智能控制的产生与发展培训课件.ppt

智能控制初步介绍产生与发展,主要内容,智能控制的产生和发展智能控制的定义、特点智能控制的主要分支智能控制的结构理论体系,智能控制的产生和发展,瓦特,瓦特蒸汽机,智能控制的产生和发展,瓦特的离心调速器,智能控制的产生和发展,在公元1788年前后，瓦特采用离心调速器，改进了蒸气机，促进了工业大生产的进程。这种采用机械式调节原理实现的动力机速度自动控制是自动化发展中的第一个里程碑。离心调速器开启了近代自动化控制的先河，实现了自动化控制，标志着近代自动化控制技术的诞生，对工业革命的影响巨大而深远。离心调速器结构简单，性能可靠，至今仍在大范围使用，具有不可或缺的作用！,智能控制的产生和发展,1868年，以离心式调速器为背景，物理学家麦克斯韦尔(Maxwell)研究了反馈系统的稳定性问题，发表了目前公认的控制理论最早的理论论文-“论调速器(OnGovernors)”。源自物理学与数学的自动控制理论(在当时称为自动调节原理，简称调节原理)开始逐步形成。1892年，俄国李亚普诺夫(Lyapunov)的博士论文-“论运动稳定性的一般问题”，提出了李亚普诺夫(Lyapunov)稳定理论。1922年，美国N.Minorsky研制出用于船舶驾驶的伺服结构，提出了PID控制律。1942年尼克尔斯Nichols提出了回路整定技术(PID整定表和设计用的尼可尔斯图)。,智能控制的产生和发展,长期以来，自动控制科学已对整个科学技术的理论和实践作出了重要贡献，并为人类社会带来了巨大利益。然而，现代科学技术的迅速发展和重大进步，对控制和系统科学提出了更新更高要求，自动控制理论和工程正面临新的发展机遇和严峻挑战。传统控制理论：经典反馈控制、现代控制、大系统理论等，在应用中遇到不少难题。多年来，自动控制一直在寻找新的出路。现在看来，出路之一就是实现控制系统的智能化，以期解决面临的难题。,智能控制的产生和发展,自动控制的发展过程,控制复杂性,进展方向,开环控制,确定性反馈控制,最优控制,随机控制,自适应、鲁棒控制,自学习控制,智能控制,智能控制的产生和发展,控制理论发展的三个阶段第一阶段：经典控制理论（形成于20世纪40到60年代）。第二阶段：现代控制理论（形成于20世纪60到70年代）第三阶段：智能控制理论（20世纪70年代至今）,智能控制的产生和发展,经典控制理论,单输入单输出反馈系统,主要代表人物：Bode,Evans,Nyquist，Routh，,智能控制的产生和发展,现代控制理论,具有多个相互耦合回路的多变量系统,状态空间法,最优控制,能控性和能观性,卡尔曼滤波,主要代表人物：卡尔曼(Kalman),庞特里亚金(Pontryagin),贝尔曼(Bellman),奥斯特隆姆(Astrom)，,智能控制的产生和发展,智能控制理论,复杂系统,模糊控制,进化计算,神经网络,主要代表人物：Zadeh，Hopfield，J.Holland，,智能控制的产生和发展,传统控制理论面临的难题精确数学模型和复杂性、非线性、时变性、不确定性、不完全性之间的矛盾，导致无法获得精确的数学模型；苛刻的系统假设在应用中往往与实际不相吻合；复杂、不确定性的对象,以传统方法无法解决建模问题；为了提高性能,传统控制系统可能变得很复杂,从而增加了设备的初投资和维修费用,降低系统的可靠性；应用要求进行创新，提出新的控制思想，进行新的集成开发，解决未知环境中复杂系统的控制问题。,智能控制的产生和发展,智能控制的发展1965年,著名的美籍华裔科学家傅京孙(K.S.Fu)教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统；然后,他又于1971年论述了人工智能与自动控制的交接关系。由于傅先生的重要贡献,他已成为国际公认的智能控制的先行者和奠基人。模糊控制是智能控制的又一活跃研究领域。扎德(Zadeh)于1965年发表了他的著名论文“模糊集合”(fuzzysets),开辟了模糊控制的新领域。1967年,利昂兹(Leondes)等人首次正式使用“智能控制”一词。这一术语的出现要比“人工智能”晚11年,比“机器人”晚47年。,智能控制的产生和发展,萨里迪斯(Saridis)对智能控制系统的分类作出贡献。他把智能控制发展道路上的最远点标记为人工智能。他认为,人工智能能够提供最高层的控制结构,进行最高层的决策。此外，奥斯特洛姆(strm)、迪席尔瓦(deSilva)、周其鉴、蔡自兴、霍门迪梅洛(HomendeMello)和桑德森(Sanderson)等于80年代分别提出和发展了专家控制、基于知识的控制、仿人控制、专家规划和分级规划等。