智能控制第2章 递阶智能系统PPT课件
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智能控制第2章 递阶智能系统PPT
19:11 上海工程技术大学机械学院 25
2、行为规划层 是行为决策层和操作控制层之间的接口，负责将行 为决策层产生的行为符号，转换成操作控制层的传 统控制器所能接受的轨迹指令。行为规划层的输入 是车辆状态信息、行为指令以及环境感知系统提供 的可通行路面信息。 当车辆行为发生改变或可通行路面信息处理结果更 新时，行为规划层各模块被激活，监督当前行为的 执行情况，并根据环境感知信息和车辆当前状态重 新进行行为规划，为操作控制层提供车辆期望速度 和期望运动轨迹等指令。
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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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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。
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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。 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。
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5、机器记忆交换 机器记忆交换（MME） 是对组织级的长期存 储器进行信息检索、储存和更新。检索是在 机器推理和机器规划期间进行的，而储存和 更新是在机器决策和需求工作被实际执行之 后进行的。 以上5种功能，前3种功能与自顶向下的局部 目标有关，而后2种功能与自底向上的局部目 标有关。
2、行为规划层 是行为决策层和操作控制层之间的接口，负责将行 为决策层产生的行为符号，转换成操作控制层的传 统控制器所能接受的轨迹指令。行为规划层的输入 是车辆状态信息、行为指令以及环境感知系统提供 的可通行路面信息。 当车辆行为发生改变或可通行路面信息处理结果更 新时，行为规划层各模块被激活，监督当前行为的 执行情况，并根据环境感知信息和车辆当前状态重 新进行行为规划，为操作控制层提供车辆期望速度 和期望运动轨迹等指令。
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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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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。
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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。 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。
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5、机器记忆交换 机器记忆交换（MME） 是对组织级的长期存 储器进行信息检索、储存和更新。检索是在 机器推理和机器规划期间进行的，而储存和 更新是在机器决策和需求工作被实际执行之 后进行的。 以上5种功能，前3种功能与自顶向下的局部 目标有关，而后2种功能与自底向上的局部目 标有关。
02分级递阶智能控制系统
• 实现方法有很多，常用方法是Petri网翻译器。
协调级的结构框图
• 从组织级传来的命令首先送到分配器，分配器根据当 前工作状态，将组织级的基元事件序列反映为面向协 调器的控制行动，并送往相应的协调器。协调器能够 将控制动作顺序变换成具有必需数据的和面向硬件的
实时操作动作，并发送给执行装置；并把执行任务的
机械手分级智能控制系统
美国普渡大学高级自动化研究实验室成功地将分级智能 控制系统理论应用于机器人控制，设计了一个PUMA600 机械手智能控制系统，如图。
