专家控制
第四章 专家系统与专家控制
4.1 专家系统的概念
4.1.3 专家系统的类型
关于专家系统的分类，目前还无定论。我 们仅从几个不同的侧面对此进行讨论。 （1）按用途分类 按用途分类，专家系统可分为：诊断型、 解释型、预测型、决策型、设计型、规划型、控 制型、调度型等几种类型。 （2）按输出结果分类 按输出结果分类，专家系统可分为分析型 和设计型。 9
4
4.1 专家系统的概念
(1)专家拥有丰富的专业知识和实践经验， 或者说他（她）拥有丰富的理论知识和经验知 识，特别是经验知识； (2)专家具有独特的思维方式，即独特的分 析问题和解决问题的方法和策略。 专家系统应该具备以下四个要素： (1) 应用于某专门领域； (2) 拥有专家级知识； (3) 能模拟专家的思维； (4) 能达到专家级水平。 5
4.1 专家系统的概念
所以，准确一点讲，专家系统应该是：应 用于某一专门领域，拥有该领域相当数量的专 家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级 水平，能像专家一样解决困难和复杂的实际问 题的计算机(软件)系统。
6
4.1 专家系统的概念
4.1.2 专家系统的特点
同一般的计算机应用系统（如数值计算、数 据处理系统等）相比，专家系统具有下列特点： (1)从处理的问题性质看，专家系统善于解决 那些不确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有 算法解但在现有的机器上无法实施的困难问题。 (2)从处理问题的方法看，专家系统则是靠知 识和推理来解决问题（不像传统软件系统使用固定 的算法来解决问题），所以，专家系统是基于知识 的智能问题求解系统。 7
18
4.2 专家系统的结构
（2）推理机（Inferense Engine） 所谓推理机，就是实现（机器）推理的程 序，是使用知识库中的知识进行推理而解决问 题的。所以，推理机也就是专家的思维机制， 即专家分析问题、解决问题的方法的一种算法 表示和机器实现。
智能控制整理
第一章：1、传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制。
2、智能控制的研究对象具备以下的一些特点：不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。
3、IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)4、AC：描述系统的动力学特征，是一种动态反馈。
AI ：是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。
OR：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。
5、智能控制：即设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境信息的变化作出适应性，从而实现由人来完成的任务。
6、智能控制的几个重要分支为模糊控制、神经网络控制和遗传算法。
7、智能控制的特点：1，学习功能2，适应功能3，自组织功能4，优化功能8、智能控制的研究工具：1，符号推理与数值计算的结合2，模糊集理论3，神经网络理论4，遗传算法5，离散事件与连续时间系统的结合。
9、智能控制的应用领域，例如智能机器人控制、计算机集成制造系统、工业过程控制、航空航天控制和交通运输系统等。
第二章：10、专家系统：是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
11、专家系统的构成：由知识库和推理机（知识库由数据库和规则库两部分构成）12、专家系统的建立：1，知识库2，推理机3，知识的表示4，专家系统开发语言5，专家系统建立步骤。
13、专家控制：是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。
所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。
14、专家控制的基本结构：15、专家控制与专家系统的区别：1，专家控制能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实时的自动决策。
专家控制系统
1、什么是专家系统？它具有哪些特点和优点?1）专家系统：专家系统（Expert System）是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的程序系统，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。
也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家才能处理好的复杂问题。
简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
