1、智能控制理論與方法,劉成林,2,智能?,3,第一章 緒論智能控制概述,控制科學的歷史回顧 傳統(tǒng)控制的局限性智能控制產生背景 智能控制的基本概念 智能控制與傳統(tǒng)控制的差別和聯系 智能控制的定義 智能控制的主要研究內容 本課程的主要內容,4,1.1 控制科學的歷史回顧,5,系統(tǒng)與控制縱橫,中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會 ,6,1.1 控制科學的歷史回顧,1788年，James Watt將反饋控制思想應用到蒸汽機。,James Watt (1736-1819),7,傳統(tǒng)控制,1868年，Maxwell完成飛球調節(jié)系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析； 1892年，Lyapunov發(fā)表論運動穩(wěn)定性的一般問題，但二戰(zhàn)后才

2、得到關注； Routh和Hurwitz（1875,1895）通過判斷系統(tǒng)的特征根是否在左半平面判定系統(tǒng)是否穩(wěn)定； 從20世紀20年代開始，以反饋控制理論為代表，形成了自動控制理論（經典控制理論），著名的控制學者有：Black、Nyquist、Bode等；,8,傳統(tǒng)控制,隨著航空航天事業(yè)的發(fā)展，50、60年代形成以多變量控制為特征的現代控制理論，主要代表有：Kalman 的濾波器、Pontryagin的極大值原理、Bellman的動態(tài)規(guī)劃、和Lyapunov的穩(wěn)定性理論； 70年代初，以分解和協調為基礎，形成了大系統(tǒng)控制理論，用于復雜系統(tǒng)的控制，重要理論有：遞階控制理論、分散控制理論、排隊論等。

3、主要用于資源管理、交通控制、環(huán)境保護等。,9,傳統(tǒng)控制,經典控制 以SISO線性定常系統(tǒng)為研究對象。 以拉氏變換為工具，以傳遞函數為基礎在頻率 域中分析與設計。,10,傳統(tǒng)控制,現代控制 以MIMO線性、非線性、時變與非時變系統(tǒng)為 主要研究對象。 以線性代數和微分方程為工具，以狀態(tài) 空間法 為基礎。,11,傳統(tǒng)控制策略,PID控制 解耦控制 自適應控制 魯棒控制 預測控制 系統(tǒng)辨識 最優(yōu)控制 。,12,P-I-D控制,特點：,PID算法蘊含動態(tài)控制過程過去、現在和將來的主要信息； PID算法簡單明了、適應性好、有較強的魯棒性； PID控制根據不同的要求，形成了一系列改進的PID算法。,問題：,

4、對存在大滯后環(huán)節(jié)、參數變化較大甚至結構也變化的對象，以及系統(tǒng)復雜環(huán)境復雜控制性能要求高的場合， PID控制不適用。,13,思路：,設計一個解耦補償器，來消除多變量系統(tǒng)中各有關輸入輸出變量間的關聯作用，使一個輸入只控制相應的一個輸出，將多變量系統(tǒng)分解為幾個單變量系統(tǒng)，然后可采用單變量控制策略。,注意：,在控制對象的耦合機理和數學模型比較清楚的系統(tǒng)中，解耦控制是很有效的。,解耦控制,14,研究內容：,在給定性能指標下，如何選擇控制規(guī)律u (t)，使性能指標 J 達到最優(yōu)。,說明：,經典理論依賴試探法和經驗對系統(tǒng)進行綜合，對復雜難以得到滿意的結果，對多輸入系統(tǒng)輸出系統(tǒng)經典論顯得無能為力。用最優(yōu)控制理

5、論可使各種系統(tǒng)可能實現嚴格數學意義上的最優(yōu)控制規(guī)律。,最優(yōu)控制,特點：,模型確定，環(huán)境確定。,15,辨識對象： 1) 非參數模型:對試驗獲取的頻率特性(脈沖響應函數)等用最小二乘等擬合的方法得到傳遞函數. 2) 參數模型：指直接用微分方程描述的模型。選擇與實際系統(tǒng)相接近的數學模型，根據輸入輸出數據估計模型參數。,系統(tǒng)辨識:模型不確定,借助試驗和運行所得數據，在指定的一類系統(tǒng)范圍內，確定一個與被辨識系統(tǒng)等價的系統(tǒng)模型和參數，稱為系統(tǒng)辨識.,辨識結構：離線辨識與在線辨識。,16,16,分類： 1）模型參考自適應控制系統(tǒng)： 2）自校正控制系統(tǒng)系統(tǒng)辨識與最優(yōu)控制相結合的自適應控制系統(tǒng)。,自適應控制,特

