第九章 仿人智能控制
仿人智能的伺服控制
仿人智能的伺服控制随着自动控制技术向工业自动化各领域的深度渗透，基于精确数学模型的常规控制策略难以满足各类系统对控制性能的要求，其中也包括伺服系统。
文献中讨论了基于模糊逻辑、神经网络的智能伺服控制策略，此外还简略提及了其他形式的智能伺服控制策略。
为了较深入地研究问题，有必要对常规PID控制算法作深入剖析，以便找出问题的关键所在;其次还应研究被控对象的特性，以便解决控制策略与控制对象特性匹配的问题。
以下是对有关问题的简要探讨。
常规PID应用中存在的问题常规PID控制算法在计算机控制系统中，一般采用增量式控制算法，其优点是比较容易通过加权而获得比较好的控制效果:由于计算机输出增量，所以误动作时影响较小，必要时可用逻辑判断的方法去掉;手动/自动切换时冲击小，便于实现无扰动切换。
当计算机发生故障时，由于输出通道或执行装置具有信号的锁存作用，故仍能保持原值;算式中不需要累加。
控制增量△u（k）的确定仅与最近几次采样有关；增量式PID的控制算法为:±△u（k）＝KP[e（k）－e（k－1）>＋KIe（k）＋KD[e（k）－2 e（k－1）＋e（k－2）式中:T，采样周期;k，采样序号;u（k），采样时刻k时的输出值;e（k），采样时刻k时的偏差值;e（k－1），采样时刻k－1时的偏差值。
由于一般计算机控制系统采用恒定的采样周期T，一旦确定了KP、KI、KD的值，只要使用前3次测量值的偏差，即可求出控制增量。
选择了采样周期后一般不再变动，对于PID参数，可离线地找到一组合适的参数KP、KI、KD使系统基本接近优化工作状态。
PID控制器各参数对控制效果的影响KP—比例调节比例调节的特点是简单、快速。
缺点是对具有平衡性的控制对象有静差（自平衡性是指系统阶跃响应终值为一有限值）;对带有滞后的系统，可能产生振荡，动态特性也差。
比例系数KP增大可以加快响应速度，减小系统稳态误差，提高控制精度。
但是KP过大会产生较大超调，甚至导致系统不稳定;若KP取得过小，能使系统减少超调量，稳定裕度增大，但会降低系统的调节精度，使过渡过程时间延长。
仿人智能PID控制
仿人智能PID控制器设计摘要：PID控制算法简单，参数调整方便，应用广泛。
但是常规的PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差。
该文设计的仿人智能PID控制器用正态函数拟和模糊控制规则，辅以根据误差和误差变化率的调整，能根据实际情况调整和完善PID 参数，具有鲁棒性强，响应速度快，稳态精度高等优点。
该方法在导弹自动驾驶仪的设计中有很好的应用效果。
关键词：控制器；模糊控制；自动驾驶仪；仿真1 引言据统计，工业控制的控制器中PID类控制器占90％上。
PID控制器是最早出现的控制器类型，因其结构简单，各个控制器参数有着明显的物理意义，调整方便，所以这类控制器很受工程技术人员的欢迎。
随着控制理论的发展，出现了各种分支，如专家系统、模糊逻辑、神经网络、灰色系统理论等，它们和传统的PID控制策略相结合又派生出各种新型的PID 控制器，大大改进了传统PID控制器的性能。
本文设计的仿人智能PID 控制器把模糊控制规则函数化。
能根据实际情况自动调整和完善PID参数的控制规则实现在线调整PID参数。
2 设计仿人智能PID控制器的参数PID控制器的控制量的表达形式一般是：u = k p*error+k i*errori+k d*errord (1)仿人智能 PID控制器的参数整定是找到PID控制的三个参数kp 、ki、kd与误差e、误差变化率ē之间的关系，在运行中不断检测 e和ē；，根据控制原理对kp 、ki、kd进行在线修改以满足不同 e和ē时对控制参数的不同要求，而使得被控对象具有良好的动态、静态性能。