2）专家系统的特点：①启发性：专家系统要解决的问题，其结构往往是不合理的，其问题求解知识不仅包括理论知识和常识，而且包括专家本人的启发知识；②透明性：专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户了解推理过程，增大对专家系统的信任感；③灵活性：专家系统的灵活性是指它的扩展和丰富知识库的能力，以及改善非编程状态下的系统性能，即自学习能力；④符号操作：与常规程序进行数据处理和数字计算不同，专家系统强调符号处理和符号操作（运算），使用符号表示知识，用符号集合表示问题的概念。
一个符号是一串程序设计，并可用于表示现实世界中的概念；⑤ 不确定性推理：领域专家求解问题的方法大多数是经验性的，经验知识一般用于表示不精确性并存在一定概率的问问题。
止匕外，所提供的有关问题的信息往往是不确定的。
专家系统能够综合应用模糊和不确定的信息与知识，进行推理；⑥为解决特定领域的具体问题，除需要一些公共的常识，还需要大量与所研究领域问题密切相关的知识；⑦ 一般采用启发式的解题方法；⑧在解题过程中除了用演绎方法外，有时还要求助于归纳方法和抽象方法；⑨需处理问题的模糊性、不确定性和不完全性；⑩能对自身的工作过程进行推理（自推理或解释）；11采用基于知识的问题求解方法；12知识库与推理机分离。
第3章专家系统控制(3.4专家控制系统)
知识源 —是与控制问题子任务有关的一些独立知识模块。
推理规则——采用“IF—THEN”产生式规则， 条件部分是全局数据库（黑板）或是局部数据 库中的状态描述，动作或结论部分是对黑板信 息或局部数据库内容的修改或添加。 局部数据库——存放与子任务相关的中间结果， 用框架表示，其中各槽的值即为这些中间结果。 操作原语——一类是对全局或局部数据库内容 的增添、删除和修改操作，另一类是对本知识 源或其他知识源的控制操作，包括激活、中止 和固定时间间隔等待或条件等待。
5
1. 专家 控制系 统的工 作原理
知识基子系统位于系统上层，对数值算法进行 决策、协调和组织，包含有定性的启发式知识， 进行符号推理，按专家系统的设计规范编码， 通过数值算法库与受控过程间接相连，连接的 信箱中有读或写信息的队列。
6
内部过程 的通信功 能如下：
① 出口信箱 将控制配置命令、控制算法的参数 变更值以及信息发送请求从知识基系统送往数值 算法部分。 ② 入口信箱 将算法执行结果、检测预报信号、 对于信息发送请求的答案、用户命令以及定时中 断信号分别从数值算法库、人一机接口及定时操 作部分送往知识基系统。
9
2. 知识基系统的内部组织和推理机制 （1）控制的知识表示
专家控制把系统视为基于知识的系统，系统包 含的知识信息可以表示如下：
10
数据库包括：
事实——已知的静态数据。例如传感器测量误 差、运行阈值、报警阈值、操作序列的约束条 件、受控过程的单元组态等。 证据——测量到的动态数据。例如传感器的输 出值、仪器仪表的测试结果等。 假设——由事实和证据推导提到的中间结果， 作为当前事实集合的补充。例如，通过各种参 数估计算法推得的状态估计等。 目标——系统的性能指标。例如对稳定性的要 求，对静态工作点的寻优，对现有控制规律是 否需要改进的判断等。
智能控制系统
2、专家智能控制专家智能控制是指将专家系统的理论和技术同控制理论方法与技术相结合。
在未知环境下，仿效专家的智能，实现对系统的控制。
把基于专家控制的原理所设计的系统或控制器，分别称为专家控制系统或专家控制器。
它对环境的变化有很强的自适应能力和自学习功能，具有高可靠性及长期运行的连续性、在线控制的实时性等特点。
因此，在工业控制中的应用越来越为人们所重视，它是智能控制发展中一个极有应用前途的方向。
专家控制器的一般原理框图如图1.5所示。
它通常由知识库、控制规则集、推理机构及信息获取与处理四个部分组成。
图1.5 专家控制器的原理框图7、模糊控制模糊控制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）”产生式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。
控制作用集为一组条件语句，状态条件和控制作用均为一组被量化了的模糊语言集，如“正大”，“负大”，“高”，“低”，“正常”等，它们共同构成控制过程的模糊算法：a) 定义模糊子集，建立模糊控制规则；b) 由基本论域转变为模糊集合论域；c) 模糊关系矩阵运算；d) 模糊推理合成，求出控制输出模糊集；e) 进行逆模糊运算，判决，得到精确控制量。
模糊控制器的一般结构如图1.15所示。
图1.15 模糊控制的一般结构模糊控制与常规控制方法相比有以下优点：（1）模糊控制完全是在操作人员控制经验基础上实现地系统的控制，无需建立数学模型，是解决不确定性系统的一种有效途径。
（2）模糊控制具有较强的鲁棒性，被控制对象参数的变化对模糊控制的影响不明显，可用于非线性、时变、时滞系统的控制。
（3）由离散计算得到控制查询表，提高了控制系统的实时性。
（4）控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑，为智能控制应用打下了基础。
模糊控制的深入的理论和应用研究，主要有以下方面：模糊控制的稳定性研究，模糊模型及辨识，模糊最优控制，模糊自组织控制，模糊自适应控制，传统PID 与Fuzzy 控制相结合的多模态控制器。
第7章专家控制系统
第7章 专家控制系统教学内容首先介绍专家系统基本概念、特征、组成以及基本类型。
