智能控制技术概述课件.
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人工智能控制技术课件：神经网络控制
进行的，这种排列往往反映所感受的外部刺激的某些物理特征。
例如，在听觉系统中，神经细胞和纤维是按照其最敏感的频率分
布而排列的。为此，柯赫仑（Kohonen）认为，神经网络在接受外
界输入时，将会分成不同的区域，不同的区域对不同的模式具有
不同的响应特征，即不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信
号激励，从而形成一种拓扑意义上的有序图。这种有序图也称之
,
,
⋯
,
)
若 输 入 向 量 X= ( 1
， 权 值 向 量
2
W=(1 , 2 , ⋯ , ) ，定义网络神经元期望输出 与
实际输出 的偏差E为：
E= −
PERCEPTRON学习规则
感知器采用符号函数作为转移函数，当实际输出符合期
望时，不对权值进行调整，否则按照下式对其权值进行
单神经元网络
对生物神经元的结构和功能进行抽象和
模拟，从数学角度抽象模拟得到单神经
元模型，其中 是神经元的输入信号，
表示一个神经元同时接收多个外部刺激；
是每个输入所对应的权重，它对应
于每个输入特征，表示其重要程度；
是神经元的内部状态； 是外部输入信
号； 是一个阈值（Threshold）或称为
第三代神经网络：
2006年，辛顿（Geofrey Hinton）提出了一种深层网络模型——深度
置信网络（Deep Belief Networks，DBN），令神经网络进入了深度
学习大发展的时期。深度学习是机器学习研究中的新领域，采用无
监督训练方法达到模仿人脑的机制来处理文本、图像等数据的目的。
控制方式，通过神经元及其相互连接的权值，逼近系统
例如，在听觉系统中，神经细胞和纤维是按照其最敏感的频率分
布而排列的。为此，柯赫仑（Kohonen）认为，神经网络在接受外
界输入时，将会分成不同的区域，不同的区域对不同的模式具有
不同的响应特征，即不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信
号激励，从而形成一种拓扑意义上的有序图。这种有序图也称之
,
,
⋯
,
)
若 输 入 向 量 X= ( 1
， 权 值 向 量
2
W=(1 , 2 , ⋯ , ) ，定义网络神经元期望输出 与
实际输出 的偏差E为：
E= −
PERCEPTRON学习规则
感知器采用符号函数作为转移函数，当实际输出符合期
望时，不对权值进行调整，否则按照下式对其权值进行
单神经元网络
对生物神经元的结构和功能进行抽象和
模拟，从数学角度抽象模拟得到单神经
元模型，其中 是神经元的输入信号，
表示一个神经元同时接收多个外部刺激；
是每个输入所对应的权重，它对应
于每个输入特征，表示其重要程度；
是神经元的内部状态； 是外部输入信
号； 是一个阈值（Threshold）或称为
第三代神经网络：
2006年，辛顿（Geofrey Hinton）提出了一种深层网络模型——深度
置信网络（Deep Belief Networks，DBN），令神经网络进入了深度
学习大发展的时期。深度学习是机器学习研究中的新领域，采用无
监督训练方法达到模仿人脑的机制来处理文本、图像等数据的目的。
控制方式，通过神经元及其相互连接的权值，逼近系统
人工智能控制技术课件：深度强化学习
卷积神经网络作为优秀的特征提取器，允许从原始图像数据
中对特征表示进行端到端的分类学习，从而避免了人类手工
提取特征的过程。当处理复杂的大数据问题时，深度卷积神
经网络（DCNN）通常比浅层卷积神经网络具有优势。多层
线性和非线性处理单元以分层方式叠加提供了在不同抽象级
别学习复杂表示的能力。因此，在包含数百个类别的识别任
卷积层：在卷积层中，每个神经元只连接到前一层神经元的一个
小的局部子集，这是一个跨越高度和宽度维度的正方形区域。用
来做卷积运算的部分叫做卷积核，需要指定大小，例如5×5×3。
池化操作，降低卷积神经网络的复杂性。与卷积层相同的是，池化层也
是将神经元通过前一层的宽度和高度维度连接到一个正方形大小的区域。
卷积和池化的主要区别在于卷积层的神经元在训练过程中可以学习到权
重或偏差，而池化层中的神经元在训练过程中并没有学习到权重或偏差，
而是对其输入执行某种固定功能，因此池化操作是一个非参数化的过程。
机群方面，深度强化学习控制模型可以控制每个无人机对环境的自身行为
响应，也可以为无人机群的协作任务提供自主控制策略。
深度强化学习基本学习思想
虽然深度强化学习在很多领域已经取得了许多重要的理论和应用成果，但
是由于深度强化学习本身的复杂性，还需要在以下几个方面继续深入研究：
有价值的离线转移样本的利用率不高。深度Q网络是通过经验回放机制实时
他方面的应用，比如机器人控制技术，允许我们直接从
现实世界中的摄像机输人来学习对机器人进行控制和操
作的策略等。
深度强化学习发展历程
早期的深度学习与强化学习结合解决决策问题，主要思
路是利用深度神经网络对高维度输入数据降维。
