智能控制2

2013-7-26
特征记忆量的常用表示如误差值、控制量的 大小、误差的变化量； 特征记忆量的引入可使控制器接受的大量信 息得到简化，消除冗余，从而有效地利用控 制器的存储量。特征记忆可直接影响控制与 校正输出，可作为自校正，自适应和自学习 的根据，也可以作为系统稳定性监控的依据。
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专家系统的基本组成和特点
知识库 规则库 数据库 知识获取 领域专家
推理机 解释程序 调度程序 推理咨询 系统用户
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知识获取
知识获取的过程即为建立和更新知识库、对 知识条目进行测试和精炼的过程。 手段：“专题面谈”、“口语记录分析”等 人工移植的手段；采用机器学习的手段；采 用数据挖掘的手段。
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几个例子
二级倒立摆 三级倒立摆 直升飞机 球杆系统
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例子
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控制模态
比例控制模态： 微分控制模态 积分控制模态 峰值误差和控制模态 保持控制模态 Bang-Bang控制模态
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实际的控制输出是根据特征状态，选取不同的 控制模态的组合。 具体步骤如下： １、形成特征模型
对象 精度随智能降低而增高(IPDI) Increasing Precision with Decreasing Intelligence
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智能控制器设计问题 寻求正确的决策和控制序列 以使整个系统的总熵最小。
例：机器人的协调控制
组织级 组织级
分派器
运动 协调器
视觉 协调器
力觉 协调器
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推理机
运用知识库中提供的两类知识，基于某种通 用的问题求解模型，进行自动推理、求解问 题的计算机软件系统。 包括解释程序和调度程序 解释程序：用于决定如何使用判断性知识来 推导新的知识； 调度程序：用于决定判断性知识的使用次序。
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推理咨询
推理机通过“推理咨询”机构与系统用户相 联系，形成了专家系统与用户之间的人-机 接口，系统可以输入并“理解”用户有关领 域问题的咨询提问，再向用户输出问题的求 解结论，并对推理过程做出解释。
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特点
在功能上：专家系统是一种知识信息处理系 统，不是数值信息计算系统； 在结构上：专家系统的两个主要组成部分— —知识库和推理机是独立构造、分离组织， 但又相互作用的； 在性能上：专家系统具有启发性，透明性和 灵活性。
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专家智能控制系统的基本原理
专家控制是指将专家系统的设计规范和运行 机制与传统控制理论和技术相结合而形成的 实时控制系统设计、实现的方法。 专家控制的功能目标是模拟、延伸、扩展 “控制专家”的思想、策略和方法；
基于模式识别的学习控制
补偿器
G1 G2
-
对象
G3 G4
H
分类器
教师
特 征 检测器
模式识别器
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各个部分的作用
由多路开关和控制作用的并行单元组成，Gi的选择 由模式识别器来确定； 特征检测器：识别对象的动态特性变化，将这些变 化转换为一组特征（动态特性的参数估计、状态变 量的估计等） 分类器：把每组特征与模式类别相联系，为Gi的选 择提供依据，也可以直接按照某种预定的规则调节 对象。 教师：监视系统的性能，并调整模式类别在特征空 间中的界面，体现学习在控制中的作用。教师送往 模式识别器的调整作用是一种再励信号，它根据计 算所的德性能指标对分类器进行“奖励”或“惩 罚”。
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复杂系统的分层递阶智能控制
由G.N.Saridis提出 将计算机的高层决策、系统理论中先进的数 学建模和综合方法以及处理不确定和不完全 信息的语言学方法结合在一起，形成了一种 适合工程需要的智能控制方法。
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组织级 精 度 递 增 智 能 递 增
协调级
执行级
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专家控制的上述目标覆盖了传统控制理论在 建模、控制、优化和诊断等方面可以达到的 功能，但又超过了传统控制技术； 专家控制所实现的控制作用是控制规律的解 析算法与各种启发式控制逻辑的有机结合。
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例：自适应PID控制
控制器设计
参数估计
控制器
对象
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智能控制
主讲教师: 黎 明 E-Mail: limingouc@ouc.edu.cn 单 位：中国海洋大学 工程学院
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第二章 若干智能控制方法介绍
复杂系统的分层递阶智能控制 专家系统 学习控制
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何谓知识
知识？
感性知觉
智性之知
理论之知
数学 物理 神学
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学习控制系统
控制器 对象
教师
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对象的特型设为未知或不全已知，控制器将针对某个最 优的控制律来学习（估计）所需要的未知信息，如果学 的信息收敛于真实信息，控制器也将逐步逼近最优控制。 “教师”的作用是评估控制器的性能，从而引导控制器 完成学习过程，使得总的性能逐渐改进。
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认知过程：思考
衡量问题 反省问题 悟性问题 决策 Is it worthwile?
判断
Is it so?
理解
经验
What is it?