输入指令 第一级 组织级 第二级 传感器协调器 协调级 第三级 执行级 传感器
组织控制器
手臂协调器 视觉协调器
上臂控制器 关节1-3
手部控制器 关节4-6 手指 摄像机
•
• 分层递阶控制结构示意图
智 能 递 增
精 度 递 增
1. 组织级（Organization level）
组织级是递阶智能控制系统的最高级，是智能系统 的“大脑”，能模仿人的行为功能，具有相应的学 习能力和高级决策能力，需要高级的信息处理。组 织监视并指导协调级的所有行为，具有最高的智能 程度。根据用户对任务的不完全描述与实际过程和 环境的有关信息，组织任务，提出适当的控制模式 向下层传达，以实现预定控制目标。
其主要功能有以下几种：
1）推理：把不同的基本动作与所接收的指令通过推 理联系起来，并在概率上评估每个动作。
2）规划：对动作进行排序，并用熵函数计算活动的 不确定性。 3）决策：选择最大可能的决策。 4）反馈：从较低层选取反馈信息通过学习算法更新 概率。 5）存储变换：更新长效记忆存储器中的内容。
2 协调级(Coordination Level)
《递阶智能系统》课件
05
递阶智能系统的未来发展与挑战
人工智能技术的融合发展
01
深度学习与强化学习
随着算法和计算能力的提升，深度学习和强化学习在递阶智能系统中的
应用将更加广泛，能够处理更复杂的问题和任务。
02
自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理和计算机视觉技术的结合将进一步提升递阶智能系统的交
互能力和感知能力，使其更好地理解人类语言和图像信息。
探讨人工智能在未来的角色和地位，以及如何与 人类和谐共处，共同发展。
06
总结与展望
总结
递阶智能系统的定义与特点
递阶智能系统是一种分层的智能系统，具 有自下而上的层次结构。
它强调从底层数据到高层知识的逐步转化 和提升。
总结
递阶智能系统的应用领域
在工业自动化、智能交通、医疗诊断等领 域有广泛应用。 递阶智能系统的优势与挑战
家庭中的各种设备作为执行层，通过 感知层获取用户需求和环境信息，决 策层进行智能控制指令的制定，实现 家居环境的智能化管理。
02
递阶智能系统的关键技术
知识表示与推理
知识表示
将知识以计算机可理解的方式进行编码， 便于计算机处理和运用。
推理
基于已知事实进行逻辑推断，得出新的结 论或解决问题的策略。
专家系统
智能康复
02
通过智能设备对康复期患者进行训练和监测，提高康复效果。
智能药物管理
03
通过智能系统对药品进行管理，确保用药安全和有效。
智能交通
智能信号控制
通过智能系统对交通信号进行控制，优化交通流。
智能车辆
能够实现自动驾驶和智能导航，提高道路运输效率和安全性。
智能停车
通过智能系统实现停车位预约、导航和支付等功能，提高停车便利 性。
《智能控制》课件 (2)
1
生产线自动化
智能控制可以提高生产线效率，降低错误率和不良品率。
2
质量检测
通过智能控制技术可以对产品的质量进行快速评估，并自动分类和分拣。
3
机器人技术
智能控制可以让机器人工作更加智能化，提高其感知能力和协作能力。
智能控制的家居应用
智能家居系统
家庭安防系统
智能家电
通过智能控制，可以实现对家
智能控制可以智能
化。
资源的利用效率。
化和数字化转型。
智能控制的未来发展方向
智能城市建设
人工智能技术
未来智能控制将会推动智能城市的发展，实现
随着人工智能技术的发展，智能控制系统将会
城市的智能化和可持续发展。
变得更加智能化和灵活化。
生态环保控制
智能医疗系统
智能控制将会成为生态环保控制的重要手段，
智能控制的基本概念
定义与特点
工作原理
应用领域
智能控制是指通过模式识别、人
智能控制系统通常由传感器、执
智能控制应用广泛，主要包括工
工智能、优化算法等技术来实现
行器、控制器、决策模块等组成，
业自动化、家居自动化、机器人
自动化控制。
其主要任务是监测和控制被控对
技术、智能交通系统等。
象。
智能控制的工业应用
智能控制PPT课件
本课程介绍了智能控制的定义，应用和发展趋势。通过本课程，您将了解该
技术如何推动各个领域的发展。
智能控制的重要性
1
提高效率
与传统控制相比，智能控制能够提高生产效率并减少人工干预。
2
降低成本
减少浪费和不必要的开支，提高资源的使用效率。
3
创造价值
生产线自动化
智能控制可以提高生产线效率，降低错误率和不良品率。
2
质量检测
通过智能控制技术可以对产品的质量进行快速评估，并自动分类和分拣。
3
机器人技术
智能控制可以让机器人工作更加智能化，提高其感知能力和协作能力。
