智能控制理论及应用课件.ppt

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1、智 能 控 制 理 论 及 应 用,自动化学院 李爱军 教授,40学时 理论教学28学时 综合设计与实验12学时 主讲教师： 李爱军 自动化学院控制与信息工程系 教授 办公室 学院楼 211 355 电话 88431383 13572565325 Email： ,课程信息,综合设计 30 实验 30% 期末考试（开卷） 40,成绩评定,课程目标,学完本课程后，你应具有以下能力： 掌握智能控制的基本概念； 了解智能控制的基本理论，掌握智能控制的基本技术； 学会智能控制算法和系统的设计方法 掌握模糊控制器的组成、工作原理和设计方法； 熟悉和会编写模糊控制系统仿真或应用程序； 掌握神经网络的基本概念

2、、神经网络控制器的工作原理和设计方法； 熟悉和会编写神经网络控制系统仿真或应用程序； 掌握专家系统的基本概念、专家控制系统的工作原理和设计方法；,参考书目,1、李国勇编著，智能控制及其MATLAB实现，电子工业出版社，2005 2、刘金琨编著，智能控制，电子工业出版社，2005 3、王顺晃等，智能控制系统及应用，机械工业出版社，2005 4、韩力群 智能控制理论及应用，机械工业出版社，2009,课程主要内容,1. 智能控制概论,3. 模糊控制系统,2.神经网络控制系统,4.专家控制系统,5. 遗传算法,第一章 智能控制概论,智能控制的发展概况 智能与智能控制的定义 智能控制系统的结构理论与特点

3、 智能控制的研究对象 智能控制的类型,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,5060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、分散控制理论等。主要用于资源管理、交通控制、

4、环境保护等。,以上控制理论我们称之为传统控制理论。,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：,控制对象的复杂性 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。,2. 环境的复杂性 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。,传统控制理论的局限性,（1）传统的控制理论建立在精确的数学模型基础上用微分或差分方程来描述。 不能

5、反映人工智能过程：推理、分析、学习。 丢失许多有用的信息,（2）不能适应大的系统参数和结构的变化 自适应控制和自校正控制通过对系统某些重要参数的估 计克服小的、变化较慢的参数不确定性和干扰。 鲁棒控制在参数或频率响应处于允许集合内，保证被 控系统的稳定。 自适应控制鲁棒控制不能克服数学模型严重的不确定性和工作点剧烈的变化。,为了克服传统控制理论的局限性，产生了模拟人类思维和活动的智能控制。,（3） 传统的控制系统输入信息模式单一 通常处理较简单的物理量：电量（电压、电流、阻抗）； 机械量（位移、速度、加速度）； 复杂系统要考虑：视觉、听觉、触觉信号，包括图形、文字、语言、声音等信息。,智能控制

6、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,智能控制的发展概况,60s：自控理论和技术已渐趋成熟，AI刚开始 66： Mendel将AI引入飞船控制系统的设计 71： KS FU（傅京孙）首次提出了智能控制这个概念 “Learning control systems and intelligent control systems: An intersection of artificial intelligence and automatic control”, IEEE Trans.AC, Febuary, 1972. 列举了 3 种智能控制系统。,（1）人作

7、为控制器的控制系统：人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能； （2）人机结合作为控制器的控制系统：机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务； （3）无人参与的自主控制系统：多层的智能控制系统，需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和低层的反馈控制任务。如自主机器人。,79 : Saridis, “Toward the realization of intelligent control”. Proc. Of the IEEE, 67(8), 1979. 从控制理论发展的观点，论述了从通常的反馈控制到最优控制、随机控制、再到自

8、适应控制、自学习控制、自组织控制，并最终向智能控制这个更高阶层发展的过程。 他首次提出分层递阶的智能控制结构形式。 85 ： IEEE在美国纽约召开了第一界智能控制学术讨论会，随后成立了IEEE智能控制专业委员会（ IEEE Control System Society ，Technical Committee on Intelligent Control），Saridis为首任主席。,86 ：Astrom, et al, “Expert Control”, Automatica, 22(3), 1986. 将AI中的专家系统(Expert System)技术引入到控制系统的设计。 1987年

9、1月，在美国举行第一次国际智能控制大会，标志智能控制领域的形成。 以上是“智能控制”概念从产生到发展的过程。下面介绍智能控制实现手段的发展过程。,智能控制实现手段的发展,65：L A Zadeh提出模糊集(Fuzzy Sets)理论，为模糊控制奠定了基础。 74：E H Mamdani将模糊集合理论引入对锅炉和蒸汽机的控制，标志着模糊控制的诞生。 86：BP网络提出，神经网络研究的复苏。 87：Miller III将Albus在1975年提出的CMAC成功地应用到机器人的控制。 75: Holland, Adaptation in natural and artificial systems.

