智能控制56678

1、一、引言智能控制是当今多学科交叉的前沿领域之一.以1987年召开的第一界智能控制国际会议为标志，智能控制已经开始成为一门新的学科.纵观智能控制产生、发展的历史背景与现状，其研究中心始终是解决传统控制理论、方法(包括古典控制、现代控制、自适应控制、鲁棒控制、大系统方法等)所难以解决的不确定性问题.控制学科所面临的控制对象的复杂性、环境的复杂性、控制目标的复杂性愈益突出，智能控制的研究正提供了解决这类问题的有效手段，集中表现在控制工程中运用智能方法解决复杂系统的控制已取得了相当多的成功；另一方面，智能控制的研究虽然取得了一些成果，但实质性进展甚微，理论方面尤为突出，应用则主要是解决技术问题，对象具

2、体而单一.1992年美国国家科学基金会发出发展智能控制研究建议指出：智能控制研究工作的中心应放在系统问题描述和智能控制器设计等方面的新方法的研究上，而不是在下级拼凑诸如PID控制器之类的传统控制技术方法与监控级基于规则的控制器相连结所构成的松耦合系统.应当着重于基础控制工程方法的开发而不是技术演示.智能控制作为多学科交叉的产物，其研究现状与存在的问题固然与交叉学科的发展密切相关，但传统的方法论也在一定程度上束缚了它的发展.事实上，在人们久已习惯的还原论思想及传统控制思路的引导下，智能控制面临的一些关键问题均难以突破，宏观上需要寻求新的思路.二、智能控制发展回顾智能控制思想最早是由美国普渡大学的

3、K.S.Fu教授于60年代中期提出的，他在1965年发表的论文1中率先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习系统，这篇开创性论文为自动控制迈向智能化揭开了崭新的一页.接着，Mendel于1966年在空间飞行器的学习控制中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的新概念2；同年，Leondes和Mendel首次使用了“智能控制(Intelligent Control)”一词3，并把记忆、目标分解等技术用于学习控制系统4；这些反映了智能控制思想的早期萌芽，常被称为智能控制的孕育期.70年代关于智能控制的研究是对60年代这一思想雏形的进一步深化，是智能控制的诞生和形成期.1971年，Fu发表了重

4、要论文5，提出了智能控制就是人工智能与自动控制的交叉的“二元论”思想，列举三种智能控制系统：人作为控制器、人机结合作为控制器、自主机器人；1974年，英国的Mamdani教授首次成功地将模糊逻辑用于蒸汽机控制6，开创了模糊控制的新方向；1977年，Saridis的专著7出版，并于1979年发表了综述文章8，全面地论述了从反馈控制到最优控制、随机控制及至自适应控制、自组织控制、学习控制，最终向智能控制发展的过程，提出了智能控制是人工智能、运筹学、自动控制相交叉的“三元论”思想及分级递阶的智能控制系统框架.80年代，智能控制的研究进入了迅速发展时期：1984年，Astrom发表了论文9，这是第一篇

5、直接将人工智能的专家系统技术引入到控制系统的代表，明确地提出了建立专家控制的新概念；与此同时，Hopfield提出的Hopfield网络10及Rumelhart提出的BP算法11为70年代以来一直处于低潮的人工神经网络的研究注入了新的活力，继60年代Kilmer和McClloch提出KBM模型实现对“阿波罗”登月车的控制之后，人工神经网络再次被引入控制领域，并迅速得到了广泛的应用12，从而开辟了神经网络控制；1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一界智能控制学术讨论会；1987年1月，在美国费城由IEEE控制系统学会与计算机学会联合召开了第一界智能控制国际会议，这标志着智能控制作为一门新学

