智能控制技術(shù)第一講

第一章緒論《智能控制技術(shù)》廈門工學(xué)院陳珍姍

學(xué)習(xí)智能控制的意義《智能控制》在自動化課程體系中的位置《智能控制》是一門控制理論課程，研究如何運用人工智能的方法來構(gòu)造控制系統(tǒng)和設(shè)計控制器。與《自動控制原理》和《現(xiàn)代控制原理》一起構(gòu)成了自動控制課程體系的理論基礎(chǔ)?！吨悄芸刂啤吩诳刂评碚撝械奈恢谩吨悄芸刂啤肥悄壳翱刂评碚摰淖罡呒壭问?，代表了控制理論的發(fā)展趨勢，能有效地處理復(fù)雜的控制問題。其相關(guān)技術(shù)可以推廣應(yīng)用于控制之外的領(lǐng)域：金融、管理、土木、設(shè)計等等。傳統(tǒng)控制（Conversionalcontrol）：經(jīng)典反饋控制和現(xiàn)代理論控制。它們的主要特征是基于精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的控制。適于解決線性、時不變等相對簡單的控制問題。智能控制（Intelligentcontrol）以上問題用智能的方法同樣可以解決。智能控制是對傳統(tǒng)控制理論的發(fā)展，傳統(tǒng)控制是智能控制的一個組成部分，在這個意義下，兩者可以統(tǒng)一在智能控制的框架下。復(fù)雜系統(tǒng)舉例：膠液生成系統(tǒng)第一章緒論1.1起源和發(fā)展

控制科學(xué)的發(fā)展過程開環(huán)控制確定性反饋控制最優(yōu)控制隨機控制自適應(yīng)控制自學(xué)習(xí)控制智能控制進展方向控制復(fù)雜性魯棒控制1.1起源和發(fā)展產(chǎn)生的背景經(jīng)典控制理論現(xiàn)代控制理論智能控制理論對由微分方程和差分方程描述的動力學(xué)系統(tǒng)進行控制研究的是單變量常系數(shù)線性系統(tǒng)只適用于單輸入單輸出控制系統(tǒng)(SISO)控制對象由單輸入單輸出系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)槎噍斎攵噍敵鱿到y(tǒng)；系統(tǒng)信息的獲得由借助傳感器轉(zhuǎn)變?yōu)榻柚鸂顟B(tài)模型；研究方法由積分變換轉(zhuǎn)向矩陣理論、幾何方法，由頻率方法轉(zhuǎn)向狀態(tài)空間的研究；由機理建模向統(tǒng)計建模轉(zhuǎn)變，開始采用參數(shù)估計和系統(tǒng)辨識理論適用大型、復(fù)雜、高維、非線性和不確定性嚴重的對象不依賴對象模型，適用于未知或不確定性嚴重的對象具有人類智能的特征能夠表達定性的知識或具有自學(xué)習(xí)能力1.1起源和發(fā)展智能控制的四個發(fā)展階段