中对特征表示进行端到端的分类学习，从而避免了人类手工
提取特征的过程。当处理复杂的大数据问题时，深度卷积神
经网络（DCNN）通常比浅层卷积神经网络具有优势。多层
线性和非线性处理单元以分层方式叠加提供了在不同抽象级
别学习复杂表示的能力。因此，在包含数百个类别的识别任
卷积层：在卷积层中，每个神经元只连接到前一层神经元的一个
小的局部子集，这是一个跨越高度和宽度维度的正方形区域。用
来做卷积运算的部分叫做卷积核，需要指定大小，例如5×5×3。
池化操作，降低卷积神经网络的复杂性。与卷积层相同的是，池化层也
是将神经元通过前一层的宽度和高度维度连接到一个正方形大小的区域。
卷积和池化的主要区别在于卷积层的神经元在训练过程中可以学习到权
重或偏差，而池化层中的神经元在训练过程中并没有学习到权重或偏差，
而是对其输入执行某种固定功能，因此池化操作是一个非参数化的过程。
机群方面，深度强化学习控制模型可以控制每个无人机对环境的自身行为
响应，也可以为无人机群的协作任务提供自主控制策略。
深度强化学习基本学习思想
虽然深度强化学习在很多领域已经取得了许多重要的理论和应用成果，但
是由于深度强化学习本身的复杂性，还需要在以下几个方面继续深入研究：
有价值的离线转移样本的利用率不高。深度Q网络是通过经验回放机制实时
他方面的应用，比如机器人控制技术，允许我们直接从
现实世界中的摄像机输人来学习对机器人进行控制和操
作的策略等。
深度强化学习发展历程
早期的深度学习与强化学习结合解决决策问题，主要思
路是利用深度神经网络对高维度输入数据降维。
智能控制ppt课件
发展历程
从经典控制理论到现代控制理论 ，再到智能控制理论，经历了数 十年的发展。
智能控制与传统控制的区别
01
02
03
控制目标
传统控制追求精确的数学 模型，而智能控制更注重 实际控制效果。
控制方法
传统控制主要采用基于模 型的控制方法，而智能控 制则采用基于知识、学习 和经验的方法。
适应性
传统控制对环境和模型变 化适应性较差，而智能控 制具有较强的自适应能力 。
仿真调试、实验调试
调试方法
优化策略
性能评估
05
CATALOGUE
智能控制在工业领域的应用
工业自动化概述
工业自动化的定义和 发展历程
工业自动化对现代工 业的影响和意义
工业自动化的主要技 术和应用领域
中的应用
02
智能传感器和执行器在工业自动化中的应用
模糊控制器设计
包括模糊化、模糊推理、去模糊化等步骤，实现输入 输出的非线性映射。
神经网络控制技术
神经元模型
模拟生物神经元结构和功 能，构建基本计算单元。
神经网络结构
通过神经元之间的连接和 层次结构，构建复杂的神 经网络系统。
学习算法
基于样本数据训练神经网 络，调整连接权重和阈值 ，实现特定功能的控制。
。
智能控制在智能家居中的应用
智能照明控制
通过智能控制器和传感器，实 现灯光的自动调节和远程控制 ，提高照明舒适度和节能效果
。
智能窗帘控制
通过智能控制器和电机，实现 窗帘的自动开关和远程控制， 提高居住便捷性和私密性。
智能空调控制
通过智能控制器和温度传感器 ，实现空调的自动调节和远程 控制，提高居住舒适度和节能 效果。
从经典控制理论到现代控制理论 ，再到智能控制理论，经历了数 十年的发展。
智能控制与传统控制的区别
01
02
03
控制目标
传统控制追求精确的数学 模型，而智能控制更注重 实际控制效果。
控制方法
传统控制主要采用基于模 型的控制方法，而智能控 制则采用基于知识、学习 和经验的方法。
适应性
传统控制对环境和模型变 化适应性较差，而智能控 制具有较强的自适应能力 。
仿真调试、实验调试
调试方法
优化策略
性能评估
05
CATALOGUE
智能控制在工业领域的应用
工业自动化概述
工业自动化的定义和 发展历程
工业自动化对现代工 业的影响和意义
工业自动化的主要技 术和应用领域
中的应用
02
智能传感器和执行器在工业自动化中的应用
模糊控制器设计
包括模糊化、模糊推理、去模糊化等步骤，实现输入 输出的非线性映射。
神经网络控制技术
神经元模型
模拟生物神经元结构和功 能，构建基本计算单元。
神经网络结构
通过神经元之间的连接和 层次结构，构建复杂的神 经网络系统。
学习算法
基于样本数据训练神经网 络，调整连接权重和阈值 ，实现特定功能的控制。
。
智能控制在智能家居中的应用
智能照明控制
通过智能控制器和传感器，实 现灯光的自动调节和远程控制 ，提高照明舒适度和节能效果
。
智能窗帘控制
通过智能控制器和电机，实现 窗帘的自动开关和远程控制， 提高居住便捷性和私密性。
智能空调控制
通过智能控制器和温度传感器 ，实现空调的自动调节和远程 控制，提高居住舒适度和节能 效果。
人工智能控制技术课件：强化学习
法—般是求解在既定策略下的状态值函数。而后在此基础上解决
关于控制的问题，即对当前策略不断优化，直到找到一个足够好
的策略能够最大化未来的回报。
马尔可夫决策过程
马尔可夫决策过程概述
马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）是数
