北航研究生智能控制第一章 绪论.ppt

《智能控制》课的知识模块及其与机械工程及自动化各研究领域的关系 模糊数学 人工神经网络 专家系统 模糊控制 神经网络控制 专家控制 机器人控制 智能控制 其它智能控制 机床控制 工业过程控制 机电设备控制 信号处理 图像处理 家电控制 信息处理 设备故障诊断,医疗诊断 无损检测 优化设计 模式识别 车间调度与管理，交通、金融、经济、社会管理 文字识别 1.5 教学参考书及考核 【1】韩力群主编，《智能控制理论及应用》，机械工业出版社，2008年1月第1版。（30元） 【2】孙增圻等编著，《智能控制理论与技术》，清华大学出版社，广西科学技术出版社，1997年4月第1版。（当时32元） 考核方式：独立完成三次作业 智能控制理论及应用 绪论 1.1 什么是智能控制 经典控制和现代控制理论的统称为传统控制，其理论体系比较完整，解决了系统的可观、可控和稳定性问题，但只适用于被控对象可用数学模型描述的线性定常系统。 智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的，因此对于这一类系统，其解决问题的能力和水平明显高于传统控制。 1.1 什么是智能控制 传统控制和智能控制的主要区别： 传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低； 智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。 智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。 传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式； 智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。 1.1.1传统控制和智能控制 传统控制和智能控制的统一： 智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。 智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。 在这个意义上，传统控制和智能控制可以统一在智能控制的框架下，而不是被智能控制所取代。 1.1 什么是智能控制 1.1.1传统控制和智能控制 (1)不确定性的模型 模型未知或知之甚少； 模型的结构和参数可能在很大范围内变化。 (2)高度的非线性 (3)复杂的任务要求 例如，要求系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力；要求除了实现对各被控物理量定值调节外，还要实现整个系统的自动启停、故障的自动诊断以及紧急情况的自动处理等功能。 1.1 什么是智能控制 1.1.2智能控制应用对象的特点 (1)分层递阶的组织结构 (2)多模态控制 (3)自学习能力 (4)自适应能力 (系统的行为) (5)自组织能力(系统的内部结构,能减小系统的先验不确定性) (6)优化能力 1.1.3智能控制的基本特点 1.1 什么是智能控制 1.2 智能控制系统的主要类型 1965年L．A．扎德教授创立了模糊集合理论，为模糊控制奠定了基础。 70年代中期以E．H．曼德尼为代表的一批学者提出了模糊控制的概念，标志着模糊控制的正式诞生，并在控制领域得到了较快的发展和实际的应用，成为智能控制领域中的一个重要分支，在其后的20年中已有很多模糊控制在实际中获得应用成功的例子。 1.2.1模糊控制 与常规控制方法相比，模糊控制有以下特点： ①模糊控制完全是在操作人员控制经验基础上实现对系统的控制，无需建立数学模型，是解决不确定性系统的一种有效途径。 ②模糊控制具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显，可用于非线性、时变、时滞系统的控制。 ③由离线计算得到控制查询表，提高了控制系统的实时性。 ④控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑，为智能控制应用打下了基础。 1.2 智能控制系统的主要类型 1.2.1模糊控制 模糊控制器的一般结构 1.2 智能控制系统的主要类型 1.2.1模糊控制 为了部分地表现出人脑的某些智能特性，人们从结构和信息处理机制模拟的角度建立了生物神经网络的模型，即人工神经网络。 人工神经网络虽然反映了人脑功能的基本特性，但远不是自然神经网络的逼真描写，而只是它的某种简化、抽象和模拟。 1.2.2神经网络控制 1.2 智能控制系统的主要类型 人工神经网络具有几个突出的特点： ①可以充分逼近任意复杂的非线性关系； ②所有定量或定性的信息都分布贮存于网络内的各神经元的连接上，故有很强的鲁棒性和容错性； ③采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能； ④可学习和