智能控制概述.ppt

智能控制理论与技术 1. 控制理论和应用发展的概况 2. 传统控制理论的局限性 3. 智能控制的组成、定义与研究内容 4. 智能控制与传统控制的关系和差别 5. 智能与智能控制的定义 6. 智能控制研究的主要内容 7.智能控制的分类 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。 模型的不确定性 高度非线性 分布式的传感器和执行机构 动态突变 多时间标度 复杂的信息模式 庞大的数据量和严格的性能指标 式中各子集的含义为 IC——智能控制（Intelligent Control） AI——人工智能（Artificial Intelligence） AC——自动控制（Automatic Control） OR——运筹学（Operational Research） 三元论除了“智能”与“控制”外还强调了更高层次控制中调度、规划和管理的作用，为递阶智能控制提供了理论依据。 所谓智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。 4. 智能控制的发展 6. 智能控制研究的主要内容 * * LOGO 本课程的主要内容 1. 智能控制概论 2. 模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 智能控制概论 1. 控制理论和应用发展的概况 控制理论的发展始于Watt飞球调节蒸汽机以后的100年。 20年代以返馈控制理论为代表，形成经典控制理论，著名的 控制科学家有：Black, Nyquist, Bode. 2. 随着航空航天事业的发展,50~60年代形成以多变量控制为特 征的现代控制理论,主要代表有:Kalman 的滤波器,Pontryagin 的极大值原理,Bellman 的 动态规划,和Lyapunov 的稳定性理论. 3. 70年代初,以分解和协调为基础,形成了大系统控制理论,用于复 杂系统的控制,重要理论有递阶控制理论、分散控制理论、队 论等。主要用于资源管理、交通控制、环境保护等。 以上控制理论我们称之为传统控制理论。 2.传统控制理论的局限性 随着复杂系统的不断涌现，传统控制理论越来越多地显示它的局限性。 什么叫复杂系统？其特征表现为： 1、控制对象的复杂性 2、环境的复杂性 3、控制任务或目标的复杂性 1、控制对象的复杂性 2、环境的复杂性 环境变化的不确定性 难以辨识 必须与被控对象集合起来作为一个整体来考虑 3、控制任务或目标的复杂性 控制目标和任务的多重性 时变性 任务集合处理的复杂性。 对于复杂系统为被控对象，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）传统控制理论的推导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。 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，即二元论。 美国学者G.N.Saridis1977年在此基础上引入运筹学，提出了三元论的智能控制概念。 3. 智能控制的组成、定义与研究内容 二元论 智能控制（IC）是自动控制（AC）和人工智能（AI）的交集。 强调智能和控制的结合 考虑更高层次上的调度、规划和管理，应把运筹学（OR） 结合进去。即： 三元论 基于三元论的智能控制 智能控制是自动控制发展的最新阶段，主要用于解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题。控制科学的发展过程如图所示。 从二十世纪60年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上，为了提高控制系统的自学习能力，开始注意将人工