学规划的一个分支，起源于随机优化控制，20世纪50年代
马尔科夫链示例
状态转移矩阵
马尔可夫决策过程
马尔可夫决策过程是在状态空间的基础上引入了“动作”
的马尔可夫链，即马尔可夫链的转移概率不仅与当前状态
有关，也与当前动作有关。马尔可夫决策过程包含一组交
互对象，即智能体和环境，并定义了5个模型要素：状态、
动作、策略、奖励和回报，其中策略是状态到动作的映射，
马尔可夫链
马尔可夫链是指具有马尔可夫性且存在于离散的指数集
和状态空间内的随机过程。适用于连续指数集的马尔可
夫链称为马尔可夫过程，但有时也被视为马尔可夫链的
子集，即连续时间马尔可夫链。马尔可夫链可通过转移
矩阵和转移图定义，除马尔可夫性外，马尔可夫链还可
能具有不可约性、常返性、周期性和遍历性。
马尔可夫链
一些短期的奖励来获得环境的理解，从而学习到更好的策略，或
者本身就存在短期好的奖励长期并不一定好的情况，需要权衡探
索和利用。
强化学习中的重点概念
下面通过例子说明探索和利用。以选择餐馆为例，利用是指直接
去最喜欢的餐馆，因为这个餐馆已经去过很多次，知道这里的菜
都非常可口。探索是指不知道要去哪个餐馆，通过手机搜索或直
棋(或其他棋牌头游戏）一无所知的神经网络开始，将该神经
网络和一个强力搜索算法结合，自我对弈。在对弈过程中神
关于控制的问题，即对当前策略不断优化，直到找到一个足够好
的策略能够最大化未来的回报。
马尔可夫决策过程
马尔可夫决策过程概述
马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）是数
学规划的一个分支，起源于随机优化控制，20世纪50年代
马尔科夫链示例
状态转移矩阵
马尔可夫决策过程
马尔可夫决策过程是在状态空间的基础上引入了“动作”
的马尔可夫链，即马尔可夫链的转移概率不仅与当前状态
有关，也与当前动作有关。马尔可夫决策过程包含一组交
互对象，即智能体和环境，并定义了5个模型要素：状态、
动作、策略、奖励和回报，其中策略是状态到动作的映射，
马尔可夫链
马尔可夫链是指具有马尔可夫性且存在于离散的指数集
和状态空间内的随机过程。适用于连续指数集的马尔可
夫链称为马尔可夫过程，但有时也被视为马尔可夫链的
子集，即连续时间马尔可夫链。马尔可夫链可通过转移
矩阵和转移图定义，除马尔可夫性外，马尔可夫链还可
能具有不可约性、常返性、周期性和遍历性。
马尔可夫链
一些短期的奖励来获得环境的理解，从而学习到更好的策略，或
者本身就存在短期好的奖励长期并不一定好的情况，需要权衡探
索和利用。
强化学习中的重点概念
下面通过例子说明探索和利用。以选择餐馆为例，利用是指直接
去最喜欢的餐馆，因为这个餐馆已经去过很多次，知道这里的菜
都非常可口。探索是指不知道要去哪个餐馆，通过手机搜索或直
棋(或其他棋牌头游戏）一无所知的神经网络开始，将该神经
网络和一个强力搜索算法结合，自我对弈。在对弈过程中神
人工智能控制技术课件：模糊控制
直接输出精确控制，不再反模糊化。
模糊集合
模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。经典集合一般指具有某种属性的、确定的、
彼此间可以区别的事物的全体。事物的含义是广泛的,可以是具体元素也可以是抽象
概念。在经典集合论中,一个事物要么属于该集合,要么不属于该集合,两者必居其一,
没有模棱两可的情况。这表明经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。
1000
1000
9992
9820
的隶属度 1 =
= 1，其余为： 2 =
= 0.9992， 3 =
=
1000
1000
1000
9980
9910
0.982， 4 =
= 0.998， 5 =
= 0.991，整体模糊集可表示为：
1000
1000
1
0.9992
0.982
0.998
《人工智能控制技术》
模糊控制
模糊空基本原理
模糊控制是建立在模糊数学的基础上，模糊数学是研究和处理模糊性现
象的一种数学理论和方法。在生产实践、科学实验以及日常生活中，人
们经常会遇到模糊概念(或现象)。例如，大与小、轻与重、快与慢、动与
静、深与浅、美与丑等都包含着一定的模糊概念。随着科学技术的发展，
度是2 ，依此类推，式中“+”不是常规意义的加号，在模糊集中
一般表示“与”的关系。连续模糊集合的表达式为：A =
)( /其中“” 和“/”符号也不是一般意义的数学符号，
在模糊集中表示“构成”和“隶属”。
模糊集合
假设论域U = {管段1，管段2，管段3，管段4，管段5}，传感器采
1+|
模糊集合
模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。经典集合一般指具有某种属性的、确定的、
彼此间可以区别的事物的全体。事物的含义是广泛的,可以是具体元素也可以是抽象
概念。在经典集合论中,一个事物要么属于该集合,要么不属于该集合,两者必居其一,
没有模棱两可的情况。这表明经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。