2.1 仿人智能 PID控制器参数的设计原则从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等方面考虑kp 、ki、kd的作用如下：1)比例系数k p的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。
k p越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至会导致系统不稳定。
kp取值过小。
则系统响应速度缓慢。
仿人智能控制算法在控制系统的应用
仿人智能控制算法在控制系统的应用引言随着科技的发展，人工智能技术得到了迅速发展。
仿人智能控制算法作为目前比较先进的智能控制算法，其应用领域也越来越广泛。
本文将着重介绍仿人智能控制算法在控制系统中的应用。
什么是仿人智能控制算法人工智能控制算法是一种模拟人类行为智能控制的算法，通过对人类认知过程进行建模和仿真，实现对复杂系统的控制。
仿人智能控制算法中应用了神经网络算法、模糊逻辑控制算法、遗传算法等多种人工智能技术，利用这些技术对系统进行建模、预测和控制。
仿人智能控制算法在控制系统中的应用智能交通控制仿人智能控制算法在智能交通控制中的应用较为广泛，其核心是对路况信息进行实时监测，通过智能算法来控制交通信号灯的变化，优化交通流量和速度。
由于交通流量和路况存在一定的随机性，因此仿人智能控制算法在实际应用中能够更加准确的分析和处理交通事故，并通过优化控制算法来减少道路拥堵。
生产制造在生产制造领域，仿人智能控制算法能够对产品质量及其流程进行智能控制，提高生产效率和产品质量。
同时，利用智能算法对生产环节进行优化，帮助企业提高生产效率和降低成本，提升企业的利润。
机器人控制随着人工智能技术的飞速发展，机器人应用也越来越广泛。
仿人智能控制算法可以让机器人更好地模拟人类行为，并通过数据分析和智能算法来对机器人进行优化控制，提高机器人的智能化程度和适应性。
在生产、医疗、军事等多个领域中都可以发挥重要作用。
仿人智能控制算法的优缺点分析优点•能够更准确的模拟人类行为特征，提高了系统的智能化程度。
•可以较好的处理非线性控制、不确定性、复杂度高等问题。
•通过对系统的学习和优化，可以更好的适应不同的环境和场景，提高系统的控制效果。
缺点•对算法的复杂度和运算资源的要求较高。
•对不同系统设计和环境的敏感度较高。
结论仿人智能控制算法作为一种新兴的智能控制算法，可以在多个领域中发挥着非常重要的作用。
但是在实际应用中，其复杂度和对系统设计的特殊要求，也需要在工程实践中进行更加深入的研究和实践，以更好的实现系统的控制效果和优化。
智能控制（研究生）习题集
习题集第一章概论1.试从学科和能力两个方面说明什么是人工智能。
2.哪些思想、思潮、时间和人物在人工智能发展过程中起了重要作用?3.近年来人工智能研究取得哪些重要进展?4.为什么能够用计算机模拟人类智能?5.目前人工智能学界有哪些学派?它们的认知观为何?6.自动控制存在什么机遇与挑战?为什么要提出智能控制?7.简述智能控制的发展过程,并说明人工智能对自动控制的影响。
8.傅京孙对智能控制有哪些贡献?9.什么是智能控制?它具有哪些特点?10.智能控制器的一般结构和各部分的作用为何?它与传统控制器有何异同?11.智能控制学科有哪几种结构理论?这些理论的内容是什么?12.为什么要把信息论引入智能控制学科结构?13.人工智能不同学派的思想在智能控制上有何反映?第二章知识表示方法1.状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?2.设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?3.利用下图,用状态空间法规划一个最短的旅行路程:此旅程从城市A开始,访问其他城市不多于一次,并返回A。
选择一个状态表示,表示出所求得的状态空间的节点及弧线,标出适当的代价,并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。
