第3章专家系统控制
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工业自动化中的专家系统控制技术
工业自动化中的专家系统控制技术工业自动化是现代工业的核心技术之一，随着科技的不断发展，工业自动化也逐渐进步和完善。
在自动化控制中，专家系统控制技术是其中一种比较先进和高效的技术。
本文将介绍专家系统控制技术在工业自动化中的应用和意义。
一、专家系统的概念专家系统（Expert System），是一种仿真人类专家决策思维过程的计算机系统，它可以利用先进的知识表示、推理、数据处理等技术，实现对一类特定问题领域的专业知识精细化处理和高效推理，以达到智能化决策、诊断、分析、设计和优化等目的。
二、专家系统控制技术的应用在工业生产中，专家系统控制技术应用广泛，他能够高效的解决生产厂家在生产过程中所遇到的问题，从而优化整个生产管理和流程。
以下是一些专家系统控制技术的应用：1. 故障诊断生产力受到故障的影响，特别的是对于对生产所关键的机械零部件出现故障，会导致生产受到较大的影响。
专家系统可以利用历史数据和专业的知识将故障问题尽快找到根本原因，从而进行有效的修复。
2. 智能决策在生产过程中，有一些决策如生产流程等是需要根据实际情况进行调整的，而专家系统控制技术可以帮助生产管理者进行智能决策。
通过离线算法方法，将机器学习方法与问题约束结合起来，帮助生产管理者根据历史数据进行瞬时决策调整。
3. 质效分析在工业生产中，质量控制和生产监控都是生产管理者十分关心的领域。
而专家系统可以实现对生产流程的实时监控、质效分析和监测，帮助生产管理者及时识别问题并对质量问题进行追踪分析。
三、专家系统应该如何设计专家系统的控制技术在工业自动化中是十分有效的。
但如何创建一个好的专家系统则是值得关注的问题。
1. 准确率方面专家系统虽然很智能，但它的准确率也非常重要。
在专家系统开发的过程中，需要严苛地根据实际生产情况，制定准确及实效性的规则。
2. 可靠性方面专家系统在应用过程中，需要达到极高的稳定性。
必须严格保证系统的安全和正确性，确保生产过程的流畅和准确。
智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)
专家系统的数量增加，仅1987年研制成 功的专家系统就有1000种。
专家系统可以解决的问题一般包括解 释、预测、设计、规划、监视、修理、 指导和控制等。目前，专家系统已经广 泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象 处理、金融决策、地质勘探、石油化工、 教学、军事、计算机设计等领域。
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
2.1 概述
2.1.1、什么是专家系统
1．定义 专家系统是一类包含知识和推理的智能
计算机程序，其内部包含某领域专家水平的 知识和经验，具有解决专门问题的能力。
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
2.1.2 专家系统的发展历程 分为四个阶段：
（3）成熟期（1972-1977年）： 在此期间斯坦福大学研究开发了最著名
的专家系统-血液感染病诊断专家系统 MYCIN，标志专家系统从理论走向应用。 另一个著名的专家系统-语音识别专家系统 HEARSAY的出现，标志着专家系统的理 论走向成熟。
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
（4）发展期（1978-现在） 在此期间，专家系统走向应用领域，
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
2．推理机
推理机是用于对知识库中的知识进行推理 来得到结论的“思维”机构。推理机包括三 种推理方式：
（1）正向推理：从原始数据和已知条件得 到结论；
（2）反向推理：先提出假设的结论，然后 寻找支持的证据，若证据存在，则假设成立；
（3）双向推理：运用正向推理提出假设的 结论，运用反向推理来证实假设。
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
3．知识的表示 常用的知识表示方法为：产生式规则，
专家系统可以解决的问题一般包括解 释、预测、设计、规划、监视、修理、 指导和控制等。目前，专家系统已经广 泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象 处理、金融决策、地质勘探、石油化工、 教学、军事、计算机设计等领域。
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
2.1 概述
2.1.1、什么是专家系统
1．定义 专家系统是一类包含知识和推理的智能
计算机程序，其内部包含某领域专家水平的 知识和经验，具有解决专门问题的能力。
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
2.1.2 专家系统的发展历程 分为四个阶段：
（3）成熟期（1972-1977年）： 在此期间斯坦福大学研究开发了最著名
的专家系统-血液感染病诊断专家系统 MYCIN，标志专家系统从理论走向应用。 另一个著名的专家系统-语音识别专家系统 HEARSAY的出现，标志着专家系统的理 论走向成熟。
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
（4）发展期（1978-现在） 在此期间，专家系统走向应用领域，
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
2．推理机
推理机是用于对知识库中的知识进行推理 来得到结论的“思维”机构。推理机包括三 种推理方式：
（1）正向推理：从原始数据和已知条件得 到结论；
