1、1第122-131講本講主要內(nèi)容： 第三節(jié) 智能控制系統(tǒng)設(shè)計簡介第一章 自動控制系統(tǒng)的構(gòu)造方法第三節(jié) 智能控制系統(tǒng)設(shè)計簡介 對于經(jīng)典控制和現(xiàn)代控制理論，現(xiàn)在人們一般稱為傳統(tǒng)控制，傳統(tǒng)的控制主要控制那些數(shù)學(xué)模型確定的被控對象。 隨著社會的進步與發(fā)展，人們所控制的被控對象出現(xiàn)了兩大特點：不確定性和復(fù)雜性。 不確定性主要表現(xiàn)為對被控對象的要求指標和內(nèi)部結(jié)構(gòu)的不確定性；復(fù)雜性主要表現(xiàn)為突變、雜亂的信息結(jié)構(gòu)和多層、分散的決策機構(gòu)，這些都很難用精確的數(shù)學(xué)方法加以描述。對于這樣的被控對象采用某個固定的算法所構(gòu)成的自動控制系統(tǒng)很難達到預(yù)期的控制目的。第三節(jié) 智能控制系統(tǒng)設(shè)計簡介 人們發(fā)現(xiàn)許多不確定的復(fù)雜的生產(chǎn)

2、過程控制，在一些熟練的操作工和技術(shù)人員手中，可以獲得比較滿意的控制效果。面對不確定的復(fù)雜性的控制對象的控制問題，人們自然就產(chǎn)生這樣的一種想法：把人工智能的方法引入到控制系統(tǒng)構(gòu)造中，將控制理論的分析和理論的指導(dǎo)性與人工智能的靈活的框架結(jié)合起來。 第三節(jié) 智能控制系統(tǒng)設(shè)計簡介 人工智能是用除了數(shù)學(xué)式子以外的方法，它包括了判斷、理解、推理、預(yù)測、識別、規(guī)劃、決策、學(xué)習(xí)和問題求解等，它是把人們的思維過程模型化，并利用計算機來模仿人的智能的一門學(xué)科。在控制系統(tǒng)中使用人工智能，這相當(dāng)于把人的知識經(jīng)驗直接參與了生產(chǎn)過程的控制，于是就產(chǎn)生了一種新型的自動控制系統(tǒng)智能控制系統(tǒng)。一、智能控制基本概念及控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

3、1. 智能控制系統(tǒng)的定義 常見的定義是：一個自動控制系統(tǒng)具有從周圍環(huán)境自學(xué)習(xí)的能力，自動進行信息處理或人機交互地完成擬人任務(wù)以減少被控對象的不確定性，能規(guī)劃、產(chǎn)生并能安全、可靠地執(zhí)行控制作用，這樣的自動控制系統(tǒng)稱為智能控制系統(tǒng)。這里的被控對象可以是某一生產(chǎn)過程也可以是某一社會經(jīng)濟活動。一、智能控制基本概念及控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 一般情況下智能控制系統(tǒng)應(yīng)具有：學(xué)習(xí)功能、適應(yīng)功能和組織功能等三大功能。 一、智能控制基本概念及控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 一般情況下智能控制系統(tǒng)應(yīng)具有：學(xué)習(xí)功能、適應(yīng)功能和組織功能等三大功能。 一、智能控制基本概念及控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 智能控制系統(tǒng)與傳統(tǒng)控制系統(tǒng)一樣也有三要素，所不同的是都冠以智能

4、二字，即智能信息、智能反饋和智能控制決策。在智能控制系統(tǒng)中信息反映了人的直覺、經(jīng)驗和智慧，它是“智能”的載體。智能反饋能根據(jù)實際情況選擇反饋的極性和反饋的強弱。智能控制決策在決策方式上是一種模仿人的決策、推理的過程，定性、定量決策都有。智能信息、智能反饋和智能控制決策一、智能控制基本概念及控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 2. 智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 智能控制系統(tǒng)從結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度上可分為簡單智能控制系統(tǒng)和多級遞階智能控制系統(tǒng)。簡單控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 一、智能控制基本概念及控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 2. 智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) 多級遞階智能控制系統(tǒng)是一般智能控制系統(tǒng)的通用結(jié)構(gòu)，按智能程度的高低一般分為三級，如下圖所示，這種三級結(jié)構(gòu)是一般工業(yè)

