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智能控制技術(shù) 浙江大學(xué)機械工程學(xué)系 課程簡介 智能控制技術(shù)緒論 課程簡介 智能控制技術(shù)緒論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模糊控制模型預(yù)測控制總結(jié)復(fù)習(xí) 基本概念 動態(tài)系統(tǒng) 在外部作用力或刺激下 行為隨時間變化的系統(tǒng) 或者說輸入與輸出之間存在延時 通過反饋 能使系統(tǒng)受外部影響時 恢復(fù)原樣 在非線性部件上獲得線性行為 使得系統(tǒng)對外部干擾和內(nèi)部元素的差異不敏感 反饋系統(tǒng)缺點 產(chǎn)生動態(tài)系統(tǒng)不穩(wěn)定性 引起振蕩甚至發(fā)散 引入傳感器測量噪聲 需精細的信號濾波 控制系統(tǒng)比較復(fù)雜 將其嵌入到產(chǎn)品中時需要權(quán)衡花費與效益反饋是根據(jù)已有的偏差做出修正 一般反饋都是指負反饋 即根據(jù)實際輸出與參考值之間的差異對系統(tǒng)輸入進行修正 正反饋的情況如麥克風(fēng)放大器前饋是預(yù)先測量外部對系統(tǒng)的干擾 提前對系統(tǒng)做出修正 前饋需要匹配兩種信號 需要準確的過程模型 否則修正量可能有誤差 開始修正的時間也可能有問題 在經(jīng)濟領(lǐng)域 反饋對應(yīng)的是市場經(jīng)濟 前饋對應(yīng)的計劃經(jīng)濟 同時采用兩種方式效果較好 反饋 1 檢測輸出量的實際值2 比較實際值與參考值 得出偏差3 根據(jù)偏差產(chǎn)生控制調(diào)節(jié) 消除偏差反饋系統(tǒng)例子 人體內(nèi)部胰腺通過產(chǎn)生胰島素調(diào)節(jié)血糖濃度 血糖濃度升高時 釋放胰島素 肝存儲血液中過量的葡萄糖 隱藏胰島素 肝釋放葡萄糖 基本概念 控制 在工程系統(tǒng)中應(yīng)用反饋和相關(guān)算法 各類控制算法 包括智能控制算法 控制系統(tǒng)三個基本要求 1 穩(wěn)定性 振蕩傾向 恢復(fù)至平衡狀態(tài)的能力 2 精確性 穩(wěn)態(tài)誤差 3 快速性 響應(yīng)速度 控制技術(shù)發(fā)展 經(jīng)典控制論1788年 Watt蒸汽機離心調(diào)速器 飛球調(diào)節(jié)器與蒸汽機 蒸汽機負載減小時 轉(zhuǎn)速加快 兩球間距增大 蒸汽機閥門減小 反義亦然 控制技術(shù)發(fā)展 Maxwell調(diào)節(jié)器穩(wěn)定性研究 穩(wěn)定性代數(shù)判據(jù)1877 1895年 Routh Hurwitz穩(wěn)定性判據(jù) 1948年Evens根軌跡法 時域分析法Nyquist Bode等傳遞函數(shù)法 頻率特性為基礎(chǔ)的穩(wěn)定性判據(jù) 頻域分析法Wiener 控制論 關(guān)于動物和機器中控制與通訊的科學(xué) 奠定控制論學(xué)科基礎(chǔ)錢學(xué)森 工程控制論 完整的經(jīng)典控制理論體系 指導(dǎo)控制工程實踐 控制技術(shù)發(fā)展 現(xiàn)代控制論1950年代 美蘇爭霸 軍備競賽 多變量 隨機性 非線性復(fù)雜對象控制 最小時間 最小能量等最優(yōu)控制 Pontryagin 最優(yōu)控制極大值原理 Kalman濾波器 狀態(tài)空間法 Bellman動態(tài)規(guī)劃解決連續(xù)動態(tài)系統(tǒng)最優(yōu)控制問題 1950 1980年代 自適應(yīng)控制 隨機控制 非線性控制 魯棒控制等 控制技術(shù)發(fā)展 控制復(fù)雜性 發(fā)展過程 開環(huán)控制 反饋控制 最優(yōu)控制 隨機控制 非線性控制 大系統(tǒng)理論 自適應(yīng)控制 魯棒控制 智能控制 模糊控制 專家控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 處理系統(tǒng)隨機因素 復(fù)雜非線性 大系統(tǒng)特性 處理模型未知 特性變化系統(tǒng) 在線學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力 處理系統(tǒng)模型不確定性 應(yīng)對新的挑戰(zhàn) 控制技術(shù)發(fā)展 科技與工業(yè)背景及控制技術(shù)的新挑戰(zhàn) 航天與宇宙探測 火星車 2004 NASAX45無人機 控制技術(shù)發(fā)展 科技與工業(yè)背景及控制技術(shù)的新挑戰(zhàn) 2 互聯(lián)網(wǎng)安全與穩(wěn)定 控制技術(shù)發(fā)展 科技與工業(yè)背景及控制技術(shù)的新挑戰(zhàn) 3 智能機器人等 