智能控制1
智能控制
1、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）信息的变化做出适应性反应，可以有各种人工智能的水平，从而实现由人来完成的任务。
2、智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？①模糊控制（通过模拟人脑的思维方法设计控制器，可实现复杂系统的控制）②神经网络控制（从机理上对人脑生理系统进行简单结构的模拟，具有并行机制、模式识别、记忆和自学习能力的特点，能充分逼近任意复杂的非线性系统，能够学习与适应不确定系统的动态特性，有很强的鲁棒性和容错性）③遗传算法（可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的学习）3、比较智能控制和传统控制的特点传统控制和智能控制的主要区别：①传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。
智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。
②传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式；智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
传统控制和智能控制的统一：智能控制擅长解决非线性、时变等复杂控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。
在这个意义上，传统控制和智能控制可以统一在智能控制的框架下，而不是被智能控制所取代。
智能控制研究对象的特点：(1)不确定性的模型 (2)高度的非线性 (3)复杂的任务要求智能控制的特点：(1)分层递阶的组织结构 (2)自学习能力 (3)自适应能力 (4)自组织能力(5)优化能力4、专家系统：是一类包含着知识和推理的智能计算机程序，其内部含有大量的某个领域的专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
专家控制：是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。
智能控制理论及其应用-第一章概述
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
国际智能自动化学会(International Society Of Intelligent Automation，简称ISIA) 筹委会主席是模糊数学与模糊系统 的创始人L．A．Zadeh教授。筹委会第一次会议已于1995 年10月在加拿大温哥华召开。她的成立将在世界范围内对于 推动智能自动化的研究起到促进作用。 我国也十分重视智能控制理论和应用的研究。1993年在 北京召开了“全球华人智能控制与智能自动化大会”，1994年 在北京和沈阳召开了智能控制两个学术会议，1995年中国智 能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会在天津 召开。
1.2 智能控制的产生及其发展
（1）智能控制的孕育
1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统 中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概 念。 1967年，Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制” 一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用 于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。 这就标志着智能控制的思想已经萌芽。
1.3 传统控制与智能控制
智能控制的产生来源于被控系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能，可以概括为，智能 控制是“三高三性”的产物，它的创立和发展需要对当代多种 前沿学科、多种先进技术和多种科学方法，加以高度综合和 利用。 因此，智能控制无疑是控制理论发展的高级阶段。
1.4 智能控制理论的主要特征
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
美国《IEEE控制系统》杂志1991、1993～1995年多次发 表《智能控制专辑》，英国《国际控制》杂志1992年也发表了 《智能控制专辑》，日文《计测与控制》杂志1994年发表了 《智能系统特集》，德文《电子学》杂志自1991年以来连续发 表多篇模糊逻辑控制和神经网络方面的论文；俄文《自动化与 遥控技术》杂志1994年也发表了自适应控制的人工智能基础及 神经网络方面的研究论文。 如果说智能控制在80年代的应用和研究主要是面向工业过 程控制，那么90年代，智能控制的应用已经扩大到面向军事、 高技术领域和日用家电产品等领域。今天，“智能性”已经成为 衡量“产品”和“技术”高低的标准。
智能控制——神经网络控制1
人工神经元模型的输入输出关系
神经元输入输出之间的关系：
nห้องสมุดไป่ตู้
∑ s j = Wij xi −θ j i yj = f (sj )
转换函数的作用
z 1、控制输入对输出的激活作用； z 2、使神经元具有非线性变换的能力；
几种常用的转换函数
1、阀值型（硬限制型) 2、线性型 3、S型函数（Sigmoid） 4、辐射基函数
1. 神经元分层排列，可有多层 2. 同层神经元之间无连接 3. 信息流方向：由入到出 是应用最为广泛的网络结构 感知器（perceptron即为此）
2、回归神经网络（recurrent
neural network)