6、科正式建立起来.进入90年代，关于智能控制的研究论文、著作、会议、期刊大量涌现1315，应用对象也更加广泛，从工业过程控制、机器人控制、航空航天器控制到故障诊断、管理决策等均有涉及，并取得了较好的效果.三、智能控制理论(Intelligent Control Theory)对智能控制的理解，不同的研究者总是从不同的侧面出发，阐述各自的观点，Saridis的解释是：通过驱动自主智能机来实现其目标而无需操作人员参与的系统称为智能控制系统16；Meystel则认为，智能控制是一有效的计算机程序，这个程序指引一个未充分表示的复杂系统，在没有充分说明怎样做的情况下达到目标.智能控制作为一种规则，将计划与

7、在线误差补偿结合在一起，它要求对系统和环境的学习都应作为系统过程的一部分17.两种理解包含了一个共同观点：追求系统的高度自治性.事实上，在自动控制界的认识中，智能控制系统与高度自治的控制系统划上了等号17，18，对此需要作认真仔细的分析，它对于智能控制学科的发展产生着深刻的影响，以下对自动控制、人工智能、控制论与智能控制相互关系的历史作一反思，以探索智能控制的本质内涵.1.复杂系统控制的人工智能方法自动控制学科的智能控制观点早期的自动控制基本上是解决简单对象的控制问题，人们追求研制完全自动运行不用人参与的“自治系统”.随着控制对象的愈益复杂，系统所处的环境因素、控制性能要求都列入了控制系统设计

8、的考虑范围，已有的自动控制方法与技术受到了不同程度的挑战，尤其在学习控制研究与机器人控制方面，矛盾日渐突出，迫切需要为自动控制学科注入新的活力.智能控制的概念提出之后，自动控制界纷纷仿效，主流是人工智能技术引入自动控制系统中，寻求难以精确建模的复杂系统的自动控制(自治)，如各种各样的自寻优、自组织、自校正、自学习控制系统等，这一时期的成就主要反映在成功的应用方面(工业过程及机器人控制)，此间的系统复杂性并不突出，智能控制的实现是将人的经验、知识通过算法注入自动控制系统的方式，基本上也能满足应用要求，这一阶段的智能控制研究并没有从根本上跨越自动控制学科的界限，控制界一直把人工智能当作自己的技术服

9、务学科，更感兴趣于已有的人工智能方法、技术，而未能站在更高一层角度就共同关心的关键问题开展深入研究.事实上，六、七十年代Fu的重要论文1、5有着更深刻的内涵：文献1明确提出将人工智能的启发式推理用于学习控制系统中，推而广之，将人工智能技术引入控制系统以提高系统适应能力；文献5提出“智能控制：人工智能与自动控制的交叉”，它包含三层含义：提出了智能控制的新概念；智能控制是学科交叉的产物，这为控制界提出了一种新思想；提供了一个交叉的范例，人工智能与自动控制的交叉是形成智能控制的一种途径，当然也提供了开展这方面研究的理论和技术的支撑点，但并未排斥其他学科的交叉，事实上，从后来智能控制的发展来看，存在着

10、更广泛的学科交叉前景；文献5提供了智能控制系统的三种形式：人作为控制器、人机交互作控制器、自主机器人，这三方面可看作智能控制发展的三个方向，并未排斥其他形式.2.从智能系统到智能控制系统人工智能学科的智能控制观点智能控制最先表现为人工智能与自动控制的交叉，在这层意义上可以说人工智能与自动控制是智能控制的两大基石.诞生于50年代的人工智能是研究以机器模拟人类智能的学科，40多年来，一直围绕对人类智能的模拟这一中心展开研究，经历了人工智能的史前时代、普适理论时代、“个性”设计时代及综合集成时代20.基于人工智能的观点，智能控制系统被纳入智能系统的范畴之中，立足于从更广泛的意义上研究智能系统的问题.