4.试说明怎样把一棵与或解树用来表达下图所示的电网络阻抗的计算。
单独的R、L或C可分别用R、jωL或1/jωC来计算,这个事实用作本原问题。
后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。
5.试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。
6.用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子)。
A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.7.把下列语句表示成语义网络描述:(1)All man are mortal.(2)Every cloud has a silver lining.(3)All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.8.作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。
仿人智能控制基本原理
五 仿人智能控制基本原理源自在仿人智能控制原型算法中，控制策略与控制模 态的选择和确定，是依据误差变化趋势的特征进 行的，而这些确定误差变化趋势特征的集合，反 映在误差相平面上的全部特征，构成了整个控制 决策的依据，我们称之为特征模型。这与人控制 器拥有并依据先验知识进行控制的方式类似。 依据特征模型选择确定控制模态，这种决策推理 和信息处理的行为与人的直觉推理过程，即从 “认知到判断”再从“判断到操作”的决策推理 过程十分接近。
图3-3 仿人智能控制器 原形的动态特性
它表明了当系统受到 阶跃干扰的作用，输出响 应偏离给定值时，仿人智 能控制器在误差输入的作 用下，产生的控制输出与 误差响应的对应关系。 。
em3 em2
em1 e
t
u01 u02
u
t
B)抑制系数k偏小
五 仿人智能控制基本原理
2.2 动态特性分析
当抑制系数k取得偏大时，如图a）所示，误 差的动态响应将呈现过零的衰减振荡形式。 控制器相应的输出则呈现出以保持值u0i为中 心的反转锯齿状。当误差向偏离给定值的方 向变化时，控制器输出将在保持值u0i上叠加 一个与误差成比例的控制增量，即u = u0i + Kp e。当误差的变化指向给定值时，控制器 输出保持值u0i，随着误差曲线的衰减，保持 值u0i将趋向于一个稳定的值。
2.1 基本算法和静特性
图a）为保持模态中抑制系数k偏大时控制器的 静特性图 oa段—比例控制模式 ab段—增益抑制 bc段—开环保持模式 cd→df→fg段—第2个控制周期
五 仿人智能控制基本原理
2.1 基本算法和静特性
图b）为保持模态中抑制系数k偏小时控制 器的静特性图， oa→ab→bc段—第1个控制周期 cd→df→fg段—第2个控制周期 抑制系数k取得恰倒好处时
仿人智能控制
仿人智能控制仿人智能控制是仿效人的政行为而进行控制和决策，即在宏观结构上和功能上对人的控制进行模拟。
开展仿人智能控制的研究，是目前智能控制的一个重要研究方向。
1.仿人智能控制的原理1.1 仿人智能控制的基本思想传统的PID控制是一种反馈控制，存在着按偏差的比例、积分和微分三种控制作用。
比例：偏差一产生，控制器就有控制作用，使被控量想偏差减小的方向变化，器控制作用的强弱取决于比例系数Kp积分：它能对偏差进行记忆并积分，有利于消除静差，但作用太强，既Ti太大会是控制的动态性能变差，以至使系统不稳定。
微分：能敏感出偏差的变化趋势， To大可加快系统响应（使超调减小），但又会使系统抑制干扰的能力降低。
下面来分析一下PID控制中的三种控制作用的是指以及他们的功能与人的控制思维的某种智能差异，从而看出控制规律的智能化发展趋势。