然后讲授专家控制系统的工作原理，最后介绍了建立专家系统的步骤和专家控制器。
教学重点1．专家系统的概念，即它是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
将专家系统同控制理论和技术相结合，对系统进行控制形成专家控制系统。
把专家系统作为控制器称为专家控制器。
专家系统的基本组成，即由知识库、推理机、解释接口等组成。
2．专家控制系统工作原理。
专家系统设计的基本步骤：认识和阶段化概念，实现阶段，获取知识、构造外部知识库，调试和检验阶段。
教学难点专家系统的工作原理、知识的表示和获取，专家系统的设计。
教学要求1．了解专家系统的概念，理解专家控制系统、专家控制器的概念。
2．掌握专家系统的特征、组成和基本类型。
3．理解专家控制系统的工作原理。
知识的表示和获取。
4．掌握建立专家系统的步骤。
5．了解专家控制器的组成，专家控制器的设计原则。
7.1 概述7.1.1 专家系统的起源与发展人工智能科学家一直在致力于研制在某种意义上讲能够思维的计算机软件，用以“智能化”的处理、解决实际问题。
60年代，科学家们试图通过找到解决多种不同类型问题的通用方法来模拟思维的复杂过程，并将这些方法用于通用目的的程序中。
然而事实证明这种“通用”程序处理的问题类型越多，对任何个别问题的处理能力似乎就越差。
后来，科学家们认识到了问题的关键即计算机界程序解决问题的能力取决于它所具有的知识量的大小。
为使一个程序智能化，必须使其具有相关领域的大量高层知识。
为解决某具体专业领域问题的计算机程序系统的开发研制工作，导致专家系统这一新兴学科的兴起。
从本质上讲，专家系统是一类包含着知识和推理的智能计算机程序，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域的问题。
1965年斯坦福大学开始建立用于分析化合物内部结构的DENTRAL系统，首先使用了“专家系统”的概念。
专家控制系统
第三章 专家控制系统3.1 专家系统概述1.专家及专家系统的定义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。
定义 3.1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。
也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家才能处理好的复杂问题。
简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
专家系统的基本功能取决于它所含有的知识，因此，有时也把专家系统称为基于知识的系统（knowledge-based system）。
3.1.1 专家系统的特点及优点1.专家系统的特点与常规的计算机程序系统比较，专家系统具有下列特点：（1）启发性 专家系统要解决的问题，其结构往往是不合理的，其问题求解（problem-solving）知识不仅包括理论知识和常识，而且包括专家本人的启发知识。
（2）透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户了解推理过程，增大对专家系统的信任感。
（3） 灵活性 专家系统的灵活性是指它的扩展和丰富知识库的能力，以及改善非编程状态下的系统性能，即自学习能力。
（4）符号操作。
与常规程序进行数据处理和数字计算不同，专家系统强调符号处理和符号操作（运算），使用符号表示知识，用符号集合表示问题的概念。
一个符号是一串程序设计，并可用于表示现实世界中的概念。
（5）不确定性推理。
领域专家求解问题的方法大多数是经验性的；经验知识一般用于表示不精确性并存在一定概率的问题。
此外，所提供的有关问题的信息往往是不确定的。
专家系统能够综合应用模糊和不确定的信息与知识，进行推理。
第3章专家系统控制
专家控制的理想目标（续）
（6）控制性能方面的问题能够得到诊断，控制闭 环中的单元，包括传感器和执行机构等的故障可 以得到检测；
（7）用户可以访问系统内部的信息，并进行交互，例 如对象或过程的动态特性，控制性能的统计分析等。
专家控制的上述目标复盖了传统控制在一定程度 上可以达到的功能，但又超过了传统控制技术。
第3章专家控制
专家控制是智能控制的一个重要分支，又 称专家智能控制。
所谓专家控制，是把专家系统的理论和技 术同控制理论、方法与技术相结合，在未 知环境下，仿效专家的智能，实现对系统 的控制。
基于专家控制的原理所设计的系统或控制 器，分别称为专家控制系统或专家控制器。
1
3.1 专家系统概述 3.1.1 什么是专家系统
40
3.3.1 专家控制器的结构
专家控制器通 常由知识库 （KB）、控 制规则集 （CRS）、推 理机（IE）和 特征识别与信 息处理（FR＆ IP）四部分组 成。
41
知识库：
用于存放工业过程控制的领域知识，由经验数据库 （DB）和学习与适应装置（LA）组成。
经验数据库主要存储经验和事实集；
控制专家系统的任务是自适应地管理一个 受控对象或客体的全部行为，使之满足预 定要求。
控制专家系统的特点是，能够解释当前情 况，预测未来发生的情况、可能发生的问 题及其原因，不断修正计划并控制计划的 执行。所以说，控制专家系统具有解释、 预测、诊断、规划和执行等多种功能。