5、生產(chǎn)過程控制的常用結(jié)構(gòu)。它是仿照人的中樞神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)建立起來的，因此，多級遞階控制結(jié)構(gòu)是智能控制系統(tǒng)的一種典型結(jié)構(gòu)。三級遞階智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 一、智能控制基本概念及控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 三級遞階智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 運行控制級是系統(tǒng)的最低層控制級，它根據(jù)人的經(jīng)驗和知識進行對工業(yè)生產(chǎn)過程的直接局部過程閉環(huán)控制并完成子任務(wù)。該層一般都是實時控制，因此設(shè)計要求該級具有高可靠性、高精度和對計算機高運算速度的要求，而不要求具有更多的智能。它一般屬于簡單智能控制系統(tǒng)。 三級遞階智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 協(xié)調(diào)級是遞階智能控制系統(tǒng)的次高級，它是高層和低層控制級之間的轉(zhuǎn)換接口；它的主要任務(wù)是協(xié)調(diào)各控制器之間的控制作用；它主要

6、解決運行級控制模式或控制模式參數(shù)的自校正，使運行控制級按照人們的設(shè)計預(yù)期目標運行。該級只要求較低的運算精度，但要有較高的決策能力和一定的學(xué)習(xí)功能。 三級遞階智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 控制規(guī)則組織級是遞階智能控制系統(tǒng)的高層控制級，它應(yīng)具有一定的學(xué)習(xí)能力和決策能力，能對隨機輸入進行分析，能辨別控制情況，能了解任務(wù)的執(zhí)行情況。當(dāng)外部環(huán)境和被控對象等發(fā)生較大變化，或者給定任務(wù)和控制要求需要變更時，該級能立即對運行控制級和協(xié)調(diào)級中的特征模型、推理方法和控制決策的控制模式進行選擇、修正及自學(xué)習(xí)生成；該級是智能控制系統(tǒng)的“大腦”。143. 智能控制系統(tǒng)的類型 隨科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，智能控制系統(tǒng)的類型層出不窮，常見類型

7、有如下幾種： 基于模糊邏輯的智能控制系統(tǒng)； 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制系統(tǒng)； 基于模式識別的智能控制系統(tǒng)； 基于多模變結(jié)構(gòu)的智能控制系統(tǒng)； 學(xué)習(xí)控制與自學(xué)習(xí)控制的智能控制系統(tǒng)； 基于混沌理論的智能控制系統(tǒng)。153. 智能控制系統(tǒng)的類型 混沌理論是20世紀70年代科學(xué)上的重大發(fā)現(xiàn)，混沌理論是研究混亂、無秩序等混沌現(xiàn)象發(fā)展變化規(guī)律的科學(xué)；混沌現(xiàn)象的兩個基本特點是：不可預(yù)言性和對于初始值的極端敏感依賴性。163. 智能控制系統(tǒng)的類型 混沌理論是上世紀70年代科學(xué)上的重大發(fā)現(xiàn)，混沌理論是研究混亂、無秩序等混沌現(xiàn)象發(fā)展變化規(guī)律的科學(xué)；混沌現(xiàn)象的兩個基本特點是：不可預(yù)言性和對于初始值的極端敏感依賴性。173.

8、 智能控制系統(tǒng)的類型 混沌理論是上世紀70年代科學(xué)上的重大發(fā)現(xiàn)，混沌理論是研究混亂、無秩序等混沌現(xiàn)象發(fā)展變化規(guī)律的科學(xué)；混沌現(xiàn)象的兩個基本特點是：不可預(yù)言性和對于初始值的極端敏感依賴性。18第三節(jié) 智能控制系統(tǒng)設(shè)計簡介二、模糊控制系統(tǒng)的基本原理 模糊數(shù)學(xué)是試圖用定量的、精確的方法來研究和處理模糊性事物的一門學(xué)科。 模糊集合是模糊數(shù)學(xué)中最基本的概念。與普通集合不同的是：對模糊集合來說，元素只是以某種程度從屬于模糊集合。在模糊集合的基礎(chǔ)上，有模糊關(guān)系、模糊矩陣和模糊數(shù)。 模糊數(shù)學(xué)提出了一整套定量地描述自然語言的方法，使自然語言轉(zhuǎn)化為微機可以理解和加工的機器語言，以提高控制系統(tǒng)的智能性和靈活性。19