智能控制的家居应用
智能家居系统
家庭安防系统
智能家电
通过智能控制，可以实现对家
智能控制可以智能
化。
资源的利用效率。
化和数字化转型。
智能控制的未来发展方向
智能城市建设
人工智能技术
未来智能控制将会推动智能城市的发展，实现
随着人工智能技术的发展，智能控制系统将会
城市的智能化和可持续发展。
变得更加智能化和灵活化。
生态环保控制
智能医疗系统
智能控制将会成为生态环保控制的重要手段，
智能控制的基本概念
定义与特点
工作原理
应用领域
智能控制是指通过模式识别、人
智能控制系统通常由传感器、执
智能控制应用广泛，主要包括工
工智能、优化算法等技术来实现
行器、控制器、决策模块等组成，
业自动化、家居自动化、机器人
自动化控制。
其主要任务是监测和控制被控对
技术、智能交通系统等。
象。
智能控制的工业应用
智能控制PPT课件
本课程介绍了智能控制的定义，应用和发展趋势。通过本课程，您将了解该
技术如何推动各个领域的发展。
智能控制的重要性
1
提高效率
与传统控制相比，智能控制能够提高生产效率并减少人工干预。
2
降低成本
减少浪费和不必要的开支，提高资源的使用效率。
3
创造价值
《智能控制》PPT课件
（3）组织功能：对于复杂任务和分散的传感信息具有自组织和协调功能，使系统具有 主动性和灵活性。智能控制器可以在任务要求范围内进行自行决策，主动采取行动，当 出现多目标冲突时，在一定限制下，各控制器可以在一定范围内自行解决。
1.1.4 智能控制的研究对象 （1）不确定性的模型
7
模型的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。
可以概括为：智能控制是“三高三性”的产物。即“控制系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能”
8
1.1.5 智能控制系统的结构 1.智能控制系统的基本结构
数据库
感知信息 与处理
认知学习 智能控制器
评价机构
传感器
环境 广义对象
还包括外部各种干 扰等不确定制、神经网络控制、专家控制、 学习控制及仿人控制等。
3
第一章
第一节 智能控制的基本概念 1.1.1 智能控制的由来
绪论
传统控制理论（包括经典控制理论和现代控制理论）是建立在被控对象精确数学模
型基础上的控制理论。实际上，许多工业被控对象或过程常常具有非线性、时变性、变 结构、多层次、多因素以及各种不确定性等，难于建立精确的数学模型。即使对一些复 杂对象能够建立起数学模型，模型也往往过于复杂，既不利于设计也难于实现有效控制。 虽然对缺乏数学模型的被控对象可以进行在线辨识，但是由于算法复杂、实时性差，使 得应用范围受到一定限制。
IC：智能控制(intelligent control) AI：人工智能(artificial intelligent) AC：自动控制(automatic control)
9
2. 分层递阶智能控制结构
1977年Saridis以机器人控制为背景提出了三级递阶控制结构。
1.1.4 智能控制的研究对象 （1）不确定性的模型
7
模型的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。
可以概括为：智能控制是“三高三性”的产物。即“控制系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能”
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1.1.5 智能控制系统的结构 1.智能控制系统的基本结构
数据库
感知信息 与处理
认知学习 智能控制器
评价机构
传感器
环境 广义对象
还包括外部各种干 扰等不确定制、神经网络控制、专家控制、 学习控制及仿人控制等。
3
第一章
第一节 智能控制的基本概念 1.1.1 智能控制的由来
绪论
传统控制理论（包括经典控制理论和现代控制理论）是建立在被控对象精确数学模
型基础上的控制理论。实际上，许多工业被控对象或过程常常具有非线性、时变性、变 结构、多层次、多因素以及各种不确定性等，难于建立精确的数学模型。即使对一些复 杂对象能够建立起数学模型，模型也往往过于复杂，既不利于设计也难于实现有效控制。 虽然对缺乏数学模型的被控对象可以进行在线辨识，但是由于算法复杂、实时性差，使 得应用范围受到一定限制。
IC：智能控制(intelligent control) AI：人工智能(artificial intelligent) AC：自动控制(automatic control)