21
（7）监视型专家系统
而专家控制则要求能对控制动作进行独立 的、自动的决策，
它的功能一定要具有连续的可靠性，较强 的抗干扰性。
29
与一般专家系统的差别
（2）在控制方式上：
专家PID控制
(5) 当e(k) (精度)时，加入积分环节。
12/15
3、程序代码
% Restricting the output of controller if u(k)>=10
u(k)=10; end if u(k)<=-10 u(k)=-10; end % Linear model y(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num(1)*u(k)... +num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3; error(k)=r(k)-y(k);
4/15
1、专家PID控制原理
(3) 当e(k)e(k)<0，e(k)e(k -1)>0或e(k)=0时，，说明误 差的绝对值朝减小的方向变化，或者已经达到平衡状态。此 时，可考虑采取保持控制器输出不变。
(4) 当e(k)e(k)<0，e(k)e(k -1)<0时，说明误差处于极 值状态。如果此时误差的绝对值较大，即e(k)M2，可考虑 实施较强的控制作用，即
3/15
1、专家PID控制原理
(2) 当e(k)e(k)>0或e(k)=0时，说明误差在朝误差绝对 值增大方向变化，或误差为某一常值，未发生变化。
如果e(k)>M2，说明误差较大，可考虑由控制器实施 较强的控制作用，使误差绝对值朝减小方向变化，迅速减 小误差的绝对值，控制器输出为
u(k)=u(k -1)+k1{kp[e(k)-e(k -1)] +kie(k)+kd[e(k)-2e(k -1)+e(k -2)]}
s3
523500 87.35s2 10470s
其中，对象采样时间为lms。
智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)
（3）成熟期（1972-1977年）： 在此期间斯坦福大学研究开发了最著名 的专家系统-血液感染病诊断专家系统 MYCIN，标志专家系统从理论走向应用。 另一个著名的专家系统-语音识别专家系统 HEARSAY的出现，标志着专家系统的理 论走向成熟。
（4）发展期（1978-现在） 在此期间，专家系统走向应用领域， 专家系统的数量增加，仅1987年研制成 功的专家系统就有1000种。 专家系统可以解决的问题一般包括解 释、预测、设计、规划、监视、修理、 指导和控制等。目前，专家系统已经广 泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象 处理、金融决策、地质勘探、石油化工、 教学、军事、计算机设计等领域。
等价问题（更易）
4、“与或图”表示法
与或图构成规则 •与或图中的每个节点代表一个要解决的 单一问题或问题集合，图中的起始节点对 应总问题。 •对应于本原问题的节点为叶节点，它没 有后裔。 •对于把算符（与操作／或操作）应用于 问题 A的每种可能情况，都把问题变换为 一个子问题集合；有向弧线自A指向后继 节点，表示所求得的子问题集合。
（2）推理机的设计
① 选择推理方式；
② 选择推理算法：选择各种搜索算法，如 深度优先搜索、广度优先搜索、启发式优 先搜索等。
（3）人─机接口的设计
① 设计“用户─专家系统接口”：用于咨 询理解和结论解释； ② 设计“专家─专家系统接口”：用于知 识库扩充及系统维护。
2.3 专家控制系统的设计方法
2. 2、专家系统的基本结构与实现
专家系统主要由知识库和推理机构 成，专家系统的结构如图2-4所示。
用户
领域专家
知识工程师
人机接口
解释机构
知识获取机构 专 家 系 统 核 心
数据库
智能控制技术(专家系统与专家控制系统)PPT
专家控制（Expert Control）是智能控 制的一个重要分支，又称专家智能控制。 所谓专家控制，是将专家系统的理论和 技术同控制理论、方法与技术相结合， 在未知环境下，仿效专家的经验，实现 对系统的控制。
23
专家控制试图在传统控制的基础上“加 入”一个富有经验的控制工程师，实现控 制的功能，它由知识库和推理机构构成主 体框架，通过对控制领域知识（先验经验、 动态信息、目标等）的获取与组织，按某 种策略及时地选用恰当的规则进行推理输 出，实现对实际对象的控制。
11
知识库包含多种功能模块，主要 有知识查询、检索、增删、修改和扩 充等。知识库通过人机接口与领域专 家相沟通，实现知识的获取。
12
2．推理机
推理机是用于对知识库中的知识进行推理 来得到结论的“思维”机构。推理机包括三 种推理方式：
（1）正向推理：从原始数据和已知条件得 到结论；
（2）反向推理：先提出假设的结论，然后 寻找支持的证据，若证据存在，则假设成立；
1．定义 专家系统是一类包含知识和推理的智能
计算机程序，其内部包含某领域专家水平的 知识和经验，具有解决专门问题的能力。
4
2.1.2 专家系统的发展历程 分为四个阶段：
（1）孕期期（1965年以前） 专家系统历史的一些重要事件 1956年人工智能诞生； 两项历史意义的突破：LT系统与西洋跳棋 程序； 1957年开始通用问题求解程序GPS.