1): 全反馈网络
Inner recurrent neural network
回归网络特点
关于突触： •神经元对信息的接受和传递都是通过突触来进行的。 •每个神经元平均的突触数目可能有1.5—3万个左右。 •多个神经元以突触联接形成了一个神经网络。
神经元的兴奋与抑制
在抑制状态，细胞膜内外之间有内负外正的电位差，这个电位差大 约在-50—--100mv之间。在兴奋状态，则产生内正外负的相反电位 差，这时表现为约60—100mv的电脉冲。细胞膜内外的电位差是由 膜内外的离子浓度不同导致的。细胞的兴奋电脉冲宽度一般大约为 1ms。
z 神经元之间的连接强度决定信号传递的 强弱；
z 神经元之间的连接强度是可以随训练改 变的；
3.1.2 人工神经网络
z 人工神经元模型 （Artificial Neuron model）
z 人工神经网络的几种结构 （structure of ANN）
z 人工神经网络的学习 （learning or training of ANN）
智能控制基础-第1章 绪论
在实际应用方面，智能控制在现代工业体系的39个 工业大类中都有广泛应用，尤其是在一些高精端行 业中，智能控制应用极为广泛。
5
智能控制 基础
怎样才能学好智能控制？
智能控制作为一门新兴学科，发展极快，分支极多， 需要关注学科最新的发展动态；
对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法 用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。
第一章 智能控制概述
28
智能控制 基础
5、智能控制的研究对象
应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循一些比较苛 刻的线性化假设，而这些假设在应用中往往与实际情况不 相吻合。
为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从 而增加了设备的投资，减低了系统的可靠性。
控制问题；
领域是控制界当前的研究热
点和今后的发展方向。
第一章 智能控制概述
24
智能控制 基础
4、智能控制与传统控制的关系
然而，智能控制和传统控制又是密不可分的，而不是互 相排斥的。
传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下， 两者可以统一在智能控制的框架下；
传统控制在某种程度上可以认为是智能控制发展中的低 级阶段，智能控制是对传统控制理论的发展。
第1章 智能控制概述
智能控制 基础
课程涵盖的内容
智能控制的基本概念、特点、类型、对象特点； 模糊控制器、模糊辨识、自适应模糊控制器； 神经网络控制； 专家系统； 遗传算法、蚁群算法、粒子群算法。
2
智能控制 基础
课程总目标
掌握智能控制的基本概念、特点、主要类型、对象特点； 掌握智能控制的基本理论框架，了解智能控制技术的主要
智能控制的基本概念
智能控制的基本概念
智能控制是一种基于人工智能和自动控制理论的控制方法，通过利用计算机和传感器等先进技术，实现对系统的智能化监测、分析和决策，以达到优化控制系统性能的目标。
智能控制的基本概念主要包括以下几个方面：
1. 智能感知：利用各种传感器和数据采集技术，对控制系统内、外部环境信息进行实时感知和获取，形成系统的动态监测基础。
2. 智能分析：利用计算机和算法，对所获取的感知信息进行实时分析和处理，提取有用的特征和模式，以识别当前系统状态和问题。
3. 智能决策：基于分析结果和预定义的目标，通过人工智能算法，生成相应的控制策略和决策规则，指导控制系统的运行和操作。
4. 智能执行：将生成的控制策略和决策规则以自动或半自动的方式应用于控制系统，实现对系统参数、操作和行为的调节和控制。
5. 智能学习：通过强化学习、监督学习等算法，不断优化和改进控制策略和决策规则，以适应系统的变化和优化控制效果。
综上所述，智能控制通过整合传感器、算法和决策模型等技术，
实现对控制系统的自动化和智能化管理，从而提高系统的稳定性、精度、效率和可靠性。
《智能控制原理与应用》第一章 概论
中南大学Central South University (CSU)Intelligent Control智能控制蔡自兴肖晓明余伶俐中南大学Central South University (CSU)智能控制和AI学习网址Webs for Intelligent Control and AI智能科学与技术系网站国家精品课程《智能控制》网站The American Association for Artificial Intelligence（AAAI）AI Lab, MIT /index.php European Coordinating Committee for Artificial Intelligence (ECCAI)Journal of Artificial Intelligence Research中南大学Central South University (CSU)Textbooks教材2007版Central South University (CSU)智能控制原理与应用中南大学Central South University (CSU)中南大学Central South University (CSU)中南大学Central South University (CSU)智能控制中南大学Central South University (CSU)国际首部智 能控制系统 英文专著World Scientific （SingaporeNew Jersey）中南大学 Central South University (CSU)1997第 一 章 概论 Ch.1 Introduction教学重点 1．介绍智能控制的产生和发展过程； 2．对智能控制及其相关概念进行定义； 3．简介智能控制的特点与分类； 4．讨论智能控制的学科结构理论。