1000
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9992
9820
的隶属度 1 =
= 1，其余为： 2 =
= 0.9992， 3 =
=
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9980
9910
0.982， 4 =
= 0.998， 5 =
= 0.991，整体模糊集可表示为：
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1
0.9992
0.982
0.998
《人工智能控制技术》
模糊控制
模糊空基本原理
模糊控制是建立在模糊数学的基础上，模糊数学是研究和处理模糊性现
象的一种数学理论和方法。在生产实践、科学实验以及日常生活中，人
们经常会遇到模糊概念(或现象)。例如，大与小、轻与重、快与慢、动与
静、深与浅、美与丑等都包含着一定的模糊概念。随着科学技术的发展，
度是2 ，依此类推，式中“+”不是常规意义的加号，在模糊集中
一般表示“与”的关系。连续模糊集合的表达式为：A =
)( /其中“” 和“/”符号也不是一般意义的数学符号，
在模糊集中表示“构成”和“隶属”。
模糊集合
假设论域U = {管段1，管段2，管段3，管段4，管段5}，传感器采
1+|
《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”
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。
智能控制技术第十三课鲁棒优化ppt课件
0.08
0.2
0.4 x 0.6
0.8
1
常用的鲁棒处理方法
目标函数的期望fexp(x)与方差fvar(x)
f exp ( x)
f ( x ) p( )d
f var ( x) ( f ( x ) f exp (x))2 p( )d
鲁棒优化问题复杂性
对于不同的多目标优化问题和优化问题的变量扰动存在 的差异，用鲁棒的方法得到的鲁棒Pareto最优前沿和 原有的Pareto最优前沿肯定有着不同的分布和排列， 但是可以归结为以下4种情况
支配关系
其中1、2、3、4代表四个可行解，点4表示的解支配点1、2、 3所表示的解，点2、3所表示的解均支配点1表示的解；点2 与点3所表示的解彼此不相关。
Pareto 边界
非劣解又称为Pareto最优解，多目标优化问题有很多个 Pareto最优解，解决多目标优化问题的关键在于获得有这 些Pareto最优解组成的集合。Pareto 最优解集在解空间 中往往会形成一条边界线（超平面），又叫front。
NSGA
非支配排序遗传算法NSGA（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm）是由Srinivas和Deb提出的，这是一种基于Pareto最优 概念的遗传算法。
优点：优化目标个数任选，非劣最优解分布均匀，并允许存在多个 不同的等价解。
缺点：
a）计算复杂度较高，算法复杂度是O MN(其3 中N为种群大小，M为
NSGA-II
4.精英保留策略:
首先，将父体和子代全部个体合并成一个统一的种群放 入进化池中，种群的个体数成为2N。然后种群按非劣解等 级分类并计算每一个体的局部拥挤距离。依据等级的高低 逐一选取个体直到个体总数达到N，从而形成新一轮进化 的父代种群，其个体数为N。在此基础上开始新一轮的选 择，交叉和变异，形成新的子代种群。这种方法可加快进 化的速度。
2024版智能控制技术ppt课件
模糊逻辑在智能控制中应用
01
02
03
工业过程控制
应用于化工、冶金、电力 等工业过程控制中，实现 对温度、压力、流量等参 数的智能控制。
智能家居系统
应用于智能家居系统中， 实现对灯光、窗帘、空调 等设备的智能控制，提高 居住舒适度。
自动驾驶技术
应用于自动驾驶技术中， 实现对车辆行驶轨迹、速 度等参数的智能控制，提 高行驶安全性。
神经网络控制
利用神经网络强大的自 学习和自适应能力，实 现对复杂系统的有效控 制。特点：能够处理非 线性、不确定性和时变 系统，具有强大的逼近
能力和容错性。
专家系统控制
基于专家知识和经验， 构建专家系统实现对复 杂系统的有效控制。特 点：能够处理定性和定 量信息，具有较强的推
理和决策能力。
遗传算法控制
现代控制理论的发展背景
01
随着计算机技术的进步和复杂系统的出现，现代控制理论应运
而生。
现代控制理论的核心思想
02
基于状态空间法和最优化原理，实现对复杂系统的有效控制。
现代控制理论的主要方法
03
包括线性系统理论、最优控制、鲁棒控制等。
智能控制方法分类及特点
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
模糊控制
利用模糊数学理论，将 人的控制经验表示为模 糊规则，实现对复杂系 统的有效控制。特点： 不依赖于精确的数学模 型，具有较强的鲁棒性 和适应性。
