智能控制第2章 递阶智能系统PPT课件

20.08.2020
上海工程技术大学机械学院
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2.2 递阶智能系统的原理和结构
根据IPDI原理，可把递阶智能控制系统分为几个子系统，全 部子系统连成树状结构，形成多层递阶模型。
为了实现递阶智能控制算法，需要一些特别简单的结构。专 用硬件被装入组织级和协调级以便于系统的更新；更新内容 涉及各个独立单元和派生单元现存的值、概率分布函数以及 与具体规划有关的知识库。更新跟随规划的执行，并且采用 自底向上的方法完成：与底层有关的值和概率首先被更新， 接着再进行高层的更新。知识库的完全更新也被同时执行。
可采用常规的最优控制方法。
递阶智能控制通常用熵进行总体评估，故需将最优 控制描述转化为用熵函数(一般指Jaynes最大熵函数) 描述。
理论研究表明：这两种描述的实质是一致的，即： 对于某个具体选择的控制，其反馈控制问题的(最优) 平均性能测度等价于系统的Jaynes最大熵函数，最 优控制对应于熵函数最小。
三个迭代层的结构模型描述各个硬件单元，包括用于存储暂 时和永久信息的专用存储器，存储各种概率、值和终端装置 信息的存储器，以及分别用于每层的其它专用硬件单元。
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一、组织级原理和结构
1、机器推理
机器推理（MR） 是编译输入指令，与相关活动集 、 产生式规则以及构成系统推理机的程序之总合。
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分配器
从组织级来的命令体现为基元事件的组合，首先传到协调级中 的分配器，分配器根据当前工作状态，将组织级送来的基元 事件序列翻译为面向协调器的控制行动序列，然后在合适的 时候将它们送至相应的协调器。任务执行完毕后，分配器还 负责向组织级传送反馈信息。具体功能：
①通信：向上层组织级和下层协调器发送和接收信息； ②任务处理：识别要执行的任务，为相应的协调器选择合适的
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3、机器决策
机器决策（MDM） 是在最大的相关成功概率中选择 完备的和可兼容的有序活动。
递阶智能控制理论归纳如下：
智能控制理论可被假定为寻求某个系统正确 的决策与控制序列的数学问题，该系统在结 构上遵循精度随智能降低而提高（IPDI）的 原理，而所求得序列能够使系统的总熵为最 小。
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执行级
也称运行控制级，直接作用于局部过程并完成子任务。
该级特点：高精度执行局部任务，无需更多智能。
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1、组织级
根据贮存在长期存储内的本原数据集合，组织器能够组织绝 对动作、一般任务和规则的序列。换句话说，组织器作为推 理机的规则发生器，处理高层信息，用于机器推理、规划、 决策、学习（反馈）和记忆操作
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组织级
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2、机器规划
机器规划（MP） 是执行预定工作所需要的完备的和可兼容 的有序活动之形式化表示。机器规划包含对主动非重复本原 活动事件进行排序，拒绝非兼容有序活动，在可兼容有序非 重复事件的信息串中插入重复事件的有效序列，检查全部规 划的完整性和组织情况。
第2章 递阶智能系统
概述 递阶智能机器的一般结构 递阶智能系统的原理和结构 递阶智能控制系统举例
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总体概述
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2.1 递阶智能系统概述
递阶智能控制（hierarchical intelligent control），简称递阶控制，它是在研究早期 学习控制系统的基础上，从工程控制论角度 总结人工智能和自适应控制、自学习控制和 自组织控制的关系之后逐渐形成的，是智能 控制的最早理论之一。
控制步骤，并为组织级产生反馈； ③学习：根据任务执行取得的经验，减小决策过程的不确定性，
改进任务执行的能力。
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协调器
将面向协调器的控制行动序列翻译为面向执 行级的实时操作序列，并连同相关的数据一 起送至具体的装置。任务执行完成后，负责 向分配器报告执行的结果。
组织级
①对于给定的外部命令和任务，设法找到 能够完成该任务的、 所有可能的子任务 (或动作)组合；
②选择最有利的子 任务组合作为进一步 的控制要求送到协调 级，通过协调处理，将具体的动作要求送至执行级完成所要
求的任务；
③ 对任务执行的结果进行性能评价，并将评价结果逐级向上反 馈，同时对以前存储的知识信息加以修改，起到学习的作用。
所有协调器必须在分配器的统一管理下协同 工作；
协调器与分配器结构形式相同，但所处位置 不同。
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3、执行级（Execution level）
执行级是递阶智能控制的最底层，要求具有 较高的精度但较低的智能；它按控制论进行 控制，对相关过程执行适当的控制作用。
萨里迪斯（Saridis）提出的基于三个控制层 次和IPDI（精度随智能降低而提高 ）原理的 三级递阶控制系统最具代表性。
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结构
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2.2 递阶智能机器的一般结构
递阶智能机器的级联结构
系统把定性的用户指令变换为一个物理操作序列。系统的输 出是通过一组施于驱动器的具体指令来实现的。一旦接收到 初始用户指令，系统就产生操作，这一操作是由一组与环境 交互作用的传感器的输入信息决定的。这些外部和内部传感 器提供工作空间环境（外部）和每个子系统状况（内部）的 监控信息；对于机器人系统，子系统状况，有位置、速度和 加速度等。智能机器融合这些信息，并从中选择操作方案。
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2、协调级
协调级是上（组织）级和下（执行）级间的接口，承上启下， 并由人工智能和运筹学共同作用。协调级借助于产生一个适 当的子任务序列来执行原指令，处理实时信息。这涉及短期 存储器（如缓冲器）内决策与学习的协调。
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