第4章仿人智能控制

1第4章仿人智能控制仿人智能控制原则上有两种途径。其一是从神经系统的结构功能模拟，其二是从神经系统的行为功能模拟。行为功能模拟把人控制系统看成黑箱，侧重于其输入-输出关系及表现出来的外部控制行为和功能，力图用智能算子（包括数学算法与直觉推理逻辑）来逼近人控制系统的控制行为和功能，设计出仿人智能控制系统。24.1人控制器的特性人控制器具有一些特有的特性。它的输入-输出关系是线性的、非线性的、时变的、随机的或离散的模型的组合。人控制器是一个复杂的系统，要为人控制器建立逼真的数学模型是相当困难的，往往仅针对某一特定任务确定数学描述。3人控制器的特性表现为：①频率响应人控制器主要响应低频信号，对高频信号有非常强的滤波作用。②非线性人控制器具有明显的非线性，并且这种非线性程度是可变的，在一定条件下还可以表现出线性特性。③时变性人控制器表现出一种时变性。这种时变性表现在它的自适应性和自组织性、以及它的学习能力。④滞后性人的反应速度是较低的，并且对输入刺激的响应表现出明显的时间滞后。4人控制器的特性表现为：（续）⑤随机性人控制器对输入的响应具有明显的随机性，这种随机性符合统计规律，但其统计参数却是变化的（往往与人的精神状态有关）。⑥自适应性人控制器具有很强的自适应性，表现在人控制器可以适应多种不同的控制任务，并且也可以适应控制任务的环境变化。⑦离散性人控制器在执行跟踪任务时，表现出明显的不连续性。5人控制器的模型（1）Phillips连续模型R.S.Phillips于1943年，根据人在跟踪系统中对阶跃输入的响应，给出了传递函数描述的最早的人控制器的连续线性模型。A1sGsTesKs式中:TA为人控制器的超前时间常数，为其响应的延迟时间。6（2）M-K连续模型Mckuer和Krendel于1957年，提出了一个非常全面而有用的连续模型。s1s1s1GNLATTeTKssM-K模型还表达了人控制器的误差平滑惯性时间常数TL和由神经与肌肉延伸引起的惯性时间常数TN。这个模型具有一定的通用性，可以适用于不同的控制任务，并且也可以适用于不同的人控制器。7M-P型仿人控制器参数的变化范围M-P模型与经过训练的，处于良好情绪的操作手表现出的控制性能相当接近。以M-P模型构造的仿人控制器，经过对上述五个可调参数的精心设计和在线整定，能够很好的替代操作手完成特定的跟踪控制任务。100~1K秒5.2~0AT秒＝20~0LT秒04.02.0秒02.01.0NT8（3）Ward离散模型Ward于1958年提出了人控制器的离散模型。sssss5.0182CBSA)s(F20012200121222100221001F(s)21810.5ssCsss仿人控制器的离散模型，对于比较简单的跟踪控制任务，较好的模拟了操作手的控制性能，并且对于不同的控制对象具有较好的自适应性。9人控制器的自适应能力有四种类型：①输入自适应。操作手采取的一种适合于控制输入激励函数特性的方法。②任务自适应。适应被控对象增益动态性能变化的方法。③生物自适应。基于感觉现象的自适应过程。④学习。根据以往经验发展自己技能的过程。10人控制器的各种自适应特性输入自适应表现在对输入信号的识别，并根据识别结果进行预测试跟踪（前馈作用）。114.2仿人智能控制基本理论智能控制就其含义而言，就是模拟人的智能，使控制系统达到更高的目标。然而如何模拟却有多种方法和途径，并且各有侧重，如前面介绍的专家系统控制、模糊控制等。仿人智能控制更强调对人的控制行为和功能的综合性模仿。124.2.1仿人智能控制的基本思想人的控制系统具有非常庞大复杂的结构。因此，要从微观结构上模拟大脑，实现其控制功能，目前的科学技术是无法做到的。从宏观结构模拟实现是仿人智能控制的比较现实的方法。