（2）反向推理：先提出假设的结论，然后 寻找支持的证据，若证据存在，则假设成立；
（3）双向推理：运用正向推理提出假设的 结论，运用反向推理来证实假设。
智能控制技术(第2章-专家系统与专 家控制系统)
3．知识的表示 常用的知识表示方法为：产生式规则，
第3章专家系统控制(3.4专家控制系统)
13
知识源 —是与控制问题子任务有关的一些独立知识模块。
推理规则——采用“IF—THEN”产生式规则， 条件部分是全局数据库（黑板）或是局部数据 库中的状态描述，动作或结论部分是对黑板信 息或局部数据库内容的修改或添加。 局部数据库——存放与子任务相关的中间结果， 用框架表示，其中各槽的值即为这些中间结果。 操作原语——一类是对全局或局部数据库内容 的增添、删除和修改操作，另一类是对本知识 源或其他知识源的控制操作，包括激活、中止 和固定时间间隔等待或条件等待。
5
1. 专家 控制系 统的工 作原理
知识基子系统位于系统上层，对数值算法进行 决策、协调和组织，包含有定性的启发式知识， 进行符号推理，按专家系统的设计规范编码， 通过数值算法库与受控过程间接相连，连接的 信箱中有读或写信息的队列。
6
内部过程 的通信功 能如下：
① 出口信箱 将控制配置命令、控制算法的参数 变更值以及信息发送请求从知识基系统送往数值 算法部分。 ② 入口信箱 将算法执行结果、检测预报信号、 对于信息发送请求的答案、用户命令以及定时中 断信号分别从数值算法库、人一机接口及定时操 作部分送往知识基系统。
9
2. 知识基系统的内部组织和推理机制 （1）控制的知识表示
专家控制把系统视为基于知识的系统，系统包 含的知识信息可以表示如下：
10
数据库包括：
事实——已知的静态数据。例如传感器测量误 差、运行阈值、报警阈值、操作序列的约束条 件、受控过程的单元组态等。 证据——测量到的动态数据。例如传感器的输 出值、仪器仪表的测试结果等。 假设——由事实和证据推导提到的中间结果， 作为当前事实集合的补充。例如，通过各种参 数估计算法推得的状态估计等。 目标——系统的性能指标。例如对稳定性的要 求，对静态工作点的寻优，对现有控制规律是 否需要改进的判断等。
知识源 —是与控制问题子任务有关的一些独立知识模块。
推理规则——采用“IF—THEN”产生式规则， 条件部分是全局数据库（黑板）或是局部数据 库中的状态描述，动作或结论部分是对黑板信 息或局部数据库内容的修改或添加。 局部数据库——存放与子任务相关的中间结果， 用框架表示，其中各槽的值即为这些中间结果。 操作原语——一类是对全局或局部数据库内容 的增添、删除和修改操作，另一类是对本知识 源或其他知识源的控制操作，包括激活、中止 和固定时间间隔等待或条件等待。
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1. 专家 控制系 统的工 作原理
知识基子系统位于系统上层，对数值算法进行 决策、协调和组织，包含有定性的启发式知识， 进行符号推理，按专家系统的设计规范编码， 通过数值算法库与受控过程间接相连，连接的 信箱中有读或写信息的队列。
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内部过程 的通信功 能如下：
① 出口信箱 将控制配置命令、控制算法的参数 变更值以及信息发送请求从知识基系统送往数值 算法部分。 ② 入口信箱 将算法执行结果、检测预报信号、 对于信息发送请求的答案、用户命令以及定时中 断信号分别从数值算法库、人一机接口及定时操 作部分送往知识基系统。
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2. 知识基系统的内部组织和推理机制 （1）控制的知识表示
专家控制把系统视为基于知识的系统，系统包 含的知识信息可以表示如下：
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数据库包括：
事实——已知的静态数据。例如传感器测量误 差、运行阈值、报警阈值、操作序列的约束条 件、受控过程的单元组态等。 证据——测量到的动态数据。例如传感器的输 出值、仪器仪表的测试结果等。 假设——由事实和证据推导提到的中间结果， 作为当前事实集合的补充。例如，通过各种参 数估计算法推得的状态估计等。 目标——系统的性能指标。例如对稳定性的要 求，对静态工作点的寻优，对现有控制规律是 否需要改进的判断等。
第三章 产生式系统与专家系统
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第二节 专家系统
• 专家系统的概念 • 专家系统的分类 • 专家系统的一般结构
• 专家系统典例
• 专家系统开发工具
(一)
(二)专家系统与常规计算机程序的区别
二、专家系统的分类
四、专家系统典例
此系统用C++语言开发， 规则用下述结构表示∶
第三章 产生式系统与专家系统
• 专家系统是在产生式系统的基t于1943年首先提出产生式系统的 概念。
第一节 产生式系统 ( Production System )
• 产生式系统的慨念 • 产生式的基本形式 • 产生式系统的结构 • 产生式系统举例
一、产生式系统的概念
• 产生式系统是一种基于产生式规则( Production Rule ) 的系统，简称基于规则的系统( Rule-based System )
• 产生式系统中，论域中的知识分为两部分∶
事 论域知识 产生式规则∶ 表示推理过程和行为 实∶ 表示事物、事件及其关 系等静态知识
产生式系统中的知识库用于存储规则
产乳
Go Example
产生式系统求解问题的一般步骤
四、产生式系统举例
[例3.1]动物识别系统identifier有产生式规则15条， 用于识别7种动物。假设某动物有黄褐色毛发、 会吃肉、身上有黑色条纹，问这是什么动物? 解:用正向链推理:
