智能控制技术第一讲

第一章绪论《智能控制技术》厦门工学院陈珍姗

学习智能控制的意义《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。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。传统控制（Conversionalcontrol）：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（Intelligentcontrol）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。复杂系统举例：胶液生成系统第一章绪论1.1起源和发展

控制科学的发展过程开环控制确定性反馈控制最优控制随机控制自适应控制自学习控制智能控制进展方向控制复杂性鲁棒控制1.1起源和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入多输出系统；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1.1起源和发展智能控制的四个发展阶段

1990以来发展期形成期萌芽期196019701980高潮期1.1起源和发展1）萌芽期（1960－1970）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。1.1起源和发展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。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。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。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。1.1起源和发展3）发展期（1980－）1982年，Fox等人完成了一个称为ISIS的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。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。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。在此，主要讨论智能控制的二元交集结构、三元交集结构和四元交集结构三种思想，它们分别由下列各交集表示：IC=AI∩AC（1）IC=AI∩CT∩OR（2）IC=AI∩CT∩OR∩IT（3）Al—人工智能(ArtificialIntelligence);AC一自动控制(AutomaticControl);OR—运筹学(OperationResearch)；IT—信息论（Informationtheory）IC—智能控制(IntelligentControl);∩一表示交集1.1起源和发展智能控制的结构理论

二元结构傅京孙(K.S.Fu)首先论述了人工智能与自动控制的交接关系，指出“智能控制系统描述自动控制系统与人工智能的交接作用”。AIACIC智能控制的二元结构1.1起源和发展智能控制的结构理论

三元结构

萨里迪斯(Saridis)认为，二元交集的两元互相支配无助于智能控制的有效和成功应用，必须把远筹学的概念引入智能控制，使它成为三元交集中的一个子集。对这一问题的争论，在IEEE第一次智能控制国际讨论会上达到高潮。萨里迪斯还提出分级智能控制系统，由3个智能(感知)级组成：组织级、协调级、执行级。

智能控制的三元结构AIORICCT1.1起源和发展智能控制的结构理论

四元结构在研究了前述各种智能控制的结构理论和各相关学科的关系之后，蔡自兴提出四元智能控制结构，把智能控制看做人工智能、自动控制、运筹学和信息论四个学科的交集。CTICAIORIT智能控制的四元结构1.1起源和发展智能控制的结构理论

第一章绪论智能与智能控制的定义◆按系统的一般行为特征定义智能(Albus)什么叫智能？有不同的定义：在不确定环境中，作出合适动作的能力。合适动作是指增加成功的概率，成功就是达到行为的子目标，以支持系统实现最终目标。！？低级智能：感知环境、作出决策、控制行为1.2智能控制的概念和技术特点高级智能：理解和觉察能力，在复杂和险恶环境中进行选择的能力，力求生存和进步。1.2智能控制的概念和技术特点智能与智能控制的定义按人类的认知的过程定义智能(A.Meystel)智能是系统的一个特征，当集中注意力（FocusingAttention)、组合搜索(CombinatorialSearch)、归纳（Generalization)过程作用于系统输入，并产生系统输出时，就表现为智能。系统输入系统输出集中注意力组合搜索归纳1.2智能控制的概念和技术特点按机器智能定义(Saridis)机器智能是把信息进行分析、组织，并把它转换成知识的过程。知识就是所得到的结构性信息，它可用来使机器执行特定的任务，以消除该任务的不确定性或盲目性，达到最优或次优的结果。1.2智能控制的概念和技术特点智能控制的定义智能控制密切相关智能系统必是控制系统控制系统必需具有智能智能控制：可以连续自动地测量被控对象的被控制量，并求出与期望值的偏差，同时采集输入环境信息，进而根据采集的输入信息和已有的知识进行“推理思考”，得到对被控对象的输出控制量，使偏差尽可能减小或消除。1.2智能控制的概念和技术特点1.1起源和发展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智能控制的特点1.自学习功能2.自适应功能3.自组织功能能对一个过程或其环境的未知特征所固有的信息进行学习，并将得到的经验用于进一步估计、分类、决策或控制，从而使系统的性能得以改善，具有从输入到输出的映射关系，可实现不依赖于模型的自适应控制，即使是在系统某一部分出现故障时，系统也能正常工作。对复杂的分布式信息具有自组织和协调的功能，当出现多目标冲突时，它可以在任务要求的范围内自行决策，自动采取行动。4.优化能力能够通过不断优化控制参数和寻找控制器的最佳结构形式获得整体最优的控制性能1.2智能控制的概念和技术特点智能控制的三种形式具有仿人的组织、协商和决策的能力。分析、组织数据并将数据变换为机器理解的结构话信息的能力；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。