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2. 分层递阶智能控制结构
1977年Saridis以机器人控制为背景提出了三级递阶控制结构。
第2章 递阶智能系统10997共16页
2020/5/28
上海工程技术大学机械工程学院
6
2.2 递阶智能系统的信息处理
二、基本方法 1、选取特征变量
特征变量的选取可以区分为选择特征变量和抽 取特征变量两种方式。通常，前者指直接从采集样 本的全体原始工艺参数中选出一部分来作为特征变 量，后者指对上面所选出来的原始变量进行线性或 非线性组合，形成新的变量，然后取其中的一部分 作为特征变量。 选取方法：
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2.2 递阶智能系统的信息处理
3、剔除迷途样本 在工业人工智能优化中，引进模糊理论的隶 属度概念，给每一个样本分配各类型的隶属 度，让计算机在任意维空间自动识别、删除 迷途样本。
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2.3 递阶智能系统的数据融合
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2.3 递阶智能系统的数据融合
二、数据融合 复杂生产制造过程中，传感器的种类众多，如
温度、压力、和流量传感器等，其数量也众多，那 就必须有效融合各传感器的测量信号。 多传感器数据融合（或多源信息融合）中，已成为 一种基本的、重要的融合算法，为处理不确定、不 精确、不完善信息提供了有效途径。 在目标检测、 识别、跟踪、态势评估、决策分析、机器人导航、 故障诊断、数字图像处理等方面具有广泛的应用。
一、分解和综合
随着分布式智能仪表（传感器）的自身 数据处理和通讯能力的提高，它可以保证传 感器级和计算机级（中心级）两套数据处理 和综合算法。在它们之间建立协调器。协调 器先用各传感器的局部估计和协方差表示全 局估计和协方差和；而后将整个系统全局估 计反传到传感器级的状态估计。
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《智能控制》课件
智能控制的特点
人工智能技术的应用
智能控制利用人工智能技术，将人类的智慧融入到控制系统中。
系统的自我学习和适应能力
智能控制系统能够通过学习和适应不断提升自身性能和响应能力。
高效、精准、快速的控制响应
智能控制系统具备高效率、精确度和快速响应，能够应对复杂的控制任务。
智能控制系统架构
1
智能控制系统的组成
3 智能控制的应用领域
智能控制广泛应用于工技术
神经网络控制
利用神经网络模拟人脑神经元 的工作原理，实现自适应控制 和学习能力。
遗传算法控制
借鉴生物进化原理，通过优胜 劣汰的策略优化控制参数的选 择。
模糊控制
基于模糊逻辑的控制方法，适 用于复杂和不确定的系统。
《智能控制》PPT课件
欢迎来到《智能控制》PPT课件。本课程将深入探讨智能控制的定义、技术、 特点以及应用领域。让我们一起探索智能控制的奥秘和魅力。
概述
1 什么是智能控制？
智能控制是利用先进的人工智能技术，使控制系统具备学习和适应能力的控制方式。
2 智能控制与传统控制的区别
智能控制通过模拟人类智慧实现优化决策，相比传统控制更适应复杂系统需求。
智能控制系统由传感器、执行器、控制器和学习算法四部分组成，实现智能化的控制 功能。
2
智能控制系统的设计流程
智能控制系统设计包括需求分析、模型建立、控制策略选择和参数调优等步骤。
3
智能控制系统实例分析
通过案例分析，了解智能控制在不同领域的真实应用和效果。
智能控制系统应用实践
1 工业控制
2 交通运输
智能控制在工业生产中的应用，提高生产 效率和产品质量。
3 发展智能控制的必
《递阶智能系统》课件
展示递阶智能系统在各个领域的应用案例
递阶智能系统的核心技术
数据挖掘
利用大数据分析和挖掘技术，获取有价值的信息
机器学习
通过机器学习算法，实现对数据的自动学习和 预测
智能分析
运用智能算法和模型，为决策提供支持和指导
自适应优化
通过自适应算法，实现系统的优化和提升
递阶智能系统的应用案例
金融风控
递阶智能系统在金融行业应用，帮助进行风险评估 和预测
《递阶智能系统》PPT课 件
递阶智能系统将引领未来的智慧城市发展，实现全面智能化的生活和工作环 境。本课件将介绍递阶智能系统的定义、原理、应用以及未来发展前景。
