智能控制概述ppt

3. 按机器智能定义 智能控制是认知科学、多种数学编程和控制技术的结合。 它把施加于系统的各种算法和数学与语言方法融为一体。
6. 智能控制研究的主要内容 ● 智能控制系统基本结构和机理的研究 ● 混合系统的建模和控制
● 基于模糊集合、神经元网络、遗传算法、进化算法等 智能控制器的开发和研究。 ● 智能计算和软计算的开发和研究 ● 自组织、自学习的结构和方法的研究
● 基于多代理(Multi-agent)智能控制系统 的开发和研究 ● 智能控制系统应用的研究
7.智能控制的分类 1）基于规则的智能控制系统 ——模糊控制系统 2）基于连接的智能控制系统 ——神经元网络控制系统 3）混合智能控制系统 ——模糊神经网络智能控制系统
4）基于行为的智能控制系统 ——由多传感器组成的各种机器人
IC AC AI
AC
IC
AI
强调智能和控制的结合
三元论
考虑更高层次上的调度、规划和管理，应把运筹学（OR） 结合进去。即：
IC AI OR AC
式中各子集的含义为 IC——智能控制（Intelligent Control） AI——人工智能（Artificial Intelligence） AC——自动控制（Automatic Control） OR——运筹学（Operational Research）
智能控制是有知识的“行为舵手”，它把知识和反馈 结合起来，形成感知—交互式、以目标导向的控制系统。 系统可以进行规划、决策，产生有效的 、有目的的行为， 在不确定环境中，达到既定的目标。
2. 按人类的认知的过程定义 智能控制是一种计算上的有效过程,在非完整的指标下， 通过最基本的操作，即归纳（G）、集注（FA）、和组 合操作（CS），把不确定的复杂系统引向规定的目标。
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智能控制理论与技术
本课程的主要内容
1. 智能控制概论 2. 模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制
智能控制概论
1. 控制理论和应用发展的概况 2. 传统控制理论的局限性 3. 智能控制的组成、定义与研究内容 4. 智能控制与传统控制的关系和差别 5. 智能与智能控制的定义 6. 智能控制研究的主要内容 7.智能控制的分类
智能是系统的一个特征，当集中注意力（Focusing Attention)、组合 搜索(Combinatorial Search)、归纳 （Generalization)过程作用于系统输 入，并产生系统输出时，就表现为智能。
系统输入
系统输出
组合 搜索 CS 智能
集中 注意力 FA
归纳 G
◆ 按机器智能定义(Saridis)
员会；1987年1月，在美国举行第一次国际智能控
制大会，标志智能控制领域的形成。
近年来，神经网络、模糊数学、专家系统、进化论
等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力，由 此产生了各种智能控制方法。
智能控制的几个重要分支为专家控制、模糊控制、 神经网络控制和遗传算法。
5. 智能与智能控制的定义 什么叫智能？有不同的定义：
之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环 境（包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应
性反应，从而实现由人来完成的任务。
4. 智能控制的发展
智能控制是自动控制发展的最新阶段，主要用于
解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题。控制 科学的发展过程如图所示。 从二十世纪 60 年代起，由于空间技术、计算机技术 及人工智能技术的发展，控制界学者在研究自组织、自 学习控制的基础上，为了提高控制系统的自学习能力，
以上控制理论我们称之为传统控制理论。
传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控 对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于 解决线性、时不变性等相对简单的控制问题，难以解决对 复杂系统的控制。
2.传统控制理论的局限性 随着复杂系统的不断涌现，传统控制理论越来越多地 显示它的局限性。 什么叫复杂系统？其特征表现为：
◆ 按系统的一般行为特征定义(Albus)
在不确定环境中，作出合适动作的能力。合适动作是指 增加成功的概率 ，成功就是达到行为的子目标，以支持 系统实现最终目标。
！？
低级智能：
感知环境，作出决策，控制行为