教学难点 1．如何理解智能控制的定义； 2．了解智能控制与传统自动控制间的关系； 3．深入掌握智能控制的学科结构理论，特别是智能控 制四元交集结构理论的内涵。
智能控制 chap1 (5)
yd t +
-
et 滤波器
神经网络 控制器
NN1
d
ut
yt
对象
神经网络 ym t
+
正向模型
-
NN2
图7-6 神经网络内模控制
7.2.5 神经网络预测控制
预测控制又称为基于模型的控制，是70年代后期发 展起来的新型计算机控制方法，该方法的特征是预测 模型、滚动优化和反馈校正。
显然，神经网络直接逆控制的可用性在相当程度上 取决于逆模型的准确精度。由于缺乏反馈，简单连接 的直接逆控制缺乏鲁棒性。为此，一般应使其具有在 线学习能力，即作为逆模型的神经网络连接权能够在 线调整。
图9-2为神经网络直接逆控制的两种结构方案。 在图9-2(a)中，NN1和NN2为具有完全相同的网络结 构，并采用相同的学习算法，分别实现对象的逆。 在图9-2(b)中，神经网络NN通过评价函数进行学习， 实现对象的逆控制。
+
et 常规
控制器
ut
对象
yt
-
图7-3 神经网络间接自校正控制
2. 神经网络模型参考自适应控制 分为直接模型参考自适应控制和间接模型
参考自适应控制两种。 （1）直接模型参考自适应控制 如图9-4所示。神经网络控制器的作用是使
被控对象与参考模型输出之差为最小。但该方 法需要知道对象的 Jacobian 信息 y 。
现，即在学习算法中加入监督项zk ，则神经网络权
值学习算法为：
w1 (k) w1 (k 1) z(k)u(k)x1 (k) w2 (k) w2 (k 1) z(k)u(k)x2 (k) w3 (k) w3 (k 1) z(k)u(k)x3e(k)
智能控制的原理和应用
智能控制的原理和应用1. 引言在当前人工智能技术快速发展的背景下，智能控制技术在各个领域中得到了广泛的应用。
智能控制采用先进的算法和智能化的系统，能够实现自主学习和自动决策，从而提高系统的效率和性能。
本文将介绍智能控制的基本原理及其在不同领域中的应用。
2. 智能控制的基本原理智能控制的基本原理是建立在人工智能和控制理论基础上的。
它主要包括以下几个方面：•数据获取和处理：智能控制系统通过传感器等设备获取系统的输入数据，并进行合理的处理和分析。
•数据建模和学习：系统根据获取的数据建立合适的数学模型，并在不断学习的过程中不断完善模型的性能。
•决策和控制：根据系统的目标和约束条件，智能控制系统通过优化算法或强化学习等方法进行决策，并对系统进行控制。
•反馈和调整：智能控制系统通过与环境的实时交互获取反馈信息，并根据反馈信息对控制策略进行调整。
3. 智能控制的应用领域智能控制技术已经在多个领域中得到了广泛的应用。
以下是几个应用领域的例子：3.1 智能家居智能家居是当前智能控制技术的一个重要应用领域。
智能家居系统可以通过感知设备获取家庭环境的信息，如温度、湿度等，通过学习和优化算法实现自动控制。
智能家居可以自动调节室内温度、控制照明和安防系统等，提高家居的舒适性和安全性。
3.2 自动驾驶自动驾驶技术是智能控制在交通领域的一个重要应用。
通过传感器和学习算法，自动驾驶系统可以实时感知周围环境，包括道路状况、车辆、行人等，并根据获取的数据进行决策和控制。
自动驾驶可以提高交通安全性、减少交通拥堵，并提供更便捷的出行方式。
3.3 工业自动化智能控制在工业自动化领域中也有着广泛的应用。
工业自动化系统可以通过与机器人、传感器等设备的联接，实现生产线的自动化控制。
智能控制系统可以对生产参数进行实时监控和调整，以提高生产效率和质量。
3.4 智能医疗智能控制技术在医疗领域中也有着重要的应用。
智能医疗系统可以通过传感器和智能算法实时监测患者的生理状态，并针对不同疾病提供个性化的治疗方案。
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--- AI呈现出与人类的智能行为, 如理解 语言、 学习、 推理和解决问题等有关的 特性
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--- 定义AI
AI, broadly defined, is concerned with intelligent behavior in artifacts.
---智能行为 Intelligent behavior, in turn, involves perception, reasoning, learning, communicating, and acting in complex environments
3
第四章 专家控制 Expert Control 专家控制系统结构、知识库体系及推理机制， 并讨论其实时性问题 第五章 学习控制 Learning Control 机器学习方法和基于模式识别的学习控制系统 第六章 分层递阶智能控制 Hierarchical Control 分层递阶组织结构及其各层控制方案、Petri网
13
智能控制系统结构 见教材P2 图1.1
认知
感知信息处理
规划和推理
不同的智能控制系统,结构有所不同
14
• 智能控制系统主要功能
(1)学习功能: 能对过程或其环境的未知 特性的固有信息进行学习 (学习系统) (2)适应功能: 不依赖模型的自适应系统 (3)组织功能:
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• 智能控制的发展
--- 1965年, K.S.FU 首先把人工智能的启 发式推理规则用于学习控制系统,并于 1971年论述了人工智能与自动控制的关系
AI IC AC 11
美国学者G.N.SARIDIS 1977年提出三元 结构, 加入运筹学OR, 认为二元结构无助 于智能控制的有效和成功应用. 三元结构成为IEEE第一次智能控制讨论 会(NY,1985)主题之一.