专家系统的数量增加，仅1987年研制成 功的专家系统就有1000种。
专家系统可以解决的问题一般包括解 释、预测、设计、规划、监视、修理、 指导和控制等。目前，专家系统已经广 泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象 处理、金融决策、地质勘探、石油化工、 教学、军事、计算机设计等领域。
专家控制系统习题答案
第五次智能控制大作业19212030353赵东亮控制工程什么是专家系统？它具有哪些特点和优点？专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。
专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由相关领域专家才能解决的复杂问题。
专家系统是一个基于知识的系统，它利用人类专家提供的专门知识，模拟人类专家的思维过程，解决对人类专家都相当困难的问题。
一般来说，一个高性能的专家系统应具备如下特点：1.启发性。
不仅能使用逻辑知识，也能使用启发性知识，它运用规范的专门知识和直觉的评判知识进行判断、推理和联想，实现问题求解。
2.透明性。
它使用户在对专家系统结构不了解的情况下，可以进行相互交往，并了解知识的内容和推理思路，系统还能回答用户的一些有关系统自身行为的问题。
3.灵活性。
专家系统的知识与推理机构的分离，使系统不断接纳新的知识，从而确保系统内知识不断增长以满足商业和研究的需要。
近20年来，专家系统获得迅速发展，应用领域越来越广，解决实际问题的能力越来越强，这是专家系统的优良性能以及对国民经济的重大作用决定的。
具体地说，专家系统的优点包括下列几个方面：1.专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。
2.专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。
3.可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。
4.专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。
5.专家系统能汇集和集成多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。
6.军事专家系统的水平是一个国家国防现代化和国防能力的重要标志之一。
专家控制
目录
4.1 引言 4.2 专家控制的基本原理 4.3 专家控制应用举例
4.4 仿人智能控制
3/83
4.2 专家控制的基本原理
4.2.1 专家控制系统的基本内容 4.2.2 知识表达 4.2.3 知识推理
4.2.4 专家控制系统的设计
4/83
4.2.1 专家控制系统的基本内容
❖ 专家控制是以专家系统为基础的。 ❖ 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的
❖ 有些专家系统还具有“自学习”能力, 即不断 对自己的知识进行扩充、完善和提炼。这一点 是传统系统所无法比拟的。
❖ 专家系统不像人那样容易疲劳、遗忘，易受环 境、情绪等的影响，它可始终如一地以专家级 的高水平求解问题。因此，从这种意义上讲， 专家系统可以超过专家本人。
11/83
专家系统的类型
类型 解释专家系统
预测专家系统 诊断专家系统 设计专家系统 规划专家系统 控制专家系统
用途 PROSPECTOR地质勘探 天气、虫害等 MYCIN 、故障诊断 花布立体感图案设计 机器人规划、交通调度 专家控制
与一般的专家系统相比，专家控制系统 更强调实时性与可靠性。
12/83
解释专家系统
❖ 任务：通过对已知信息和数据的分析与解释， 确定它们的涵义。
❖ 特点：控制专家系统具有解释、预报、诊断、 规划和执行等多种功能
❖ 例子：空中交通管制、商业管理、自主机器 人控制、作战管理、生产过程控制和生产质 量控制等
18/83
专家系统的实现
❖ 知识工程
知识表达：规则、框架 知识的推理：推理的策略、竞争消解 知识库的维护：知识获取、知识优化、规则的管
❖ 从处理问题的方法看，专家系统则是靠知识和 推理来解决问题，所以, 专家系统是基于知识的 智能问题求解系统。
第2章专家控制
按照专家系统知识库的结构，有关知识可以分 类组织，形成数据库和规则库，从而构成专家控制 系统的知识源。
数据库包括： 事实──已知的静态数据。例如传感器测量误 差、运行阈值、报警阈值、操作序列的约束条件、 受控过程的单元组态等； 证据──测量到的动态数据。例如传感器的输 出值、仪器仪表的测试结果等。证据的类型是各异 的，常常带有噪声、延迟，也可能是不完整的，甚 至相互之间有冲突；
上世纪80年代初，人工智能中专家系统的思想 和方法开始被引入控制系统的研究和工程应用中。
专家系统能处理定性的、启发式或不确定的知 识信息，经过各种推理来达到系统的任务目标。专 家系统为解决传统控制理论的局限性提供了重要的 启示，二者的结合导致了专家控制这一方法。
2.1 专家系统 2.1.1 专家系统概述 2.1.2 专家系统构成 2.1.3 专家系统的建立
值较大，即 ek M 2 ，可考虑实施较强的
控制作用
uk k1kpem k
根据误差及其变化，可设计专家PID控制 器，该控制器可分为以下五种情况进行设计：
（1）当 ek M1 时，说明误差的绝对值已
经很大。不论误差变化趋势如何，都应考虑控 制器的输出应按最大（或最小）输出，以达到 迅速调整误差，使误差绝对值以最大速度减小。 此时，它相当于实施开环控制。
（2）当 e(k)e(k) 0 或 e(k) 0 时，说
调小”、“偏差增大”等；
（5）对控制性能可进行解释； （6）可通过对控制闭环中的单元进行故障 检测来获取经验规则。
3. 与专家系统的区别 专家控制引入了专家系统的思想，但与
专家系统存在区别： （1）专家系统能完成专门领域的功能，
辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实 时的自动决策。专家控制比专家系统对可靠 性和抗干扰性有着更高的要求。
