遞階控制系統(tǒng)第一頁，共十三頁，2022年，8月28日遞階智能控制，簡稱遞階控制，它是在研究早期學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，并從工程控制論角度總結(jié)人工智能與自適應(yīng)控制、自學(xué)習(xí)控制和自組織控制的關(guān)系之后而形成的，也是智能控制的最早理論之一。以薩里迪斯提出的基于三個層次和IPDI原理的三級遞階智能控制系統(tǒng)最具代表性?；谥R描述和數(shù)學(xué)解析的兩層混合控制系統(tǒng)；采用四層遞階控制結(jié)構(gòu)以及三段六層遞階控制結(jié)構(gòu)的智能控制系統(tǒng)。第二頁，共十三頁，2022年，8月28日2.1遞階智能機(jī)器的一般理論原理：精度隨智能降低而提高。2.1.1遞階智能機(jī)器的一般結(jié)構(gòu)它由三個基本控制級構(gòu)成：組織級、協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級。組織級：代表控制系統(tǒng)的主導(dǎo)思想，并由人工智能起控制作用。協(xié)調(diào)級：是上（組織）級和下（執(zhí)行）級間的接口，承上啟下，并又人工智能和運(yùn)籌學(xué)共同作用。執(zhí)行級：在遞階智能控制的最底層，要求具有較高的精度但較低的智能；它按控制論進(jìn)行控制，對相關(guān)過程執(zhí)行適當(dāng)?shù)目刂谱饔?。第三頁，共十三頁?022年，8月28日2.1.2遞階智能機(jī)器的信息論定義機(jī)器知識：消除智能機(jī)器指定任務(wù)的不確定性所需要的結(jié)構(gòu)信息。機(jī)器知識流量：通過智能機(jī)器的知識流。機(jī)器智能：分析和組織數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)變換為知識的作用。機(jī)器不確定性：執(zhí)行智能機(jī)器各項(xiàng)任務(wù)的不確定性。機(jī)器精度：機(jī)器不確定性的補(bǔ)，它代表過程的復(fù)雜性。2.1.3IPDI原理的解析公式第四頁，共十三頁，2022年，8月28日2.2遞階智能控制系統(tǒng)的原理與結(jié)構(gòu)遞階智能控制系統(tǒng)可按IPDI原理分為幾個子系統(tǒng)，并對每個子系統(tǒng)導(dǎo)出計(jì)算模塊。全部子系統(tǒng)連成樹狀結(jié)構(gòu)，形成多層遞階模型。2.2.1組織級原理與結(jié)構(gòu)機(jī)器推理：編譯輸入指令，與相關(guān)活動集、產(chǎn)生式規(guī)則以及構(gòu)成系統(tǒng)推理機(jī)的程序的總和。機(jī)器規(guī)劃：執(zhí)行預(yù)定工作所需要的完備的和兼容的有序活動的形式化表示。機(jī)器決策：在最大的相關(guān)成功概率中選擇完備的和可兼容的有序活動。機(jī)器學(xué)習(xí)與反饋：對不同的單一的和派生的值函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，這些函數(shù)與執(zhí)行需求工作有關(guān)，并通過學(xué)習(xí)算法更新各個概率。第五頁，共十三頁，2022年，8月28日機(jī)器記憶交換：對組織級的長期存儲器進(jìn)行信息檢索、存儲和更新。以上5種功能中，前3種功能與自頂向下的局部目標(biāo)有關(guān)，而后2種功能與自底向上的局部目標(biāo)有關(guān)。1.基于概率的結(jié)構(gòu)模型用于機(jī)器推理、機(jī)器規(guī)劃和機(jī)器決策三種功能的結(jié)構(gòu)模型，見教材圖2.4、2.5和2.6。2.基于專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型基于專家系統(tǒng)的組織級結(jié)構(gòu)模型原則上與基于概率的結(jié)構(gòu)模型相似，見教材圖2.7。第六頁，共十三頁，2022年，8月28日2.2.2協(xié)調(diào)級原理與結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)級由不同的協(xié)調(diào)器組成，每個協(xié)調(diào)器由微型計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)。具體結(jié)構(gòu)框圖見教材2.8。2.2.3執(zhí)行級原理與結(jié)構(gòu)執(zhí)行級執(zhí)行由協(xié)調(diào)級發(fā)出的指令。