1 有毛发 2 吃肉 3 黄褐色 4 黑条纹 反向链推理 推理链 哺乳动物 食肉动物 虎
一条规则的结论在其它规则的前提中都不出现， 则称此规则为结论性规则。
临床参数
五、专家系统开发工具
通用型专家系统工具∶ • OPS5 • ART
专家系统开发环境∶
智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)教材
（2）推理机的设计
① 选择推理方式；
② 选择推理算法：选择各种搜索算法，如 深度优先搜索、广度优先搜索、启发式优 先搜索等。
（3）人─机接口的设计
① 设计“用户 ─ 专家系统接口”：用于咨 询理解和结论解释； ② 设计“专家 ─ 专家系统接口”：用于知 识库扩充及系统维护。
2.3 专家控制系统的设计方法
2. 2、专家系统的基本结构与实现
专家系统主要由知识库和推理机构 成，专家系统的结构如图2-4所示。
用户
领域专家
知识工程师
人机接口
解释机构
知识获取机构 专 家 系 统 核 心
数据库
推理机
知识库
专家系统的结构
1．知识库
知识库包含三类知识：
（1）基于专家经验的判断性规则；
（ 2 ）用于推理、问题求解的控制性规则； （ 3 ）用于说明问题的状态、事实和概念 以及当前的条件和常识等的数据。
等价问题（更易）
4、“与或图”表示法
与或图构成规则 •与或图中的每个节点代表一个要解决的 单一问题或问题集合，图中的起始节点对 应总问题。 •对应于本原问题的节点为叶节点，它没 有后裔。 •对于把算符（与操作／或操作）应用于 问题 A的每种可能情况，都把问题变换为 一个子问题集合；有向弧线自A指向后继 节点，表示所求得的子问题集合。
专家控制（Expert Control）是智能控 制的一个重要分支，又称专家智能控制。 所谓专家控制，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。
专家控制试图在传统控制的基础上“加 入”一个富有经验的控制工程师，实现控 制的功能，它由知识库和推理机构构成主 体框架，通过对控制领域知识（先验经验、 动态信息、目标等）的获取与组织，按某 种策略及时地选用恰当的规则进行推理输 出，实现对实际对象的控制。
专家控制+实验
境条件的漂移和变化。
③ 协调型专家控制器：是基于协调控制专家和调 度工程师的知识和经验的总结和运用。用以协调局
部控制器或各子控制系统的运行，实现大系统的全
局稳定和优化。 ④ 组织型专家控制器：是基于控制工程的组织管 理专家或总设计师的知识和经验的总结和运用。用 以组织各种常规控制器，根据控制任务的目标和要 求，构成所需要的控制系统。
搜索、广度优先搜索、启发式优先搜索等。
（3）人─机接口的设计
① 设计“用户─专家系统接口”：用于咨询理解和结
论解释；
② 设计“专家─专家系统接口”：用于知识库扩充及
系统维护。
第二节 专家控制
一、概述 瑞典学者K.J.Astrom在1983年首先把人工智能 中的专家系统引入智能控制领域，于1986年提出 “专家控制”的概念，构成一种智能控制方法。
绝对值增大方向变化，或误差为某一常值，未发生 此时，如果 ek M 2 ，说明误差也较大，可考 虑由控制器实施较强的控制作用，以达到扭转误差 绝对值朝减小方向变化，并迅速减小误差的绝对值， 控制器输出为
uk uk 1 k1 k p ek ek 1 ki ek kd ek 2ek 1 ek 2
2.1.2 专家系统构成
专家系统主要由知识库和推理机构成，专 家系统的结构如图2.1所示。
知识库 规则库 知识获取 数据库
领域专家
推理机 解释程序 推理咨询 调度程序
专家系统 用户
专家系统的结构
2.1.3 专家系统的建立
1．知识库
知识库包含三类知识： （1）基于专家经验的判断性规则； （2）用于推理、问题求解的控制性规则；
数据库包括：
事实──已知的静态数据。例如传感器测量误差、
第3章专家系统控制(3.1概述、3.2原理)讲解
32
与一般专家系统的差别
（2）在控制方式上：
通常的专家系统一般处于离线工作方式， 而专家控制则要求在线地获取动态反馈信 息，联机完成控制，它的功能一定要具有 使用的灵活性，符合要求的实时性。
33
3.2.2 控制作用的实现
专家控制所实现的控制作用是控制规律的解析 算法与各种启发式控制逻辑的有机结合。
参数估计和控制器设计主要由各种算法实现，统称 为自校正算法。
36
传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（1）控制算法的参数整定
对于不精确模型的PID控制算法，参数整定常常 根据临界增盖（Kc）和临界周期（tc）来确定Kp， Ki，Kd的经验取值。
37
传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（2）控制算法的参数优化
12
（3）专家系统的透明性和灵活性
透明性是指它能够在求解问题时，不仅能得到 正确的解答，还能知道给出该解答的依据；
灵活性表现在绝大多数专家系统中都采用了知 识库与推理机相分离的构造原则，彼此相互独 立，使得知识的更新和扩充比较灵活方便。
系统运行时，推理机可根据具体问题的不同特 点选取不同的知识来构成求解序列，具有较强 的适应性。
推理机是专家系统的“思维”机构，实际上是求解 问题的计算机软件系统。 其主要功能是协调、控制系统，决定如何选用知识 库中的有关知识，对用户提供的证据进行推理，求 得问题的解答或证明某个结论的正确性。
6
（3）综合数据库（全局数据库）
综合数据库又称为“黑板”或“数据库”。它 是用于存放推理的初始证据、中间结果以及最 终结果等的工作存储器。
第3章专家控制
专家控制是智能控制的一个重要分支，又 称专家智能控制。
所谓专家控制，是把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，仿效专家的智能，实现对系统 的控制。
与一般专家系统的差别
（2）在控制方式上：