1）比例；PID中实质是一种线性放大或缩小的作用，它类似于人的想象能力，可以把一个量想得大一些或小一些，但人的想象力是非线性的是变的，可根据情况灵活变化。
2）积分作用：对偏差信号的记忆功能（积分），人脑的记忆功能是人类的一种基本智能，人脑的记忆是具有某种选择性的。
可以记住有用的信息，而遗忘无用或长时间的信息，而PID中的积分是不加选择的长期记忆，其中包括对控制不利的信息，同比PID中不加选择的积分作用缺乏智能性。
3）微分：体现了信号的变化趋势，这种作用类似于人的预见性，但PID中的微分的预见性缺乏人的远见卓识，且对变化快的信号敏感，对变化慢的信号预见性差仿人智能控制的基本思想是指：在控制过程中利用计算机模拟人的控制行为能力，最大限度的识别和利用控制系统动态过程所提供的特征信息进行启发和直觉推理，从而实现对缺乏精确数学模型的对象进行有效的控制1.2 仿人智能行为的特征变量对系统动态特征的模式识别，主要是对动态模式的分类，根据系统偏差e及偏差变化△e以及由它们相应的组合的特征变量来划分动态特征模式，通过这些特征模式刻画动态系统的动态行为特征，以便作为智能控制决策的依据。
人工智能-第九章仿人智能控制v2 精品
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几个不同点的分析
点a,b,F的值均等于y，但动态特征不同
点a: 系统偏差有偏离平衡点的趋势； 点b: 系统偏差有趋于平衡点的趋势； 点F:系统偏差恰好达到极值。
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9.1.3 系统特性的模式识别
根据输出偏差e和偏差变化Δe以及它们的 组合的特征变量，划分动态特征模式，特 征模式作为智能控制决策的依据。
第九章 仿人智能控制
9.1 仿人智能控制的原理 9.1.1 基本思想 9.1.2 仿人智能控制行为的特征变量 9.1.3 系统特性的模式识别
9.2 几种仿人智能控制方案 9.2.1 仿人智能开关控制 9.2.2 仿人比例控制 9.2.3 仿人智能积分控制
9.3 专家PID控制
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>0
>0
<0
en*Δen <0
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en*Δen表征动态偏差变化情况
en*Δen>0 偏差加大, 偏差的绝对值逐渐增大 en*Δen<0 偏差减小, 偏差的绝对值逐渐减小
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Δen*Δen-1 表征极值
Δen*Δen-1>0 无极值 Δen*Δen-1<0 有极值 B点： Δen*Δen-1<0 ; en*Δen>0 C’点： Δen*Δen-1<0 ; en*Δen<0 B点之后，偏差趋于减小，C’点之后，偏差
仿人智能控制与变结构PID
仿人智能控制与变结构PID摘要：本文研究了仿人控制的基本思想和算法，以及其在MATLAB 中仿真的实现。
通过仿真结果可以看到仿人比例控制和智能积分控制比一般的PID 有更好的控制效果。
关键词：仿人智能控制 PID 变结构一、引言传统的比例、积分、微分控制，即PID 控制，已被广泛用于工业生产过程。
但由于其比例、积分和微分调节参数是采用试验的方法由人工整定。
这种整定方法费时费力，而且当被控对象特征发生变化时，PID 调节器没有自我参数调整的适应能力，导致控制系统的产生大的偏差，使得系统整体性能变差。
由于生产过程的连续性以及参数整定所需的时间，人工重新整定PID 参数在实际中很难进行。
因此，调节参数的自整定己成为控制工程的重要研究课题。
PID 控制器自20世纪初诞生以来，已由模拟PID 控制器发展到数字PID 控制器，甚至出现了专家自适应PID 控制器（也称为智能PID 控制器）。