1990以來發(fā)展期形成期萌芽期196019701980高潮期1.1起源和發(fā)展1）萌芽期（1960－1970）1960年代初，F(xiàn).W.Smiths首先采用性能模式識別器來學(xué)習(xí)最優(yōu)控制方法1965年，加利福尼亞大學(xué)的扎德(L.A.Zadeh)教授提出了模糊集合理論1965年，美國的Feigenbaum著手研制世界上第一個專家系統(tǒng)1965年，普渡大學(xué)傅京孫教授將人工智能中的直覺推理方法用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。1966年Mendel在空間飛行器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中應(yīng)用了人工智能技術(shù)，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”一詞，并把記憶、目標(biāo)分解等一些簡單的人工智能技術(shù)用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)，提高了系統(tǒng)處理不確定性問題的能力。這標(biāo)志著智能控制的思想已經(jīng)萌芽。1.1起源和發(fā)展2）形成期（1970－1980）1970年代初，傅京孫等人從控制論的角度進一步總結(jié)了人工智能技術(shù)與自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)控制的關(guān)系，正式提出智能控制是人工智能技術(shù)與控制理論的交叉，并在核反應(yīng)堆、城市交通的控制中成功地應(yīng)用了智能控制系統(tǒng)。1970年代中期，智能控制在模糊控制的應(yīng)用上取得了重要的進展。1974年英國倫敦大學(xué)瑪麗皇后分校的E.H.Mamdani教授把模糊理論用于控制領(lǐng)域，把扎德教授提出的IF～THEN～型模糊規(guī)則用于模糊推理，再把這種推理用于蒸汽機的自動運轉(zhuǎn)中．通過實驗取得良好的結(jié)果。1977年，薩里迪斯(Saridis)提出了智能控制的三元結(jié)構(gòu)定義，即把智能控制看作為人工智能、自動控制和運籌學(xué)的交叉。1970年代后期起，把規(guī)則型模糊推理用于控制領(lǐng)域的研究頗為盛行。1979年，Mandani又成功研制出自組織模糊控制器，使得模糊控制器具有了較高的智能。1.1起源和發(fā)展3）發(fā)展期（1980－）1982年，F(xiàn)ox等人完成了一個稱為ISIS的加工車間調(diào)度的專家系統(tǒng)1982年，Hopfield引用能量函數(shù)的概念，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平衡穩(wěn)定狀態(tài)有了明確的判據(jù)方法，并利用模擬電路的基本元件構(gòu)作了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件模型，為實現(xiàn)硬件奠定了基礎(chǔ)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得突破性進展1985年，IEEE在紐約召開了第一屆全球智能控制學(xué)術(shù)討論會，標(biāo)志著智能控制作為一個學(xué)科分支正式被學(xué)術(shù)界接受。1986年，Rumelhart提出多層網(wǎng)絡(luò)的“遞推”(或稱“反傳”)學(xué)習(xí)算法，簡稱BP算法，從實踐上證實了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的運算能力，BP算法是最為引人注目，應(yīng)用最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法之一1987年在費城舉行的國際智能控制會議上，提出了智能控制是自動控制，人工智能、運疇學(xué)相結(jié)合或自動控制、人工智能、運疇學(xué)和信息論相結(jié)合的說法。此后，每年舉行一次全球智能控制研討會，形成了智能控制的研究熱潮。在此，主要討論智能控制的二元交集結(jié)構(gòu)、三元交集結(jié)構(gòu)和四元交集結(jié)構(gòu)三種思想，它們分別由下列各交集表示：IC=AI∩AC（1）IC=AI∩CT∩OR（2）IC=AI∩CT∩OR∩IT（3）Al—人工智能(ArtificialIntelligence);AC一自動控制(AutomaticControl);OR—運籌學(xué)(OperationResearch)；IT—信息論（Informationtheory）IC—智能控制(IntelligentControl);∩一表示交集1.1起源和發(fā)展智能控制的結(jié)構(gòu)理論

二元結(jié)構(gòu)傅京孫(K.S.Fu)首先論述了人工智能與自動控制的交接關(guān)系，指出“智能控制系統(tǒng)描述自動控制系統(tǒng)與人工智能的交接作用”。AIACIC智能控制的二元結(jié)構(gòu)1.1起源和發(fā)展智能控制的結(jié)構(gòu)理論

三元結(jié)構(gòu)

薩里迪斯(Saridis)認為，二元交集的兩元互相支配無助于智能控制的有效和成功應(yīng)用，必須把遠籌學(xué)的概念引入智能控制，使它成為三元交集中的一個子集。對這一問題的爭論，在IEEE第一次智能控制國際討論會上達到高潮。薩里迪斯還提出分級智能控制系統(tǒng)，由3個智能(感知)級組成：組織級、協(xié)調(diào)級、執(zhí)行級。

智能控制的三元結(jié)構(gòu)AIORICCT1.1起源和發(fā)展智能控制的結(jié)構(gòu)理論

四元結(jié)構(gòu)在研究了前述各種智能控制的結(jié)構(gòu)理論和各相關(guān)學(xué)科的關(guān)系之后，蔡自興提出四元智能控制結(jié)構(gòu)，把智能控制看做人工智能、自動控制、運籌學(xué)和信息論四個學(xué)科的交集。CTICAIORIT智能控制的四元結(jié)構(gòu)1.1起源和發(fā)展智能控制的結(jié)構(gòu)理論