专家PID——精选推荐
专家PID前⾯我们讨论了经典的数字PID控制算法及其常见的改进与补偿算法，基本已经覆盖了⽆模型和简单模型PID控制经典算法的⼤部。
再接下来的我们将讨论智能PID控制，智能PID控制不同于常规意义下的智能控制，是智能算法与PID控制算法的结合，是基于PID控制器的智能化优化。
在本章我们⾸先来探讨⼀下专家PID算法。
正如前⾯所说，专家PID算法是专家系统与PID算法的结合与应⽤优化，所以我们接下来先简单了解专家控制。
1、专家控制的基本思想 专家控制是智能控制的⼀个分⽀，是专家系统的理论和技术同控制理论、⽅法与技术相结合，在⽆对象模型的情况下，模仿领域专家的经验来实现对被控对象的控制。
专家控制⼀般由知识库和推理机构构成主体框架，按照某种策略及时选⽤恰当的规则进⾏推理输出，实现控制。
其基本结构如下： 有上图我们不难发现影响专家控制器控制精确性的主要是知识库表达的准确性以及推理机的正确性。
知识库越完备、越准确那么对你被控对像的状态识别也就越准确。
当然，推理机设计的差别也会对控制结果有影响。
专家控制器⼀般来说分为2中实现形式，被称之为直接型专家控制器和间接型专家控制器。
所谓直接型专家控制器就是⽤专门设计的专家控制器直接对被控对象进⾏控制的⽅法。
该控制器任务和功能都⽐较简单，⼀般都是实时在线运⾏，直接对被控对象进⾏控制。
其结构图如下： ⽽所谓间接型专家控制器是指专家控制器作为其他控制器的辅助⽅式或者相互结合的控制⽅式来实现的⼀种控制器。
专家系统通过⾼层决策来影响控制器输出，⽽这种⾼层决策可以是在线也可以是离线，器不会直接控制被控对象。
其结构图如下： 所以我们所要讨论的专家PID算法应该是⼀种直接型专家控制器，因为专家系统决策与PID算法是结合在⼀起的，并没有独于PID算法的专家控制器，⽽是专家决策直接决定PID算法机器输出，这与直接型专家控制的定义是相符的。
2、专家PID的设计思路（ 控制规则（规则）） 专家PID控制就是基于被控对象和控制规律的各种知识，⽽不需要知道被控对象的精确模型，利⽤专家经验来设计PID参数。
专家控制的基本原理
知识获取机构
解释机构 人机接口
5.专家控制系统与专家系统之间的 区别
•实时性和可靠性。 •控制领域知识的表达和推理。 •专家控制结构的简化和改造。
产生式规则：
• 主要描述前提与结论之间的关系 • IF<前提> THEN<结论> • 前提和结论如果是一些复合命题，也可以用AND、OR连接。 • 非常简单、可表达的知识范围也很广，在控制中的应用最为常见。
•
面向对象表示法：
• 对象指人类认识的客观事物。 • 对象: : = <ID,DS,MS,MI>
ID：对象名， DS：数据结构，
MS：方法集合， 发性能。
MI：对象接收外部信息的接口。
• 面向对象表示法符合人类认识世界的模式，具有很好的安全和开
8.知识推理
产生式规则推理：
• 最常见的推理形式 • 推理过程：模式匹配，竞争消解，执行操作。 • 分为正向推理、反向推理和双向推理。
不确定性推理：
这时的知识是用不确定性度量过程。
9.专家控制系统的设计
通过对被控过程运行状态的识 别，根据专家经验，对控制参数和 控制模式进行调整，达到自适应的 目的。 不需要复杂的知识库和推理机， 直接运用 IF-THEN 规则来描述专家 经验，将逻辑推理和传统控制的方 法结合，具有结构简单、实时性好 的特点。
专家控制器
专家控制器的系统组织比较简单，以产生式规 则表示启发式知识，并且采用正向推理。
专家控制与基于专家经验的模糊控制
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
① 清晰量的模糊化方法
y (t)
( y (t) 6 )2
PB (t) ex p 2
( y (t) 4 )2
PM (t) ex p 2
( y (t) 2 )2
PS (t) ex p 2
( y (t) 0 )2
ZO (t) e x p 2
( y (t) 2 )2
NS (t) ex p 2
( y (t) 4 )2
NM (t) ex p 2
( y (t) 6 )2
NB (t) ex p 2
正高 P B ( t )
正中 PM (t )
正低 P S ( t )
y (t )
精确
隶
模糊
的
属
的
测量
截
量
度
测量
输出
取
化
函
输出
信号
数
信号
表
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
如何避免模糊控制中的大量在线计算？
关于温度的隶属度函数表
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10
x11
x12
-6 -5 -4 -3 -2 -1 -0 0 1 2
3
4
x13
x14
5
6
PB 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
➢ 分档太少，规则变少，效果较差。
4.2.2 基于专家经验的模糊控制
① 清晰量的模糊化方法
b. 隶属函数的形状
➢ 一般可选用三角形、梯形隶属函数，优点是数学表达和运 算较简单，所占内存空间小，在输入值变化时，比正态分 布或钟形分布具有更大的灵敏性，当存在偏差时，能很快 反应产生一个相应的调整量输出。三角形隶属函数的形状 与直线斜率有关，适合于隶属函数在线调整的自适应模糊 控制
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
① 优化型专家控制器:最优控制专家知 优化型专家控制器: 识 , 经验的总结运用. 通过设置整定值, 经验的总结运用 . 通过设置整定值 , 优化控制器参数, 实现控制性能的静态, 优化控制器参数 , 实现控制性能的静态 , 动态优化. 动态优化. ② 适应型专家控制器:自适应控制专家 适应型专家控制器: 知识, 经验总结运用. 知识 , 经验总结运用 . 根据现场测试数 相应调整控制规律, 校正控制参数, 据 , 相应调整控制规律 , 校正控制参数 , 适应对象特性或环境条件的漂移变化. 适应对象特性或环境条件的漂移变化.