近年来，PID 算法发展很快，出现了非线性PID 控制、选择性PID-PD 控制、I-PD 控制、自适应PID 控制等算法。
本文将从PID 控制的实质出发，研究仿人智能控制与变结构PID 的基本思想。
二、仿人控制基本思想1． PID 控制器的结构及算法比例积分微分被控对象c(t)-+PID 控制器根据给定值u(t)与实际输出y(t)构成的控制偏差：()()()e t u t y t =−的比例P 、积分I 和微分D 通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。
其控制规律为： 0()1()[()()]tD p IT de t c t K e t e t dt T d =++∫1 t] 对于数字PID ，其控制算法为： 位置式：()()()[()(1)]kp IDj c k K e k K e j Ke k e k ==++−−∑增量式： ()[()(1)]()[()2(1)(2)P I D c k K e k e k K e k K e k e k e k Δ=−−++−−+−2． 人的控制行为与PID 控制机理比例作用：比例控制具有线性放大（或缩小）的作用，类似于人脑的想象功能。
仿生机器人智能控制技术
仿生机器人智能控制技术近年来，随着技术的不断进步，人们对于机器人的发展和利用越来越关注。
在智能机器人的开发中，仿生机器人逐渐成为研究的热点。
而智能控制技术则是实现仿生机器人智能化的基础。
本文将从仿生机器人的概念入手，探讨其智能控制技术。
一、仿生机器人的概念仿生机器人的概念最早出现在上个世纪七十年代初期，是指借鉴自然界中生物的结构、功能和行为，开发出具有类似生物的机器人。
仿生机器人具有生物特性，其身体结构与生物类似，具有机械柔韧性、远程操作、自主控制等能力。
仿生机器人的模仿对象包括无脊椎动物、脊椎动物、昆虫、鸟类等，但其中最典型的就是仿生机器人手臂。
二、智能控制技术智能控制技术是指利用电子、信息、计算机技术等手段，使仿生机器人具有自主感知、学习、规划、决策和执行等能力的技术。
智能控制技术的核心是人工智能技术和控制理论。
1. 传感技术仿生机器人的主要任务之一是模仿人类的行为，而传感技术则是实现仿生机器人智能化的基础。
传感器可以让仿生机器人感知周围环境，包括光敏传感器、声音传感器、压力传感器、温度传感器等。
传感器可以感知到外部环境的物理量和信号，将所感知的信息通过微处理器处理后，再根据需求作出反应和决策。
2. 视觉技术视觉技术是仿生机器人感知环境并进行信息处理的重要手段之一。
仿生机器人采用立体视觉、颜色感知、运动感知和模式识别等技术，模拟人类的视觉系统，能够对周边环境进行感知，并作出反应。
3. 运动控制技术仿生机器人仿照动物的运动特点进行设计，具有生物特性。
但生物运动是由生物神经系统控制的，而仿生机器人则通过电气信号模拟神经系统的信号传递，实现运动控制。
通过模拟神经系统的控制方式，可使仿生机器人实现柔性的、生动的运动。
4. 智能决策技术智能决策技术是指应用人工智能技术使仿生机器人具有自主决策的能力。
仿生机器人通过学习和适应环境，根据预设的目标和任务，采用合适的策略执行决策，实现自主控制。
三、仿生机器人智能控制技术的应用随着智能控制技术的发展，仿生机器人应用范围也逐渐扩大。
仿人机器人的智能控制与路径规划技术研究
仿人机器人的智能控制与路径规划技术研究智能控制与路径规划是仿人机器人研究中关键的技术之一。
本文将探讨如何实现仿人机器人的智能控制与路径规划，并分析其应用前景。
随着科技的发展，仿人机器人在现实生活和工业领域中被广泛应用。
智能控制与路径规划是确保仿人机器人能够高效地完成任务的关键技术。
首先，智能控制是实现仿人机器人动作的基础。
传感器、执行器和控制算法是智能控制的关键组成部分。
传感器用于获取环境信息，执行器用于执行指令，而控制算法则根据传感器的反馈信号进行决策和控制。