第一章緒論智能與智能控制的定義◆按系統(tǒng)的一般行為特征定義智能(Albus)什么叫智能？有不同的定義：在不確定環(huán)境中，作出合適動作的能力。合適動作是指增加成功的概率，成功就是達到行為的子目標(biāo)，以支持系統(tǒng)實現(xiàn)最終目標(biāo)。！？低級智能：感知環(huán)境、作出決策、控制行為1.2智能控制的概念和技術(shù)特點高級智能：理解和覺察能力，在復(fù)雜和險惡環(huán)境中進行選擇的能力，力求生存和進步。1.2智能控制的概念和技術(shù)特點智能與智能控制的定義按人類的認知的過程定義智能(A.Meystel)智能是系統(tǒng)的一個特征，當(dāng)集中注意力（FocusingAttention)、組合搜索(CombinatorialSearch)、歸納（Generalization)過程作用于系統(tǒng)輸入，并產(chǎn)生系統(tǒng)輸出時，就表現(xiàn)為智能。系統(tǒng)輸入系統(tǒng)輸出集中注意力組合搜索歸納1.2智能控制的概念和技術(shù)特點按機器智能定義(Saridis)機器智能是把信息進行分析、組織，并把它轉(zhuǎn)換成知識的過程。知識就是所得到的結(jié)構(gòu)性信息，它可用來使機器執(zhí)行特定的任務(wù)，以消除該任務(wù)的不確定性或盲目性，達到最優(yōu)或次優(yōu)的結(jié)果。1.2智能控制的概念和技術(shù)特點智能控制的定義智能控制密切相關(guān)智能系統(tǒng)必是控制系統(tǒng)控制系統(tǒng)必需具有智能智能控制：可以連續(xù)自動地測量被控對象的被控制量，并求出與期望值的偏差，同時采集輸入環(huán)境信息，進而根據(jù)采集的輸入信息和已有的知識進行“推理思考”，得到對被控對象的輸出控制量，使偏差盡可能減小或消除。1.2智能控制的概念和技術(shù)特點1.1起源和發(fā)展智能控制的兩個發(fā)展方向

模擬人類的專家控制經(jīng)驗來進行控制智能控制模擬人類的學(xué)習(xí)能力來進行控制智能控制的特點1.自學(xué)習(xí)功能2.自適應(yīng)功能3.自組織功能能對一個過程或其環(huán)境的未知特征所固有的信息進行學(xué)習(xí)，并將得到的經(jīng)驗用于進一步估計、分類、決策或控制，從而使系統(tǒng)的性能得以改善，具有從輸入到輸出的映射關(guān)系，可實現(xiàn)不依賴于模型的自適應(yīng)控制，即使是在系統(tǒng)某一部分出現(xiàn)故障時，系統(tǒng)也能正常工作。對復(fù)雜的分布式信息具有自組織和協(xié)調(diào)的功能，當(dāng)出現(xiàn)多目標(biāo)沖突時，它可以在任務(wù)要求的范圍內(nèi)自行決策，自動采取行動。4.優(yōu)化能力能夠通過不斷優(yōu)化控制參數(shù)和尋找控制器的最佳結(jié)構(gòu)形式獲得整體最優(yōu)的控制性能1.2智能控制的概念和技術(shù)特點智能控制的三種形式具有仿人的組織、協(xié)商和決策的能力。分析、組織數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)變換為機器理解的結(jié)構(gòu)話信息的能力；在復(fù)雜環(huán)境中選取優(yōu)化行為，使系統(tǒng)能在不確定情況下繼續(xù)工作的能力。

初級智能控制

具有辯識對象和事件、在客觀世界模型中獲取和表達知識、進行思考和計劃未來行動的能力。具有感知環(huán)境、做出決策和控制的能力。中級智能控制高級智能控制1.2智能控制的概念和技術(shù)特點第一章緒論1.3智能控制的主要類型智能控制BECDA遞階智能控制模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制仿人智能控制專家控制F學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)模糊控制系統(tǒng)：

傳統(tǒng)控制方法均是建立在被控對象精確數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的，然而，隨著系統(tǒng)復(fù)雜程度的提高，將難以建立系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型。在工程實踐中，人們發(fā)現(xiàn)，一個復(fù)雜的控制系統(tǒng)可由一個操作人員憑著豐富的實踐經(jīng)驗得到滿意的控制效果。這說明，如果通過模擬人腦的思維方法設(shè)計控制器，可實現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的控制，由此產(chǎn)生了模糊控制。1.3智能控制的主要類型1.3智能控制的主要類型模糊控制系統(tǒng)：