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为了实现规划、决策、学习等智能功能，智 能控制所实现的含义要比常规控制广泛的多。 广义的控制可以定义为：驱使系统实现要求 功能的过程。 为了实现广义的控制功能，智能控制需要将 认知系统研究的成果与常规的系统控制方法 加以有机的结合。
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Siemens 企业级自动化解决方案
组织级
协调级
执行级
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专家系统
专家系统是智能控制的一个重要的分支。 其实质是使系统的构造和运行都基于控制对 象和控制规律的各种专家知识，而且要以智 能的方式来利用这些知识，求得系统尽可能 的优化和实用化。 专家系统是一种具有人工智能的计算机程序 系统，这些程序软件具有相当于某个专门领 域专家的知识和经验水平，以及解决专门问 题的能力。
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２、特征辨识： 反映系统运动状态的所有 特征信息构成了系统的特征模型，成为控制 器应由的先验只是。系统在运行过程中，根 据系统的输入／输出数据进行特征识别，从 而确定系统当前处于什么样的特征状态的过 程，这一步骤称为特征辨识；
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３、特征记忆 特征记忆是指仿人智能控制器对一些特征信 息的记忆，这些特征信息集中地表示了控制 器前期决策与控制的效果，或者集中地反映 了控制任务的要求以及被控对象的性质。所 记忆的特征信息称为特征记忆量，其集合记 为：
仿人智能控制
广义上说，各种智能方法研究的共同点都是使工 程控制系统具有某种“仿人”的智能，即研究人脑 的微观或宏观的结构功能，并把它移植到控制控制 系统上来。 我国的周其鉴、李祖枢等认为，应将对人脑的宏观 结构功能模拟与对人控制器的行为功能模拟相结合， 直接对人的控制经验、技巧和各种直觉推理逻辑进 行概括和总结，形成鲁棒性强、能实时运行的简单 实用的控制算法。
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其它的一些学习控制方法
再励学习控制 Bayes 学习控制 迭代学习控制 基于联结主义的学习控制
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问题
1、请写出最近两次课中印象比较深的五个 词语。 2、毕业后是愿意继续从事自动化方面的研 究和工作。 3、对本课程的教学有何意见和建议。
４ 决策（控制）模态 仿人智能控制器的输入信息和特征记忆量与输 出信息之间的某种定量或定性的映射关系， 决策模态的集合记为：
其中：定量映射关系
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定性的映射关系可以表示为
仿人智能控制方法的基本原理是模仿人的启 发式直觉推理逻辑，即通过特征辨识判断系 统当前所处的特征状态，以确定控制策略， 进行多模态决策。
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协调级
由一个分配器和若干 个协调器组成； 分配器和协调器之间 是双向连接 协调器之间无连接 分配器需要有以下功能 通信能力 数据处理能力 任务处理能力 学习能力
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分配器 D
协调器 C1
协调器 C2
协调器 C3
执行级
执行级即为常规的硬件控制级。 根据协调级中的协调器设置的任务，具体执 行控制任务。可采用多种控制方法，实现系 统在熵意义下的最优控制。
其他 协调器
协调级
运动 控制
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视觉 控制
力 控制
其他 控制
执行级
例：生产实习的协调控制
组织级 组织级
分派器
协调级 直插件 焊接
元件 分配
刮锡
贴元件
烘干
系统测试
wenku.baidu.com
元件领取
操作 检查
操作 检查
操作 检查
操作 检查
操作 检查 执行级
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组织级
组织级是分层递阶智能控制系统的最上面一层，其 作用是对于给定的外部命令和任务，寻找能够完成 该任务的子系统控制任务的组合，再将这些子任务 要求送到协调级，通过协调处理，最后将具体的执 行动作要求送至执行级去完成所要求的任务，最后 对任务执行的结果进行性能评价，并将评价的结果 逐级向上反馈，同时对以前存储的知识信息加以修 改，从而起到学习的作用。 组织级主要的任务就是进行任务规划。
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Rockwell的企业级自动化集成方案
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Rockwell的企业级自动化集成方案
信息层(Information layer): Ethernet 控制层 (Control layer): ControlNet 现场层(Field layer): DeviceNet™
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专家控制的理想目标
能够满足任意动态过程的控制需要，包括时变的、非线性的、 受到各种干扰的控制对象或生产过程； 控制系统或过程的运行可以利用对象或过程的先验知识，而且 只需要少量的先验知识； 有关对象或过程的知识可以不断增加积累，据此改善系统的控 制性能； 有关控制系统的潜在知识以透明的方式存放，能够方便地修改 和扩充； 用户可以对控制系统的性能进行定性的说明； 控制性能方面的问题可以得到诊断，控制回路中的单元，包括 传感器和执行器等的故障可以得到检测； 用户可以访问系统内部信息，并进行交互；
实践之知
技艺之知
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何谓知识
世界经合组织(OECD) 在1996年的年度报告《以知 识为基础的经济》中将知识分为四大类 (a)知道是什么的知识( Know - what) ，主要是叙述事实 方面的知识； (b)知道为什么的知识(Know - why) ，主要是自然原理 和规律方面的知识； (c) 知道怎么做的知识(Know - how) ，主要是指对某些 事物的技能和能力； (d) 知道是谁的知识(Know - who) ，涉及谁知道和谁知 道如何做某些事的知识。
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学习控制
学习控制系统能够通过与控制对象和环境的 闭环交互作用，更具过去获得的经验信息， 逐步改进系统自身的未来性能。 L. Walter, J.A. Farrell, An introuduction to connectionist learning control systems, in Handbook of intelligent control. New York, VNR, 1992.