传感器的种类包括视觉传感器、声音传感器、力传感器等，它们可以帮助机器人感知周围的环境和物体。
执行器负责机器人的运动，如关节驱动器和轮式底盘。
在智能控制中，控制算法的设计很重要，可以采用传统的PID控制算法，也可以采用更高级的自适应控制算法，如模糊控制、神经网络控制等。
其次，路径规划是使仿人机器人能够从起始位置到目标位置的过程中选择最佳路径的技术。
路径规划需要考虑到环境的约束条件、机器人的动态限制以及任务的优化目标。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等。
这些算法可以根据不同的情况选择最合适的路径，使机器人能够高效地完成任务。
此外，路径规划还可以考虑到动态环境中的避障问题，以确保机器人能够安全地穿越复杂的环境。
对于复杂的环境地形，例如户外环境，路径规划算法需要考虑到地形的信息，避免机器人陷入困境。
智能控制与路径规划技术在各个领域中有着广泛的应用。
在生活领域，仿人机器人被用于辅助老人日常生活，帮助他们从床上转移到轮椅上，或者做一些简单的家务。
在工业领域，仿人机器人可以在生产线上执行重复性的任务，如装配、焊接等，提高生产效率和质量。
在医疗领域，仿人机器人被用于手术辅助、康复训练等，增加手术的精确性和减少对人体的侵入性。
在军事领域，仿人机器人可以用于救援任务、无人侦查等，减少士兵在危险环境下的风险。
然而，智能控制与路径规划技术仍面临一些挑战。
机械系统的仿人智能控制与协同助力
机械系统的仿人智能控制与协同助力随着科技的不断进步，机械系统的智能化程度也在不断提高。
仿人智能控制技术的引入，为机械系统的性能提升和操作效率的提高带来了巨大的潜力。
本文将探讨机械系统的仿人智能控制技术以及其与协同助力的关系。
首先，我们需要了解什么是仿人智能控制技术。
仿人智能控制技术是通过模拟人类的思维方式和行为特征，将人类的智能应用于机械系统的控制中。
这种技术使得机械系统能够更加智能化地感知环境、分析信息、做出决策和执行行动。
在机械系统的仿人智能控制中，关键的一环是感知环境的能力。
例如，利用视觉传感器和声音传感器等设备，机械系统能够感知周围的环境信息，如物体的位置、形状和颜色等。
通过对环境信息的感知，机械系统能够更好地适应复杂的工作环境，并做出相应的决策。
除了感知环境，仿人智能控制技术还包括对信息的分析和处理能力。
机械系统可以通过学习和模式识别等方法，对大量的信息进行分析，从而提取出有用的特征。
例如，在一个自动化生产线上，机械系统可以通过检测产品的外观和质量，自动识别并剔除不合格品，从而提高生产效率和产品质量。
在机械系统中应用仿人智能控制技术不仅可以提高系统的自主性，还可以实现系统之间的协同助力。
通过互联网和物联网等技术手段，不同的机械系统可以相互通信和协调工作，共同完成复杂的任务。
例如，在一个仓库物流系统中，各个机械设备可以通过互联网实时传输和共享数据，从而提高仓库的运营效率。
随着机械系统的智能化程度越来越高，机械系统之间的协同助力也变得越来越重要。
机械系统之间的协同助力不仅可以提高系统的整体性能，还可以实现资源的有效利用。
例如，在一个智能家居系统中，各种机械设备可以通过互联网共享信息，实现智能化的配合。
空调可以根据温度传感器的数据调节室内温度，智能灯具可以根据光线传感器的数据自动调节亮度，从而提供一个舒适的居住环境。
然而，机械系统的仿人智能控制技术也面临一些挑战。
首先，由于机械系统的复杂性，需要大量的时间和精力来开发和调试相关的算法和控制系统。
第九章-仿人智能控制v2
输出
n
y yssi R 1 (n )
静差
i0
essn 0 (n )
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控制算法：
积分开关只在满足稳态条件时才闭合，完成
一次
e0n
en1 0
e
运算后立即断开，此后
e0n
不变.