与此同时, SARIDIS提出了分层递阶智 能控制系统.
12
我国学者蔡自兴提出四元结构, 加入信息 论IT. 四元论为: (1) “三元”缺一不可 (2) 知识是信息的一种形式 (3)人体器官控制具有信息论功能 (4) 智能控制以信息熵为测度
20
AI 的应用
语言处理 Natural Language Processing 定理证明 Theorem Proving 智能数据检测 Intelligent Data Detection 视觉系统 Vision System 问题求解 Problem Solving 自动程序设计 Automatic Programming
4
第七章 进化计算 Evolutionary Computation 进化计算基本概念 遗传算法 GA，Genetic Algorithm 遗传规划 EP，Evolutionary Programming 进化策略 ES， Evolutionary Strategy
5
主要参考书
IC: 智能控制理论与技术，孙增圻等，清华大学 出版社 AI: 人工智能及其应用，蔡自兴等，清华大学出 版社
从自动控制角度看, IC是控制科学的一 个新发展的学科
9
G.N.SARIDIS给出的IC定义: 通过驱动自主智能机来实现其目标, 而无须操作人员参与的系统. 教材P2给出的IC定义: 在一个控制系统中,如果控制器完成 了分不清楚是机器还是人完成的任务, 称 为智能控制系统.
10
IC结构理论 二元结构 IC = AI AC 三元结构 IC = AI CT OR 四元结构 IC =AI CT IT OR 美籍华人K.S.FU 1971年提出二元结构, 强调系统的问题求解和决策能力, 如学习 系统 .
Intelligent Control （第1课）
绪论 第一章 AI导论（一）
绪 论
课程目的
智能控制是在人工智能及自动控制等多 学科基础上发展起来的新兴的交叉学科。 本课程将从理论及工程应用的角度，就 人工智能及智能控制理论及技术作尽可 能较为全面的介绍
1
课程内容
绪论 Introduction
第一章 人工智能基本理论 Approaches to Artificial Intelligence AI导论、命题及谓词逻辑、人工智能的计算机 语言，目的是从基础理论的角度阐述人工智能 的基本概念和方法，它是智能控制的基础
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智能控制理论 (见教材P10—P14)
--自适应,自组织,自学习 -- 知识工程 -- 信息熵 -- Petri网 -- 人机系统理论 -- 形式语言与自动机 -- 大系统理论
-- 神经网络理论 -- 模糊论 -- 优化理论
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第一章 人工智能导论
1.1 人工智能定义及其应用领域 • 人工智能定义 --- AI是计算机科学中涉及设计智能计算 机系统的一个分支
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作业、考试、成绩
每次课一个作业，何时做完何时交
（也有没有作业的时候）
结课闭卷考试 综合成绩
7
智能控制的基本概念
IC现状 IC是一个新兴学科, 其定义、 理论、 结 构等目前尚无统一的系统描述
IC的研究内容 不确定性模型 严重非线性 复杂的任务要求
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从人工智能角度看, IC 是智能科学的一 个新的应用领域
ห้องสมุดไป่ตู้21
AI重点领域 -- 问题求解: 搜索和问题归约 广义讲, 它包括全部计算机科学 -- 逻辑推理与定理证明: 对事实数据库操作, “证明”断定 -- 自然语言处理: 理解语言 自动程序设计 -- 学习 -- 机器视觉 -- 专家系统, 知识工程 -- 工程应用: 诊断, 设计, 控制
2
第二章 模糊逻辑控制 Fuzzy Control 模糊控制的基本原理，以及模糊控制系统的设 计及工程应用，其基础理论为模糊数学原理
第三章 神经网络控制 Neural Control 神经网络的基本原理，以及在控制领域的应用， 包括前馈网络、反馈网络的原理及学习算法， 重点是关于神经网络在优化计算、辨识与建模、 控制系统方面的应用
--- 1967年, LEONDES等人首先使用“智 能控制”一词, 它比“人工智能”晚11年
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--- 1977, 1979年, G.N.SARIDIS 对智能控制 系统分类作出贡献, 首次提出分层递阶结构 --- 1985年, 在美国召开了第一次智能控制 会议,并在IEEE成立了智能控制技术委员 会 --- 1986年, K.J.ASTROM 发表了“专家 控制”论文, 将专家系统与传统控制方法 相结合