通常的专家系统一般处于离线工作方式， 而专家控制则要求在线地获取动态反馈信 息，联机完成控制，它的功能一定要具有 使用的灵活性，符合要求的实时性。
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3.2.2 控制作用的实现
专家控制所实现的控制作用是控制规律的解析 算法与各种启发式控制逻辑的有机结合。
参数估计和控制器设计主要由各种算法实现，统称 为自校正算法。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（1）控制算法的参数整定
对于不精确模型的PID控制算法，参数整定常常 根据临界增盖（Kc）和临界周期（tc）来确定Kp， Ki，Kd的经验取值。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（2）控制算法的参数优化
12
（3）专家系统的透明性和灵活性
透明性是指它能够在求解问题时，不仅能得到 正确的解答，还能知道给出该解答的依据；
灵活性表现在绝大多数专家系统中都采用了知 识库与推理机相分离的构造原则，彼此相互独 立，使得知识的更新和扩充比较灵活方便。
系统运行时，推理机可根据具体问题的不同特 点选取不同的知识来构成求解序列，具有较强 的适应性。
推理机是专家系统的“思维”机构，实际上是求解 问题的计算机软件系统。 其主要功能是协调、控制系统，决定如何选用知识 库中的有关知识，对用户提供的证据进行推理，求 得问题的解答或证明某个结论的正确性。
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（3）综合数据库（全局数据库）
综合数据库又称为“黑板”或“数据库”。它 是用于存放推理的初始证据、中间结果以及最 终结果等的工作存储器。
第3章专家控制
专家控制是智能控制的一个重要分支，又 称专家智能控制。
所谓专家控制，是把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，仿效专家的智能，实现对系统 的控制。
第3章 专家控制
（3）知识库的改进与归纳
反复对知识库及推理规则进行改进试验，归纳 出更完善的结果。
3.1.2 专家系统的建造步骤 二、知识库设计举例
医疗诊断知识库层次结构
3.1.2 专家系统的建造步骤
三、专家系统的设计技巧
设计系统的许多工作，是由知识工程师来负担的， 知识工程师要抽取专家的知识，把它表示成适合于计 算机储存的形式。虽然这个问题始终是一个技巧，但 也有一些对指导建立初始的实验系统有用的准则。这 些准则有： (1) 设计系统时，首先集中精力研究一小部分假设，以 及下述的观测或观察，也就是说，在设计实验系统时， 先不要考虑那些不十分确定的事物。使用一部分结论， 只取那些确实可信的观察和肯定的规则。 (2) 挑选那些最有利于区别各个假设的观测。也就是
3.1 专家系统的基本概念
理的，其推理过程随着情况的变化而变化，具有不确定性 和灵活性。 ④ 常规程序处理的数据多是精确的，对数据的检索是基于 模式的布尔匹配；而专家系统处理的数据及知识大多是不 精确的、模糊的、知识的模式匹配也多是不精确的，需要 为其设定阈值。 ⑤ 常规程序一般不具有解释功能，而专家系统一般具有解 释机构，可对自己的行为和结论作出解释。 ⑥ 两者具有不同的体系结构。
3.1 专家系统的基本概念
推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取 及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、 多主体的第四代专家系统。 （3）专家系统的四个要素
1) 应用于某专门领域。 2) 拥有专家级知识。 3) 能模拟专家的思维。 4) 能达到专家级水平。 （4）专家系统的知识表达方式
为了使计算机能运用专家的领域知识，必须要采
3.1 专家系统的基本概念
用一定的方式表示知识 。目前常用的知识表示方式有状 态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法、框架 表示法、面向对象表示法、剧本表示法、过程表示法。
反复对知识库及推理规则进行改进试验，归纳 出更完善的结果。
3.1.2 专家系统的建造步骤 二、知识库设计举例
医疗诊断知识库层次结构
3.1.2 专家系统的建造步骤
三、专家系统的设计技巧
设计系统的许多工作，是由知识工程师来负担的， 知识工程师要抽取专家的知识，把它表示成适合于计 算机储存的形式。虽然这个问题始终是一个技巧，但 也有一些对指导建立初始的实验系统有用的准则。这 些准则有： (1) 设计系统时，首先集中精力研究一小部分假设，以 及下述的观测或观察，也就是说，在设计实验系统时， 先不要考虑那些不十分确定的事物。使用一部分结论， 只取那些确实可信的观察和肯定的规则。 (2) 挑选那些最有利于区别各个假设的观测。也就是
3.1 专家系统的基本概念
理的，其推理过程随着情况的变化而变化，具有不确定性 和灵活性。 ④ 常规程序处理的数据多是精确的，对数据的检索是基于 模式的布尔匹配；而专家系统处理的数据及知识大多是不 精确的、模糊的、知识的模式匹配也多是不精确的，需要 为其设定阈值。 ⑤ 常规程序一般不具有解释功能，而专家系统一般具有解 释机构，可对自己的行为和结论作出解释。 ⑥ 两者具有不同的体系结构。
3.1 专家系统的基本概念
推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取 及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、 多主体的第四代专家系统。 （3）专家系统的四个要素
1) 应用于某专门领域。 2) 拥有专家级知识。 3) 能模拟专家的思维。 4) 能达到专家级水平。 （4）专家系统的知识表达方式
为了使计算机能运用专家的领域知识，必须要采