模拟退火算法实现过程
包括初始化、设置温度参数、生成新解、计算目标函数差、接受准 则判断、降温过程等步骤。
模拟退火算法特点
具有全局搜索能力强、不易陷入局部最优解等特点，但计算时间较 长。
智能优化算法在智能控制中应用案例
智能控制课件
04
智能控制在工业自动化中的应用
智能控制在生产过程中的应用
总结词
提高生产效率、降低能耗、增强安全性
详细描述
智能控制技术应用于生产过程中，能够实时 监测和调整设备运行状态，提高生产效率， 降低能耗，并增强生产过程的安全性。例如 ，智能控制在冶金、化工等高风险行业中， 能够自动检测异常情况并及时采取措施，有 效预防事故发生。
02
加强数据加密和访问控制，确保数据传输和存储的安全性，防
止未经授权的访问和泄露。
建立完善的安全管理制度，提高安全意识，加强人员培训和管
03
理，防止内部泄露和恶意攻击。
智能控制的标准化与互操作性问题
智能控制系统的标准化和互操作性是实现不同厂商设备间的互联互通的 关键问题。
需要制定统一的标准化协议和规范，促进不同厂商之间的合作和交流， 推动智能控制技术的共同发展。
控制。
通过物联网技术，智能控制能够 实时获取设备的状态和环境参数
，实现更精细化的控制效果。
物联网与智能控制的结合将促进 智能家居、智能制造、智慧城市
等领域的创新发展。
智能控制的安全与隐私保护问题
01
随着智能控制的普及，安全与隐私保护问题日益突出，需要采 取有效的技术和管理措施来保障数据安全和用户隐私。
随着人工智能技术的不断进步，深度学习和强化学习等技术在智能控制领域的应用将更 加广泛，为解决复杂控制问题提供更多可能性。
边缘计算与云计算的融合
随着云计算和边缘计算技术的不断发展，两者之间的融合将为智能控制提供更高效、更 可靠的计算和数据处理能力。
多模态感知与协同控制技术的研究与应用
多模态感知与协同控制技术是智能控制领域的重要研究方向，通过多模态感知实现更全 面的环境感知和更精准的控制决策，提高智能控制的性能和稳定性。
人工智能控制技术课件：机械臂案例控制
,ሶ |)
ω = F q, ,ሶ ሷ − (,
ሷ
定义Lyapunov函数：
1
= ( + σ=1 ෨ Γ ෨ )
2
其中෨ = ∗ − , ∗ 表示理想模糊调节权值。考虑（7.34），对式（7.38）求导，
将控制器（7.36）代入ሶ ，可得：
针对()、(, )和()三个
ሶ
未知量，采用RBF神经网络对三
项分别进行估计逼近，三个神经
网络的对应输出分别为
(), (, )和
ሶ
(),其
表达式为：
() = () +
ሶ = (, )
ሶ +
൞(, )
() = () +
效果不好或者应用PID控制无法达到想要的效果，此时
需要考虑采用智能控制方法实现。下面介绍神经网络自
适应控制机械臂系统。
机械臂动力学模型
考虑到控制对象为机械臂，假设有n个关节，则根据运动
定律机械臂的动力学方程可以描述为：
()ሷ + (, )
ሶ ሶ + () =
式中，q是关节变量向量；()是n×n阶正定惯性矩阵；
22 2 = 2 22
12 2 = 2 1 2 sin 2
1
1
1
ሶ
, ሶ + ሷ = ሶ +
令y = , = , = 1
2
2
2
ሶ 2
仿真实例
取系统参数1 = 1, 2 = 0.8, 1 = 1, 2 = 1.5 ，控制的目标是使双关节的输出
式中，是相应的逼近误差。
代入得：
()ሷ + (, )
ω = F q, ,ሶ ሷ − (,
ሷ
定义Lyapunov函数：
1
= ( + σ=1 ෨ Γ ෨ )
2
其中෨ = ∗ − , ∗ 表示理想模糊调节权值。考虑（7.34），对式（7.38）求导，
将控制器（7.36）代入ሶ ，可得：
针对()、(, )和()三个
ሶ
未知量，采用RBF神经网络对三
项分别进行估计逼近，三个神经
网络的对应输出分别为
(), (, )和
ሶ
(),其
表达式为：
() = () +
ሶ = (, )
ሶ +
൞(, )
() = () +
效果不好或者应用PID控制无法达到想要的效果，此时
需要考虑采用智能控制方法实现。下面介绍神经网络自
适应控制机械臂系统。
机械臂动力学模型
考虑到控制对象为机械臂，假设有n个关节，则根据运动
定律机械臂的动力学方程可以描述为：
()ሷ + (, )
ሶ ሶ + () =
式中，q是关节变量向量；()是n×n阶正定惯性矩阵；
22 2 = 2 22
12 2 = 2 1 2 sin 2
1
1
1
ሶ
, ሶ + ሷ = ሶ +
令y = , = , = 1
2
2
2
ሶ 2
仿真实例
取系统参数1 = 1, 2 = 0.8, 1 = 1, 2 = 1.5 ，控制的目标是使双关节的输出
式中，是相应的逼近误差。
代入得：
()ሷ + (, )
智能控制ppt课件
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智能控制的基本概念
智能控制的定义一: 智能控制是由智能机器自 主地实现其目标的过程。而智能机器则定义为， 在结构化或非结构化的、熟悉的或陌生的环境 中，自主地或与人交互地执行人类规定的任务 的一种机器。