其基本思想是采用多层递阶结构，模仿人的学习、在线特性识别与记忆、直觉推理和多模态控制策略等行为和功能。13人的神经系统在宏观结构和行为功能方面具有如下特点：①控制系统各部分具有分工协调、并行运行的特点。②控制作用采用分级递阶结构。层次越高，智能越高。伴随智能递增，精度递减。低层次的控制，信息处理速度快，精度高。各层次间的巧妙结合和信息交换构成了人的运动控制的基础。③有专门的协调机构。人体运动控制不仅面临着多变的外部环境，而且面临着不固定的内部状态。仿人智能控制，正是建立在人体运动控制特点的基础上，实现的一种智能控制方法。14实现仿人智能控制系统应遵循的基本原则：①信息处理和决策的分层递阶结构，并且伴随精度递减智能递增；②具有在线特征识别与特征记忆能力；③采用开、闭环结合的多模态控制策略；④能运用启发式与直觉推理进行问题求解。154.2.2仿人智能控制系统的基本概念和结构1.基本概念①特征模型：是对智能控制系统动态特性的一种定性描述，是针对不同的控制指标要求，对信息空间的一种划分。②特征辨识：是智能控制器依据特征模型对其输入信息的在线处理与识别的过程。③特征记忆：是智能控制器对其前期控制与决策效果的特征量的记忆。161.基本概念④控制或决策模态：是指智能控制器对其输出U与输入信息R、特征记忆A之间定量或定性关系F的描述。⑤启发式与直觉推理规则：是对人（专家）决策过程的描述形式。⑥决策过程：用特征模型、控制与决策模态、启发式与直觉推理规则组成的三重关系描述。172.典型的仿人智能控制系统结构由中枢司令级CP、组织协调级OC和单元控制级UC组成。18每个单元控制器又是一个二阶产生式系统结，由：任务自适应级TA，参数自校正级ST和运行控制级MC组成。19系统结构中运行控制级MC直接面向被控过程的实时控制问题，构成第0阶产生式系统。20参数自校正级ST解决MC中控制模态的参数自校正问题，它是间接面对实时控制问题，与MC一起构成第1阶产生式系统。21任务自适级TA是当环境或对象发生较大变化时，或上级给定任务变更时，解决ST或MC的特征模型、推理规则及决策与控制模态的选择、修改、生成的问题，它与ST和MC组成单元控制级，并构成第2阶产生式系统。22组织协调级OC完成单元控制级的任务指定及多个单元控制器的相互协调任务，它与其所属的各单元控制器UC构成第3阶产生式系统；23中枢司令级CP执行对多个组织协调器的控制与管理，它与各组织协调级OC构成第4阶产生式系统，进而形成综合智能控制系统。24仿人智能控制系统的单元控制级结构构成单元控制级UC的三级结构的运行控制级MC、参数自校正级ST和任务自适应级TA均有自己的特征辨识器CI、推理机IE和规则库RB，三级间蕴含的信息交换通过公共数据库CDB完成。25TA的规则库RB用于存放专家的经验，它可以由上一级的组织协调级OC提供。ST和MC的规则库以同样的形式存放来自OC的先验知识和TA在系统运行过程中提供的对规则的选择、修改和生成的新规则。26运行控制级MC在运行时，其特征辨识器CI，根据特征模型对当前系统在线信息r,e，y进行处理和特征辨识，确定系统当前所处的特征状态。27MC的推理机IE,根据规则库RB中的相应规则，获得相应的决策与控制模式，并根据系统当前输入信息与来自公共数据库CDB的记忆，再经过调整环节，获得当前的控制量加到被控对象上。同时送到公共数据CDB中，作为下一次决策与控制时的特征记忆的一个分量。28任务适应级TA和参数自校正级ST的运行过程与运行控制级MC相类似。不同的是，TA对环境或被控对象特性的变化进行辨识，并根据辨识结果，或由OC提供的任务变更进行决策，按照性能指标库PB提供的评价准则，确定对ST和MC的决策与控制规则的选择，修改和生成，并改变它们的规则库RB。