3.1 专家系统的基本概念
用一定的方式表示知识 。目前常用的知识表示方式有状 态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法、框架 表示法、面向对象表示法、剧本表示法、过程表示法。
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26
专家控制的理想目标（续）
（6）控制性能方面的问题能够得到诊断，控制闭 环中的单元，包括传感器和执行机构等的故障可 以得到检测；
（7）用户可以访问系统内部的信息，并进行交互，例 如对象或过程的动态特性，控制性能的统计分析等。
专家控制的上述目标复盖了传统控制在一定程度 上可以达到的功能，但又超过了传统控制技术。
第3章专家控制
专家控制是智能控制的一个重要分支，又 称专家智能控制。
所谓专家控制，是把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，仿效专家的智能，实现对系统 的控制。
基于专家控制的原理所设计的系统或控制 器，分别称为专家控制系统或专家控制器。
1
3.1 专家系统概述 3.1.1 什么是专家系统
40
3.3.1 专家控制器的结构
专家控制器通 常由知识库 （KB）、控 制规则集 （CRS）、推 理机（IE）和 特征识别与信 息处理（FR＆ IP）四部分组 成。
41
知识库：
用于存放工业过程控制的领域知识，由经验数据库 （DB）和学习与适应装置（LA）组成。
经验数据库主要存储经验和事实集；
控制专家系统的任务是自适应地管理一个 受控对象或客体的全部行为，使之满足预 定要求。
控制专家系统的特点是，能够解释当前情 况，预测未来发生的情况、可能发生的问 题及其原因，不断修正计划并控制计划的 执行。所以说，控制专家系统具有解释、 预测、诊断、规划和执行等多种功能。
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（7）监视型专家系统
而专家控制则要求能对控制动作进行独立 的、自动的决策，
它的功能一定要具有连续的可靠性，较强 的抗干扰性。
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与一般专家系统的差别
（2）在控制方式上：
通常的专家系统一般处于离线工作方式， 而专家控制则要求在线地获取动态反馈信
息，联机完成控制， 它的功能一定要具有使用的灵活性，符合
要求的实时性。
11
（2）能进行有效的推理
专家系统具有启发性，能够运用人类 专家的经验和知识进行启发式的搜索、 试探性推理、不精确推理或不完全推 理。
12
（3）专家系统的透明性和灵活性
透明性是指它能够在求解问题时，不仅能得到 正确的解答，还能知道给出该解答的依据；
灵活性表现在绝大多数专家系统中都采用了知 识库与推理机相分离的构造原则，彼此相互独 立，使得知识的更新和扩充比较灵活方便。
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3.3 专家控制器
专家控制器实际上是由专家系统构成的控 制器。具有专家控制器的控制系统称为直 接专家控制系统。
专家控制器通过对过程变量和控制变量的 观测，分析，根据已具有的知识给出控制 信号。
专家控制一般用于具有高度非线性或难于 用数学解析式描述的对象或过程的控制， 因为在这些埸合传统控制器设计很难适用。
参数估计和控制器设计主要由各种算法实现，统称 为自校正算法。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（1）控制算法的参数整定
对于不精确模型的PID控制算法，参数整定常常 根据临界增盖（Kc）和临界周期（tc）来确定Kp， Ki，Kd的经验取值。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（2）控制算法的参数优化
如果由于参数估计不当造成系统不稳定，则需 启发一种Kc－tc估计器重新估计参数。
最后如果发现自校正控制已收敛到最小方差控 制，则转入控制状态。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（5）未建模动态的处理
在PID控制中，系统元件的非线性并未考虑。
当系统启停或设定值跳变时，在积分项的作用下 系统输出将产生很大超调，为此需要进行逻辑判 断才能防止，即若误差过大，则取消积分项。
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（4）具有一定的复杂性与难度
人类的知识，特别是经验性知识，大多是 不精确、不完全或模糊的，这就为知识的 表示和利用带来了一定的困难。
另外，专家系统所求解的问题都是结构不 良且难度较大的问题，不存在确定的求解 方法和求解路径，这就从客观上造成了建 造专家系统的困难性和复杂性。
14
2. 专家系统的类型
这是用于对某些行为进行监视并在必 要时进行干预的专家系统。
例如当情况异常时发出警报，可用于 核电站的安全监视、机场监视、森林 监视、疾病监视、防空监视等。
22
3.2 专家控制的基本原理
专家控制是指将专家系统的规范和运 行机制与传统控制理论和技术相结合 而成的实时控制系统。
23
3.2.1 专家控制的功能目标
10
（1）具有专家水平的专门知识
人类专家之所以能称为专家，是由于他掌握了 某一领域的专门知识，使其在处理问题时比别 人技高一筹。
一个专家系统为了能像人类专家那样工作，必 须表现专家的技能和高度的技巧以及有足够的 鲁棒性。
系统的鲁棒性是指不管数据是正确还是病态不 正确的；它都能够正确地处理，或者得到正确 的结论，或者指出错误。
30
3.2.2 控制作用的实现
专家控制所实现的控制作用是控制规律的解析 算法与各种启发式控制逻辑的有机结合。
传统控制理论和技术的成就和特长在于它针对 精确描述的解析模型进行精确的数值求解。
