第二章 智能控制技术概述

人工神经网络应用领域
（1）监督控制 逆动态控制系统。 （2）逆动态控制系统。 自适应神经网络控制系统。 （3）自适应神经网络控制系统。 由神经网络单独构成的控制系统。 （4）由神经网络单独构成的控制系统。
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人工神经网络控制系统的发展现状（2 人工神经网络控制系统的发展现状（2）
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专家控制系统的发展及现状（1 专家控制系统的发展及现状（1）
专家系统概念： 专家系统概念：
– 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 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统， 工智能技术和计箅机技术， 工智能技术和计箅机技术，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， 和经验，进行推理和判断，模拟人类专家解决领域问题的计算机程 序系统。 序系统。
只是根据实际操作经验，对模糊控制器的简单应用， 只是根据实际操作经验，对模糊控制器的简单应用，没有考虑数学 模型。 模型。
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模糊控制系统的发展现状（ 模糊控制系统的发展现状（3）
第二阶段，自组织模糊控制器应用阶段。 第二阶段，自组织模糊控制器应用阶段。
具有自调整功能的模糊控制器 ，即能够自动修改、完善和调整的 即能够自动修改、 模糊控制规则，使被控过程的控制效果不断提高， 模糊控制规则，使被控过程的控制效果不断提高，甚至达到预定 的理想效果。 的理想效果。 模糊控制特点： 模糊控制特点：
模糊控制的发展经历： 模糊控制的发展经历：
–1974年，英国人 E.H.Mamdani，首次将模糊理论应用到蒸汽机 年 ， 控制中； 控制中； –1980年，工程师L.P.Holmblad和Lstergard 在水泥窑炉上安装了 年 工程师 和 模糊控制器并获得成功。 模糊控制器并获得成功。
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பைடு நூலகம்
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基于常规控制原理的神经网络控制。 （5）基于常规控制原理的神经网络控制。 神经网络智能控制。 （6）神经网络智能控制。 神经网络优化控制。 （7）神经网络优化控制。
人工神经网络研究难点
–网络分析与综合的一些理论性问题，诸如网络的稳定性 网络分析与综合的一些理论性问题， 网络分析与综合的一些理论性问题 问题、网络的收敛性问题、网络的结构综合问题等， 问题、网络的收敛性问题、网络的结构综合问题等，还 未得到很好的解决。 未得到很好的解决。 –当前的问题是智能化水平还不够高，许多应用方面的要 当前的问题是智能化水平还不够高， 当前的问题是智能化水平还不够高 求还不能得到很好的满足。 求还不能得到很好的满足。
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近年来研究热点： 近年来研究热点：
–
人工神经网络控制系统的发展现状（1 人工神经网络控制系统的发展现状（1）
人工神经网络(Artificial Neural Net)原理介绍 人工神经网络 原理介绍
–人工神经网络是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种 人工神经网络是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种 信息处理系统； 信息处理系统； –具有人脑的基本特征：学习、记忆和归纳； 具有人脑的基本特征： 具有人脑的基本特征 学习、记忆和归纳； –通过基本的计算处理单元 通过基本的计算处理单元——神经元组成网络拓扑结构，依靠 神经元组成网络拓扑结构， 通过基本的计算处理单元 神经元组成网络拓扑结构 其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息。 其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息。
模糊控制系统的发展现状（ 模糊控制系统的发展现状（2）
•第一阶段，基本模糊控制器的应用阶段。 第一阶段，基本模糊控制器的应用阶段。
操作人员根据在实践中积累的经验．采取适当的对策， 操作人员根据在实践中积累的经验．采取适当的对策，对被控 过程进行定量的控制。 过程进行定量的控制。 具体表现为： 具体表现为：
具有柔性结构的系统和离散事件动态系统等。 性、具有柔性结构的系统和离散事件动态系统等。
存在问题：对于难以用数学模型描述的问题， 存在问题：对于难以用数学模型描述的问题，采用传统控制理论和
方法难以求解。 方法难以求解。
怎样解决？利用控制过程中积累的经验知识与控制理论相结合， 怎样解决？利用控制过程中积累的经验知识与控制理论相结合，
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模糊控制系统的发展现状（ 模糊控制系统的发展现状（1）
模糊控制理论（ 模糊控制理论（Fuzzy Control Theory）介绍 ）
– 创始人：美国柏克莱加州大学电气工程系，L.A.Zadeh教授， 创始人：美国柏克莱加州大学电气工程系，L.A.Zadeh教授 教授， 1965年。 1965年 – 包含内容：模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制 包含内容：模糊集合理论、模糊逻辑、 等。
第一章 智能控制技术概述
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控制理论与应用的研究现状