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7
智能控制的基本概念
定义二: K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类 具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式 化或机器模拟，并用于控制系统的分析与 设计中，以期在一定程度上实现控制系统 的智能化，这就是智能控制。他还认为自 调节控制、自适应控制就是智能控制的低 级体现。
协调级(Coordination level)：协调级可进一步 划分为两个分层:控制管理分层和控制监督分层。
执行级(executive level)：执行级的控制过程 通常是执行一个确定的动作。
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专家控制系统（Expert System）
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。
Control) 主 要 由 三 个 控 制 级 组 成 ， 按 智
能控制的高低分为组织级、协调级、执
行级，并且这三级遵循“伴随智能递降
精度递增”原则，其功能结构如下图所
示。
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分级递阶控制系统
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分级递阶控制系统
组织级(organization level)：组织级通过人机 接口和用户(操作员)进行交互，执行最高决策 的控制功能，监视并指导协调级和执行级的所 有行为，其智能程度最高。
人类自身各种优良的控制调节机制的一种尝试。 所谓学习是一种过程，它通过重复输人信号， 并从外部校正该系统，从而使系统对特定输人 具有特定响应。学习控制系统是一个能在其运 行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信 息，积累控制经验，并在一定的评价标准下进 行估值、分类、决策和不断改善系统品质的自
智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)课件(2)
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。
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。
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 概述
2.1.1、什么是专家系统
（2）专家系统处于离线工作方式，而 专家控制要求在线获取反馈信息，即 要求在线工作方式。
4. 分类 按专家控制在控制系统中的作用和功
能，可将专家控制器分为以下两种类型：
(1) 直接型专家控制器 直接专家控制器用于取代常规控制器，
直接控制生产过程或被控对象。具有模拟 （或延伸，扩展）操作工人智能的功能。该 控制器的任务和功能相对比较简单，但是需 要在线、实时控制。因此，其知识表达和知 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。
间接型专家控制器可以在线或离线运 行。通常，优化型、适应型需要在线、 实时、联机运行。协调型、组织型可以 离线、非实时运行，作为相应的计算机 辅助系统。
间接型专家控制器的示意图如图所 示。
专家控制 器
控制算法
特征提取
智能控制理论及应用PPT课件
智能控制理论及应用PPT课件
目 录
• 智能控制理论概述 • 智能控制基础理论 • 智能控制技术与方法 • 智能控制系统设计与实现 • 智能控制在工业领域应用案例 • 智能控制在非工业领域应用案例 • 智能控制发展趋势与挑战
01
智能控制理论概述
智能控制定义与发展
定义
智能控制是模拟人类智能，具有自 学习、自适应、自组织等能力，能 够处理复杂、不确定和非线性系统 的控制方法。
模糊控制器设计 介绍模糊控制器的结构、设计步骤及优化方法， 包括输入输出变量的选择、模糊化方法、模糊规 则制定等。
神经网络基础
01
神经元模型与神经网络结构
阐述神经元模型的基本原理，介绍常见的神经网络结构，如前馈神经网
络、循环神经网络等。
02
神经网络学习算法
介绍神经网络的学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等，
发展历程
从经典控制理论到现代控制理论， 再到智能控制理论，经历了数十年 的发展，目前已成为控制领域的研 究热点。
智能控制与传统控制比较
控制对象
控制性能
传统控制主要针对线性、时不变系统， 而智能控制则面向复杂、非线性、时 变系统。
传统控制在稳定性和精确性方面表现 较好，而智能控制则在适应性和鲁棒 性方面更具优势。