29ST的决策则是按照性能指标和规则，确定对MC的决策与控制模态中参数进行修正。303.仿人智能控制的特点①研究的目标不是被控对象，而是控制器本身，与传统控制系统不同，仿人智能控制系统不需要知道对象的数学模型。因此，系统的建模与识别的目标不是对象的数学模型，而是系统动态特性的特征模型和控制器的知识模型。仿人智能控制研究如何模仿人（控制专家）的结构和行为功能，即建立控制器的知识模型，通过控制器自身的智能行为去应付对象及其环境的各种变化，而不必考虑对象模型的建立。313.仿人智能控制的特点②仿人智能控制研究的工具不是纯数学解析方法，而是定性与定量相结合的方法，数学解析与直觉推理相结合的知识工程方法。仿人智能控制器采用了产生式系统构成技术。基于产生式规则的符号化模型特别适于描述因果关系、定性的非解析映射关系。323.仿人智能控制的特点③仿人智能控制的基于特征辨识的多模态控制，可以实现系统动态特性变化与控制器输出的多值映射关系。它不同于传统控制理论的单值映射关系，因此，能够实现多性能指标的兼顾，这正是仿人智能控制品质往往优于其他控制器性能的主要原因之一。333.仿人智能控制的特点④仿人智能控制具有强烈的实践性，仿人智能控制是模仿人的行为功能。人的控制经验行为和直觉推理往往难于用数学解析方法予以描述，只能通过对人的控制操作经验的总结，并予以描述。与传统控制理论的纯数学设计相比，仿人智能控制更接近工程控制实践，更易于实现和应用。344.3仿人智能控制的基本算法4.3.1MC的仿人智能控制算法1.基本的控制算法选择描述系统动态特性的特征模型为选择决策与控制模式为1234{,,,}1234EE0E0,E0EE0E0：：：：NiimpptEKKnututEKnutu1,020121)()()()()1()(}{：：，35启发式与直觉推理规则，即产生式规则为于是推理决策过程表示为如下算法2442331221114321THENIFTHENIFTHENIFTHENIF：：：：，，，)0,0()()()0,0,0()()1()(1,00EOREEtEKKnuEEOREEtEKnutuNiimPp该算法实施的仿人智能控制，以人对控制对象的观察、记忆、决策等智能行为为基础。根据被调量偏差及偏差变化率来决定特征模式，由特征辨识获得的特征状态以及特征记忆等计算出控制器输出。36仿人智能控制器的动态特性以及与传统的PID控制特性的比较。图中0-a段时间内，，，即，这时误差趋于减小，因此仿人智能控制器采用保持控制模态，处于等待和观察阶段。其输出大于PID控制策略的输出，因此，仿人智能控制有更快的响应速度。0)(tE0)(tE0EE37当出现超调现象时，即图中a-b段时间内，仍然为负，但却由正变为负，，这时超调出现加剧趋势，因此仿人智能控制器采用比例控制模态，以期抑制这种超调。由于仿人智能控制允许选择比PID控制大得多的比例增益系数，因此，迅速下降，并且很快降到比更负的值，从而有效地抑制了超调的增加。)(tE)(tE0EEPK)(tusm)(tuPID38当误差的超调达到了极值点后，不再增加，，这时有经验的操作者不希望太负，以致引起较大的回调甚至多次振荡出现。于是仿人智能控制器立刻切换为保持控制模态，并且通过选择保持系数K的抑制作用（K1）使得E(t)的变化率不致过大，减弱了系统的振荡性能。在b-c段时间内，仿人智能控制器一直采用保持控制模态。由于保持系数K1，并且仿人智能控制器能够记忆极值点值，具有积分作用，尽管Kp较大，系统不会出现类似PID控制时由于Kp过大引起的振荡过程。)(tE0)(tEtu39仿人智能控制器交替采用比例控制模态（快速调节）和保持控制模态（抑制过调），使仿人智能控制比PID控制具有更快的系统响应速度和更小的超调量，兼顾了传统控制理论中认为是不可调和的矛盾的两方面（快速