9、第三節(jié) 智能控制系統(tǒng)設(shè)計簡介二、模糊控制系統(tǒng)的基本原理 模糊控制系統(tǒng)是以模糊數(shù)學(xué)、模糊語言形式的知識表示和模糊邏輯的規(guī)則推理為理論基礎(chǔ)；采用計算機控制技術(shù)構(gòu)成的一種具有非線性數(shù)字控制的系統(tǒng)。它的組成核心是具有智能性的模糊控制器，因此，模糊控制屬于智能控制的范疇。 模糊控制系統(tǒng)是實現(xiàn)智能控制的一種重要而又有效的形式，在各行各業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用，是目前應(yīng)用比較成熟的一種智能控制系統(tǒng)。尤其是模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法及混沌理論等新學(xué)科的相融合，是科研機構(gòu)、大專院校研究的熱點之一。模糊控制與其它智能控制技術(shù)和方法的結(jié)合應(yīng)用，受到了各大自動化工程公司的青睞。20第三節(jié) 智能控制系統(tǒng)設(shè)計簡介二、模糊控制

10、系統(tǒng)的基本原理 1.模糊控制系統(tǒng)的組成 因為模糊控制系統(tǒng)屬于計算機數(shù)字控制的一種形式，所以模糊控制系統(tǒng)的組成也應(yīng)具有常規(guī)計算機控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式，如下圖所示。21二、模糊控制系統(tǒng)的基本原理 1.模糊控制系統(tǒng)的組成 模糊控制器：它是由計算機實現(xiàn)的模糊知識表示和規(guī)則推理的語言型模糊控制器；是模糊控制系統(tǒng)區(qū)別于其他自動控制系統(tǒng)的主要特征。它在實際中往往是一臺微型計算機，根據(jù)控制系統(tǒng)的需要，既可選用單片機或?qū)Ｓ糜布O(shè)備，又可選用PLC或工控機。22二、模糊控制系統(tǒng)的基本原理 2.模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計 所謂模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計就是確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量。模糊控制器的結(jié)構(gòu)對整個系統(tǒng)的性能有較大

11、的影響，必須根據(jù)被控對象的具體情況，合理選擇。 23二、模糊控制系統(tǒng)的基本原理 2.模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計 在自動控制系統(tǒng)中最為簡單也是最為典型的系統(tǒng)，稱之為單輸入單輸出(SISO)系統(tǒng)，在實際工程中大量的多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)，經(jīng)過解耦變換后可以變成多個SISO系統(tǒng)。因此，對單輸入單輸出(SISO)系統(tǒng)模糊控制器的結(jié)構(gòu)選擇有如下圖所示幾種常見結(jié)構(gòu)。eu24三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理機制、模式識別、記憶和自學(xué)習(xí)能力。它能很好地適應(yīng)環(huán)境，自動學(xué)習(xí)修改過程參數(shù)，具有更高的智能。這是自動控制系統(tǒng)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制解決復(fù)雜生產(chǎn)過程的主要原因。25三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理1.神

12、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的模型控制和模糊控制在表達知識方面有顯著的不同，傳統(tǒng)的模型控制和模糊控制都具有顯式表達知識的特點，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不善于顯式表達知識，但是它具有很強的逼近非線性函數(shù)的能力，即非線性映射能力。把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于自動控制正是利用它的這個獨特優(yōu)點。26三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的主要作用 所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，即基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制或簡稱神經(jīng)控制，是指在控制系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一工具對難以精確描述的復(fù)雜的非線性對象進行建模，或充當(dāng)控制器，或優(yōu)化計算，或進行推理，或故障診斷等，以及同時兼有上述某些功能的適當(dāng)組合，將這樣的系統(tǒng)統(tǒng)稱為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)，稱這種控制方式為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。 27三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的主要作用 根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的作用可分為以下幾種： 在基于精確模型的各種控制結(jié)構(gòu)中充當(dāng)對象的模型； 在反饋控制系統(tǒng)中直接充當(dāng)控制器的作用； 在傳統(tǒng)控制系統(tǒng)中起優(yōu)化計算作用； 在與其它智能控制方法和優(yōu)化算法，如模糊控制、專家控制及遺傳算法等相融合中，為其提供非參數(shù)化對象模型、優(yōu)化參數(shù)、推理模