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智能系统 丛 爽 中国科学技术大学自动化系 2011年9月 一、智能控制在自动控制中的地位 大学阶段的主要专业课：两门 1）自动控制原理 基于系统模型：传递函数： 输出变量的拉氏变换/输入变量的拉氏变换 （基础被控系统的动力学模型：微分方程） 要求（适用范围）：单变量 根据系统期望的性能指标：频域或时域 系统稳定性：特征根具有负实部； 奈奎斯特稳定性判据；劳斯判据；根轨迹法；尼柯尔斯曲线 控制器设计：超前、滞后补偿：PID 研究的系统（理想情况）：线性、定常、时不变 2）现代控制理论（工程） 基于系统模型：状态空间模型 一阶微分方程组 （基础被控系统的动力学模型：微分方程） 适用范围：多变量 根据系统期望的性能指标：时域 对被控系统的分析：可控性、可观性 控制器设计：最优控制：时间最短、能量最小 研究的系统（同样为）：线性、定常、时不变 现代控制理论的研究特点 采用时域的状态空间法 以计算机设计为基础进行数值求解 系统的设计与综合仍然基于数学模型：模型的精度直接影响系统的控制性能 现代控制理论的框架 自适应控制 大系统理论 鲁棒控制 H无穷理论 U分析法 。。。。 研究生阶段的专业课程 1）自适应控制 2）模式识别 3）非线性控制理论 4）专家系统 5）分层递阶控制：组织层、协调层、执行层 ——智能控制(Intelligent Control) 瑞典的Astrom于上世纪70年代提出 先进控制策略（Advanced Control Strategy） 1）模糊控制 2）神经网络控制 3）变结构控制 4）重复控制 5）混沌控制 。。。 一般特点：自组织、自适应，不依赖于被控对象的数学模型。研究的重点是控制器本身，而不是被控对象。每一种控制策略都是独立自成体系。 智能（控制）系统所学内容 人工神经网络理论及其应用 模糊逻辑控制系统 模糊神经网络系统 遗传算法 重点：掌握不同理论原理；学会各种控制方法；了解各控制方案的优缺点（适用范围）；知道在何种条件、指标下，选取并设计和实现哪种控制方法为最好。 本课程参考书 丛爽，神经网络、模糊系统及其在运动控制中的应用，中国科学技术大学出版社，合肥，2001.5 丛爽，面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用（第3版），中国科学技术大学出版社，2009年4月 如何学好本课程 上课听讲每一堂课 下课适当复习：前后课程联系起来 上计算机作练习——应用 第一章 典型前向神经网络 人工神经网络( Artificial Neural Network, 简称ANN）是由大量简单的处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统 它是在现代神经科学研究成果的基础上，试图通过模拟人类神经系统对信息进行加工、记忆和处理的方式，设计出的一种具有人脑风格的信息处理系统。 1.1 单个神经元 神经元输入矢量用矩阵 P 权矩阵W b称为阀值，或偏差 f代表某种激活函数关系式 神经元模型的输出矢量可表示为 单个神经元是一个多输入/单输出的系统 偏差也是一个权值，只是它具有固定常数为1的输入。在网络的设计中，偏差起着重要的作用，它使得激活函数的图形可以左右移动而增加了解决问题的可能性。 1.2 单层神经元网络 两个或更多的单神经元并联 输入 神经元层 一般情况下，输入分量节点数目r与层神经元节点数目s不相等，即s ?r。 网络权矩阵为： 当有q组r个输入节点作为网络的输入时，输入矢量P则成为一个维数为 的矩阵： 网络的输出矢量为一个维数为 的矩阵： 经过激活函数作用后得到输出矢量A，它可以表示为： 1.3 多层的神经网络：级联 输入(层) 隐含层1 隐含层2 输出层 神经网络的输入/输出关系式 具有3层神经网络的输入/输出关系可写为： 输入 隐含层1 隐含层2 输出层 1.4 激活转移函数 激活函数 (Activation transfer function) 基本作用 1）控制输入对输出的激活作用； 2）对输入、输出进行函数转换； 3）将可能无限域的输入变换成指定的有限范围内的输出。 几种常用的激活函数 （1）阀值型（硬限制型） 无偏差的阀值型激活函数 有偏差的阀值型激活函数 此函数的神经元的输入/输出关系为： （2）线性型 无偏差的线性激活函数 带有偏差的线性激活函数 此函数的输入/输出关系为： 线性激活函数使网络的输出等于加权输入和加上偏差 （3