智能控制概述

智能控制(Intelligentcontrol)主讲人：杜贞斌2第一章智能控制概述讲述内容首先介绍智能控制与传统控制的密切关系，然后讨论智能控制的定义及构成，最后阐述智能控制的几个重要分支。讲述重点掌握智能控制的主要分支及控制思想。讲述难点对智能控制的定义及其内涵的准确把握和理解。3第一章智能控制概述1.1智能控制的基本概念1.4智能控制与传统控制的关系1.5智能控制的研究对象1.6智能控制的类型1.7智能控制的发展概述1.2智能控制系统的特点1.3智能控制的结构理论4第一章智能控制概述1.1智能控制的基本概念1.4智能控制与传统控制的关系1.5智能控制的研究对象1.6智能控制的类型1.7智能控制的发展概述1.2智能控制系统的特点1.3智能控制的结构理论51.1智能控制的基本概念智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、运筹学等多种学科的高度综合与集成，是一门新的交叉前沿学科。从广义上讲，智能控制是研究对复杂的不确定性被控对象（过程）采用人工智能的方法有效地克服系统的不确定性，使系统从无序状态到有序状态转移的方法。智能控制已经出现了相当长的一段时间，并且已取得了初步的应用成果。但是究竟什么是“智能”，什么是“智能控制”等问题，至今没有统一的明确定义。归纳各种说法，主要有四种说法：61.1智能控制的基本概念定义一：智能控制就是由一台智能机器自主地实现其目标的过程。而智能机器则定义为，在结构化或非结构化的、熟悉的或陌生的环境中，自主地或与人交互地执行人的任务。定义二：K.J.Astron则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。K.J.Astron还认为自调节控制、自适应控制就是智能控制的低级体现。71.1智能控制的基本概念81.1智能控制的基本概念定义三：智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。定义四：智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。9第一章智能控制概述1.1智能控制的基本概念1.4智能控制与传统控制的关系1.5智能控制的研究对象1.6智能控制的类型1.7智能控制的发展概述1.2智能控制系统的特点1.3智能控制的结构理论101.2智能控制系统的特点1.智能系统特点具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合制过程，也往往是那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数字过程，并以知识进行推理，以启发引导求解过程；智能控制的核心在高层控制，即组织级；智能控制器具有非线性特性；智能控制具有变结构特点；智能控制器具有总体自寻优特性；智能控制系统应能满足多样性目标的高性能要求；智能控制是一门边缘交叉学科；智能控制是一个新兴的研究领域。111.2智能控制系统的特点2.智能系统功能特征学习能力；对未知环境信息识别记忆学习，改善性能适应性；适应变化的能力容错性；对故障诊断修复的能力鲁棒性；抗干扰能力组织功能；复杂任务分散信息，主动性灵活性实时性；在线实时响应能力人机协作；友好的人机界面12第一章智能控制概述1.1智能控制的基本概念1.4智能控制与传统控制的关系1.5智能控制的研究对象1.6智能控制的类型1.7智能控制的发展概述1.2智能控制系统的特点1.3智能控制的结构理论131.3智能控制的结构理论智能控制的结构理论明显地具有多学科交叉的特点，许多研究人员试图建立起智能控制这一新学科，提出了一些有关智能控制系统结构的思想。按照K.S.Fu（傅京孙）和Saridis的观点，智能控制可看作是人工智能、自动控制和运筹学三个主要学科相结合的产物，称为三元结构IC=AI∩AC∩OR.IC——智能控制(IntelligentControl)；是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能.AI——人工智能(ArtificialIntelligence)；对知识经验的处理。AC——自动控制(AutomaticControl)；描述系统的动力学特性，是一种动态反馈.OR——运筹学(OperationResearch)；是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等.∩——表示交集.14ACORAIIC1.3智能控制的结构理论15第一章智能控制概述1.1智能控制的基本概念1.4智能控制与传统控制的关系1.5智能控制的研究对象1.6智能控制的类型1.7智能控制的发展概述1.2智能控制系统的特点1.3智能控制的结构理论16自动控制（自动化）学科控制与决策信息采集与处理系统建模与分析机器人技术计算机控制先进制造技术数学计算机科学信息论运筹学控制论认知心理学神经脑科学生物医学物理管理科学支持基础主要应用领域1.4智能控制与传统控制的关系17控制理论和应用发展的概况控制理论的发展始于Watt飞球调节蒸汽机以后的100年。1.20年代以返馈控制理论为代表，形成经典控制理论，著名的控制科学家有：Black,Nyquist,Bode.2.随着航空航天事业的发展,50~60年代形成以多变量控制为特征的现代控制理论,主要代表有:Kalman的滤波器,Pontryagin的极大值原理,Bellman的动态规划,和Lyapunov的稳定性理论.3.70年代初,以分解和协调为基础,形成了大系统控制理论,用于复杂系统的控制,重要理论有递阶控制理论、分散控制理论、队论等。主要用于资源管理、交通控制、环境保护等。以上控制理论我们称之为传统控制理论。18应用上：●工厂全球化、开放化。出现柔性制造、虚拟工厂、CIMS、CIPS（ComputerIntegratedProcessingSystems).