智能控制 第3版 PPT課件第1章

《智能控制》2023年5月第一章概論主要內(nèi)容控制科學(xué)發(fā)展的新階段—智能控制1.11.21.3智能控制的基本概念與研究?jī)?nèi)容本書(shū)主要內(nèi)容智能控制的溯源與發(fā)展溯源誕生發(fā)展新興控制論的英文名稱(chēng)cybernetics最早出現(xiàn)在古希臘哲學(xué)家柏拉圖《FirstAlcibiades》中，含義為“自治研究”第一個(gè)人工實(shí)現(xiàn)的有反饋?zhàn)詣?dòng)控制系統(tǒng)是古希臘發(fā)明家Ktesibios發(fā)明的水鐘，通過(guò)控制液體在管道內(nèi)流入或者流出的量來(lái)計(jì)時(shí)。達(dá)爾文的物種起源指出生物個(gè)體與環(huán)境間的交互反饋決定了物種及其進(jìn)化方向水鐘智能控制的溯源與發(fā)展溯源誕生發(fā)展新興上世紀(jì)20-40年代，不同領(lǐng)域的研究人員（系統(tǒng)理論學(xué)、進(jìn)化生物學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、電子電路等）控制論和人工智能的產(chǎn)生奠定了共同基礎(chǔ)：1927年，VannevarBush等開(kāi)發(fā)了第一臺(tái)能夠求解微分方程的模擬計(jì)算機(jī)。1927年，H.S.Black在貝爾實(shí)驗(yàn)室使用反饋控制的放大器來(lái)減小電話失真1931年，KurtG?del提出G?del‘s理論，成為關(guān)于人類(lèi)認(rèn)知的符號(hào)處理以及人類(lèi)與機(jī)器智能的辯論的典范參考。1932年，HarryNyquist在放大器設(shè)計(jì)的研究中提出了反饋穩(wěn)定性1936年，AlanTuring確定了抽象的圖靈機(jī)智能控制的溯源與發(fā)展溯源誕生發(fā)展新興AlanTuring計(jì)算機(jī)科學(xué)家WarrenMcCulloch神經(jīng)生理學(xué)家NorbertWiener數(shù)學(xué)家機(jī)器自主邏輯與計(jì)算反饋調(diào)節(jié)與自動(dòng)控制神經(jīng)計(jì)算與神經(jīng)通信智能機(jī)器與控制論（學(xué)習(xí),調(diào)節(jié),自適應(yīng),自組織,感知,記憶）智能控制的溯源與發(fā)展溯源誕生發(fā)展新興1943年的兩篇論文代表了控制科學(xué)早期的醞釀ArturoRosenblueth,NorbertWiener

and

JulianBigelow,“Behavior,PurposeandTeleology”WarrenMcCulloch

and

WalterPitts,“ALogicalCalculusoftheIdeasImmanentinNervousActivity”

（McCulloch本人設(shè)計(jì)了最早的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）1948年，NorbertWiener發(fā)表了著名論著Cybernetics:OrControlandCommunicationintheAnimalandtheMachine標(biāo)志著控制科學(xué)作為一個(gè)獨(dú)立學(xué)科的誕生控制論本身就是研究“動(dòng)物和機(jī)器”的智能的原理

達(dá)特茅斯（Dartmouth）

會(huì)議提出了“人工智能”控制論的神經(jīng)感知、模型調(diào)節(jié)等研究方向，在人工智能領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)展人工智能三大流派（連結(jié)主義、符號(hào)注意、行為主義）中的行為主義深受控制論影響

