人工智能控制 - 湖南大学.ppt

智能控制 Intelligent Control 主讲：谢宏 湖南大学电气与信息工程学院自动化工程系 教材和参考书目： 1 易继锴，候媛彬。智能控制技术，北京工业大学出版社。 2 王耀南，孙炜。智能控制理论及应用，机械工业出版社。 第一章 绪论 1.1 学习智能控制的意义 《智能控制》在自动化课程体系中的位置 1.2 智能控制的产生和发展 1.2 智能控制的产生和发展 1.2 智能控制的产生和发展 1.2 智能控制的产生和发展 1）萌芽期（1960－1970） 1.2 智能控制的产生和发展 2）形成期（1970－1980） 1.2 智能控制的产生和发展 3）发展期（1980－ ） 1.3 智能控制的定义和特点 智能控制的定义 IEEE定义：智能控制必须具有模拟人类学习和自适应的能力。 1.3 智能控制的定义和特点 智能控制的特点 应能为复杂系统（如非线性、快时变、多变量、强耦合、不确定性等）进行有效的全局控制，并具有较强的容错能力； 是定性决策和定量控制相结合的多模态组合控制； 其基本目的是从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统，以实现预定的目标，并应具有自组织能力。 是同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的数学模型的混合控制过程，系统在信息处理上，既有数学运算，又有逻辑和知识推理。 1.4 智能控制的主要形式 1.4 智能控制的主要形式 组织级起主导作用，涉及知识的表示与处理，主要应用人工智能； 协调级在组织级和执行级间起连接作用，涉及决策方式及其表示，采用人工智能及运筹学实现控制； 执行级是底层，具有很高的控制精度，采用常规自动控制。 1.4 智能控制的主要形式 以模糊系统理论为基础的模糊控制 1.4 智能控制的主要形式 基于脑模型的神经网络控制 1.4 智能控制的主要形式 基于知识工程的专家控制系统 1.4 智能控制的主要形式 基于规则的仿人智能控制 1.4 智能控制的主要形式 各种方法的综合集成 1.5 智能控制的现状和发展趋势 智能控制的基础理论和方法研究； 智能控制系统结构研究； 知识系统和专家控制的研究； 模糊控制系统的研究； 神经网络控制系统的研究； 基于进化理论的学习控制研究； 模糊神经网络控制的研究； 智能控制与其它控制方法结合的研究 1.5 智能控制的现状和发展趋势 发展趋势 智能控制理论的进一步研究，尤其是智能控制系统稳定性分析的理论研究。 结合神经生理学、心理学、认识科学、人工智能等学科的知识，深入研究人类解决问题时的经验、策略，建立更多的智能控制体系结构。 研究适合现有计算机资源条件的智能控制方法。 研究人机交互式的智能控制系统和学习系统，以不断提高智能控制系的智能水平； 研究适合智能控制系统的软、硬件进行处理机、信号处理器、智能传感器和智能开发工具软件，以解决智能控制在实际应用中存在的问题。 College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ. * 学习智能控制的意义 1 智能控制的产生和发展 2 智能控制的定义和特点 3 智能控制的主要形式 4 智能控制的现状和发展趋势 5 《智能控制》是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器。与《自动控制原理》和《现代控制原理》一起构成了自动控制课程体系的理论基础。 《智能控制》在控制理论中的位置 《智能控制》是目前控制理论的最高级形式，代表了控制理论的发展趋势，能有效地处理复杂的控制问题。其相关技术可以推广应用于控制之外的领域：金融、管理、土木、设计等等。 产生的背景 经典控制理论 现代控制理论 智能控制理论 对由微分方程和差分方程描述的动力学系统进行控制 研究的是单变量常系数线性系统 只适用于单输入单输出控制系统(SISO) 控制对象由单输入单输出系统转变为多输人多输出系统； 系统信息的获得由借助传感器转变为借助状态模型； 研究方法由积分变换转向矩阵理论、几何方法，由频率方法转向状态空间的研究； 由机理建模向统计建模转变，开始采用参数估计和系统辨识理论 适用大型、复杂、高维、非线性和不确定性严重的对象 不依赖对象模型，适用于未知或不确定性严重的对象 具有人类智能的特征 能够表达定性的知识或具有自学习能力 智能控制的两个发展方向 模拟人类的专家控制经验来进行控制 智能控制 模拟人类的学习能力来进行控制 智能控制的三个发展阶段 现在 发展期 形成期 萌芽期 1960 1970 1980 1960年代初，F.W.Smiths首先采用性能模式识别器来学习最优控制方法 1965年，加利福尼亚大学的扎德(L.A. Zadeh)教授提出了模糊集合理论 1965年，美国的Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系