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智 能 系 统 控 制 龚涛 发展史 第6章 智能控制发展史 6.1 自动控制的机遇与挑战 1) 传统控制面临的难题及其出路 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。 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。 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。 为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了 设备的初投资和维修费用，降低系统的可靠性。 2) 自动控制面临挑战的原因 科学技术间的相互影响和相互促进； 当前和未来应用的需求； 基本概念和时代思潮发展水平的推动。 3) 自动控制工作者面临挑战的任务 扩展视野，发展新的控制概念和控制方法，采用非完全模型 控制系统； 采用可以在系统工作过程中加以在线改进，使之愈臻正确的 系统模型。 采用离散事件驱动的动态系统和本质上完全断续的系统。 4) 面临挑战的控制领域 多变量鲁棒控制，自适应控制和容错控制，高度非线性控制 和多因素或分散随机控制，时空分布参数系统的控制…... 5) 自动控制领域所面临难题的解决途径 解决上述领域面临问题需要： 发展控制理论与方法； 推进控制硬件、软件和智能的结合； 实现自动控制科学与其它相关学科（科学）的结合。 6.2 智能控制的进展 1) 自动化的发展与人工智能的关系 图6.1 自动化的进展与人工智能 6.2.1 自动化与人工智能 2) 人工智能的研究目标 它的近期目标在于研究与建造智能计算机及其系统，以模拟 和执行人类的某些智力功能； 它的远期目标在于用自动机（automata）模仿人类的思维过 程和智能行为，创建智能科学体系。 6.2.2 智能控制的发展 1) 自动控制的发展过程 智能控制是人工智能和自动控制的重要部分和研究领域，人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。图6.2为自动控制的发展过程。 图6.2 自动控制的发展过程 2) 智能控制的发展 60年代初期，学习控制的研究十分活跃并获得应用。 60年代中期，自动控制与人工智能开始交接。 自从70年代以来，模糊控制的应用研究获得广泛开展，并取 得一批令人感兴趣的成果。 80年代，Saridis 教授和他的研究小组建立的智能机器理论 采用“精度随智能降低而提高”（IPDI）原理和三级递阶结构。 奥斯特洛姆、迪席尔瓦、周其鉴、蔡自兴、霍门迪梅洛和桑 德森等于80年代分别提出和发展了专家控制、基于知识的控制、 仿人控制、专家规划和分级规划等。 80年代末以来，基于神经元控制的理论和机理已获进一步开 发和应用。 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。 4) 国际学术组织及其举办的会议 国际学术组织：IFAC、IFIP、IMACS和IASTED等。 会议：CWC-ICIA、智能控制专家讨论会、智能自动化学术 会议、智能机器人会议等。 6.3 什么是智能控制 6.3.1 智能控制的定义 1) 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。 2) 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。 3) 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。 4) 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。 6.3.2 智能控制的特点 1) 智能机器同时具有以知识表示的非数学广义模型和 以数学模型表示的混合控制过程，也往往是那些含有复杂 性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的 非数字过程，并以知识进行推理，以启发来