10、 成为遗传算法的经典之作。,1990年前后,神经网络研究方兴未艾，神经网络控制的研究引起广泛关注，Fuzzy, AI, NN, GA等不断地与控制理论相结合，促进了智能控制的发展,智能与智能控制的定义, 按系统的一般行为特征定义(Albus),什么叫智能？有不同的定义：,在不确定环境中，作出合适动作的能力。合适动作是指增加成功的概率 ，成功就是达到行为的子目标，以支持系统实现最终目标。,！？,低级智能：感知环境、作出决策、控制行为,高级智能：理解和觉察能力，在复杂和险恶环境环境中进行 选择的能力，力求生存和进步。,成功和系统的最终目标是由智能系统的外界确定。, 按人类认知的过程定义(A.Mey

11、stel),智能是系统的一个特征，当集注（Focusing Attention)、组合 搜索(Combinatorial Search)、归纳 （Generalization)过程作用于 系统输入，并产生系统输出时，就表现为智能。,系统输入,系统输出,智能,集中 注意力,组合 搜索,归纳,FA,CS,G, 按机器智能定义(Saridis),机器智能是把信息进行分析、组织，并把它转换成知识的过程。知识就是所得到的结构性信息，它可用来使机器执行特定的任务，以消除该任务的不确定性或盲目性，达到最优或次优的结果。,机器智能,智能控制的定义,智能,控制,密切相关,智能系统必是 控制系统,控制系统必需具有

12、智能,1. 按一般行为特征定义,智能控制是有知识的“行为舵手”，它把知识和反馈结合起来，形成感知交互式、以目标导向的控制系统。系统可以进行规划、决策，产生有效的 、有目的的行为，在不确定环境中，达到既定的目标。,2. 按人类的认知的过程定义,智能控制是一种计算上的有效过程,在非完整的指标下，通过最基本的操作，即归纳（G）、集注（FA）、和组合操作（CS），把不确定的复杂系统引向规定的目标。,3. 按机器智能定义,智能控制是认知科学、多种数学编程和控制技术的结合。 它把施加于系统的各种算法和数学与语言方法融为一体。,Astrom对智能控制系统的定义,It is a more flexible c

13、ontrol system which incorporates other elements, such as logic, reasoning and heuristics into the more algorithmic techniques provided by conventional control theory. Astrom, K J & McAvoy, T J. “Intelligent control: an overview and evaluation” in White D A et al: “Handbook of intelligent control: ne

14、ural, fuzzy adaptive approaches”. (Van Nostrand, N.Y., 1992, pp.3-34),Astrom对智能控制系统的定义,在传统的控制理论中融入诸如逻辑、推理和启发式机制等非常规的数学手段而构成的一种更为灵活的控制系统。,IEEE 对ICS 的规定,目前对ICS还没有一个完整的定义. IEEE Control System Society 的Technical Committee on Intelligent Control 对ICS的general characteristics作了如下规定: An ability to emulate h

15、uman capabilities, such as planning, learning and adaptation.,智能控制的结构理论与特点 智能控制的结构理论,二元结构 傅京孙(K.S.Fu) 首先论述了人工智能与自动控制的交接关系 ，指出“智能控制系统描述自动控制系统与人工智能的交接作用”。,2. 三元结构,萨里迪斯(Saridis)认为，二元交集的两元互相支配无助于智能控制的有效和成功应用，必须把远筹学的概念引入智能控制，使它成为三元交集中的一个子集。 萨里迪斯提出分级智能控制系统，由3个智能(感知)级组成：组织级、协调级、执行级。,人工智能（AI）是一个用来模拟人思维的知识处理

16、系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。 自动控制（AC）描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。 运筹学（OR）是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。,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。,组织器,分配器,图 分级智能控制系统,组织级,协调级,执行级,萨里迪斯提出分级智能控制系统，由3个智能(感

17、知)级组成：组织级、协调级、执行级。,3. 四元结构,蔡自兴提出四元智能控制结构，把智能控制看做自动控制、人工智能、信息论和运筹学四个学科的交集。,信息论作为智能控制结构一个子集的理由： 信息论是解释知识和智能的一种手段； 控制论、系统论和信息论是紧密相互作用的； 信息论已成为控制智能机器的工具； 信息熵成为智能控制的测度； 信息论参与智能控制的全过程，并对执行级起到核心作用。,（1）学习功能：智能控制器能通过从外界环境所获得的信息进行学习，不断积累知识，使系统的控制性能得到改善； （2）适应功能：智能控制器具有从输入到输出的映射关系，可实现不依赖于模型的自适应控制，当系统某一部分出现故障时，

18、也能进行控制；,智能控制的特点,（3）自组织功能：智能控制器对复杂的分布式信息具有自组织和协调的功能，当出现多目标冲突时，它可以在任务要求的范围内自行决策，主动采取行动。 （4）优化能力：智能控制能够通过不断优化控制参数和寻找控制器的最佳结构形式，获得整体最优的控制性能。,智能控制的研究对象,智能控制主要应用在以下情况： 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，一般无法获得精确的数学模型。 应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设在应用中往往与实际情况不相吻合。,智能控制的研究对象,对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法用传统数