经典的PID控制就是一个精确的线性方程所表 示的算法 :
u(t)
K
p
e(t)
1 Ti
t
e( )d
0
Td
d dt
e(t)
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高级控制形态的参数自适应控制系统 如图：
参数估计部分对受控模型的动态参数进行递 推估计;
控制器设计部分根据受控对象参数的变化对 控制器参数进行相应的调节。
32
当受控对象的动力学特性由于内部不确定性或外部 环境干扰不确定性而发生变化时，自适应控制能自 动地校正控制作用。
（1）诊断型专家系统 （2）解释型专家系统 （3）预测型专家系统 （4）设计型专家系统 （5）规划型专家系统 （6）控制专家系统 （7）监视型专家系统
15
（1）诊断型专家系统
这是根据对症状的观察与分析，推出故障 的原因及排除故障方案的一类系统。
其应用领域包括医疗、电子、机械、农业、 经济等，如诊断细菌感染并提供治疗方案 的 MYCIN 专家系统，IBM公司的计算机故 障论断系统DART/DASD。
控制器参数的校正和优化 ,就是通过对系 统误差的模式识别，分别识别出过程响应曲线 的超调量、阻尼比和衰减振荡周期，然后根据 事先设定好的超调量，阻尼等约束条件，在线 校正Kp，Ki，Kd 这3个参数，直至过程的响 应曲线为某种指标下的最佳响应曲线。
35
传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（3）不同算法的选择
从本质上讲，专家系统是一类包含着知识和推理的 智能计算机程序，能够利用人类专家的知识和解决 问题的方法来处理该领域的问题。
专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊 断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
专家系统和传统的计算机“应用程序”最本质的不 同之处在于，专家系统所要解决的问题一般没有算 法解，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信 息基础上做出结论。
早期的专家系统完全依靠领域专家和知识工程 师，把领域内的知识总结归纳出来，规范化后 送入知识库。
目前，一些专家系统已经具有了自动知识获取 的功能。
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3.1.3 专家系统的特征及类型
1. 专家系统的基本特征
（1）具有专家水平的专门知识 （2）能进行有效的推理 （3）专家系统的透明性和灵活性 （4）具有一定的复杂性与难度
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3.1.2 专家系统的基本组成
专家系统由知识库、推理机、综合数据库、解 释接口和知识获取等五部分组成。
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（1）知识库
知识库是知识的存储器，用于存储领域专家 的经验性知识以及有关的事实、一般常识等。
（2）推理机
推理机是专家系统的“思维”机构，实际上是求解 问题的计算机软件系统。 其主要功能是协调、控制系统，决定如何选用知识 库中的有关知识，对用户提供的证据进行推理，求 得问题的解答或证明某个结论的正确性。
2
专家系统的发展
第一代专家系统（1972～1981年）只利用人 类专家的启发式知识，即只利用浅层表达方式 和推理方法。
浅层知识一般表示成产生式规则的形式，即如 果（前提>，那么<结论>。
这种形式的浅层知识之所以具有启发性，是因 为它从观测到的数据（前提）联想到中间事实 或最终结论，
这种逻辑推理过程短、效率高。
7
（4）解释接口
解释接口又称人一机界面。
把用户输入的信息转换成系统内规范化的表示 形式。
把系统输出的信息转换成用户易于理解的外部 表示形式显示给用户。
另外，能对自己的行为做出解释，可以帮助系 统建造者发现知识库及推理机中的错误，有助 于对系统的调试。
8
（5）知识获取
知识获取是将某个领域内的事实性知识和领域 专家所特有的经验性知识转化为计算机程序的 过程。
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专家控制的理想目标（续）
专家控制试图在控制闭环中“加入”一个 富有经验的控制工程师，可对控制、辨识、 测量、监视、诊断等方面的各种方法和算 法进行选择，而且透明地面向系统外部的 用户。
28
与一般专家系统的差别
（1）在控制功能上：
通常的专家系统只完成专门领域问题的咨 询功能，它的推理结果一般用于辅助用户 的决策；
16
（2）解释型专家系统
根据表层信息解释深层结构或内部可 能情况的一类专家系统，如卫星云图 分析、地质结构及化学结构分析等。
17
（3）预测型专家系统
根据过去和现在观测到的数据预测未 来情况的系统。
其应用领域有气象预报、人口预测、 农业产量估计、水文、经济、军事形 势的预测等，如台风路径预报专家系 统TYT。
专家控制的功能目标是模拟、延伸、扩展“控 制专家”的思想、策略和方法。
专家控制的理想目标（续）
（6）控制性能方面的问题能够得到诊断，控制闭 环中的单元，包括传感器和执行机构等的故障可 以得到检测；
（7）用户可以访问系统内部的信息，并进行交互，例 如对象或过程的动态特性，控制性能的统计分析等。
专家控制的上述目标复盖了传统控制在一定程度 上可以达到的功能，但又超过了传统控制技术。
第3章专家控制
专家控制是智能控制的一个重要分支，又 称专家智能控制。
所谓专家控制，是把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，仿效专家的智能，实现对系统 的控制。
基于专家控制的原理所设计的系统或控制 器，分别称为专家控制系统或专家控制器。