Sony量產(chǎn)的AIBO娛樂機器狗 家庭服務(wù)型機器人 控制技術(shù)發(fā)展 科技與工業(yè)背景及控制技術(shù)的新挑戰(zhàn) 大規(guī)模電網(wǎng)控制深海探測與應(yīng)用計算機集成制造系統(tǒng) 歐洲電網(wǎng) 裝機容量700GW 控制技術(shù)發(fā)展 科技與工業(yè)背景及控制技術(shù)的新挑戰(zhàn) 控制對象的復(fù)雜性系統(tǒng)規(guī)模大 結(jié)構(gòu)復(fù)雜 子系統(tǒng)和環(huán)節(jié)種類多 層次性 地域性 網(wǎng)絡(luò)互連復(fù)雜結(jié)構(gòu) 如互連網(wǎng) 電網(wǎng) 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和動力學(xué)的高維性 分布性 高度非線性 多時間標度 時變性 突變性 隨機性及不確定性 如空間飛行器太陽能電池板 系統(tǒng)的特性和動力學(xué)難以用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法及模型表達 如計算機集成制造系統(tǒng)信息的復(fù)雜性 如智能機器人感知的圖像 聲音等多維信息 傳感器和執(zhí)行器數(shù)量大 且十分分散 控制技術(shù)發(fā)展 科技與工業(yè)背景及控制技術(shù)的新挑戰(zhàn) 環(huán)境的復(fù)雜性時變性隨機性不確定性 如宇宙和深海探測不可預(yù)知性 如宇宙和深海探測環(huán)境與被控對象相互作用 控制技術(shù)發(fā)展 科技與工業(yè)背景及控制技術(shù)的新挑戰(zhàn) 控制任務(wù)和目標的復(fù)雜性綜合性 如無人機目標任務(wù)是到達目的地多重性 如計算機集成制造系統(tǒng)小批量多品種復(fù)雜生產(chǎn)過程 要求準時 保質(zhì) 保量 高效時變性 智能控制技術(shù) 面對科技和工業(yè)發(fā)展帶來的挑戰(zhàn) 需要新思維新理論 人工智能理論新技術(shù) 如最新的傳感器技術(shù)新工具 最新的計算機和信息技術(shù)智能理論與控制理論相結(jié)合 智能控制智能控制是基于人類對自然界的智能認識所發(fā)展起來的智能理論和方法重在對被控系統(tǒng)復(fù)雜性處理的智能方法上 智能控制技術(shù) 智能是指個體對客觀事物進行合理分析 判斷 及有目的的行動和有效地處理周圍環(huán)境的綜合能力 包括 感知能力 視覺 聽覺 觸覺 味覺 嗅覺 獲取外部信息的基本途徑 智能活動的前提和必要條件記憶和思維能力 人腦最重要的功能 人具有智能的根本原因 理解 推理 形成概念 記憶用于存儲知識 思維用于處理信息 是一個動態(tài)過程 求解問題的根本途徑學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力 自覺有意識學(xué)習(xí) 不自覺無意識學(xué)習(xí) 有教師學(xué)習(xí) 無教師學(xué)習(xí) 獲取知識 積累知識 適應(yīng)環(huán)境變化適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)和行為能力 語言 表情 眼神 肢體做出反應(yīng) 信息的輸出 受神經(jīng)系統(tǒng)控制 智能控制技術(shù) 計算智能的研究領(lǐng)域 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進化計算模糊邏輯概率推理模擬退火粗糙集人工生命混沌系統(tǒng)DNA計算量子計算特點 模仿自然現(xiàn)象 自適應(yīng) 自組織 自學(xué)習(xí) 用于大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)最優(yōu)化設(shè)計 優(yōu)化控制 網(wǎng)絡(luò)安全 創(chuàng)造性設(shè)計 智能控制的形成和發(fā)展 出現(xiàn)于1960年代 傅京孫教授首先將AI啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng) Leondes等人首次使用 智能控制 一詞 Zadh發(fā)表著名論文 FuzzySets 1980年代 專家系統(tǒng)迅速發(fā)展 Astrom等人的專家控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制得到充分發(fā)展1985年 IEEE第一屆智能控制學(xué)術(shù)討論會召開 討論了智能控制原理和系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 智能控制作為一門學(xué)科得到廣泛認同 并迅速發(fā)展近年來 智能控制技術(shù)進一步發(fā)展 走向各種專業(yè)領(lǐng)域 