6、點： 在模型不確定（工作環(huán)境基本確定或隨機）的條件下，設計控制規(guī)律，使給定性能指標盡可能達到或保持最優(yōu)；要求在工作過程中不斷地在線辨識系統(tǒng)模型（結構和參數）或性能，作為形成及修正最優(yōu)控制的依據自適應能力。,17,17,原理：在原來反饋控制系統(tǒng)的基礎上再附加一個參考模型和一個自動調節(jié)控制器參數的調節(jié)回路。,核心：如何綜合自適應律？,參數優(yōu)化法（搜索控制器參數，使某個預定的性能指標為最?。?基于穩(wěn)定性理論的設計方法（保證控制器參數的自適應調整過程是穩(wěn)定的，且調整過程盡可能收斂快一些。Liapunov穩(wěn)定性理論是設計自適應控制系統(tǒng)的有效工具。,1）模型參考自適應控制系統(tǒng)：,18,2）自校正控制系統(tǒng)

7、,特點：具有被控對象數學模型的在線辨識環(huán)節(jié),首先，對被控對象進行在線辨識，然后根據辨識得到的模型參數 和預先指定的性能指標 J 在線地綜合控制作用。,算法的關鍵是如何正確辨識對象模型的參數：確保被辨識的參數能收斂到真值（這當中有大量的工作要做）。,可見自適應控制是一種逐漸修正漸進趨向期望性能的過程，因此，適用于模型和干擾變換緩慢的系統(tǒng)。,19,預測控制,1）預測模型：是對象動態(tài)行為的預先描述。能依據系統(tǒng)的歷史信息和選定的未來輸入，預測未來一個時段的輸出。,是一種基于模型又不過分依賴模型的控制策略。,2）滾動優(yōu)化：是預測控制的核心，它保持了優(yōu)化控制的原理，但不是進行全局整體優(yōu)化，而是隨時間推移逐

8、段優(yōu)化在每一時刻都提出一個立足于該時刻且僅涉及到預測時域的局部優(yōu)化指標，進行反復在線優(yōu)化。,3）反饋校正：是在控制的每一步，都檢測實際輸出并與基于模型的預測值進行比較，以修正模型預測的不準確性，然后再進行新的優(yōu)化。,20,20,這種“邊走邊看”的啟發(fā)式的滾動優(yōu)化策略，可以隨時顧及模型失配、時變、非線性或其他干擾因數等不確定性的影響，及時進行彌補，減小偏差，以獲得較高的綜合控制質量。這在復雜的工業(yè)環(huán)境中，要比建立在理想條件下的最優(yōu)控制更加實際和有效,預測控制不講結構形式，只強調模型的功能，打破了傳統(tǒng)控制中對模型結構的嚴格要求，更著眼于在信息的基礎上根據功能要求按最方步的途徑建立模型。,缺點：在建

9、模時沒有充分利用過程知識，且計算工作量大。,預測控制,21,魯棒控制是針對當數學模型存在不確定性（包括模型不精 確、降階近似、非線性線性化、參數和特性隨時間的變化或 漂移等）時,所設計的控制器仍能使系統(tǒng)保持內穩(wěn)定和理想的 性能要求。,魯棒性：指數學模型與實際過程出現失配時，能使系統(tǒng)性能保持在允許范圍內的能力,穩(wěn)定魯棒性：設計一個控制器，使對每一個攝動后的對象，都能保證閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。,品質魯棒性：設計一個控制器，使對每一個攝動后的對象，閉環(huán)系統(tǒng)都能滿足穩(wěn)定性和某種特定的系統(tǒng)性能。,魯棒控制,22,我的研究方向-,23,傳統(tǒng)控制,理論與實際應用之間的巨大差別 PID占主導地位 ? 控制學科高度

10、的交叉性、應用的廣泛性； 數學基礎工具難以被多數技術人員所掌握； 控制技術需要其它技術支持，如通信、計算機； 實際應用的復雜性、多變性、不確定性； 高校教育與企業(yè)管理體制問題，技術投入力度不夠。,24,1.2 傳統(tǒng)控制的局限性智能控制產生背景,復雜系統(tǒng)不斷涌現，依賴于精確模型的傳統(tǒng)控制理論越來越受到限制。,什么是復雜系統(tǒng)？,1. 控制對象的復雜性 模型的不確定性 高度非線性 分布式的轉感器和執(zhí)行機構 動態(tài)突變 復雜的信息模式 龐大的數據量和嚴格的性能指標 ,25,2. 環(huán)境的復雜性 變化的不確定性 難以辨識 與被控對象作為整體來考慮。 3. 控制任務或目標的復雜性 控制目標和任務的多重性 時變