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3.1 专家系统概述 3.1.1 什么是专家系统
40
3.3.1 专家控制器的结构
专家控制器通 常由知识库 （KB）、控 制规则集 （CRS）、推 理机（IE）和 特征识别与信 息处理（FR＆ IP）四部分组 成。
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知识库：
用于存放工业过程控制的领域知识，由经验数据库 （DB）和学习与适应装置（LA）组成。
经验数据库主要存储经验和事实集；
控制专家系统的任务是自适应地管理一个 受控对象或客体的全部行为，使之满足预 定要求。
控制专家系统的特点是，能够解释当前情 况，预测未来发生的情况、可能发生的问 题及其原因，不断修正计划并控制计划的 执行。所以说，控制专家系统具有解释、 预测、诊断、规划和执行等多种功能。
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（7）监视型专家系统
而专家控制则要求能对控制动作进行独立 的、自动的决策，
它的功能一定要具有连续的可靠性，较强 的抗干扰性。
29
与一般专家系统的差别
（2）在控制方式上：
通常的专家系统一般处于离线工作方式， 而专家控制则要求在线地获取动态反馈信
息，联机完成控制， 它的功能一定要具有使用的灵活性，符合
要求的实时性。
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（2）能进行有效的推理
专家系统具有启发性，能够运用人类 专家的经验和知识进行启发式的搜索、 试探性推理、不精确推理或不完全推 理。
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（3）专家系统的透明性和灵活性
透明性是指它能够在求解问题时，不仅能得到 正确的解答，还能知道给出该解答的依据；
灵活性表现在绝大多数专家系统中都采用了知 识库与推理机相分离的构造原则，彼此相互独 立，使得知识的更新和扩充比较灵活方便。
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3.3 专家控制器
专家控制器实际上是由专家系统构成的控 制器。具有专家控制器的控制系统称为直 接专家控制系统。
专家控制器通过对过程变量和控制变量的 观测，分析，根据已具有的知识给出控制 信号。
专家控制一般用于具有高度非线性或难于 用数学解析式描述的对象或过程的控制， 因为在这些埸合传统控制器设计很难适用。
参数估计和控制器设计主要由各种算法实现，统称 为自校正算法。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（1）控制算法的参数整定
对于不精确模型的PID控制算法，参数整定常常 根据临界增盖（Kc）和临界周期（tc）来确定Kp， Ki，Kd的经验取值。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（2）控制算法的参数优化
如果由于参数估计不当造成系统不稳定，则需 启发一种Kc－tc估计器重新估计参数。
最后如果发现自校正控制已收敛到最小方差控 制，则转入控制状态。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（5）未建模动态的处理
在PID控制中，系统元件的非线性并未考虑。
当系统启停或设定值跳变时，在积分项的作用下 系统输出将产生很大超调，为此需要进行逻辑判 断才能防止，即若误差过大，则取消积分项。
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（4）具有一定的复杂性与难度
人类的知识，特别是经验性知识，大多是 不精确、不完全或模糊的，这就为知识的 表示和利用带来了一定的困难。
另外，专家系统所求解的问题都是结构不 良且难度较大的问题，不存在确定的求解 方法和求解路径，这就从客观上造成了建 造专家系统的困难性和复杂性。
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2. 专家系统的类型
这是用于对某些行为进行监视并在必 要时进行干预的专家系统。
例如当情况异常时发出警报，可用于 核电站的安全监视、机场监视、森林 监视、疾病监视、防空监视等。
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3.2 专家控制的基本原理
专家控制是指将专家系统的规范和运 行机制与传统控制理论和技术相结合 而成的实时控制系统。
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3.2.1 专家控制的功能目标
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（1）具有专家水平的专门知识
人类专家之所以能称为专家，是由于他掌握了 某一领域的专门知识，使其在处理问题时比别 人技高一筹。
一个专家系统为了能像人类专家那样工作，必 须表现专家的技能和高度的技巧以及有足够的 鲁棒性。
系统的鲁棒性是指不管数据是正确还是病态不 正确的；它都能够正确地处理，或者得到正确 的结论，或者指出错误。
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3.2.2 控制作用的实现
专家控制所实现的控制作用是控制规律的解析 算法与各种启发式控制逻辑的有机结合。
传统控制理论和技术的成就和特长在于它针对 精确描述的解析模型进行精确的数值求解。
经典的PID控制就是一个精确的线性方程所表 示的算法 :
u(t)
K
p
e(t)
1 Ti
t
e( )d
0
Td
d dt
e(t)
