4、著名的卡尔曼滤波的提出（1959）（1）Kalman提出了关于控制系统能控性和能观性理论，这两个重要概念是最优控制和最优估计的基础。（2）著名的Kalman滤波理论。A指挥阿波罗登月B和平站回收时至今日，任何航行(包括每一架喷气客机)都离不开卡尔曼滤波。现代控制理论特点1、研究内容：（1）最优控制：两种最重要的方法：庞特里亚金最大值原理、和贝尔曼动态规划。（2）最佳滤波（或称最佳估计）：Kalman滤波理论的提出奠定了现代控制理论的基础。2、解决问题：多输入多输出问题.(MIMO)3、研究方法:时域中的状态空间法。着眼于系统的状态4、数学工具：矩阵和向量空间理论是其主要数学基础现代控制理论与古典控制理论之比较

经典控制理论

现代控制理论控制对象

单输入单输出(SISO)线性时不变系统（LTI)多输入多输出(MIMO)建模手段机理建模参数估计,系统辨识研究方法频域分析方法时域中的状态空间法数学工具拉氏变换矩阵理论研究内容传递函数,频率特性，根轨迹等做系统分析最优控制.最佳滤波计算方法手工计算转向计算机计算智能控制的产生背景产生背景：现代控制理论是建立在精确的数学模型的基础上的。而对于绝大多数的复杂工业过程来讲，系统信息具有模糊性、不确定性、偶然性和不完全性。基于精确数学模型的现代控制理论无法解决好他们的控制问题。人类具有很强的学习和适应周围环境的能力。有些复杂的系统，凭人的知觉和经验能很好地进行操作并达到较理想的效果。这就产生了仿人的控制理论形成的背景。从60年代起，随着空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，控制学界的学者开始将人工智能技术与方法应用于控制系统，逐步形成了智能控制理论。智能控制的产生与发展1、傅京孙

1965年，著名美籍华裔科学家，模式识别领域的知名学者，美国普渡大学教授傅京孙把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1971年，他发表论文阐述了人工智能和自动控制的交接关系。他是国际公认的智能控制的奠基人。美国工程院院士、模式识别创始人美国ＩＥＥＥ计算机学会颁发的“傅京孙奖”

智能控制的产生与发展2、(G.N.Saridis)萨里迪斯1979年，萨里迪斯首次提出了分层递阶的智能控制结构形式，对智能控制系统的三级结构作了明确的分工和定义。提出了“智能增加而精度降低”这一著名原则。分层递阶智能控制理论已成为智能控制理论中相对比较成熟的分支。CT:cyberneticstheory;OR:operationresearch;AI:artificialintelligence;智能控制的产生与发展3、奥斯特洛姆

1986年发表的“Expertcontrol”,将人工智能中的专家系统引入到控制中来，形成了专家控制。近20年来专家控制在实际上有很广阔的应用。智能控制的产生与发展4、扎德（Zadeh)美國加州大學柏克萊分校L.A.Zadeh（扎德）教授

于1965年发表了著名论文“Fuzzysets”,为模糊控制奠定了数学基础。模糊控制主要是模仿人的控制经验而不是依赖于控制对象的数学模型，在工业控制中得到了广泛的应用。智能控制的产生与发展5、神经网络控制 早在1943年，神经生理学家麦克卡洛就提出了脑模型。随着超大规模集成电路（VLSI)、光电子学和计算机技术的发展，80年代中后期，人工神经网络的研究获得了重大进展。将神经网络和自动控制相结合的神经网络控制具有并行处理、鲁棒性好、自适应性强等优点，因而具有广泛的应用前景。智能控制的发展80年代中期以来智能控制的研究发展迅速。1、1987年，电子电气工程师学会（IEEE，INSTITUTEOFELECTRICALANDELECTRONICSENGINEERS）控制系统学会与计算机学会联合召开了智能控制国际会议；2、1993年，IEEE控制系统学会内成立了IEEE智能控制专业委员会。3、很多国际学术组织，如IFAC、IASTED等都定期或不定期地举办有关智能控制的国际学术会议或研讨会。4、我国从1993年起举办了全球华人智能控制大会（现在改名为世界智能控制大会）。智能控制系统的主要功能特点1、学习功能G.N.Saridis对学习功能的定义：一个系统如果能够对一个过程环境所固有的信息进行学习，并将得到的经验用于进一步的估计、分类、决策或控制，从而使系统的性能得到改善，那么就称该系统为学习系统。具有学习性能的控制系统我们称之为学习控制系统。智能控制系统的主要功能特点2、适应功能 这里所说的适应比自适应控制中的适应功能具有更广泛的含义。 当系统的输入不是已经学习过的例子时，由于它具有插补功能，从而能给出合适的输出。甚至当系统中某些部分出现故障时，系统也能够正常的工作。如果系统具有更高的智能，他还能自动找出故障甚至具备自修复的功能。智能控制系统的主要功能特点3、组织功能它指的是对于复杂的任务和分散的传感信息具有自行组织和协调的功能。该组织功能也表现为系统具有相应的主动性和灵活性，具有判断决策能力。智能控制的研究对象

智能控制技术主要用来解决那些用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。这些复杂系统具有以下特点：①控制对象存在严重的不确定性，控制模型未知或模型的结构和参数在很大的范围内变化；②控制对象具有高度的非线性特征；③控制任务要求复杂。例如，在智能机器人系统中，要求系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力，有自动躲避障碍达到目的地的能力。

智能控制的研究对象如：智能机器人系统、计算机集成制造系统(CIMS)、复杂的工业过程控制系统、航天航空控制系统、通信网络系统、环保与能源系统等。关于《智能控制》课程开设该课程目的：了解自动控制理论发展的前沿和最新成果，开阔眼界，扩大知识面

激发投身于控制领域研究的兴趣

提高科学素质和能力

本门课程的内容1、模糊控制2、神经网络控制（3遗传算法）参考书目（1）模糊控制、神经网络控制、和智能控制论，李士勇编著，哈尔滨工业大学出版社（2）智能控制——基础和应用，蔡自兴著，国防工业大学出版社（3）智能控制理论和方法，李仁厚编著，西安电子