11、性 任務集合處理的復雜性。,26,傳統(tǒng)控制理論的局限性 （1）傳統(tǒng)的控制理論建立在精確的數學模型基礎上（微分或差分方程來）；對建立在工程技術語言描述基礎上的新型復雜系統(tǒng)，數學語言描述和分析丟失許多有用的信息。 （2）不能適應大的系統(tǒng)參數和結構的變化 自適應控制和自校正控制-通過對系統(tǒng)某些重要參數估計來克服小的、變化較慢的參數不確定性和干擾。 魯棒控制-在參數或頻率響應處于允許集合內，保證被控系統(tǒng)的穩(wěn)定。,27,自適應控制和魯棒控制不能克服數學模型嚴重的不確定性和工作點劇烈變化。 （3） 傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)輸入信息模式單一，通常處理較簡單的物理量：電量（電壓、電流、阻抗）；機械量（位移、速度、加速度

12、）。復雜系統(tǒng)要考慮：視覺、聽覺、觸覺信號，包括圖形、文字、語言、聲音等信息。 為了克服傳統(tǒng)控制理論的局限性，產生了模擬人類思維和活動的智能控制。,28,控制學科的發(fā)展過程,29,1.3 智能控制的基本概念和研究內容,1967年，Leondes等人提出智能控制的概念； 1971年，傅京生提出智能控制（IC）是自動控制（AC）和人工智能（AI）的交集，即 IC=ACAI,IC,AC,AI,二元交集論：強調智能與控制的結合,30,“人工智能（AI）”是研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及用于系統(tǒng)的一門新的技術科學。 “人工智能”是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并產

13、生一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，研究包括語言識別、圖像識別、機器人、專家系統(tǒng)等。,31,Saridis等考慮更高層次上的調度、規(guī)劃和管理，對二元交集論擴展，引入運籌學（OR），提出三元交集論，即IC=AIACOR。,AC,AI,OR,IC,三元交集論,32,1.4 智能控制與傳統(tǒng)控制的差別與聯系, 涉及的范圍：智能控制的范圍包括了傳統(tǒng)控制的范圍。除了微分/差分方程描述的系統(tǒng)，還有混合系統(tǒng)（離散和連續(xù)系統(tǒng)混合、符號和數值系統(tǒng)混合、數字和模擬系統(tǒng)混合）； 控制的目標：智能的目標:尋求在巨大不確定環(huán)境中獲得整體優(yōu)化。智能控制要考察： 故障診斷 系統(tǒng)重構 自組織、自學習能力 多重目

14、標,33,系統(tǒng)的結構：控制對象和控制系統(tǒng)的結合。 智能控制具有足夠的關于人的控制策略、被控對象及環(huán)境的有關知識以及運用這些知識的能力。 智能控制能以知識表示非數學廣義模型和以數學表示的混合控制過程，采用開閉環(huán)。 智能控制具有變結構的特點，能夠總體自尋優(yōu)、自組織、自學習和自由調動能力。 智能控制有補償及自修復能力和判斷能力。,34,1.5 智能控制的定義,什么是智能？ 按系統(tǒng)的一般行為特征定義(Albus) 在不確定環(huán)境中，作出合適動作的能力。合適動作是指增加成功的概率，成功就是達到行為的子目標，以支持系統(tǒng)實現最終目標。,低級智能：感知環(huán)境、作出決策、控制行為,35,高級智能：理解和覺察能力，在

15、復雜和險惡環(huán)境環(huán)境中進行 選擇的能力，力求生存和進步。,成功和系統(tǒng)的最終目標是由智能系統(tǒng)的外界確定。,36, 按人類的認知的過程定義(A.Meystel) 智能是系統(tǒng)的一個特征，當專注、組合搜索、歸納過程作用于系統(tǒng)輸入，并產生系統(tǒng)輸出時，就表現為智能。,37, 按機器智能定義(Saridis) 機器智能是把信息進行分析、組織，并把它轉換成知識的過程。知識就是所得到的結構性信息，它可用來使機器執(zhí)行特定的任務，以消除該任務的不確定性或盲目性，達到最優(yōu)或次優(yōu)的結果。,38,智能控制定義,智能,控制,密切相關,智能系統(tǒng)必是控制系統(tǒng),控制系統(tǒng)必需具有智能,39,1.定性地說：智能控制系統(tǒng)應具有仿人是功能（學習、推理），能適應不斷變化環(huán)境；能處理多種信息，以減少不確定性；能以安全可靠的方式進行規(guī)劃產生和執(zhí)行控制的動作，獲取系統(tǒng)總體上最優(yōu)或次優(yōu)的性能指標。 2. 按一般行為特征定義 智能控制是有知識的“行為舵手”，它把知識和反饋結合起來，形成感知交互式、以目標導向的控制系統(tǒng)。系統(tǒng)可以進行規(guī)劃、決策，產生有效的 、有目的的行為，在不確定環(huán)境中，達到既定的目標。,40,3. 按人類的認知的過程定義 智能控制是一種計算上的有效過程,在非完整的指標下，通過最基本的操作，即歸納、集注、和組合操作，把不確定的復雜系統(tǒng)引向規(guī)定的目標。 4