第九章智能控制

第九章智能控制本章将首先介绍智能控制的发展过程和定义；其次分析智能控制的结构理论和特点；然后阐述智能控制的主要研究领域；接着探究智能控制系统的机理。通过本章的学习要掌握智能控制的定义、结构理论和特点，以及分级递阶智能控制系统、专家控制系统、模糊控制系统；了解学习控制系统、神经控制系统、进化控制系统。9.1智能控制概述传统的反馈控制、近代控制理论和大系统理论，都是建立在精确的系统数学模型的基础上的。而且，研究这些系统时，必须提出一些比较苛刻的假设。因此传统控制所面临的难题是：(1)实际系统存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型。(2)为研究这类系统提出并遵循的一些假设在应用中与实际不符。(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，无法以传统数学模型来表示。(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低系统的可靠性。9.1.1智能控制的产生和发展1.自动控制的发展过程自动控制领域面临上述难题其解决途径是：(1)推进控制硬件、软件和智能的结合。(2)实现自动控制科学与其它相关学科（科学）的结合。特别是人工智能的出现和发展，促进了自动控制向着它的更高层次--智能控制发展。图9.1是自动控制的发展过程。图9.1自动控制的发展过程从人工智能角度看,智能控制是智能科学的一个新的应用领域；而从自动控制的角度看，智能控制是控制科学一个新发展的学科。有趣的是，在相当长时间内，很少有人提到控制理论与人工智能的联系。不过，这也不足为奇，因为传统的控制理论(包括古典的和近代的)主要涉及对与伺服机构有关的系统或装置进行操作与数学运算，而人工智能所关心的则主要与符号运算及逻辑推理有关。2.智能控制的发展智能控制思潮第一次出现于60年代，几种智能控制的思想和方法得到提出和发展。早在30年前，学习控制的研究就十分活跃，并获得应用。学习机器的要领是在控制论出现的时候提出的。自学习和自适应方法被开发用于解决控制系统的随机特性问题。60年代中期，自动控制与人工智能开始交接。1965年，傅京孙(K.S.Fu)教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统；他又于1971年论述了人工智能与自动控制的交接关系。他已成为国际公认的智能控制的先行者和奠基人。模糊控制是智能控制的又一活跃研究领域。Zadeh于1965年发表了他的著名论文模糊集合（fuzzysets），开辟了模糊控制的新领域。此后，在模糊控制的理论探索和实际应用两个方面，都进行了大量研究，并取得一批令人感兴趣的成果。1967年，Leondes等人首次正式使用智能控制一词。这一术语的出现要比人工智能晚11年，比机器人晚47年。初期的智能控制系统采用一些比较初级的智能方法，如模式识别和学习方法等，而且发展速度十分缓慢。近十年来，随着人工智能和机器人技术的快速发展，对智能控制的研究出现一股新的热潮。各种智能决策系统、专家控制系统、学习控制系统、模糊控制、神经控制、主动视觉控制、智能规划和故障诊断系统等已被应用于各类工业过程控制系统、智能机器人系统和智能化生产（制造）系统。3.智能控制学科的形成智能控制新学科形成的条件逐渐成熟。1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术讨论会。会上集中讨论了智能控制原理和智能控制系统的结构。这次会议之后不久，在IEEE控制系统学会内成立了IEEE智能控制专业委员会，该专业委员会组织了对智能控制定义和研究生课程教学大纲的讨论。1987年1月，在美国费城由IEEE控制系统学会与计算机学会联合召开了智能控制国际会议。这是有关智能控制的第一次国际会议，显示出智能控制的长足进展；同时也说明了：由于许多新技术问题的出现以及相关理论与技术的发展，需要重新考虑控制领域及其邻近学科。这次会议及其后续相关事件表明，智能控制作为一门独立学科已正式在国际上建立起来。