高级智能：理解和觉察能力，在复杂和险恶环境环境中进行 选择的能力，力求生存和进步。
◆ 按人类的认知的过程定义(A.Meystel)
机器智能是把信息进行分析、组织、处理，并把它转换成知识的过程。 知识就是所得到的结构性信息，它可用来使机器执行特定的任务，以消除 该任务的不确定性或盲目性，达到最优或次优的结果。
分析
信息 信 息 信息
组织 处理
知识
机器智能
智Baidu Nhomakorabea控制的定义
密切相关
智能
智能系统必是控制系统 控制系统必需具有智能
控制
1. 按一般行为特征定义
（ 2 ）人 — 机结合作为控制器的控制系统：机器完成需要 连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务 分配、决策、监控等任务； （ 3 ）无人参与的自主控制系统：为多层的智能控制系统， 需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和 低层的反馈控制任务。如自主机器人。
1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一界智能 控制学术讨论会，随后成立了IEEE智能控制专业委
（3）传统控制理论的推导往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设，
而这些假设往往与实际系统不符合。 （4）实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任
务，如机器人控制、CIMS、社会经济管理系统等复杂任务无能为力。
3. 智能控制的组成、定义与研究内容
在生产实践中，复杂控制问题可通过熟练操作人员的经验和 控制理论相结合去解决，由此，产生了智能控制。智能控制将控 制理论的方法和人工智能技术灵活地结合起来，其控制方法适应
1. 控制理论和应用发展的概况
控制理论的发展始于Watt飞球调节蒸汽机以后的100年。
1. 20年代以返馈控制理论为代表，形成经典控制理论，著名的 控制科学家有：Black, Nyquist, Bode.
2. 随着航空航天事业的发展,50~60年代形成以多变量控制为特 征的现代控制理论,主要代表有:Kalman 的滤波器,Pontryagin 的极大值原理,Bellman 的 动态规划,和Lyapunov 的稳定性理论. 3. 70年代初,以分解和协调为基础,形成了大系统控制理论,用于复 杂系统的控制,重要理论有递阶控制理论、分散控制理论、队 论等。主要用于资源管理、交通控制、环境保护等。
控制目标和任务的多重性 时变性 任务集合处理的复杂性。
对于复杂系统为被控对象，传统控制的实际应用遇到很
多难解决的问题，主要表现以下几点：
（1）实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全
性等，无法获得精确的数学模型。
（2）某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来 描述，即无法解决建模问题。
对象的复杂性和不确定性。
智能控制是一门交叉学科，著名美籍华人傅京逊教授 1971 年 首先提出智能控制是人工智能与自动控制的交叉，即二元论。 美国学者G.N.Saridis1977年在此基础上引入运筹学，提出了
三元论的智能控制概念。
二元论 智能控制（IC）是自动控制（AC）和人工智能（AI）的交集。
开始注意将人工智能技术与方法应用于控制中。
智能控制 自学习控制 自适应控制 鲁棒控制 随机控制 最优控制 确定性反馈控制 开环控制
控制科学的发展过程
1966 年， J.M.Mendal 首先提出将人工智能技术应用 于飞船控制系统的设计； 1971 年，傅京逊首次提出智能控制这一概念，并归 纳了三种类型的智能控制系统： （ 1）人作为控制器的控制系统：人作为控制器的控制系 统具有自学习、自适应和自组织的功能；
信号处理 形式语言 启发 人工智能 记忆 学习 规划 调度 管理 智能 控制
运筹学
管理 协调
动力学 动态反馈 优化 动力学 动态反馈 控制
基于三元论的智能控制
三元论除了“智能”与“控制”外还强调了更高层 次控制中调度、规划和管理的作用，为递阶智能控制 提供了理论依据。
所谓智能控制，即设计一个控制器（或系统），使
1、控制对象的复杂性
2、环境的复杂性 3、控制任务或目标的复杂性
1、控制对象的复杂性
模型的不确定性 高度非线性 分布式的传感器和执行机构 动态突变 多时间标度 复杂的信息模式 庞大的数据量和严格的性能指标
2、环境的复杂性
环境变化的不确定性 难以辨识 必须与被控对象集合起来作为一个整体来考虑
3、控制任务或目标的复杂性