2.1.2,专家系统构成 , 专家系统主要由知识库和推理机构 所示. 成,专家系统的结构如图2.1所示. 专家系统的结构如图 所示
知识库 规则库 知识获取 数据库源自领域专家推理机 解释程序 推理咨询 调度程序 专家系统 用户
专家系统的结构
2.1.3, 2.1.3,专家系统的建立 1.知识库 . 知识库包含三类知识: 知识库包含三类知识: (1)基于专家经验的判断性规则; 判断性规则; )基于专家经验的判断性规则 控制性规则; ( 2)用于推理, 问题求解的控制性规则 ; ) 用于推理,问题求解的控制性规则 ( 3)用于说明问题的状态,事实和概念 ) 用于说明问题的状态, 以及当前条件的数据. 以及当前条件的数据. 数据
知识库包含多种功能模块, 知识库包含多种功能模块 , 主要有 知识查询, 检索, 增删, 修改和扩充等. 知识查询 , 检索 , 增删 , 修改和扩充等 . 知识库通过人机接口与领域专家相沟通, 知识库通过人机接口与领域专家相沟通 , 实现知识的获取. 实现知识的获取.
2.推理机 . 包括三种推理方式: 包括三种推理方式: ( 1) 正向推理 : 从原始数据和已知条件 ) 正向推理: 得到结论; 得到结论; 2)反向推理:先提出假设结论, (2)反向推理:先提出假设结论,然后 寻找支持证据,若证据存在,则假设成立; 寻找支持证据,若证据存在,则假设成立; ( 3) 双向推理 : 运用正向推理提出假设 ) 双向推理: 的结论,运用反向推理来证实假设. 的结论,运用反向推理来证实假设.
专家控制试图在传统控制的基础上 "加入"一个富有经验的控制工程师, 加入"一个富有经验的控制工程师, 实现控制的功能. 实现控制的功能. 它由知识库和推理机构构成主体框 架,通过对控制领域知识的获取与组织, 通过对控制领域知识的获取与组织, 按某种策略及时地选用恰当的规则进行 推理输出,实现对实际对象的控制. 推理输出,实现对实际对象的控制.
(2)推理机设计 ) ① 选择推理方式; 选择推理方式; 选择推理算法:选择搜索算法 选择搜索算法, ②选择推理算法 选择搜索算法,如深度优 先搜索, 广度优先搜索, 启发式优先搜索. 先搜索 , 广度优先搜索 , 启发式优先搜索 . (3)人—机接口设计 ) 机接口设计 设计"用户—专家系统接口 专家系统接口" ① 设计 " 用户 专家系统接口 " : 用于咨 询理解和结论解释; 询理解和结论解释; 设计"专家—专家系统接口 专家系统接口" ② 设计 " 专家 专家系统接口 " : 用于知 识库扩充及系统维护. 识库扩充及系统维护.
2.发展历史 . 分为三个时期: 分为三个时期: (1) 初创期(1965-1971年) 初创期( 年 第一代专家系统DENLDRA和MACSMA 第一代专家系统 和 的出现,标志着专家系统的诞生. 的出现,标志着专家系统的诞生. DENLDRA为推断化学分子结构的专家 为推断化学分子结构的专家 系统, 大学研制. 系统 , 由 Stanford大学研制 . MACSMA为 大学研制 为 数学专家系统,由麻省理工学院完成. 数学专家系统,由麻省理工学院完成.
3.知识的表示 . 常用的知识表示方法为:产生式规则, 常用的知识表示方法为:产生式规则, 框架,语义网络,过程. 框架,语义网络,过程. 其中产生式规则是专家系统最流行的表 其中产生式规则是专家系统最流行的表 产生式规则 达方法. 达方法.由产生式规则表示的专家系统又 称为基于规则的系统. 称为基于规则的系统.
4.专家系统开发语言 . 语言, (1)C语言,人工智能语言( 如Prolog, ) 语言 人工智能语言( , Lisp等); 等 ( 2) 专家系统开发工具 : 已经建好的 ) 专家系统开发工具: 专家系统框架,包括知识表达和推理机. 专家系统框架,包括知识表达和推理机. 在运用专家系统开发工具开发专家系统 只需要加入领域知识. 时,只需要加入领域知识.
离线工作方式 ( 2) 专家系统处于 离线 工作方式 , 而 ) 专家系统处于离线 工作方式, 专家控制要求在线获取反馈信息, 专家控制要求在线获取反馈信息,即要 在线工作方式 工作方式. 求在线工作方式. 4. 知识表示 专家控制将系统视为基于知识的系统, 专家控制将系统视为基于知识的系统 , 控制系统知识表示如下: 控制系统知识表示如下: (1)受控过程的知识 ) 先验知识:包括问题类型及开环特性; ① 先验知识:包括问题类型及开环特性; 动态知识:包括中间状态及特性变化. ② 动态知识:包括中间状态及特性变化.
