浅谈智能控制理论 ———南昌大学 智能控制理论 学生姓名：邹伟 学号： 5801414067 专业班级：过程装备与控制工程 一、智能控制的发展及意义 1.智能控制的提出 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。在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。 （3 ）针对实际系统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。 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 方法适应对象的复杂性和不确定性。 2.智能控制的概念 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， 既二元论。 美国学者 G.N.Saridis1997 年在此基础上引入运筹学， 提出 了三元论的智能控制概念。 1985 年 8 月，IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术讨论会， 随后成立了 IEEE智能 控制专业委员会； 1987 年一月，在美国举行第一次国际智能控制大会，标志着智能控制领 域的形成。 智能控制的三个主要分支为专家控制、神经网络控制和模糊控制。 二、模糊控制 （一）模糊控制的基本原理 模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是 模糊数学在控制 系统中的应用，是一种非线性智能控制。 模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“ if 条 件， then 结果” 的形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。一般用于无法以 严密的数学表示的控制对象 模型，即可利用人 (熟练专家 ) 的经验和知识来很好 地控制。因此，利用人的智力，模糊地进 行系统控制的方法就是模糊控制。 它的核心部分为模糊控制器。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现一步模 糊控制算法的过程是： 微机采样获取被控制量的精确值， 然后将此量与给定值比较得到误差 信号 E；一般选误差信号 E 作为模糊控制器的一个输入量，把 E 的精确量进行模糊量化变成 模糊量， 误差 E 的模糊量可用相应的模糊语言表示； 从而得到误差 E 的模糊语言集合的一个 子集 e(e 实际上是一个模糊向量 ); 再由 e 和模糊控制规则 R(模糊关系 )根据推理的合成规则进 行模糊决策， u 为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量 u 进行非 模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确的模 拟量送给执行机 构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第 二步控制 ,, 。这样循环下 去，就实现了被控对象的模糊控制。 （二）模糊控制系统的组成 (1)模糊控制器；它是模糊控制系统的核心，它是以模糊逻辑推理为主要组成部分，同时又 具有模糊化和去模糊化功能的控制器， 根据控制系统的需要， 即可选用系统机， 又可选用单 板机或单片机： (2)输入／输出接口装置；通过输入／输出接口从被控对象获取数字信号，送至模糊控制器， 并将模糊控制器决策出的输出数字信号经过数模转换， 将其转变为模拟信号， 送给执行机构 去控制被控对象： (3)广义对象；包括被控对象与执行机构，被控对象可以是线性的，也可以是非线性的、定 常或时变的等多种情况， (4)传感器；传感器将被控对象或将各种被控量转换为电信号，它在模糊控制系统中占有非 常熏要的位置，因此它的精度影响着整个控制系统的精度。 （三）模糊控制技术的应用 由于模糊控制是基于自然语言描述规则的新机制，很容易被人们广泛接受，加上模糊化 技术在微处理器和计算机中能很方便地实现， 所以这种结合展现出强大的生命力和良好的效 果。近年来，人们已经将模糊技术应用于工业、医学、地震预报、工程设计、信息处理以及 经济管理等，其中应用最多也是最成功的，是工业过程控制和模糊家电产品领域。 三、专家控制 瑞典学者 K.J.Astrom 在 1983 年首先把人工智能中的专家系统引入智能控制领域， 于 1986 年提出“专家控制”的概念，构成一种智能控制方法。 专家控制（ Expert Control ）是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。所谓专九游体育,九游体育股份有限公司,九游体育官方网站,九游Sports家 控制， 是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专 家的经验，实现对系统的控制。 专家控制试图在传统控制的基础上“加入”一个富有经验的控制工程师，实现控制的功 能，它由知识库和推理机构构成主体框架，通过对控制领域知识（先验经验、动态信息、目 标等） 的获取与组织， 按某种策略及时地选用恰当的规则进行推理输出， 实现对实际对象的 控制。 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机 技术， 根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验， 进行推理和判断， 模拟人类专家的决 策过程， 以便解决那些需要人类专家才能处理好的复杂问题。 简而言之， 专家系统是一种模 拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 （一）、原理 专家系统的基本工作流程是， 用户通过人机界面回答系统的提问， 推理机将用户输入的信 息与知识库中各个规则的条件进行匹配， 并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。 最后， 专家系统将得出最终结论呈现给用户。 （二）、功能 （1）能够满足任意动态过程的控制需要，尤其适用于带有时变、非线性和强干扰的控制； （2 ）控制过程可以利用对象的先验知识； （3 ）通过修改、增加控制规则，可不断积累知识，改进控制性能； （4 ）可以定性地描述控制系统的性能，如“超调小”、“偏差增大”等； （5 ）对控制性能可进行解释； （6 ）可通过对控制闭环中的单元进行故障检测来获取经验规则。 （三）专家控制的关键技术及特点 a.专家控制的关键技术 (1) 知识的表达方法； (2)从传感器中识别和获取定量的控制信号； (3)将定性知识转化为定量的控制信号； (4)控制知识和控制规则的获取。 b．专家控制的特点 （1）灵活性：根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律； （2 ）适应性：能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化； （3 ）鲁棒性：通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。 （四）专家控制的优缺点 1、专家系统的优点 （1）专家系统能够高效率、准确、及时和不知疲倦地工作。 （2 ）专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 （3 ）专家系统使人类专家的经验不受时空的限制，以便推广和交流。 （4 ）专家系统的研制和应用具有巨大的社会效益和经济效益。 （5 ）研制专家系统能促进各个领域科学技术的发展。 2 、专家系统的缺陷 （1）知识获取的“瓶颈”问题 ，不仅要求知识工程师应具备一定的领域知识，而且还得具 备较高的计算机水平知识。 （2 ）知识的“窄台阶”问题 ，一个专

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