控制理论的发展经历：经典控制理论、现代控制理论， 控制理论的发展经历：经典控制理论、现代控制理论，智能控
制理论。 制理论。
研究对象：单输入单输出的常系数线性系统， 研究对象：单输入单输出的常系数线性系统，多输入多输出的复杂 非线性控制系统。 涉及到非线性、 非线性控制系统。其中现代复杂系统的研究涉及到非线性、鲁棒
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小结
传统控制理论和技术不能很好地满足现代复杂生产过程的控制 要求，难以到达其控制性能指标。 要求，难以到达其控制性能指标。主要原因在于传统控制技术 一般是以生产过程中受控对象的数学模型为基础， 一般是以生产过程中受控对象的数学模型为基础，而对于复杂 时变、非线性系统来言，无法建立其精确数学模型， 时变、非线性系统来言，无法建立其精确数学模型，因而传统 控制理论达不到生产过程的控制要求 。 智能控制技术是通讨计算机模拟人类的思想过程， 智能控制技术是通讨计算机模拟人类的思想过程，并将其应用 于自动控制领域之中。 于自动控制领域之中。由于智能控制可以抛开控制对象的数学 模型，能够很好地解决传统控制技术所面临的难题。 模型，能够很好地解决传统控制技术所面临的难题。智能控制 理论和技术正成为控制领域的热点研究问题。 理论和技术正成为控制领域的热点研究问题。
控制算法不是固定的， 控制算法不是固定的，它可以通过在线修改控制规则或改变某几个参数而产 生变化。 生变化。 – 控制器的适应性往往不局限于某一类对象，而是通过自组织可以适应几类对 控制器的适应性往往不局限于某一类对象， 象。
– –
可以生产具有通用性、仪表化的模糊控制器。 可以生产具有通用性、仪表化的模糊控制器。
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专家控制系统的发展及现状（2 专家控制系统的发展及现状（2）
– 使人类专家的领域知识突破了时间和空间的限制，专家系统的程序 使人类专家的领域知识突破了时间和空间的限制， 可永久保存，并复制任意多的副本，以在不同地区和部门适用。 可永久保存，并复制任意多的副本，以在不同地区和部门适用。 – 专家系统一般还具有解释功能，即在运行过程中一方面能回答用户 专家系统一般还具有解释功能， 提出的问题， 提出的问题，另一方面还能对最后的结论或处理问题的过程做出解 释。 – 专家系统能够不断地获取知识，增加新的知识，修改原有知识。机 专家系统能够不断地获取知识，增加新的知识，修改原有知识。 器学习就是专家系统积累知识以改善其性能的重要方法。 器学习就是专家系统积累知识以改善其性能的重要方法。
控制器的核心是根据某一特定过程制定的模糊控制规则表。 控制器的核心是根据某一特定过程制定的模糊控制规则表。 一个控制器一般只适用于某一类特定的过程， 一个控制器一般只适用于某一类特定的过程，而不是像常规仪表那样具有 可调参数，可以适用于不同的过程。 可调参数，可以适用于不同的过程。
应用特点： 应用特点：
可以获得满意的控制效果。将控制技术和计算机结合起来， 可以获得满意的控制效果。将控制技术和计算机结合起来，智能控制系 统应运而生。 统应运而生。
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智能控制系统介绍
两层含义： 两层含义：
（1）智能控制系统是智能机自动地完成其目标的控制系统； 智能控制系统是智能机自动地完成其目标的控制系统； 由智能机参与生产过程自动控制的系统称为智能控制系统。 （2）由智能机参与生产过程自动控制的系统称为智能控制系统。
智能控制系统分类
根据处理非线性复杂问题的方式，分为模糊系统、 根据处理非线性复杂问题的方式，分为模糊系统、人工神经 网络或专家系统等。 网络或专家系统等。
智能控制系统的共同点： 智能控制系统的共同点：
具有某些人类的智能，即借鉴人类处理问题的方式， 具有某些人类的智能，即借鉴人类处理问题的方式，给出问题的满 意解，而非最优解。 意解，而非最优解。
专家系统特点： 专家系统特点：
– 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 善于解决那些不确定性的、非结构化的、 但在现有的机器上无法实施的困难问题； 但在现有的机器上无法实施的困难问题； – 专家系统表现出更渊博的知识，更丰富的经验和更强的工作能力， 专家系统表现出更渊博的知识，更丰富的经验和更强的工作能力， 而且能够高效率、准确、迅速和不知疲倦地工作。 而且能够高效率、准确、迅速和不知疲倦地工作。
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模糊控制系统的发展现状（ 模糊控制系统的发展现状（4）
第三阶段，智能模糊控制器的研究与应用。 第三阶段，智能模糊控制器的研究与应用。
基本原理： 基本原理：
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在不断了解掌握过程机理的同时，结合操作经验， 在不断了解掌握过程机理的同时，结合操作经验，利用模糊语言及模糊条件 语句构成原始的人工智能专家系统。 语句构成原始的人工智能专家系统。 再通过产生式学习系统，对照实际生产过程不断修改、完善、扩充， 再通过产生式学习系统，对照实际生产过程不断修改、完善、扩充，从而构 造机理、操作经验型专家系统， 造机理、操作经验型专家系统，利用产生式学习系统较快决定处理问题的过 并对原有知识进行反馈修正。 程，并对原有知识进行反馈修正。 如此不断进行，便是所谓的智能模糊控制系统。 如此不断进行，便是所谓的智能模糊控制系统。 对模糊控制系统稳定性能的改善、模糊集成控制、模糊自适应控制、 对模糊控制系统稳定性能的改善、模糊集成控制、模糊自适应控制、专家模 糊控制、多变量模糊控制以及针对复杂系统的自学习与参数(或规则) 糊控制、多变量模糊控制以及针对复杂系统的自学习与参数(或规则)自调整 模糊系统等方面的研究。 模糊系统等方面的研究。