工作過程：首先將信息模糊化，然后經(jīng)模糊推理規(guī)則得到模糊控制輸出，再將模糊指令進行精確化計算最終輸出控制值。它的基本思想是把人類專家對特定的被控對象或過程的控制策略總結(jié)成一系列以“IF（條件）THEN（作用）”形式表示的控制規(guī)則，通過模糊推理得到控制作用集，作用于被控對象或過程。29模糊控制器模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖模糊控制系統(tǒng)：

1.3智能控制的主要類型30人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用仿生學(xué)的觀點與方法來研究人腦和智能系統(tǒng)中的高級信息處理。1.3智能控制的主要類型專家控制可定義為：具有模糊專家智能的功能，采用專家系統(tǒng)技術(shù)與控制理論相結(jié)合的方法設(shè)計控制系統(tǒng)?；谥R工程的專家控制系統(tǒng)1.3智能控制的主要類型1.4智能控制的主要形式例如：動物識別系統(tǒng)——識別虎、金錢豹、斑馬、長頸鹿、鴕鳥、企鵝、信天翁等七種動物的產(chǎn)生式系統(tǒng)。規(guī)則庫：r1：

IF該動物有毛發(fā)

THEN該動物是哺乳動物r2：

IF該動物有奶

THEN該動物是哺乳動物r3：

IF該動物有羽毛

THEN該動物是鳥r4：

IF該動物會飛

AND會下蛋

THEN該動物是鳥r5：

IF該動物吃肉

THEN該動物是食肉動物r6：

IF該動物有犬齒

AND有爪

AND眼盯前方

THEN該動物是食肉動物r7：IF該動物是哺乳動物AND有蹄

THEN該動物是有蹄類動物r8：IF該動物是哺乳動物AND是反芻動物

THEN該動物是有蹄類動物1.3智能控制的主要類型r9：IF該動物是哺乳動物AND是食肉動物AND是黃褐色

AND身上有暗斑點THEN該動物是金錢豹

r10：IF該動物是哺乳動物AND是食肉動物AND是黃褐色

AND身上有黑色條紋THEN該動物是虎

r11：IF該動物是有蹄類動物AND有長脖子AND有長腿

AND身上有暗斑點THEN該動物是長頸鹿

r12：IF該動物有蹄類動物AND身上有黑色條紋

THEN該動物是斑馬r13：IF該動物是鳥AND有長脖子AND有長腿AND不會飛

AND有黑白二色THEN該動物是鴕鳥r14：IF該動物是鳥AND會游泳AND不會飛

AND有黑白二色THEN該動物是企鵝

r15：IF該動物是鳥AND善飛THEN該動物是信天翁1.3智能控制的主要類型組織級協(xié)調(diào)級執(zhí)行級精度智能分級遞階智能控制

三級分級遞階智能控制系統(tǒng)是由美國普渡大學(xué)的薩里迪斯（G．N．Saridis）于1977年提出的。該系統(tǒng)由組織級、協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級組成，遵循“精度遞增伴隨智能遞減”的原則。1.3智能控制的主要類型精度漸增，智能漸減智能智能主要體現(xiàn)在高層次上，主要作用是模仿人的功能來完成規(guī)劃、決策、學(xué)習(xí)和協(xié)調(diào)等任務(wù)執(zhí)行級仍然采用現(xiàn)有數(shù)學(xué)解析控制算法，對數(shù)值進行操作和運算分層遞階智能控制具有兩個明顯的特點：對控制來講，自上而下控制精度越來越高；對識別來講，自下而上信息回饋越來越粗略。1.3智能控制的主要類型分級遞階智能控制

遺傳算法（GeneticAlgorithm，簡稱GA）是人工智能的一個重要分支，是基于自然選擇和基因遺傳學(xué)原理的搜索算法，是基于達爾文進化論，在計算機上模擬生命進化論機制而發(fā)展起來的一門學(xué)科。遺傳算法1.3智能控制的主要類型如果已知城市A，B，C，D，…，之間的距離為dAB，dBC，dCD…；那么總的距離d＝dAB+dBC+dCD+…，對于這種動態(tài)規(guī)化問題，要去求其min(d)的解。n＝4時的TSP路徑圖1.3智能控制的主要類型遺傳算