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中南大学 智能系统与智能软件研究所 第十二章 智能控制 智能控制的发展与定义 智能控制的结构理论与特点 智能控制的研究领域 智能控制系统 智能控制应用示例 小结 12.1 智能控制的发展与定义 (Development and Definition of Intelligent Control) 12.1.1 智能控制的产生和发展 智能控制的发展 自动控制的发展过程 智能控制思潮出现于60年代； 60年代中期，自动控制与人工智能开始交接； 近十年来，智能控制的研究出现一股新的热潮。 12.1.2 智能控制的定义 12.2 智能控制的结构理论与特点(Structural Theories and Feature of Intelligent Control)12.2.1 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。 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。 12.2.2 智能控制器的一般结构 12.2.3 智能控制的特点 智能控制以知识进行推理，以启发引导求解过程。 智能控制的核心在高层控制，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。 12.3 智能控制的研究领域 (Research Fields of Intelligent Control) 智能机器人 随着机器人技术的发展和自动化程度的提高，对机器人的功能提出更高的要求，特别是各种具有不同程度智能的机器人，包括空间智能机器人。 智能过程控制与规划 差异过程规划；生成过程规划；基于知识的过程规划。 专家控制系统 智能调度 语音控制 康复机器人控制 智能仪器 12.4 智能控制系统 (Intelligent Control Systems)12.4.1 递阶控制系统 递阶智能控制(hierarchically intelligent control)是从工程控制论的角度总结人工智能与自适应、自学习和自组织控制的关系之后而逐渐地形成的，是智能控制的最早理论之一。 两种分级递阶控制理论: 基于知识/解析混合多层智能控制理论以及递阶智能控制理论。 1. 定义与假设 智能控制系统各级的共同要素涉及机器各种作用的不确定性，采用概率模型来描述这些具有共同度量的作用，即它们各自的熵(entropies)。 组织级：以知识为主体，用香农熵来衡量所需知识。 协调级：以概率描述的决策方式来表示，这些方案的熵用于度量协调的不确定性。 执行级：执行代价等价于系统所消耗的能量，并由Boltzman的熵来表示。 2. 组织级与知识基系统 组织器(organizer)是智能控制的最高级，它的功能是建立在几个人工智能(基于知识)概念基础上的。这些概念转换为概率模型，表示推理、规划、决策、长时记忆交换和反馈学习等功能，以规定一个响应外部指令的任务。 3. 协调级与嵌套树 协调级的目标是把控制问题的实际公式与最有希望的完全的协调规划联系起来，包括在可供选择的原本中挑选一个规划。 协调级由一定数目的协调器组成，每个协调器与执行级的具体硬件(执行装置)连接。当某个指令由相应的协调器发送至执行装置时，这些装置就执行规定好的任务。这种结构意味着：协调级不具有推理能力。 4. 具有熵函数的执行级 执行级是递阶智能控制的最底层，要求具有较高的精度和较低的智能；按控制论进行控制。 执行级的性能也可由熵来表示，因而统一了智能机器的功用。此熵的量度选择一适当的控制，以执行某任务的不确定性。我们能够选择某个最优控制使此熵(即执行的不确定性)为最小。 12.4.2 专家控制系统(Expert Control System) 对专家控制器的控制要求 运行可靠性高 决策能力强 应用通用性好 控制与处理的灵活性 拟人能