现场总线技术越来越成熟、●机器人、智能自动化技术。●绿色自动化技术越来越发展。●智能制造(IM)。企业生产的发展趋向：单件生产大批量生产多品种小批量变品种变批量19理论与实际应用存在很大差距PID在实际应用中仍占统治地位。原因：●自动控制学科高度的交叉性、应用的广泛性；●所需数学工具难以被多数技术人员所掌握；●自动控制需要其它技术支持，如网络、计算机；●实际应用情况的复杂性、多变性、不确定性；●国内企业存在管理体制问题，技术投入力度不够。20传统控制理论的局限性（1）传统的控制理论建立在精确的数学模型基础上——用微分或差分方程来描述。不能反映人工智能过程：推理、分析、学习。丢失许多有用的信息（2）不能适应大的系统参数和结构的变化自适应控制和自校正控制——通过对系统某些重要参数的估计克服小的、变化较慢的参数不确定性和干扰。鲁棒控制——在参数或频率响应处于允许集合内，保证被控系统的稳定。自适应控制鲁棒控制不能克服数学模型严重的不确定性和工作点剧烈的变化。21（3）传统的控制系统输入信息模式单一通常处理较简单的物理量：电量（电压、电流、阻抗）；机械量（位移、速度、加速度）；复杂系统要考虑：视觉、听觉、触觉信号，包括图形、文字、语言、声音等信息。为了克服传统控制理论的局限性，产生了模拟人类思维和活动的智能控制。22智能控制与传统控制的关系和差别●涉及的范围：智能控制的范围包括了传统控制的范围。有微分/差分方程描述的系统；有混合系统（离散和连续系统混合、符号和数值系统混合、数字和模拟系统混合）；●控制的目标：智能的目标寻求在巨大的不确定环境中，获得整体的优化。因此，智能控制要考虑：故障诊断系统重构自组织、自学习能力多重目标●系统的结构：控制对象和控制系统的结合。231.4智能控制与传统控制的关系总结如下：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。24第一章智能控制概述1.1智能控制的基本概念1.4智能控制与传统控制的关系1.5智能控制的研究对象1.6智能控制的类型1.7智能控制的发展概述1.2智能控制系统的特点1.3智能控制的结构理论251.5智能控制的研究对象智能控制的研究对象具备以下的一些特点：1.不确定性的模型智能控制的研究对象通常存在严重的不确定性。这里所说的模型不确定性包含两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。2.高度的非线性对于具有高度非线性的控制对象，采用智能控制的方法往往可以较好地解决非线性系统的控制问题。3.复杂的任务要求对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。261.5智能控制的研究对象智能控制的应用实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型。应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设在应用中往往与实际情况不相吻合。对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的投资，减低了系统的可靠性。27第一章智能控制概述1.1智能控制的基本概念1.4智能控制与传统控制的关系1.5智能控制的研究对象1.6智能控制的类型1.7智能控制的发展概述1.2智能控制系统的特点1.3智能控制的结构理论281.6智能控制的类型分级递阶控制系统（早期，学习控制智能自适应）专家控制系统（计算机程序系统，知识与经验）模糊控制系统（建模困难，规则if-then）神经网络控制系统（人脑神经元，前馈反馈）遗传算法（自然选择基因遗传学）自适应控制系统（参数辨识、决策、控制）学习控制系统（重复输入信号特定响应学习中改善）集成（或者复合）混合控制（几种智能方法整合智能法与常规控制结合）291.6智能控制的类型分级递阶控制系统分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论。有两种：基于知识的混合多层智能控制理论、遵循“伴随智能递降精度递增”原则的分级递阶智能控制。分级递阶智能控制(HierarchicalIntelligentControl)主要由三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级、协调级、执行级，并且这三级遵循“伴随智能递降精度递增”原则，其功能结构如下图所示。301.6智能控制的类型组织级、协调级、执行级311.6智能控制的类型组织级(organizationlevel)：组织级通过人机接口和用户(操作员)进行交互，执行最高决策的控制功能，监视并指导协调级和执行级的所有行为，其智能程度最高。协调级(Coordinationlevel)：协调级可进一步划分为两个分层:控制管理分层和控制监督分层。执行级(executivelevel)：执行级的控制过程通常是执行一个确定的动作。321.6智能控制的类型递阶控制系统的一般原理是把总体问题P分解成有限数量的子问题Pi.比如：机器人三级递阶智能控制系统。高级输入命令知识1(组织级）传感器协调器机械臂协调器视觉协调器2（协调级）上臂控制手臂控制3(执行级）各种传感器关节夹手摄像机331.6智能控制的类型专家控制系统（ExpertSystem）专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，他们的这种专门技术通常源于丰富的经验，以及他们处理问题的详细专业知识。专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题.它具有启发性、透明性、灵活性、符号操作、不确定性推理等特点。应用专家系统的概念和技术，模拟人类专家的控制知