,智能控制的产生和发展,两次学术会议1985年8月美国纽约，IEEE召开了第一届智能控制学术讨论会，成立IEEE智能控制专业委员会。1987年1月美国费城，第一次智能控制国际会议。标志着智能控制作为一门独立学科，正式在国际上建立。,智能控制的产生和发展,国内发展状况,成立中国人工智能学会智能控制与智能管理专业委员会及智能机器人专业委员会，中国自动化学会智能自动化专业委员会等学术团体。模式识别与人工智能、智能系统学报等学术刊物标志着智能控制作为一门独立的新学科在我国已经建立起来了,智能控制的产生和发展,智能控制作为一门新学科的科学意义为解决传统控制无法解决的问题找到了一条新途径；促进自动控制向着更高水平发展；激发学术界的思想解放，推动科技创新；为实现脑力劳动和体力劳动的自动化做出贡献；为多种学派合作树立了典范,智能控制的定义、特点,智能控制的定义智能机器能够在定形或不定形，熟悉或不熟悉的环境中自主地或与操作人员交互作用以执行各种拟人任务的机器叫做智能机器。自动控制自动控制是能按规定程序对机器或装置进行自动操作或控制的过程。简单地说，不需要人工干预的控制就是自动控制。,智能控制的定义、特点,智能控制智能控制是驱动智能机器自主地实现其目标的过程。或者说，智能控制是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。对自主机器人的控制就是一例。智能控制系统用于驱动自主智能机器以实现其目标而无需操作人员干预的系统叫智能控制系统。这类系统必须具有智能调度和执行等能力。智能控制系统的理论基础是人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科的交叉。,智能控制的定义、特点,智能控制器的一般结构,1-智能控制系统；2-多层控制器；3-多传感系统,智能控制的定义、特点,智能控制的特点同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型(含计算智能模型与算法)表示的混合控制过程。智能控制具有分层信息处理和决策机构，核心在高层控制,即组织级。智能控制是一门边缘交叉学科。智能控制是一个新兴的研究领域。无论在理论上或实践上它都还很不成熟、很不完善,需要进一步探索与开发。,智能控制的定义、特点,智能控制功能：学习功能一个系统，如能对一个过程或其环境的未知特征所固有的信息进行学习，并将得到的经验用于进一步估计、分类、决策或控制，从而使系统性能得到改善。适应功能智能行为实质上是一种从输入到输出的映射，一种不依赖模型的自适应估计，即使系统的某一部分出现故障时，系统也能正常工作。,智能控制的定义、特点,组织功能对于复杂的任务和分散传感信息具有自行组织和协调的功能，系统具有相应的主动性和灵活性，在任务要求的范围内自行决策，主动采取行动，当出现多目标冲突时，各控制器在一定限制条件下自行解决。,智能控制的定义、特点,智能控制的研究对象不确定性的模型模型的不确定性包含两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。高度的非线性传统控制理论解决非线性方法复杂，有时只能定性分析。如继电器特性、磁滞回环特性、死区、饱和特性等。,智能控制的定义、特点,复杂的任务要求传统控制，控制任务要求比较单一，如要求输出量恒定或要求输出量跟随期望的运动轨迹变化。如在复杂的工业过程控制系统中，除了要求对各被控物理量实现定值调节外，还要求实现整个系统的自动启停、故障的自动诊断以及紧急情况的自动处理等功能，就要用智能控制系统了。可以概括为：智能控制是“三高三性”的产物。即“控制系统的高度复杂性、高度不确定性及人们要求越来越高的控制性能”,智能控制的主要分支,智能控制的几个主要应用研究领域智能机器人规划与控制生产过程的智能监控智能故障检测与诊断自动加工系统的智能控制飞行器的智能控制医疗过程智能控制智能仪器智能控制,智能控制的主要分支,智能控制系统的分类递阶控制系统专家控制系统模糊控制系统学习控制系统神经控制系统仿生控制系统集成智能控制系统组合智能控制系统,智能控制的主要分支,智能控制主要研究内容模糊控制以模糊集合理论为基础的控制方法，模仿人的控制经验而不与常规控制方法相比，模糊控制有以下特点：模糊控制完全是在操作人员控制经验基础上实现对系统的控制，无需建立数学模型，是解决不确定性系统的一种有效途径。