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高级控制形态的参数自适应控制系统 如图：
参数估计部分对受控模型的动态参数进行递 推估计;
控制器设计部分根据受控对象参数的变化对 控制器参数进行相应的调节。
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当受控对象的动力学特性由于内部不确定性或外部 环境干扰不确定性而发生变化时，自适应控制能自 动地校正控制作用。
（1）诊断型专家系统 （2）解释型专家系统 （3）预测型专家系统 （4）设计型专家系统 （5）规划型专家系统 （6）控制专家系统 （7）监视型专家系统
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（1）诊断型专家系统
这是根据对症状的观察与分析，推出故障 的原因及排除故障方案的一类系统。
其应用领域包括医疗、电子、机械、农业、 经济等，如诊断细菌感染并提供治疗方案 的 MYCIN 专家系统，IBM公司的计算机故 障论断系统DART/DASD。
控制器参数的校正和优化 ,就是通过对系 统误差的模式识别，分别识别出过程响应曲线 的超调量、阻尼比和衰减振荡周期，然后根据 事先设定好的超调量，阻尼等约束条件，在线 校正Kp，Ki，Kd 这3个参数，直至过程的响 应曲线为某种指标下的最佳响应曲线。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（3）不同算法的选择
从本质上讲，专家系统是一类包含着知识和推理的 智能计算机程序，能够利用人类专家的知识和解决 问题的方法来处理该领域的问题。
专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊 断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
专家系统和传统的计算机“应用程序”最本质的不 同之处在于，专家系统所要解决的问题一般没有算 法解，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信 息基础上做出结论。
早期的专家系统完全依靠领域专家和知识工程 师，把领域内的知识总结归纳出来，规范化后 送入知识库。
目前，一些专家系统已经具有了自动知识获取 的功能。
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3.1.3 专家系统的特征及类型
1. 专家系统的基本特征
（1）具有专家水平的专门知识 （2）能进行有效的推理 （3）专家系统的透明性和灵活性 （4）具有一定的复杂性与难度
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3.1.2 专家系统的基本组成
专家系统由知识库、推理机、综合数据库、解 释接口和知识获取等五部分组成。
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（1）知识库
知识库是知识的存储器，用于存储领域专家 的经验性知识以及有关的事实、一般常识等。
（2）推理机
推理机是专家系统的“思维”机构，实际上是求解 问题的计算机软件系统。 其主要功能是协调、控制系统，决定如何选用知识 库中的有关知识，对用户提供的证据进行推理，求 得问题的解答或证明某个结论的正确性。
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专家系统的发展
第一代专家系统（1972～1981年）只利用人 类专家的启发式知识，即只利用浅层表达方式 和推理方法。
浅层知识一般表示成产生式规则的形式，即如 果（前提>，那么<结论>。
这种形式的浅层知识之所以具有启发性，是因 为它从观测到的数据（前提）联想到中间事实 或最终结论，
这种逻辑推理过程短、效率高。
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（4）解释接口
解释接口又称人一机界面。
把用户输入的信息转换成系统内规范化的表示 形式。
把系统输出的信息转换成用户易于理解的外部 表示形式显示给用户。
另外，能对自己的行为做出解释，可以帮助系 统建造者发现知识库及推理机中的错误，有助 于对系统的调试。
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（5）知识获取
知识获取是将某个领域内的事实性知识和领域 专家所特有的经验性知识转化为计算机程序的 过程。
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专家控制的理想目标（续）
专家控制试图在控制闭环中“加入”一个 富有经验的控制工程师，可对控制、辨识、 测量、监视、诊断等方面的各种方法和算 法进行选择，而且透明地面向系统外部的 用户。
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与一般专家系统的差别
（1）在控制功能上：
通常的专家系统只完成专门领域问题的咨 询功能，它的推理结果一般用于辅助用户 的决策；
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（2）解释型专家系统
根据表层信息解释深层结构或内部可 能情况的一类专家系统，如卫星云图 分析、地质结构及化学结构分析等。
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（3）预测型专家系统
根据过去和现在观测到的数据预测未 来情况的系统。
其应用领域有气象预报、人口预测、 农业产量估计、水文、经济、军事形 势的预测等，如台风路径预报专家系 统TYT。
专家控制的功能目标是模拟、延伸、扩展“控 制专家”的思想、策略和方法。