02分级递阶智能控制系统

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1、Saridis提出的三级递阶智能控制理论，基于3个控制层和IPDI原理。分级递阶智能控制（HiearchicalIntelligentControl）是在人工智能控制、自适应控制和自组织控制、运筹学等理论的基础上，逐渐发展形成的，是智能控制的最早理论之一。分级递阶智能控制系统Villa提出的两层混合智能控制理论，基于知识描述/数学解析。内容递阶智能控制的基本原理递阶智能控制的结构与理论2.1.1递阶控制的基本原理（1）大系统的基本结构2.1.递阶智能控制的基本原理复杂大系统的的特点：阶次高、子系统相互关联，系统的评价目

2、标多且相互矛盾，故分解为互相关联的子系统。1)集中控制2)分散控制3)递阶控制根据信息交换的方式和子系统关联方式的不同，可将大系统控制分为以下三种基本类型：图2.1集中控制系统框图控制中心子系统1子系统n…被控对象或过程图2.2分散控制系统框图控制中心子系统1子系统n子系统i被控对象或过程分散控制器1分散控制器i分散控制器n图2.3递阶控制系统框图全局组织级子系统子系统子系统被控对象或过程局部控制器局部协调级局部协调级…局部控制器局部控制器局部控制器子系统…………递阶控制系统主要有以下3种基本的递阶形式：多重描述(St

3、ratifieddescription):主要从建模考虑。多层描述(Multilayerdescription):把一个复杂决策问题进行纵向分解。多级描述(Multileveldescription):考虑各子系统之间的关联，将每一层的决策问题横向分解。这三种形式可以单独或组合存在。（2）递阶控制的基本原理最下面一级的每个控制器只控制一个子系统。每一级控制器从上一级控制器接受信息，以控制下一级，各控制器之间的冲突由上一级进行协调。协调的目的：通过对下层控制器施加干预信号来调整该层各控制器的决策，满足整个系统的控制目标完

4、成协调作用的决策单元称为协调器。基本原理：把一个总体问题P分解为若干有限数量的子问题Pi(i=1,…,n)。P的目标是使复杂系统的总体准则取得极值，则不考虑子系统之间的关联时，有[P1,P2,…,Pn]的解P的解考虑到子问题之间因关联产生冲突，引入协调参数λ，以解决关联产生的目标冲突。[P1(λ),P2(λ),…,Pn(λ)]

5、λ→λ*的解P的解适当选择λ，从初值λ0迭代到终值λ*，使递阶控制达到最优。协调一般基于以下两种基本原则：1）关联预测协调原则在控制中，协调器预测各子系统的关联输入输出变量，下层的决策单元根

6、据预测的关联变量求解各自的决策问题。协调器再根据各子系统达到的性能指标修正关联预测值，下层的预测但愿再根据新预测的关联变量求解决策问题。不断预测—求解—修正预测—求解，直到总体最优。可在线应用。2）关联平衡协调原则在控制中，下层的决策单元把关联变量作为独立变量处理，独立求解各自的决策问题。协调器通过施加干预信号去平衡、修正各自系统的性能指标，以保证最后子系统的关联约束满足，总体目标最优。又成为目标协调原则。递阶系统协调控制的任务：使各子系统相互协调、配合、制约、促进。从而在实现各自系统的子目标、子任务的基础上，实现整个

7、大系统的总目标、总任务。递阶结构兼有集中结构和分散结构的优点，成为大系统控制的重要形式。对于大型、复杂和不确定性系统，往往采用递阶控制。2.1.2分级递阶智能控制的基本结构多级递阶的控制结构是智能控制的典型结构递阶智能控制理论最早应用于工业实践。多级递阶智能控制系统的结构与一般多级递阶控制系统的结构形式基本相同，差别是前者采用了智能控制器。萨里迪斯提出的三级递阶智能控制理论的原则是IPDI（IncreasingPrecisionwithDecreasingIntelligent)“精度随智能降低而提高”。由组织级、协调

8、级、执行级三级组成。如下图所示。智能递增精度递增图2.4分级递阶智能控制系统结构示意图三个控制层级的功能和结构如下：1.组织级（Organizationlevel）组织级是递阶智能控制系统的最高级，是智能系统的“大脑”，能模仿人的行为功能，具有相应的学习能力和高级决策能力，需要高级的信息处理。组织监视并指导协调级的所有行为，具有最高的智能程度。根据用户对任务的不完全描述与实际过程和环境的有关信息，组织任务，提出适当的控制模式向下层传达，以实现预定控制目标。（2）协调级(CoordinationLevel)次高级，任务

9、：协调各控制器的控制作用与各子任务的执行。进一步分为两层：控制管理分层和控制监督分层。管理分层：根据下层的信息决定如何完成组织级下达的任务，以产生施加于下一层的控制指令。监督分层：保证、维持执行级中各控制器的正常运行，并进行局部参数整定和性能优化。由多个协调控制器组成。是组织级和执行级之间的接口，运算精度较低，但有较高的决策能力与