行為主義的主要思想和發(fā)展Wiener的控制論；McCulloch的自組織系統(tǒng)；錢(qián)學(xué)森的工程控制論20世紀(jì)60-70年代，初步產(chǎn)生了智能控制傅京孫的啟發(fā)式學(xué)習(xí)控制，提出“二元論”思想1967年Leondes和Mendel首次使用“智能控制”20世紀(jì)80年代，智能控制誕生1985年，在紐約召開(kāi)第一屆智能控制學(xué)術(shù)會(huì)議，IEEE成立智能控制專(zhuān)業(yè)委員會(huì)張鐘俊《智能控制與智能控制系統(tǒng)》，蔣新松《人工智能及智能控制系統(tǒng)概述》智能控制的溯源與發(fā)展溯源誕生發(fā)展新興智能控制是控制理論發(fā)展的新階段溯源誕生發(fā)展新興經(jīng)典控制論40-50年代現(xiàn)代控制論50-60年代智能控制論60年代醞釀80年代形成狀態(tài)空間法、極大值原理、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、卡爾曼-布什濾波等頻率響應(yīng)法和根軌跡法研究采樣控制系統(tǒng)和簡(jiǎn)單的非線性控制系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制、專(zhuān)家系統(tǒng)、遺傳算法等新一代人工智能背景下的智能控制溯源誕生發(fā)展新興物聯(lián)網(wǎng)生物醫(yī)學(xué)航空航天無(wú)人駕駛機(jī)器人控制理論+人工智能控制科學(xué)發(fā)展的新階段——智能控制控制理論在應(yīng)用中面臨的難題模型精確性：實(shí)際系統(tǒng)由于存在復(fù)雜性、非線性、時(shí)變性等，一般無(wú)法獲得精確的數(shù)學(xué)模型；假設(shè)嚴(yán)苛性：研究時(shí)提出并遵循一些比較苛刻的假設(shè)，往往與實(shí)際不相吻合；建模困難性：對(duì)于某些復(fù)雜的和具有不確定性的對(duì)象，無(wú)法以傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型來(lái)表示；系統(tǒng)可靠性：傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的復(fù)雜性增加了設(shè)備投資和維修費(fèi)用，降低了系統(tǒng)的可靠性。自動(dòng)控制發(fā)展存在上述挑戰(zhàn)的原因科學(xué)技術(shù)間的相互影響和相互促進(jìn)：例如，計(jì)算機(jī)、人工智能和超大規(guī)模集成電路等技術(shù)；當(dāng)前和未來(lái)應(yīng)用的需求：例如，空間技術(shù)、海洋工程和機(jī)器人技術(shù)等應(yīng)用要求；基本概念和時(shí)代進(jìn)程的推動(dòng)：例如，離散事件驅(qū)動(dòng)、信息高速公路、和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接機(jī)制等控制科學(xué)發(fā)展的新階段——智能控制面對(duì)挑戰(zhàn)，自動(dòng)控制工作者的任務(wù)擴(kuò)展視野，發(fā)展新的控制概念和控制方法，采用非完全模型控制系統(tǒng)；采用在開(kāi)始時(shí)知之甚少和不甚正確的，但可以在系統(tǒng)工作過(guò)程中加以在線改進(jìn)，使之知之較多和愈臻正確的系統(tǒng)模型；采用離散事件驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)和本質(zhì)上完全斷續(xù)的系統(tǒng)。從這些任務(wù)可以看出建模過(guò)程，將不把模型視為固定不變的，而是不斷演化的實(shí)體；所開(kāi)發(fā)的模型不僅含有解析與數(shù)值，而且包含定性和符號(hào)數(shù)據(jù)；對(duì)于非完全己知的系統(tǒng)和非傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型描述的系統(tǒng)，必須建立包括控制律、控制算法、控制策略、控制規(guī)則和協(xié)議等理論；實(shí)質(zhì)上，這就是要建立智能化控制系統(tǒng)模型，或者建立傳統(tǒng)解析和智能方法的混合(集成)控制模型，而其核心就在于實(shí)現(xiàn)控制器的智能化?？刂瓶茖W(xué)發(fā)展的新階段——智能控制開(kāi)發(fā)應(yīng)用計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程的最新成果“計(jì)算機(jī)科學(xué)面臨工業(yè)控制應(yīng)用的挑戰(zhàn)”的研究計(jì)劃指出：開(kāi)發(fā)大型的實(shí)時(shí)控制與信號(hào)處理系統(tǒng)是工程界面臨的最具挑戰(zhàn)的任務(wù)之一，這涉及硬件、軟件和智能(尤其是算法)的結(jié)合，而系統(tǒng)集成又需要先進(jìn)的工程管理技術(shù)人工智能為自動(dòng)控制系統(tǒng)智能化提供了有力支撐簡(jiǎn)化處理松散結(jié)構(gòu)的啟發(fā)式軟件方法(專(zhuān)家系統(tǒng)外殼、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)和再生軟件等)

；基于角色(Actor)或智能體(Agent)的處理超大規(guī)模系統(tǒng)的軟件模型；模糊信息處理與控制技術(shù)以及基于信息論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制思想和方法；等等?？刂瓶茖W(xué)發(fā)展的新階段——智能控制推進(jìn)控制硬件、軟件和智能的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化；實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)以及人工智能的結(jié)合，為自動(dòng)控制提供新思想，新方法和新技術(shù)，創(chuàng)立邊緣交叉新學(xué)科，推動(dòng)智能控制的發(fā)展。自動(dòng)控制既面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，又存在良好發(fā)展機(jī)遇硬件軟件智能控制系統(tǒng)的智能化自動(dòng)控制科學(xué)信息科學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系統(tǒng)科學(xué)人工智能為自動(dòng)控制提供新思想，新方法和新技術(shù)，創(chuàng)立邊緣交叉新學(xué)科，推動(dòng)智能控制的發(fā)展主要內(nèi)容控制科學(xué)發(fā)展的新階段—智能控制1.11.21.3智能控制的基本概念與研究?jī)?nèi)容本書(shū)主要內(nèi)容智能控制的研究?jī)?nèi)容—模糊邏輯控制期望值＋－模糊值精確值模糊化模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