9.1.2智能控制的定义智能机器：能够在定形或不定形，熟悉或不熟悉的环境中自主地或与操作人员交互作用以执行各种拟人任务的机器叫做智能机器。自动控制：自动控制是能按规定程序对机器或装置进行自动操作或控制的过程。智能控制：智能控制是驱动智能机器自主地实现其目标的过程。智能控制系统：用于驱动自主智能机器以实现其目标而无需操作人员干预的系统叫智能控制系统。智能控制系统的理论基础是人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科的交叉。9.1.3智能控制的研究领域智能控制的研究和应用是一副多彩多姿的图象，从实验室到工业现场，从家用电器到火箭制导，从制造业到采矿业，从飞行器到武器控制，从轧钢机到邮件处理机，从工业机器人到康复假肢等等，都有智能控制的用武之地。限于篇幅，本节只说明智能控制的几个主要应用研究领域。1.智能机器人规划与控制机器人研究者们所关心的主要研究方向之一是机器人运动的规划与控制。给出一个规定的任务之后，首先必须作出满足该任务要求的运动规划；然后，这个规划再由控制来执行，该控制足以使机器人适当地产生所期望的运动。图9.2给出了复式自主水下运载器(MultipleAutonomousUnderseaVehicle)的一种智能控制结构，其实际结构采用分段分层框架。图9.2MAUV的智能控制原理结构图2.生产过程的智能监控许多工业连续生产线，如轧钢、化工、炼油、材料加工、造纸和核反应等，其生产过程需要监视和控制，以保证高性能和高可靠性。为保持物理参数具有一定的精度，确保产品的优质高产，已在一些连续生产线或工业装置上采用了有效的智能控制模式。例如，旋转水泥窑的模糊控制、汽车工业的高级模糊逻辑控制、轧钢机的神经控制、分布式材料加工系统、分级智能材料处理、智能pH值过程控制、塑料剪切过程的智能控制、工业锅炉的递阶智能控制以及核反器的知识基控制等。其中，工业锅炉的递阶智能控制可作为这方面的典型。图9.3表示该控制系统的混合控制器方框图。从图可知，其控制模式包括专家控制、多模式控制和自校正PID控制。图9.3工业锅炉智能控制的混合控制框图3.智能故障检测与诊断所有智能故障检测与诊断（IFDD）系统的一般任务是根据已观察到的状况、领域知识和经验，推断出系统、部件或器官的故障原因，以便尽可能及时发现和排除故障，以提高系统或装备的可靠性。智能故障检测与诊断系统是一个问题求解的计算机系统，也是一种智能控制系统。它一般由知识库（故障信息库）、诊断推理机构、接口和数据库等组成。典型的IFDD系统有太空站热过程控制系统的故障诊断、火电站锅炉给水过程控制系统的故障检测与诊断和雷达故障诊断专家系统等。通常所说的智能仪器实际上是一种微机化的自动化仪器。比较高级的智能仪器大多正在研究之中；其中有一部分已投入试用。例如，一种由连接器、用户接口、比较器和专家系统组成的系统，与心电图测试仪一起构成的心电图分析咨询系统，就已获得成功应用。4.自动加工系统的智能控制计算机集成加工系统（CIMS）和柔性加工系统（FMS）在近年来获得迅速发展。在一个复杂的加工过程中，不同条件下的多种操作是必要的，以求保证产品质量。环境的不确定性以及系统硬件和软件的复杂性，向当代控制工程师们设计和实现有效的集成控制系统提出了挑战。图9.4表示一种基于Petri网的自动加工智能控制系统的结构。为了把现有的Petri网技术用于现代加工系统，需要开发出一种新技术，把机器智能技术和Petri网理论以及智能离散事件控制器连接起来。我们可把CIMS和FMS系统作为离散事件驱动系统来处理，而基于Petri网的方法则可用来设计这类智能控制器。图9.4基于Petri网的加工系统智能控制结构5.飞行器的智能控制自80年代中叶以来，智能控制已被应用于飞行过程控制，尤其是飞机的俯倾（flare）和降落（landing）控制。一种已经实现的神经网络结构，其输入信号包括飞行高度的指令和飞行高度估计值等。所考虑的输入包括当前飞行高度和高长比误差值以及前一个仿真段的有关值。此外，还提供了前段的倾斜高度指令。