积分 开关
R + e e0n
-
u
y
K
对象
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仿人比例控制
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规则为
if K0 K K0 N , e(k ) e(k 1)
实验取液位为50， 其余参数都为零， 电压分为三级加到 伺服阀上，稳定以 后电压迅速频繁地 切换，曲线比较稳 定，但是饲服阀的 开口很小才能达到 如此效果
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9.2.2 仿人比例控制
常规控制，K小，系统稳定性好，静态误差大。
仿人控制，不断调整给定值，使系统输出不断 逼近给定值，提高系统精度。
传统PID调节器无自适应能力。 研究专家PID或者智能PID十分必要。
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9.1.1 基本思想
PID －比例，积分和微分控制器 反馈控制，按偏差调节
控制器作用
人脑
P: 比例，线性放大缩小 I: 积分，细调 D: 微分，变化趋势
想象功能，具有非线性放大能力 记忆功能，选择性记忆能力 预见功能，远见卓识的预见能力
过程为大惯性及纯滞后系统。采用产生式规则设 计智能开关控制。
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12条规则：
设k为当前采样时刻，e(k)为偏差，Δe(k）
为偏差变化率，U为全开控制量，T为控制
周期，t0为开关接通时间。 (1) if |e(k)|≥M e(k)>0
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仿人比例温度控制仿真曲线
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仿真结果1
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仿真结果2
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温度控制系统硬件框图
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智能开关控制的偏差变化分析
e(k ) * e(k ) 0 k (0, t1 ) 或 (t2 , t3 ) e(k ) * e(k ) 0 k (t1 , t2 ) 或 (t3 , t4 )
过程为大惯性及纯滞后系统。采用产生式规则设 计智能开关控制。
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规则为
if K0 K K0 N , e(k ) e(k 1) then e e
n 0 n 1 0
e
δ：允许静差的2倍，N正比于
/T
算法实质：比例加智能积分。
未满足条件时，仅比例控制；
稳态后，积分器每 N个周期工作一次，避免传统积 分带来的相位裕量减小。
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参数意义： E允许偏差的绝对值, M>E给定常数， t0(k)，t0(k-1)分别为本次和上次控制量输出 时间。Ki为依据经验整定的系数。
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仿人智能开关控制 （BANG－BANG控制）(应用实例) 液位控制
根据偏差的大小来确定控制电压。在液位 实际值远小于给定值时，输出一个较大的控制电 压，提高液位的上升速率，减少上升时间；随着 偏差的减小，逐步减少控制电压，以减小系统的 超调量和稳定时间。经过多次实验，选择3V， 2.25V, 1.75V, 0.05V四种控制电压。
9.3.1、概述
9.3.2、基本原理 9.3.3、专家控制的关键技术及特点 9.3.4、专家PID控制
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智能控制的一个重要研究方向
智能控制，根本上是要仿效人的智能行为进行决策
和控制。
必要的训练之后，人实现的控制方法接近最优。
仿人智能控制不需要了解对象的结构、参数，即不
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9.2 几种仿人智能控制方案
9.2.1 仿人智能开关控制(Bang-Bang)控制 开关（on-off)控制—bang-bang控制，简单， 易于实现。 电加热炉的控制中常常应用。 问题：精度较低，系统振荡幅度较大。 分析：常规方法， 两态： 开、关；没有人工控 制根据变化趋势调节的特点。
e*Δe的符号，表征动态偏差变化情况. >0, 离开平衡点 <0, 趋于平衡点
表9－1 特征变量的符号变化
OA段
AB段
BC段
CD段
DE段
en
Δe
>0
<0 <0
<0
<0 >0
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<0
>0 <0
>0
>0 >0
>0
<0 <0
12
en*Δen
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en*Δen表征动态偏差变化情况
PC
Tg
PLC
SCR
Tc
电炉
热电偶
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温度控制实际效果
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仿人智能比例液位控制
实验结果及参数分析
实验设定液位为50，由于仿 人比例控制中的Ki和Kd没有 起到作用，故直接取Kp为1， 可以看到第一次稳定值比较 小，但最后的稳定效果很明 显。如右图所示： 第二次实验改取Kp为3，如 右图所示，第一次判稳值明 显增大，而且总的上升时间 也相对还有所减少，最终的 稳定效果也还不错
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PID的改进：
1．变增益控制（增益适应） 2. 智能积分（非线性积分） 3．智能采样控制等等
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仿人控制基本思想：
利用计算机模拟人的控制行为功能，
最大限度地识别过程特征信息，进行启发 和自觉推理，对缺乏精确数学模型的对象 实现有效的控制 。
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（4）if e(k)=0 ，e(k-1)>0 then u(k)=U,t0(k)= t0(k-1) （5）if |e(k)|<E, e(k)>0, Δe(k)>0 then u(k)=U,t0(k)= K2 t0(k-1) （6）if |e(k)|<E, e(k)>0, Δe(k)<0 then u(k)=U,t0(k)= K3 t0(k-1) （7） if |e(k)|<E, e(k)>0, Δe(k)<0 then u(k)=U,t0(k)= K4 t0(k-1) （8） if |e(k)|<E, e(k)<0, Δe(k)>0 then u(k)=U,t0(k)= t0(k-1)
y
静差
y
i 0
n
ssi
R 1 (n )
essn 0 (n )
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控制算法：
积分开关只在满足稳态条件时才闭合，完成 一次 e
n 0
e e 运算后立即断开，此后 e
n 1 0
n 0
不变.