模糊推理清晰化規(guī)則庫(kù)D/AA/D傳感器受控對(duì)象輸出值y模糊控制器eeuu精確值模糊值將人類(lèi)專(zhuān)家對(duì)特定對(duì)象的控制經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)用模糊集理論進(jìn)行量化，轉(zhuǎn)化為可數(shù)學(xué)實(shí)現(xiàn)的控制器，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)被控對(duì)象的控制。模糊控制的概念智能控制的研究?jī)?nèi)容—模糊邏輯控制模糊模型就是用if-then

形式的規(guī)則表示控制系統(tǒng)的輸入/輸出關(guān)系，有Mamdani模型和Sugeno模型兩種。模糊模型的概念模糊模型

智能控制的研究?jī)?nèi)容—模糊邏輯控制Mamdani模型模糊模型的概念

系統(tǒng)總的推理輸出為：

智能控制的研究?jī)?nèi)容—模糊邏輯控制模糊模型的概念T-S模糊模型

也可以表示為狀態(tài)方程的形式：

智能控制的研究?jī)?nèi)容—模糊邏輯控制模糊模型的概念T-S模糊模型這種控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖所示。T-S模糊模型可以看成是系統(tǒng)在不同工況時(shí)的局部模型，基于T-S模型，可以充分利用現(xiàn)代控制理論知識(shí)對(duì)各個(gè)局部模型分別設(shè)計(jì)控制器。Sugeno模糊控制器的設(shè)計(jì)智能控制的研究?jī)?nèi)容—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)越性并行分布式處理非線性映射通過(guò)訓(xùn)練進(jìn)行學(xué)習(xí)很強(qiáng)的信息綜合能力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的分類(lèi)和典型模型便于硬件實(shí)現(xiàn)……

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）前向網(wǎng)絡(luò)反饋網(wǎng)絡(luò)自組織網(wǎng)絡(luò)CMACMLPHopfieldBoltzman

MachineRNN

KohonenART智能控制的研究?jī)?nèi)容—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于控制的方式

智能控制的研究?jī)?nèi)容—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與傳統(tǒng)控制決策變量：

傳統(tǒng)的控制中，單輸出控制系統(tǒng)中控制策略就是指單一的控制量；

智能控制中，控制策略還可以指一串動(dòng)作或者一個(gè)決策。輸入信息：

傳統(tǒng)的控制中，控制器通過(guò)輸出量和給定量的誤差來(lái)進(jìn)行控制策略的計(jì)算的；

智能控制中，控制器通過(guò)獲取系統(tǒng)的狀態(tài)來(lái)進(jìn)行控制策略的計(jì)算。

控制策略：

傳統(tǒng)的控制是根據(jù)系統(tǒng)的機(jī)理來(lái)設(shè)計(jì)控制器的；

智能控制中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略是系統(tǒng)經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練而得出的。智能控制的研究?jī)?nèi)容—遺傳算法遺傳算法（GA）是模擬自然進(jìn)化過(guò)程而得到的一種隨機(jī)性全局優(yōu)化方法。全局性快速性并行性魯棒性遺傳算法在自動(dòng)控制學(xué)科中的的應(yīng)用離散時(shí)間最優(yōu)控制問(wèn)題；Riccati方程的求解問(wèn)題；控制系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定問(wèn)題，等。遺傳算法已滲透到許多學(xué)科，如工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化、計(jì)算數(shù)學(xué)、制造系統(tǒng)、航空航天、交通、計(jì)算機(jī)科學(xué)、通信、電子學(xué)、電力、材料科學(xué)等。主要內(nèi)容控制科學(xué)發(fā)展的新階段—智能控制1.11.21.3智能控制的基本概念與研究?jī)?nèi)容本書(shū)主要內(nèi)容本書(shū)的主要內(nèi)容本書(shū)的主要內(nèi)容簡(jiǎn)述智能控制產(chǎn)生的背景、起源與發(fā)展，討論智能控制的定義、特點(diǎn)和智能控制器的一般結(jié)構(gòu)，介紹智能控制的分層遞階結(jié)構(gòu)，闡述專(zhuān)家系統(tǒng)和學(xué)習(xí)控制與智能控制之間的