19、学模型来表示，即无法解决建模问题。 为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的投资，减低了系统的可靠性。,智能控制的研究工具,（1）符号推理与数值计算的结合 例如专家控制，它的上层是专家系统，采用人工智能中的符号推理方法；下层是传统意义下的控制系统，采用数值计算方法。,（2）模糊集理论 模糊集理论是模糊控制的基础，其核心是采用模糊规则进行逻辑推理，其逻辑取值可在0与1之间连续变化，其处理的方法是基于数值的而不是基于符号的。,（3）神经元网络理论 神经网络通过许多简单的关系来实现复杂的函数，其本质是一个非线性动力学系统，但它不依赖数学模型，是一种介于逻辑推理和数值计算之间的工

20、具和方法。,（4） 遗传算法 遗传算法根据适者生存、优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。对许多传统数学难以解决或明显失效的复杂问题，特别是优化问题，GA提供了一个行之有效的途径。,（5）离散事件与连续时间系统的结合 主要用于计算机集成制造系统（CIMS）和智能机器人的智能控制。以CIMS为例，上层任务的分配和调度、零件的加工和传输等可用离散事件系统理论进行分析和设计；下层的控制，如机床及机器人的控制，则采用常规的连续时间系统方法。,智能控制的类型,智能控制系统一般包括 专家控制系统 神经网络控制系统 模糊控制系统 学习控制系统（遗传算法） 集成或者（复合）混合控制：几种方法和机制往

21、往结合在一起，用于一个实际的智能控制系统或装置，从而建立起混合或集成的智能控制系统。,专家控制系统(Expert Control System),专家系统（ES）是一种基于知识的系统，它研究的对象是各种结构化问题，尤其适用于处理定性的（qualitative)、启发式的(heuristic)、和不确定的(uncertain)信息，经推理过程达到系统的任务目标。 ES的作用：应用AI技术，根据某个应用领域的一个或多个专家的知识和经验，来模拟专家的推理、判断和决策过程。 专家系统是AI最活跃的研究领域之一。 DENDRAL，1965，首先使用了“专家系统”； 80s 进入控制领域。,专家控制,瑞典

22、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。,模糊控制 传统

23、控制方法均是建立在被控对象精确数学模型基础上的，然而，随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精确数学模型。 在工程实践中，人们发现，一个复杂的控制系统可由一个操作人员凭着丰富的实践经验得到满意的控制效果。这说明，如果通过模拟人脑的思维方法设计控制器，可实现复杂系统的控制，由此产生了模糊控制。,1965年美国加州大学自动控制系L.A.Zedeh提出模糊集合理论，奠定了模糊控制的基础； 1974年伦敦大学的Mamdani博士利用模糊逻辑，开发了世界上第一台模糊控制的蒸汽机，从而开创了模糊控制的历史；,1983年日本富士电机开创了模糊控制在日本的第一项应用水净化处理，之后，富士电机致力于模糊逻辑元

24、件的开发与研究，并于1987年在仙台地铁线上采用了模糊控制技术，1989年将模糊控制消费品推向高潮，使日本成为模糊控制技术的主导国家。 模糊控制的发展可分为三个阶段：,（1）1965年-1974年为模糊控制发展的第一阶段，即模糊数学发展和形成阶段； （2）1974年-1979年为模糊控制发展的第二阶段，产生了简单的模糊控制器； （3）1979年现在为模糊控制发展的第三阶段，即高性能模糊控制阶段。,神经网络控制 神经网络的研究已经有几十年的历史。 1943年McCulloch和Pitts提出了神经元数学模型； 1950年-1980年为神经网络的形成期，有少量成果，如1975年Albus提出了人脑

25、记忆模型CMAC网络，1976年Grossberg提出了用于无导师指导下模式分类的自组织网络；,1980年以后为神经网络的发展期，1982年Hopfield提出了Hopfield网络，解决了回归网络的学习问题，1986年美国的PDP研究小组提出了BP网络，实现了有导师指导下的网络学习，为神经网络的应用开辟了广阔的发展前景。 将神经网络引入控制领域就形成了神经网络控制。,神经网络控制是从机理上对人脑生理系统进行简单结构模拟的一种新兴智能控制方法。神经网络具有并行机制、模式识别、记忆和自学习能力的特点，它能充分逼近任意复杂的非线性系统，能够学习与适应不确定系统的动态特性，有很强的鲁棒性和容错性等，

26、因此，神经网络控制在控制领域有广泛的应用。,遗传算法 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是人工智能的一个重要分支，是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法，是基于达尔文进化论，在计算机上模拟生命进化论机制而发展起来的一门学科。,遗传算法由美国的J.H.Holland教授在1975年提出，80年代中期开始逐步成熟。从1985年起，国际上开始举行遗传算法国际会议。目前遗传算法已经被广泛应用于许多实际问题，成为用来解决高度复杂问题的新思路和新方法。 遗传算法可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的学习，在智能控制领域有广泛的应用。,小结 智能控制的发展概况 智能与智能控制的定义 智能控制系统的结构理论与特点 智能控制的研究对象 智能控制的类型,