11、文献19从系统科学的角度，提出了智能控制系统是一类人机交互系统，属于开放复杂巨系统范畴；人工的智能控制系统属于简单系统范畴，是对开放复杂巨系统的某种近似.进而将智能控制系统分成两种类型：属于人机交互类型的智能控制系统，让机器做人的助手；作为智能控制系统一种近似的人工智能控制系统，让机器做人的高级助手.3.控制论与智能控制智能控制的四个层次1948年，Wiener发表了控制论或关于在动物和机器中控制和通讯的科学一书21，它将动物(包括人)和机器的信息传递、加工、控制和通讯联系起来加以研究，抽取了动物智能和机器智能的共同本质，控制论(Cybernetics)象一条纽带，把自动控制、人工智能、信息科

12、学、系统科学等许多科学领域紧密地联系在了一起，它涵盖了控制(Control)、调节、管理、规划、组织、协调、决策、指挥、通讯等概念，而这些概念同时又是智能的有机成分.“智能控制”更多地涉及到智能问题，对它的理解应该是多层次的，不能给予简单的描述.学科层次.智能控制是一门多学科交叉的新学科，它是自动控制学科的延伸与深化；作为智能科学的一个分支，它又是人工智能的控制应用.在维纳控制论的意义下，智能控制与控制论有相同的学科内涵，它把智能研究作为中心任务之一.其学科理论基础是以相交叉学科的理论为有机成分，包括人工智能、自动控制、系统科学、计算机科学、认知科学、运筹学、神经生理学、生物控制论、非线性科学

13、、信息科学等，智能控制理论的建立与发展有赖于这些基础学科理论的发展与沟通.技术层次.智能控制同时又是一门技术，包括交叉学科的技术，如人工智能技术、控制技术、计算机技术等.目标层次.智能控制目标定位于解决复杂系统控制问题，复杂系统是指具有复杂结构、复杂环境、复杂目标或兼而有之的系统，这种复杂系统控制较之传统自动控制具有更深刻的意义、更广泛的范围，而在狭义的控制范围内，智能控制适合于传统自动控制难以解决的控制问题.系统层次.智能控制以构成智能控制系统的方式来实现其功能，可从三方面理解：(a)学科意义上，是指实现智能控制的系统，即以智能控制的理论、方法、技术实现的控制系统即是智能控制系统;(b)技术

14、上，是指具有一定智能的控制系统，这是站在控制学科的观点，主要指通常的人工的智能控制系统；(c)应用上，是指智能系统的控制应用，这是站在人工智能学科的认识.纵观人工智能与自动控制学科的发展史，人工智能学科的中心任务是对人类智能的模拟，它总是试图通过建造人工的子系统去替代人的一小部分智能，实现人工的智能系统.可以说，人工智能追求的最高目标是实现对人类智能的全面模拟，达到人工智能系统的高度自治，尽管如此，40多年的研究表明，无论是符号主义学派、联结主义学派，及至行为主义学派，都不能实现这样的目标，近年经过对人工智能发展的深刻反思与总结，提出了人机结合、综合集成的观点.另一方面，自动控制学科的中心任务

15、是对人工的系统实现自动控制，试图通过构造控制算法(控制器)替代人的控制作用，实现人工的自动控制系统.显然，自动控制学科追求的最终目标同样是实现人工控制系统的高度自动化(自治).然而现实确是：当今自动控制学科正面临研究问题愈益复杂的严峻挑战，尽管70年代提出智能控制的思想后，一些人工智能技术引入自动控制系统解决了一些较复杂的控制问题(指相对于传统自动控制的能力而言)，这些系统(主要指过程控制与机器人控制)仍然运行于自动控制状态，并且它们也被称为智能控制系统，实际上，它们采用的基本上还是较为简单的人工智能技术，表现出的仅是低等智能行为，这样的系统仍然属于简单系统的范围，这与作为智能控制学科针对的复

16、杂系统与智能要求相差得还远.智能控制系统不宜把高度自治作为最终目标，机器智能不能完全满足自行处理高度复杂性的要求(这并不排斥象过程控制那样实时性较高的系统局部仍需要自治).由于智能控制系统是一类特殊的智能系统，智能控制的研究应该借鉴人工智能研究中的经验教训，不应排斥人的重要作用，不能为自动控制学科的目标所束缚.从自动控制系统到智能控制系统，从智能系统到智能控制系统，标志着在控制论的高度上实现从认识论到方法论的全面转变，从普遍的意义上看，智能控制系统应该具有开放的(与环境交流信息)、分级、分布式结构，有较强的综合信息处理能力；智能控制系统不是以追求系统的高度自治为最终目标，更重视运行的优化.4.