根據(jù)具體要求對每個控制問題進(jìn)行分析。因此不存在一種通用的結(jié)構(gòu)模型能夠包括執(zhí)行級的每項(xiàng)操作。執(zhí)行級是有許多與專門協(xié)調(diào)器相連接的執(zhí)行裝置組成的。具體結(jié)構(gòu)框圖見教材2.10。第七頁，共十三頁，2022年，8月28日2.3遞階智能控制的控制與決策模型2.3.1組織級的控制與決策模型組織級遵循基于知識系統(tǒng)模型，其功能包括知識表示、抽象任務(wù)規(guī)劃、決策和從經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)等。1.定義對于所提出的三級遞階結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)有下列定義。具體見教材定義。2.過程可以把任何遞階系統(tǒng)看作把用戶請求作業(yè)轉(zhuǎn)換為具體動作序列的統(tǒng)一體。定義2.18規(guī)劃是任務(wù)域內(nèi)相關(guān)可兼容非重復(fù)事件和重復(fù)主動事件串的適當(dāng)序列，這個序列被適當(dāng)排列以便于依次執(zhí)行。非重復(fù)事件為規(guī)劃提供框架，而重復(fù)事件是完備性所需要的。第八頁，共十三頁，2022年，8月28日組織級的操作過程可由規(guī)則2.1-2.8所描述。3.功能1）系統(tǒng)輸入2）機(jī)器表示與抽象推理3）機(jī)器規(guī)劃4）機(jī)器決策5）機(jī)器學(xué)習(xí)6）存儲交換第九頁，共十三頁，2022年，8月28日2.3.2協(xié)調(diào)級的控制與決策模型協(xié)調(diào)級的目標(biāo)是闡述實(shí)際控制問題并且決定如何執(zhí)行規(guī)劃。1.結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)級是一種中間結(jié)構(gòu)，作為組織級和執(zhí)行級之間的接口。2.功能3.算法協(xié)調(diào)級的算法由5步組成。2.3.3執(zhí)行級的控制與決策模型遞階智能控制系統(tǒng)舉例：汽車自主駕駛系統(tǒng)第十頁，共十三頁，2022年，8月28日2.5集散遞階智能控制系統(tǒng)集散控制系統(tǒng)20世紀(jì)70年代中期開始發(fā)展起來的一種過程控制系統(tǒng)，它是以微處理器為基礎(chǔ)的集中分散型（分布式）控制系統(tǒng)，是控制、計(jì)算機(jī)、通信、半導(dǎo)體大規(guī)模集成、圖象顯示和網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)技術(shù)不斷集成的產(chǎn)物。集散控制系統(tǒng)能夠?qū)ιa(chǎn)過程進(jìn)行集中管理和分散控制，并向著集成管理的方向發(fā)展。2.5.1集散遞階智能控制系統(tǒng)的工作原理1.集散控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)集散控制系統(tǒng)基本上由分散過程控制裝置、集中操作管理裝置和通信系統(tǒng)三大部分組成，其結(jié)構(gòu)框圖見教材圖2.19。第十一頁，共十三頁，2022年，8月28日2.集散控制系統(tǒng)的遞階結(jié)構(gòu)和功能典型的集散控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)是一種自然的遞階結(jié)構(gòu)，將遞階智能控制理論引入到集散控制系統(tǒng)中，以基本控制器為執(zhí)行級，監(jiān)控計(jì)算機(jī)為協(xié)調(diào)級，管理計(jì)算機(jī)為協(xié)調(diào)級，采用智能控制技術(shù)，便可相應(yīng)地構(gòu)成集散遞階智能控制系統(tǒng)。3.集散智能控制系統(tǒng)的遞階結(jié)構(gòu)集散智能控制系統(tǒng)的執(zhí)行級，其基本控制器的目標(biāo)是完成具體的控制任務(wù)并達(dá)到相當(dāng)?shù)目刂凭?。集散智能控制系統(tǒng)的協(xié)調(diào)級，可通過智能將監(jiān)控計(jì)算機(jī)的協(xié)調(diào)、優(yōu)化功能進(jìn)一步加強(qiáng)。集散智能控制系統(tǒng)的組織級，管理計(jì)算機(jī)可采用智能決策方法，即由管理計(jì)算機(jī)模仿專家們的決策技巧，通過綜合、推理、規(guī)劃、