可训练适应飞行控制器主要由教师（人或控制规律）和可训练控制器组成，而后者则由神经网络（采用BP学习算法）实现。整个飞行控制过程由飞机数学模型来表示。图9.5为一飞行器的飞行智能控制系统的制导、领航和控制结构，其中用虚线表示领航员的作用，以期与计算机的作用进行比较。图9.5一个智能飞行控制系统的结构6.医疗过程智能控制早从70年代中叶起，专家系统技术就被成功的应用于各种医疗领域。作为医用智能过程控制的新例子，介绍一个用于控制手术过程中麻醉深度的病人平均动脉血压（MAP）的模糊逻辑控制系统。MAP是衡量麻醉深度的重要参数。在该控制系统的设计和实现时，采用模糊关系函数和语言规则。本系统已在许多不同的外科手术中得到成功应用。图9.6为麻醉深度模糊控制系统的方框图。图9.6麻醉深度模糊控制系统7.智能仪器智能控制随着微电子技术、微机技术、人工智能技术和计算机通讯技术的迅速发展，自动化仪器正朝着智能化、系统化、模块化和机电仪一体的方向发展，微型计算机或微处理机在仪器中的广泛应用，已成为仪器的核心组成部件之一，它能够实现信息的记忆、判断、处理、执行以及测控过程的操作、监视和诊断，并使这类仪器被称为智能仪器。比较高级的智能仪器具有多功能、高性能、自动操作、对外接口、硬件软化和自动测试与自动诊断等功能。智能仪器的智能仍然较低。通常所说的智能仪器实际上是一种微机化的自动化仪器。比较高级的智能仪器大多正在研究之中，其中有一部分已投入试用。例如，一种由连接器、用户接口、比较器和专家系统组成的系统，与心电图测试仪一起构成的心电图分析咨询系统，就已获得成功应用。9.1.4智能控制的结构理论与特点自从傅京孙1971年提出把智能控制作为人工智能和自动控制的交接领域以来，许多研究人员试图建立起智能控制这一新学科。他们提出一些有关智能控制系统结构的思想，有助于对智能控制的进一步认识。1.智能控制的结构理论智能控制具有十分明显的跨学科(多元)结构特点。在此，我们主要讨论智能控制的二元交集结构、三元交集结构和四元交集结构三种思想，它们分别由下列各交集(通集)表示：IC=AI∩AC(9.1)IC=AI∩CT∩OR(9.2)IC=AI∩CT∩IT∩OR(9.3)式中，各子集(或合取项)的含义如下：AI--人工智能(ArtificialIntelligence)；AC--自动控制(AutomaticControl)；CT--控制论(ControlTheory,Cybernetics)；OR--运筹学(OperationResearch)；IT--信息论(InformationTheory,Informatics)；IC--智能控制(IntelligentControl)；∩表示交集和连词与符号。(1)二元结构傅京孙1971年提出把智能控制作为人工智能和自动控制的交接领域。他曾对几个与自学习控制（learningcontrol）有关的领域进行了研究。这些研究领域是：(a)含有拟人控制器的控制系统；(b)含有人-机控制器的控制系统；(c)自主机器人系统。为了强调系统的问题求解和决策能力，他用“智能控制系统”来包括这些领域。他指出：智能控制系统描述自动控制系统与人工智能的交接作用。我们可以用式（9.1）以及图9.7来表示这种交接作用，并把它称为二元交集结构。对于自主机器人系统，傅京孙以SRI(斯坦福研究所)的机器IC=AI∩AC图9.7智能控制的二元结构人系统为例加以说明，如图9.8所示。这个系统力图在一个远距离环境下，对机器人进行无人干预的自动操纵与操作。这一控制系统至少应执行3个主要功能，即感知、模拟和问题求解(包括规划)。图9.8SRI机器人系统(2)三元结构萨里迪斯（Saridis）于1977年提出另一种智能控制结构，它把傅京孙的智能控制扩展为三元结构，即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交接，如图9.9所示。我们可以用式（9.2）来描述这种结构。萨里迪斯认为，构成二元交集结构的两元互相支配，无助于智能控制的有效和成功应用。必须把运筹学的概念引入智能控制，使它成为三元交集中的