17、智能控制的综合集成方法论人工智能的发展中，早期的符号主义学派把智能描述为一种深思熟虑的行为，智能行为完全通过符号处理来实现，在逻辑思维的模拟方面获得了成功(专家系统)；80年代兴起的联结主义学派把智能理解为相互联结的神经元竞争与协作的结果，人工神经网络具备的学习能力弥补了符号系统适应能力的不足，在模拟直觉思维方面对符号主义是一种超越(BP网络、Hopfield网络)；90年代出现的行为主义学派则认为，智能行为体现在系统与环境的交互之中，提出了智能的“感知行为”模式，Brooks解释为“没有推理的智能”22、“没有表示的智能”23，其引人注目的成果是昆虫机器的实现.从符号主义、联结主义到行为主义

18、，其间交织着学科的交叉与渗透.就人工智能学科与控制论的关系而言，符号主义时期的人工智能是忽视控制论的，而行为主义观点的出现则是控制论向人工智能渗透的结果，它强调反馈的重要性.自动控制学科的发展中，古典控制、现代控制、自适应控制、最优控制、鲁棒控制，都能以微分(差分)方程(组)描述对象，自动控制系统的设计是建立在对象的精确数学模型基础上的，这时的系统、环境与目标都较为简单(也与很多实际背景相吻合)，如线性系统、单一(不变)环境、恒值调节(镇定)、简单轨迹跟踪等，其中，具有有限适应能力的系统也只能解决小范围不确定性(有明确统计特性的问题).随着研究问题复杂程度的逐渐增加(系统、环境、目标、精度等)

19、，出现了非线性控制、引入人工智能技术的控制(如启发式搜索优化、学习控制、专家控制)、模糊控制、神经网络控制及混合控制等先进控制策略(尤其是智能机器人的研究更使传统自动控制面临困境).可以看出，复杂性促使人工智能向自动控制学科渗透.人工智能与自动控制学科正日益走向合璧，似乎又回到了维纳控制论的旗帜下，这时的自动控制学科已发展成为智能控制学科.Astrom指出：维纳创立控制论时提出了许多新概念，目前这一领域似乎又回到了发现新概念的时代.诚如所言，综合集成思想正是这个时代的产物.综合集成的含义是20：人用计算机的软硬件来综合专家群体的定性认识及大量专家所提供的结论及各种数据与信息，经过加工处理从而使

20、之上升为对总体的定量认识.实质上，就是将专家群体、数据和各种信息与计算机技术有机地结合起来，这三者本身也构成一个系统.综合集成思想的核心就是试图将人的心智(人更擅长形象思维)与机器智能(计算机长于计算与逻辑推理)统一在一个相互作用、相互影响的环境中，通过人机结合，实现智能互补，充分发挥系统的整体优势和综合优势.综合集成法的提出是突破了传统还原论思想的飞跃，它提供了一种新的科学方法论，它把智能系统的信息综合集成、人机结合、人机互帮、智能互补等命题提到了突出的位置.智能控制学科与人工智能学科面临着许多相同的重大、关键问题，两者在研究方法上也有相互借鉴的必要，智能系统的综合集成方法论对智能控制(系统)的研究同样具有重要的指导意义.综合集成方法论为智能控制研究带来的最重要价值在于：其一，基于综合集成的系统观点，探索实现智能控制系统理论、方法、技术的集成设计，包括把现有的智能控制涉及的多种理论、方法、技术有机地组织起来及研究新的理论、方法、技术，突破现实松散、封闭的局面；其二，它强调人的作用，把基于自动控制观点的追求智能控制系统高度自治的狭隘理解引导到重视人机结合、智能互补的方向上来，这两方面都有利于促进智能控制学