智能家居系统架构
包括传感器、控制器、执行器等 组成部分，实现家庭环境的智能 感知与控制。
智能家居应用场景
如智能照明、智能安防、智能家 电等，提高家居生活的便捷性和 舒适性。
智能家居系统实现
技术
包括物联网技术、云计算技术、 人工智能技术等，实现家居设备 的互联互通和智能化控制。
智能交通信号控制策略优化
模糊控制在生产调度中的应用
目 录
• 智能控制理论概述 • 智能控制基础理论 • 智能控制技术与方法 • 智能控制系统设计与实现 • 智能控制在工业领域应用案例 • 智能控制在非工业领域应用案例 • 智能控制发展趋势与挑战
01
智能控制理论概述
智能控制定义与发展
定义
智能控制是模拟人类智能，具有自 学习、自适应、自组织等能力，能 够处理复杂、不确定和非线性系统 的控制方法。
模糊控制器设计 介绍模糊控制器的结构、设计步骤及优化方法， 包括输入输出变量的选择、模糊化方法、模糊规 则制定等。
神经网络基础
01
神经元模型与神经网络结构
阐述神经元模型的基本原理，介绍常见的神经网络结构，如前馈神经网
络、循环神经网络等。
02
神经网络学习算法
介绍神经网络的学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等，
发展历程
从经典控制理论到现代控制理论， 再到智能控制理论，经历了数十年 的发展，目前已成为控制领域的研 究热点。
智能控制与传统控制比较
控制对象
控制性能
传统控制主要针对线性、时不变系统， 而智能控制则面向复杂、非线性、时 变系统。
传统控制在稳定性和精确性方面表现 较好，而智能控制则在适应性和鲁棒 性方面更具优势。
智能家居系统架构
包括传感器、控制器、执行器等 组成部分，实现家庭环境的智能 感知与控制。
智能家居应用场景
如智能照明、智能安防、智能家 电等，提高家居生活的便捷性和 舒适性。
智能家居系统实现
技术
包括物联网技术、云计算技术、 人工智能技术等，实现家居设备 的互联互通和智能化控制。
智能交通信号控制策略优化
模糊控制在生产调度中的应用
智能控制基本原理ppt课件
智能控制的基本概念
由于智能控制是一门新兴学科且正处于发展阶段，所以至 今尚无统一的定义，故有多种描述形式。
从三元交集论的角度定义智能控制：它是一种应用人工智 能的理论和技术以及运筹学的优化方法，并和控制理论中的方 法与技术相结合，在不确定的环境中，仿效人的智能（学习、 推理等），实现对系统控制的理论与方法。
智能控制系统有学习功能、适应功能、组织功能三大主要 功能特点。 （1）学习功能
智能控制系统的学习功能指的是对一个过程或其环境的未 知特征所固有的信息进行学习，并将得到的经验用于进一步的 估计、分类、决策和控制，从而使系统的性能得到改善。
智能控制系统的学习能力有高低之分，低层次的学习主要 指对控制对象参数的学习，高层次的学习则主要指对知识的更 新。 （2）适应功能
智能控制的应用场合
智能控制是自动控制的最新发展阶段，主要用于解决传统 控制技术与方法难以解决的控制问题。主要应用场合有：
（1）具有高度非线性、时变性、不确定性和不完全性等 特征，一般无法获得精确数学模型的复杂系统的控制问题；
（2）需要对环境和任务的变化具有快速应变能力并需要 运用知识进行控制的复杂系统的控制问题；
一个理想的智能控制系统，除了以上三大主要功能之外， 往往还应该具有其它一些功能：如对各类故障进行自诊断、屏 蔽和自恢复的容错功能；对环境干扰和不确定性因素不敏感的 自适应功能和鲁棒性功能；快速的在线实时响应功能；友好的 人–机界面，保证人–机通信、人–机互助的人–机协作功能 等。
主要对智能控制认识论和方法论进行研究，探索人类的感 知、判断、推理和决策等活动的机理。 （2）智能控制基本理论和方法的研究
主要有以下几个方面的内容：
①离散事件和连续时间混杂系统的分析与设计； ②基于故障诊断的系统组态理论和容错控制方法； ③基于实时信息学习的规则自动生成与修改方法；
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随着科学技术的发展，出现了很多必须采用工程技术术 语描述的新型的复杂系统 家庭陪护机器人、柔性制造系统、智能信息检索系 统等
在计算机的支持下，它们会思考，会推理，能部分 地实现人的智能
对于这些系统，采用传统的数学语言去描述，并基于该 描述分析和设计，就显得无能为力，因此，必须寻求新 的系统描述方法
局限性：难以有效地应用于时变系统和多变量系统，也难以
揭示系统更为深刻的特性
在现实世界中是广泛存在的
现代控制理论
背景：古典控制理论已经成熟；计算机技术飞速发展； 所需要控制的系统不再是简单的单输入单输出线性系统
研究对象：多输入多输出系统，线性/非线性；定常/时变； 连续/离散
数学模型：非线性微分方程（常系数/ 变系数）；状态方 程；传递函数矩阵 分析方法：状态空间描述法 综合方法：状态反馈；输出反馈；动态反馈
智能电视
索尼和三洋生产的一些电视机使用模糊逻辑来自动调整屏 幕的颜色、对比度和亮度。
智能电网---能源价值链的变革