递阶智能系统简介
1
什么是递阶智能系统
介绍递阶智能系统的定义和特点
2
递阶智能系统的工作原理
详细解释递阶智能系统是如何工作的
3
递阶智能系统的应用场景
物流调度
递阶智能系统优化物流调度，提高效率和准确性
医疗诊断
智能客服
递阶智能系统辅助医疗诊断，提高诊断准确性和效率
递阶智能系统实现智能化客服，提供高效和个性化 的服务
递阶智能系统的发展前景
1
市场规模预测
预测递阶智能系统市场规模的增长趋势和潜力
2
发展趋势分析
分析递阶智能系统发展的趋势和关键影响因素
3
未来发展方向
展望递阶智能系统的未来发展方向和创新应用
结语
递阶智能系统是推动社会进步和智慧化发展的重要技术，具有重要的意义和 价值。发展递阶智能系统对现代社会而言是必要的，未来的发展前景非常广 阔。
智能控制理论及应用PPT课件
20世纪50年代至70年代是神经网络研究的萧条期，但仍有 不少学者致力于神经网络模型的研究；
Albus在1975年提出的CMAC神经网络模型，利用人脑记 忆模型提出了一种分布式的联想查表系统；
Grossberg在1976年提出的自谐振理论（ART）解决了无 导师指导下的模式分类；
到了80年代，人工神经网络进入了发展期：
1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术 研讨会，会上集中讨论了智能控制的原理和系统结构等问题。 这次会议之后不久，IEEE控制系统学会成立了智能控制专业委 员会。1987年1月，IEEE控制系统学会和计算机学会在美国费 城联合召开了智能控制的第一次国际会议，来自美、欧、日、 中以及其他国家的150余位代表出席了这次学术盛会。
从控制论的角度出发：智能控制是驱动智能机器自主地实 现其目标的过程。或者说，智能控制是一类无需人的干预就能 独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制方法。
以上各种描述说明：智能控制具有认知和仿人的功能；能 适应不确定性的环境；能自主处理信息以减少不确定性；能可 靠地进行规划，产生和执行有目的的行为，以获取最优的控制 效果。
1968年扎德首次公开发表其“模糊控制算法”；
1973年他又发表了语言与模糊逻辑相结合的系统建立方法； 1974年伦敦大学Mamdani博士首次尝试利用模糊逻辑，成 功地开发了世界上第一台模糊控制的蒸汽引擎；
1979年T.J.Procky和E.H.Mamdani共同提出了自学习概念， 使系统性能大为改善；
11
18.07.2020
北京科技大学自动化学院控制科学与工程系
1.2 智能控制的发展概况
1.2.1 智能控制的产生 人们将智能控制的产生归结为二大主因，一是自动控制理
第2章-3-智能控制-幻灯片(1)
萌芽期（60年代） 形成期（70年代） 发展期（80年代） 高潮期（90年代至今）
智能控制的主要类型
专家控制 模糊控制 神经网络控制 学习控制 基于规则的仿人控制
2.3.2 专家控制（Expert Control）
什么是专家系统、专家控制?
“专家” 是具有某一领域专门知识或丰富实践经 验的人，而“专家系统”则是一个计算机系统，存 储有专家的知识和经验，并用推理的方式针对问题 给出结论。
u(k)
i1 6
u(ui )
i1
注：离散间隔一般较 该例小得多，计算结 果会更接近连续情况
0.210.220.530.840.85 3.72 0.20.20.50.80.8
说明：
模糊控制器的输入量一般取误差 e 和误差变化率 Δe , 若 e , Δe 和控制量 u 均离散化 [注] , 则可离 线计算好 e , Δe 与 u 的对应关系 ( 查询表 ) , 实 时控制时采用查表法 ( 计算量小, 快速 );
集合
冷μ
适中
热
1.0
0.0
T( ℃)
-20 -10 0 10 20 30 40
为简化计算, 一般用离散形式表示模糊集合。
例如，以 2 ℃ 为间隔进行离散化, 可得
“热” = 0／25 + 0.14／27 + 0.29／29 + 0.43／31 + 0.57／ 33+
+ 0.71／35 + 0.86／37 + 1／39 + 1／41 + 1／43 + 1／45
模糊控制的发展：
1965年美国的Zadeh提出模糊集合理论; 1974年英国的Mamdani首次将模糊理论应用于蒸
智能控制的主要类型
专家控制 模糊控制 神经网络控制 学习控制 基于规则的仿人控制
2.3.2 专家控制（Expert Control）
什么是专家系统、专家控制?
