智能控制概述课件.ppt

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1、智能控制理论与技术本课程的主要内容1.智能控制概论2.模糊控制3.神经元网络控制4.模糊-神经网络控制1.控制理论和应用发展的概况2.传统控制理论的局限性3.智能控制的组成、定义与研究内容4.智能控制与传统控制的关系和差别5.智能与智能控制的定义6.智能控制研究的主要内容7.智能控制的分类智能控制概论1.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,50~60年代形成以多变量控制为特

2、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、队论等。主要用于资源管理、交通控制、环境保护等。以上控制理论我们称之为传统控制理论。传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制问题，难以解决对复杂系统的控制。2.传统控制理论的局限性随着复杂系统的不断涌现，

3、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：1、控制对象的复杂性2、环境的复杂性3、控制任务或目标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1、控制对象的复杂性2、环境的复杂性环境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。对于复杂系统为被控对象，传统控制的实际应用遇到很多难解决的问题，主要表现以下几点：（1）实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和

4、不完全性等，无法获得精确的数学模型。（2）某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题。（3）传统控制理论的推导往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合。（4）实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务，如机器人控制、CIMS、社会经济管理系统等复杂任务无能为力。在生产实践中，复杂控制问题可通过熟练操作人员的经验和控制理论相结合去解决，由此，产生了智能控制。智能控制将控制理论的方法和人工智能技术灵活地结合起来，其控制方法适应对象的复杂性和不确定性。智能控制是一门交叉学科

5、，著名美籍华人傅京逊教授1971年首先提出智能控制是人工智能与自动控制的交叉，即二元论。美国学者G.N.Saridis1977年在此基础上引入运筹学，提出了三元论的智能控制概念。3.智能控制的组成、定义与研究内容二元论智能控制（IC）是自动控制（AC）和人工智能（AI）的交集。强调智能和控制的结合考虑更高层次上的调度、规划和管理，应把运筹学（OR）结合进去。即：三元论式中各子集的含义为IC——智能控制（IntelligentControl）AI——人工智能（ArtificialIntelligence）AC——自动控制（AutomaticContr

6、ol）OR——运筹学（OperationalResearch）基于三元论的智能控制三元论除了“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。4.智能控制的发展智能控制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。控制科学的发展过程如图所示。从二十世纪60年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展

7、，控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上，为了提高控制系统的自学习能力，开始注意将人工智能技术与方法应用于控制中。开环控制确定性反馈控制最优控制随机控制自适应控制鲁棒控制自学习控制智能控制控制科学的发展过程1966年，J.M.Mendal首先提出将人工智能技术应用于飞船控制系统的设计；1971年，傅京逊首次提出智能控制这一概念，并归纳了三种类型的智能控制系统：（1）人作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

8、配、决策、监控等任务；（3）无人参与的自主控制系统：为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