汽车与智能交通
汽车中也使用了大量的智能控制技术来完成控制功能。如Nissan豪华汽车 中使用了模糊控制的反咬死刹车系统，基于模糊逻辑的无级变速器。其他 汽车生产厂家也已开发了模糊发动机控制和自动驾驶控制系统等。
传统数学语言描述不精确。控制任务有多重性和时变性， 一个复杂任务的确定，需要多次反复，而且还包括任务 所含信息的处理过程
2）传统控制理论与方法的局限性
（1）缺乏合适的系统描述方法 在传统的控制理论中，系统的描述通常采用微分方程或 差分方程，是一个精确模型，对控制系统的分析和设计 也基于这个精确模型 迄今为止，还不存在直接采用工程技术术语描述系统， 并基于该描述分析与设计系统的方法，这使得从工程技 术术语到数学描述的转化尤为必要 在转化过程中，虽然被解决的问题作了很多简化，但是， 也失去了原来的被解决问题的很多信息
汽车与智能交通
日本仙台的地铁使用模糊控制技术，使地铁机车启动和 停车非常平稳，乘客不必抓住扶手也能保持平衡。
工 业
最早的实用工业过程模糊控制是丹麦F. L. Smith公司研制的水泥窑模糊逻 辑计算机控制系统，它已作为商品投放市场，是模糊控制在工业过程中成 功应用的范例之一。
二、智能控制的产生
（2）缺乏有效的处理不确定性的方法
传统的控制方法也有办法对付被控对象和环境的不确定性和 复杂性，达到优化控制的目的，如自适应控制和鲁棒控制。
在实际应用中，尤其在工业过程控制中
被控对象的严重非线性、数学模型的不确定性、系统工作 点变化剧烈
自适应控制（对参数变化要求较为严格）和鲁棒控制（鲁 棒区域有限）存在着难以弥补的严重缺陷，应用的有效性 受到很大限制，这就促使人们研究新的控制理论和方法
现代控制理论
代表人物：前苏联数学家庞特里亚金、美国数学家贝尔 曼、匈牙利数学家卡尔曼、瑞典的奥斯特隆姆、法国的 朗道 应用：最优控制、时滞系统控制、基于网络的控制 局限性： 非线性系统的种类、形式非常复杂繁多，没有一套统 一的理论来解决
只能就一类非线性系统进行研究，得到的结果往往很 保守
大系统理论与智能控制
控制理论的发展过程可以分为如下3个阶段 古典（经典）控制理论时期，时间大约为20世纪30－50 年代 现代控制理论时期，时间大约为20世纪50－70年代 大系统理论与智能控制时期，时间为20世纪70年代末至 今
经典控制理论
研究对象：单输入单输出线性系统
数学模型：常系数线性微分方程；传递函数 分析与综合方法：代数判据；根轨迹方法；频率响应法 代表人物：奈奎斯特、伯德和伊文斯 应用：PID控制器设计
大系统理论是控制理论在广度上的开拓，智能控制则是控制 理论在深度上的挖掘 大系统理论用控制和信息的观点，研究各种大系统的结构方 案、总体设计中的分解方法和协调等问题 智能控制研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程 的规律，研制具有某些仿人智能的工程控制与信息处理系统
智能控制的概念和原理主要针对被控对象、环境，以及控制
智能家电已成新宠
智能家电已成新宠。在日本，几乎所有家用电器制造厂 商都使用模糊技术。
智能洗衣机
松下和日立公司已生产了智能洗衣机，拥有更加人性化的设计， 可以自动调整洗衣服得各项参数，根据衣服来调整洗涤所需水位 及洗涤时间。根据不同衣物的面料调整洗衣过程，更好保护衣物。
目前，很多大型家电集团已开发了国产模糊控制洗衣机 ，如： “小天鹅”，“海尔”等名牌智能洗衣机。
任务的复杂性提出的
智能控制的提出：
1）控制系统的复杂性
被控对象的复杂性 模型的不确定性、高度非线性、动态突变、多时间标度、 复杂的信息模式、庞大的数据量 环境的复杂性 环境变化的不确定和难以辨识。现在的大规模复杂控制 与决策问题，必须把外界环境和被控对象，以及控制器 作为一个整体进行分析和设计 控制任务的复杂性
智能控制
中国矿业大学 张勇
yongzh401@
目录
智能控制应用领域 智能控制的提出 智能控制的发展 智能控制的概念
一、智能控制应用领域
智能医疗 工业 智能家电 智能家居
航天航空 军事领域
智能 控制
智能交通
智能电网
智能控制代表着当今科学和技术发展的最新方向之一。目前，智能控制技术已经 日渐完善，并得到广泛应用，例如智能家电、智能家居、智能电网、智能交通， 航空航天、军事以及工业、医疗等领域。
（3）传统控制输入信息的单一性
传统的控制系统的输入信息比较单一
现代的复杂系统
要以各种形式——视觉的、听觉的、触觉的，以及 直接操作的方式
将环境信息，包括图形、文字、语言、声音，以及 传感器感知的物理量等，作为系统的输入
将各种信息融合、分析和推理
3）与人的经验知识结合的必要性
出发点：人类具有很强的学习和适应环境的能力，有些复 杂的系统，凭人的知觉和经验能够很好地进行操作，并达 到理想的控制效果 我们在餐桌上用筷子很容易夹到要吃的食物，并轻而 易举地放入口中 如果要把这一系列动作和环境建立精确的模型，然后， 再一步一步地按模型去操作，该过程是多么复杂，而 又多么难以实现 启发：将人的经验知识和控制理论有机地结合起来，解决 复杂系统的控制问题