應(yīng)用于各類復(fù)雜對象控制 如工業(yè)過程控制 機器人系統(tǒng) 現(xiàn)代生產(chǎn)制造系統(tǒng) 交通控制系統(tǒng)等 智能控制的多學(xué)科交叉性質(zhì) 智能控制的定義 智能控制指能夠在復(fù)雜變化環(huán)境下 根據(jù)不完整和不確定信息 比擬人的思維方式使復(fù)雜系統(tǒng)自主達到高層綜合目標的控制方法智能控制是一種將智能理論應(yīng)用于控制領(lǐng)域的模型描述 系統(tǒng)分析 控制設(shè)計與實現(xiàn)的控制方法 它首先是一種控制方法 是一種具有智能行為與特征的控制方法 典型智能控制系統(tǒng) 智能機器人無人駕駛汽車智能制造系統(tǒng)模糊控制洗衣機 智能控制的實例 智能機器人指具有類似人的感知和認識能力能在復(fù)雜環(huán)境中達到目標的機器人在復(fù)雜環(huán)境中具有視覺 聽覺 觸覺等多種感知 識別與認識能力能正確理解用戶下達的任務(wù) 并自主制定 規(guī)劃動作序列 自適應(yīng)執(zhí)行 智能控制的實例 無人駕駛汽車感知和識別環(huán)境和路況根據(jù)交通地圖和指定目的地 自主做出并及時調(diào)整駕駛策略 Caltech sAlicecompetinginDARPAGrandChallenge 智能控制的實例 智能制造系統(tǒng)具有一定自主性和合作性的智能制造單元組成的人 機一體化智能系統(tǒng)高度柔性和集成 計算機模擬人類專家的智力活動 完成從市場訂單 產(chǎn)品設(shè)計 工藝設(shè)計 計劃與調(diào)度 加工制造 檢驗 倉儲 銷售 售后服務(wù)等制造活動全過程具有自學(xué)習(xí) 自適應(yīng) 自維護等能力如CIMS CIMS系統(tǒng)5級階梯結(jié)構(gòu) 整個生產(chǎn)過程的信息綜合 優(yōu)化 調(diào)度 生產(chǎn)管理 經(jīng)營管理 智能控制的實例 模糊控制洗衣機模糊策略控制下 模仿人的思維自主分析與判斷 操作程序隨環(huán)境變化進行自適應(yīng)調(diào)整保證洗凈度前提下 以減少衣物磨損和水消耗為目標進行優(yōu)化控制根據(jù)負載量 水位 水溫 布質(zhì)等傳感器測量數(shù)據(jù) 自主指定 調(diào)整 執(zhí)行最佳洗滌程序 智能控制系統(tǒng)特征 控制對象與環(huán)境的復(fù)雜性 智能控制系統(tǒng)的被控對象呈現(xiàn)復(fù)雜的 多樣的動力學(xué)特性 不再局限于單機單變量的優(yōu)化控制問題 而是具有大型化 分散化 網(wǎng)絡(luò)化 層次化特征的整個系統(tǒng)的優(yōu)化控制問題目標任務(wù)綜合性 大多為定性描述 不再分別對單個設(shè)備 系統(tǒng) 過程去指定具體的 量化的目標 自主性 在無外來指揮與干預(yù)的情況下 系統(tǒng)能在不確定的環(huán)境中做出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng) 智能性 具有擬人的思維和行為方式 能充分利用人的經(jīng)驗 在不完整和不確定的環(huán)境下充分理解目標與環(huán)境 具有較強的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力 智能控制的特點 混雜系統(tǒng)與混合知識的表示復(fù)雜性 被控系統(tǒng)的復(fù)雜性 環(huán)境的復(fù)雜性 目標任務(wù)的復(fù)雜性 知識表示獲取的復(fù)雜性 結(jié)構(gòu)性和遞階層次性 智能控制系統(tǒng)具有良好結(jié)構(gòu)性 子系統(tǒng)具有獨立自主行為 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)模塊化適應(yīng)性 自學(xué)習(xí)與自組織 智能控制方法 智能控制系統(tǒng)一般結(jié)構(gòu) 智能控制系統(tǒng)一般結(jié)構(gòu) 智能控制系統(tǒng)特征模型 智能控制系統(tǒng)分類 fc在線反饋fe離線反饋 基于特征提取對系統(tǒng)的設(shè)定值和反饋量計算提取特征 專家控制器基于提取的特征量與控制知識庫中的知識進行搜索 匹配 推理 找出適用的控制規(guī)則集 控制綜合環(huán)節(jié)總結(jié)出適宜的控制量 基于模糊邏輯與模糊隸屬度函數(shù)對系統(tǒng)的設(shè)定值與反饋值之差及相關(guān)量進行模糊化 得到模糊量 模糊推理機將模糊量與模糊規(guī)則表中的模糊規(guī)則進行搜索 匹配和推理 找出適用的模糊規(guī)則集 基于基于適用模糊規(guī)則集綜合計算處理并反模糊化求的控制量 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行有效的信息融合達到運動學(xué) 動力模型