二,基本原理
1.结构 . 专家控制的基本结构如下图所示. 专家控制的基本结构如下图所示.
知识库
实时 推理机
控制 算法库
A/D
被控 对象
D/A
专家控制的结构
2.功能 . (1)适用于时变,非线性和强干扰; )适用于时变,非线性和强干扰; (2)控制过程可以利用对象的先验知识; )控制过程可以利用对象的先验知识; (3)通过修改,增加控制规则,可不断 )通过修改,增加控制规则, 积累知识,改进控制性能; 积累知识,改进控制性能; (4)可以定性地描述控制系统的性能, )可以定性地描述控制系统的性能, 如"超调小","偏差增大"等; 超调小" 偏差增大"
直接型 专家控制器
知识库
信息获 取与处 理
推 理 机构
控制 规则 库
被 控 对象
传感器
直接型专家控制器
(2)间接型专家控制器 间接型专家控制器 用于和常规控制器相结合, 用于和常规控制器相结合 , 组成对被控 对象进行间接控制的智能控制系统( 对象进行间接控制的智能控制系统 ( 见后 面图示) 面图示). 该控制器能够实现优化 , 适应,协调, 该控制器能够实现 优化,适应 , 协调 , 优化 组织等高层决策的智能控制. 组织等高层决策的智能控制. 等高层决策的智能控制 按照高层决策功能的性质, 按照高层决策功能的性质 , 间接型专家 控制器可分为以下几种类型: 控制器可分为以下几种类型:
专家系统能处理定性的, 专家系统能处理定性的,启发式或 不确定的知识信息, 不确定的知识信息 , 经过各种推理来 达到系统的任务目标. 达到系统的任务目标 . 专家系统为解 决传统控制理论的局限性提供了重要 的启示, 的启示 , 二者的结合导致了专家控制 这一方法. 这一方法.
2.1 专家系统 2.1.1,专家系统概述 , 1.定义 . 专家系统是一类包含知识和推理的智能 计算机程序, 计算机程序 , 其内部包含某领域专家水平 的知识和经验,具有解决专门问题的能力. 的知识和经验 , 具有解决专门问题的能力 .
专家控制的规则库用产生式规则表示: 专家控制的规则库用产生式规则表示: IF 事实和数据 THEN 操作结论 由多条产生式规则构成规则库. 由多条产生式规则构成规则库. 5. 分类 分以下两种类型: 分以下两种类型:
(1) 直接型专家控制器 用于取代常规控制器, 用于取代常规控制器 , 直接控制被控对 该控制器的任务和功能比较简单, 象.该控制器的任务和功能比较简单,但是 需在线,实时控制.因此,其知识表达和知 需在线,实时控制.因此, 识库也较简单, 识库也较简单,通常由几十条产生式规则构 成,以便于增删和修改. 以便于增删和修改. 直接型专家控制器的见图中虚线部分. 直接型专家控制器的见图中虚线部分.
产生式规则的表达方式为: 产生式规则的表达方式为: IF E THEN H WITH CF(E,H) 其中, 表示规则前提条件 即证据, 表示规则前提条件, 其中,E表示规则前提条件,即证据, 它可以是单独命题,也可以是复合命题; 它可以是单独命题,也可以是复合命题; H表示规则的结论部分; 表示规则的结论部分; 表示规则的结论部分 CF(Certainty Factor)为规则强度, ( ) 为规则强度, 反映当前提为真时,规则对结论影响程度. 反映当前提为真时,规则对结论影响程度.
5.专家系统建立步骤 . (1)知识库的设计 ) 确定知识类型: 叙述性知识, ① 确定知识类型 : 叙述性知识 , 过程性 知识,控制性知识; 知识,控制性知识; 确定知识表达方法; ② 确定知识表达方法; 知识库管理系统的设计: ③ 知识库管理系统的设计 : 实现规则的 保存,编辑,删除,增加,搜索等功能. 保存,编辑,删除,增加,搜索等功能.
(2)控制,辨识,诊断知识 )控制,辨识, 定量知识:各种算法; ① 定量知识:各种算法; 定性知识: 各种经验, 逻辑, ② 定性知识 : 各种经验 , 逻辑 , 直观判 断. 按照专家系统知识库的结构, 按照专家系统知识库的结构 , 有关知 识可以分类组织,形成数据库 规则库, 数据库和 识可以分类组织,形成数据库和规则库, 从而构成专家控制系统的知识源. 从而构成专家控制系统的知识源.
(2)成熟期(1972-1977年): )成熟期( 年 在此期间斯坦福大学研究开发了最著名 的专家系统-血液感染病诊断专家系统, 的专家系统 血液感染病诊断专家系统,标 血液感染病诊断专家系统 志专家系统从理论走向应用. 志专家系统从理论走向应用. 另一个著名的专家系统-语音识别专家系 另一个著名的专家系统 语音识别专家系 统的出现, 统的出现 , 标志着专家系统的理论走向成 熟.