模糊控制具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显，可用于非线性、时变、时滞系统的控制。,智能控制的主要分支,由离线计算得到控制查询表，提高了控制系统的实时性。控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑，为智能控制应用打下了基础。是依赖控制对象的模型。,智能控制的主要分支,模糊控制器的一般结构,智能控制的主要分支,神经网络控制部分地表现出人脑的某些智能特性，人们从结构和信息处理机制模拟的角度建立了生物神经网络的模型，即人工神经网络。人工神经网络虽然反映了人脑功能的基本特性，但远不是自然神经网络的逼真描写，而只是它的某种简化、抽象和模拟。,智能控制的主要分支,智能控制的主要分支,人工神经网络具有几个突出的特点：可以充分逼近任意复杂的非线性关系；所有定量或定性的信息都分布贮存于网络内的各神经元的连接上，故有很强的鲁棒性和容错性；采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能；可学习和自适应不知道或不确定的系统。,智能控制的主要分支,专家控制系统专家系统是人工智能应用领域最成功的分支之一，始于60年代中期。随着应用的不断成功，专家系统技术越来越受人们的重视。80年代专家系统的概念和方法被引入控制领域，促进了专家控制系统的研究和应用，它在控制领域的应用已涉及到控制系统辅助设计、分析和专家控制等方面。,智能控制的主要分支,专家系统简化结构图,知识库,推理机,专家知识,输入或提问,答案,专家系统简化结构图,智能控制的主要分支,专家控制系统具有如下特点：一定程度上模拟人的思维活动规律，能进行自动推理，善于应付各种变化，具有透明性和灵活性。不断监督生产过程，实现特定性能指标下的优化控制，能处理大量低层信息，可进行操作指导。相对传统控制，扩展了许多功能，如复杂系统的高质量控制，故障诊断和容错控制，参数和算法的自动修改，不同算法的组合等。深层知识的引入，可以弥补专家经验的不足，可以自然地消除决策冲突。,智能控制的主要分支,直接专家控制系统框图,(b)间接专家控制系统框图,智能控制的主要分支,分层递阶智能控制分层递阶智能控制是在研究学习控制系统的基础上，从工程控制出发，总结人工智能与自适应控制、自学习控制及自组织控制的关系后逐渐形成的。GNSariidis最早提出了分层递阶智能控制。分层递阶智能控制具有两个明显的特点：对控制来讲，自上而下控制精度愈来愈高；对识别来讲，自下而上信息回馈愈来愈粗略。,智能控制的主要分支,该系统由组织级、协调级、执行级组成，按照自上而下精确程度渐增、智能程度渐减的原则进行功能分配。在这类多层智能控制系统中，智能主要体现在高层次上，其主要作用是模仿人的功能实现规划、决策、学习和任务协调等任务。执行级仍然采用现有数学解析控制算法，对数值进行操作和运算。,三级递阶控制结构,智能控制的主要分支,学习控制模拟人类自身各种优良控制调节机制的一种尝试，能在运行过程中逐步获得被控过程及环境的非预知信息，积累控制经验，并在一定评价标准下进行估值、分类、决策和不断改善系统品质的自动控制系统。学习控制系统通过对系统性能的评价和优化来调整系统的结构和参数，好的优化理论和算法是其系统设计的关键。遗传算法有潜力。,智能控制的主要分支,在智能控制系统的研究与应用中，常将几种常用类型结合起来，构成各种综合智能控制系统。例如，模糊神经网络智能控制系统，专家模糊智能控制系统，神经网络专家智能控制系统等等。,智能控制的结构理论体系,智能控制的结构理论智能控制具有十分明显的跨学科(多元)结构特点。在此，我们主要讨论智能控制的二元交集结构、三元交集结构和四元交集结构三种思想，它们分别由下列各交集(通集)表示：IC=AIACIC=AICTORIC=AICTITORAI-人工智能(ArtificialIntelligence)AC-自动控制(AutomaticControl)CT-控制论(ControlTheory)OR-运筹学(OperationResearch)IT-信息论(InformationTheory,Informatics)；IC-智能控制(IntelligentControl)表示交集和连词与符号。,智能控制的结构理论体系,二元结构傅京孙1971年提出把智能控制作为人工智能和自动控制的交接领域。他曾对几个与自学习控制（learningcontrol）有关的领域