“专家” 是具有某一领域专门知识或丰富实践经 验的人，而“专家系统”则是一个计算机系统，存 储有专家的知识和经验，并用推理的方式针对问题 给出结论。
u(k)
i1 6
u(ui )
i1
注：离散间隔一般较 该例小得多，计算结 果会更接近连续情况
0.210.220.530.840.85 3.72 0.20.20.50.80.8
说明：
模糊控制器的输入量一般取误差 e 和误差变化率 Δe , 若 e , Δe 和控制量 u 均离散化 [注] , 则可离 线计算好 e , Δe 与 u 的对应关系 ( 查询表 ) , 实 时控制时采用查表法 ( 计算量小, 快速 );
集合
冷μ
适中
热
1.0
0.0
T( ℃)
-20 -10 0 10 20 30 40
为简化计算, 一般用离散形式表示模糊集合。
例如，以 2 ℃ 为间隔进行离散化, 可得
“热” = 0／25 + 0.14／27 + 0.29／29 + 0.43／31 + 0.57／ 33+
+ 0.71／35 + 0.86／37 + 1／39 + 1／41 + 1／43 + 1／45
模糊控制的发展：
1965年美国的Zadeh提出模糊集合理论; 1974年英国的Mamdani首次将模糊理论应用于蒸
绪论智能控制-PPT
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(3)无人参与得自主控制系统
最典型得例子就是自主机器人。 这时得自主式控制器需要完成: 问题求解和规划、环境建模、传感信息分
析和低层得反馈控制等任务。 她实际上就是一个多层得智能控制系统、
18
1977年Saridis 在自己得著作中,从控制理论发 展得观点,论述了从通常得反馈控制到最优控制、 随机控制,再到自适应控制、自学习控制、自组 织控制,并最终向智能控制这个最高阶段发展得 过程。
电子学等学科得高速发展,使控制得技术工具 发生了革命性得变化。 智能控制得研究工作最初就是以机器人控制 为背景而提出来得。 现在,其应用重点已从机器人控制问题向复杂 工业过程控制等非机器人领域转移。
14
1、1、2 智能控制得发展
智能控制就是一门新兴得学科,她得发展得益于 许多学科、其中包括人工智能、现代自适应控制、 最优控制、神经元网络、模糊逻辑、学习理论等。
她需要更多得相关学科配合支援。
41
智能控制系统必须具备以下一个或 多个功能:
(1)学习功能 (2)适应功能 (3)组织功能
42
(1)学习功能
一个系统,如能对一个过程或其环境得未知 特征所固有得信息进行学习,并将得到得经 验用于进一步估计、分类、决策或控制。
从而使系统得性能得以改善,那么便称该系 统具有学习功能。
32
1、3、5 智能自适应控制系统
根据对象得输入输出数据,不断地在线辨识对象 模型得结构和参数,并在此基础上将控制作用调 整到一个满意得工作状态。
33
1、3、6 智能自学习控制系统
学习就是使系统作一些适应性变化,使系统在下一次完 成相同或相类似任务时比前一次更有效。系统需要通过 其学习能力获取新知识,或更新旧知识,以达到更有效得 控制。
(3)无人参与得自主控制系统
最典型得例子就是自主机器人。 这时得自主式控制器需要完成: 问题求解和规划、环境建模、传感信息分
析和低层得反馈控制等任务。 她实际上就是一个多层得智能控制系统、
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1977年Saridis 在自己得著作中,从控制理论发 展得观点,论述了从通常得反馈控制到最优控制、 随机控制,再到自适应控制、自学习控制、自组 织控制,并最终向智能控制这个最高阶段发展得 过程。
电子学等学科得高速发展,使控制得技术工具 发生了革命性得变化。 智能控制得研究工作最初就是以机器人控制 为背景而提出来得。 现在,其应用重点已从机器人控制问题向复杂 工业过程控制等非机器人领域转移。
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1、1、2 智能控制得发展
智能控制就是一门新兴得学科,她得发展得益于 许多学科、其中包括人工智能、现代自适应控制、 最优控制、神经元网络、模糊逻辑、学习理论等。
她需要更多得相关学科配合支援。
41
智能控制系统必须具备以下一个或 多个功能:
(1)学习功能 (2)适应功能 (3)组织功能
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(1)学习功能
一个系统,如能对一个过程或其环境得未知 特征所固有得信息进行学习,并将得到得经 验用于进一步估计、分类、决策或控制。
从而使系统得性能得以改善,那么便称该系 统具有学习功能。
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1、3、5 智能自适应控制系统
根据对象得输入输出数据,不断地在线辨识对象 模型得结构和参数,并在此基础上将控制作用调 整到一个满意得工作状态。
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1、3、6 智能自学习控制系统
学习就是使系统作一些适应性变化,使系统在下一次完 成相同或相类似任务时比前一次更有效。系统需要通过 其学习能力获取新知识,或更新旧知识,以达到更有效得 控制。
相关主题
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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。
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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
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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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。
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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
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。
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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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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、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。
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。
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。
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。
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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。
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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上海工程技术大学机械机器推理
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。
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。
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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
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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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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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。
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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
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。
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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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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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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、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。
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。
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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。
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。
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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。
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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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。