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4.5 智能控制 智能控制(Intelligent Control，IC)是20世纪80年代出现的一个新兴的科学领域，它是继经典控制理论方法和现代控制理论方法之后的新一代控制理论方法，是控制理论发展的高级阶段。它主要用来解决那些传统方法难以解决的复杂系统控制问题。 基本概念 所谓智能控制就是指具备一定智能行为的系统，是人工智能、自动控制与运筹学三个主要学科相结合的产物。也可以说是以自动控制理论为基础，应用拟人化的思维方法、规划及决策实现对工业过程最优化控制的先进技术。智能控制具有学习功能、适应功能和组织功能等特点。 智能控制的发展 基于知识的控制 (Knowledge Based Control) ——人工智能与自动控制相结合的产物 主要内容 (1)模糊控制 (Fuzzy Control) (2)专家控制 (Expert Control) (3)神经网络控制 (Neural Network Control) 它们可以单独使用，也可以结合起来应用；即可应用于现场控制，也可以用于过程建模、优化操作、故障诊断、生产调度和经营管理等不同层次。 4.5.1 模糊控制 模糊控制是一种应用模糊集合、模糊语言变量和模糊逻辑推理知识，模拟人的模糊思维方法，对复杂系统实施控制的一种智能控制系统。 发展概况 基本结构 模糊控制器系统基本构成如图所示。其系统构成与其他控制系统的主要区别仅在于控制器是由模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑为基础，采用计算机控制技术构成的模糊控制器。 相关概念 模糊化：模糊化的作用是将输入的精确量转换成模糊化量，输入值的模糊化是通过论域的隶属度函数实现的。 模糊推理：利用知识库的信息和模糊运算方法，模拟人的推理决策的思想方法，在一定的输入条件下激活相应的控制规则给出适当的模糊控制输出。 解模糊（清晰化）：将模糊推理得到的控制量(模糊量)变换为实际用于控制的清晰量。它包含两个方面的内容： ①将模糊的控制量经清晰化变换成表示在论域范围的清晰量； ②将表示在论域范围的清晰量经尺度变换变成实际的控制量。 较常用的清晰化方法有：最大隶属度方法、面积重心法和中位数法。 知识库：知识库中包含了具体应用领域中的知识和要求的控制目标。它通常由数据库和模糊控制规则库两部分组成。 ① 数据库 数据库提供论域中必要的定义，包括各语言变量的隶属度函数，模糊空间的量化级数、量化方式及比例因子等。 ② 规则库 主要包括用模糊语言变量表示的一系列控制规则，它们反映了控制专家的经验和知识。规则的形式很象计算机程序设计语言中常用的条件语句，是由一系列IF-THEN型模糊条件句所构成。 应用领域 4.5.2 专家控制系统 专家控制又称作基于知识的控制或专家智能控制。也就是将专家系统的理论和方法与控制理论和方法相结合，应用专家的智能技术指导工程控制，使得工程控制达到专家级控制水平的一种控制方法。 4.5.2.1 专家系统 专家系统是一种人工智能的计算机程序系统，这些程序内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的各种问题。尤其是对于无算法解问题，和经常需要在不完全、不确定的知识信息基础上做出结论的问题的解决等方面表现出了知识应用的优越性和有效性。简而言之，专家系统是一个模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 基本结构 由专家系统基本结构图可知，知识库和推理机是专家系统中两个主要的组成要素： （1）知识库 知识库主要由规则库和数据库两部分组成。规则库存放着作为专家经验的判断性知识，例如表达建议、推断、命令、策略的产生式规则等，用于问题的推理和求解。而数据库用于存储表征应用对象的特性、状态、求解目标、中间状态等数据，供推理和解释机构使用。 知识库通过“知识获取”机构与领域专家相联系，实现知识库的建立和修正更新，知识条目的查询、测试、精炼等对知识库的操作。 （2）推理机 推理机实际上是一个运用知识库中提供的两类知识，基于某种通用的问题求解模型进行自动推理、求解问题的计算机软件系统，它包含一个解释程序，用于检测和解释知识库中的相应规则，决定如何使用判断性知识推导新知识，还包括一个调度程序，用于决定判断性知识的使用次序。推理机的具体构造取决于问题领域的特点、专家系统中知识表示方法。 工作原理 专家系统