积分 开关
e
R+ -
e0n
K
u
对象
y
仿人比例控制
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（9） if E≤|e(k)|<M, e(k)>0, Δe(k)>0 then u(k)=U,t0(k)= K5 t0(k-1) （10）if E≤|e(k)|<M, e(k)>0, Δe(k)<0 then u(k)=U,t0(k)= K6 t0(k-1) （11）if E≤|e(k)|<M, e(k)<0, Δe(k)<0 then u(k)=U,t0(k)= K7 t0(k-1) （12）if E≤|e(k)|<M, e(k)<0, Δe(k)>0 then u(k)=U,t0(k)= K8 t0(k-1)
Δen/Δen-1比值大,前期控制效果差
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Δ(Δe)
表征偏差变化的变化率
Δ(Δe)>0 超调阶段 ABC段 Δ(Δe)<0 回调阶段 CDE段 特征变量是对系统动态特性的一种定性与定量相 结合的描述，它体现了对人的形象思维的一种 模拟。
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9.1.3 仿人智能控制器的结构
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图9.3 多变量仿人智能控制器的结构
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其中，A,B是解析式、逻辑关系式和阈值集的 集合;F,H是以IF(特征)THEN(控制模式)的形式 写成的直觉推理规则集;V,W是以各种线性、非 线性函数写成的模式集，分别存放于RB和DB 中。ST产生的M进入DB取代原有的控制参数 集, MC产生输出u*，经K输出u=Ku*，去控制被 控对象G。
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智能开关控制实验结果及参数分析
实验取液位为50， 其余参数都为零， 电压分为三级加到 伺服阀上，稳定以 后电压迅速频繁地 切换，曲线比较稳 定，但是饲服阀的 开口很小才能达到 如此效果
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9.2.2 仿人比例控制
常规控制， K 小，系统稳定性好，静态误差大。 仿人控制，不断调整给定值，使系统输出不断 逼近给定值，提高系统精度。
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9.1.1 基本思想
PID －比例，积分和微分控制器 反馈控制，按偏差调节
控制器作用 P: 比例，线性放大缩小 I: 积分，细调 D: 微分，变化趋势 人脑 想象功能，具有非线性放大能力 记忆功能，选择性记忆能力 预见功能，远见卓识的预见能力
PID控制作用是优良控制的必要条件，非充分条件。
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e / e
偏差变化的姿态
与en*Δen联合使用，细化系统特征 例如，曲线BC(DE)中间一段，偏差变化较大 且偏差较大。 具体数值满足 en*Δen<0且b< e / e <a
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Δen/Δen-1 表征偏差局部变化趋势
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9.2.3 仿人智能积分控制
常规积分的缺点： 1) 针对性不强，（处处积分起作用） 2) 积分饱和 3) 参数选择不当时，系统容易振荡
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人工控制，可以根据误差和误差变化率选择开关
接通的时间。
智能开关控制即是 ” 考虑实际误差变化规律和被
控对象的特征，纯滞后及扰动等因素的开关控 制策略。”
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智能开关控制的控制电压和偏差变化曲线
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