初级智能控制

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能力。具有感知环境、做出决策和控制的能力。中级智能控制高级智能控制1.2智能控制的概念和技术特点第一章绪论1.3智能控制的主要类型智能控制BECDA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学习控制系统模糊控制系统：

传统控制方法均是建立在被控对象精确数学模型基础上的，然而，随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精确数学模型。在工程实践中，人们发现，一个复杂的控制系统可由一个操作人员凭着丰富的实践经验得到满意的控制效果。这说明，如果通过模拟人脑的思维方法设计控制器，可实现复杂系统的控制，由此产生了模糊控制。1.3智能控制的主要类型1.3智能控制的主要类型模糊控制系统：

工作过程：首先将信息模糊化，然后经模糊推理规则得到模糊控制输出，再将模糊指令进行精确化计算最终输出控制值。它的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF（条件）THEN（作用）”形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。29模糊控制器模糊控制系统的结构示意图模糊控制系统：

1.3智能控制的主要类型30人工神经元网络控制

人工神经网络采用仿生学的观点与方法来研究人脑和智能系统中的高级信息处理。1.3智能控制的主要类型专家控制可定义为：具有模糊专家智能的功能，采用专家系统技术与控制理论相结合的方法设计控制系统。基于知识工程的专家控制系统1.3智能控制的主要类型1.4智能控制的主要形式例如：动物识别系统——识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等七种动物的产生式系统。规则库：r1：

IF该动物有毛发

THEN该动物是哺乳动物r2：

IF该动物有奶

THEN该动物是哺乳动物r3：

IF该动物有羽毛

THEN该动物是鸟r4：

IF该动物会飞

AND会下蛋

THEN该动物是鸟r5：

IF该动物吃肉

THEN该动物是食肉动物r6：

IF该动物有犬齿

AND有爪

AND眼盯前方

THEN该动物是食肉动物r7：IF该动物是哺乳动物AND有蹄

THEN该动物是有蹄类动物r8：IF该动物是哺乳动物AND是反刍动物

THEN该动物是有蹄类动物1.3智能控制的主要类型r9：IF该动物是哺乳动物AND是食肉动物AND是黄褐色

AND身上有暗斑点THEN该动物是金钱豹

r10：IF该动物是哺乳动物AND是食肉动物AND是黄褐色

AND身上有黑色条纹THEN该动物是虎

r11：IF该动物是有蹄类动物AND有长脖子AND有长腿

AND身上有暗斑点THEN该动物是长颈鹿

r12：IF该动物有蹄类动物AND身上有黑色条纹

THEN该动物是斑马r13：IF该动物是鸟AND有长脖子AND有长腿AND不会飞

AND有黑白二色THEN该动物是鸵鸟r14：IF该动物是鸟AND会游泳AND不会飞

AND有黑白二色THEN该动物是企鹅

r15：IF该动物是鸟AND善飞THEN该动物是信天翁1.3智能控制的主要类型组织级协调级执行级精度智能分级递阶智能控制

三级分级递阶智能控制系统是由美国普渡大学的萨里迪斯（G．N．Saridis）于1977年提出的。该系统由组织级、协调级和执行级组成，遵循“精度递增伴随智能递减”的原则。1.3智能控制的主要类型精度渐增，智能渐减智能智能主要体现在高层次上，主要作用是模仿人的功能来完成规划、决策、学习和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，自上而下控制精度越来越高；对识别来讲，自下而上信息回馈越来越粗略。1.3智能控制的主要类型分级递阶智能控制

遗传算法（GeneticAlgorithm，简称GA）是人工智能的一个重要分支，是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法，是基于达尔文进化论，在计算机上模拟生命进化论机制而发展起来的一门学科。遗传算法1.3智能控制的主要类型如果已知城市A，B，C，D，…，之间的距离为dAB，dBC，dCD…；那么总的距离d＝dAB+dBC+dCD+…，对于这种动态规化问题，要去求其min(d)的解。n＝4时的TSP路径图1.3智能控制的主要类型遗传算