智能控制(研)-第五章 专家控制系统推荐.pptVIP

(4) 决策机构的递阶性 人的神经系统是由大脑、小脑、脑干、背髓组成的一个分层递阶决策系统。 以仿智为核心的智能控制，其控制器的设计必然要体现分层递阶的原则，即根据智能水平的不同层次构成分级递阶的决策机构。 (5) 推理与决策的实时性 要求知识库的规模不宜过大，推理机构应尽可能简单，以满足工业过程的实时性要求。 5.3.2 专家控制系统的结构 (The Structure of Expert Control System) 以专家控制器取代传统控制器,如反馈控制系统中的PID控制器,即可构成专家控制系统。而如同专家系统一样,知识库和推理机是专家控制器的两个核心组成部分。 几乎所有的专家控制系统（控制器）都包含知识库、推理机、控制规则集和／或控制算法等。 图5.9 专家控制器的典型结构 1. 工业专家控制器(Industrial Expert Controller) 专家控制器（EC）的基础是知识库（KB），KB存储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。 图5.10 工业专家控制器简化结构图 主要存储经验和事实 根据在线获取的信息，补充或修改知识库内容，改进系统性能，以便提高系统的问题求解能力 ＥＣ的知识库用产生式规则来建立，这种表达方式具有较高的灵活性，每条产生式规则都可独立地增删、修改，使知识库的内容便于更新。 控制规则集（Control Rule Set,ＣＲＳ）是对受控过程的各种控制模式和经验的归纳和总结。 特征识别与信息处理（Feature Recognition Information Processing，ＦＲ＆ＩＰ）：实现对信息的提取与加工，为控制决策和学习适应提供依据。它主要包括抽取动态过程的特征信息，识别系统的特征状态，并对特征信息作必要的加工。 专家控制器的输入集为： E = (R, e, Y, U) (5.4) e = R - Y (5.5) 式中，Ｒ为参考控制输入，ｅ为误差信号，Ｙ为受控输出，Ｕ为控制器的输出集。 Ｉ，Ｇ，Ｕ，Ｋ和Ｅ之间的关系已由式（5.2）表示，即： U = f (E, K, I, G) 式中，智能算子ｆ为几个算子的复合运算： f = g h p (5.6) 其中，ｇ，ｈ，ｐ也是智能算子，而且有： (5.7) 式中，Ｓ为特征信息输出集，Ｇ为规则修改指令。 黑板结构是一种强功能的专家系统结构和问题求解模型，它能够处理大量不同的、错误的和不完全的知识，以求解问题。 2. 黑板专家控制系统（Blackboard Expert Control System) 黑板系统的最大优点在于它能够提供控制的灵活性和具有综合各种不同的知识表示和推理技术的能力。例如，一个产生式规则系统或基于框架的系统可以作为黑板系统的一部分。 基本黑板结构是由一个黑板（ＢＢ）、一套独立的知识源（KSs）和一个调度器组成。黑板系统提供了一种用于组织知识应用和知识源之间合作的工具。 图5.11 黑板专家控制系统的结构 黑板(BB): 为一共享数据区；放在黑板上的对象可以是输入数据、局部结果、假设、选择方案和最后结果等。各知识源之间的交互作用是通过黑板执行的。 知识源(KSs) : 存储各种相关知识；每个知识源可视为专门用于处理一定类型的较窄领域信息或知识的独立程序，而且具有决定是否应当把自身信息提供给问题求解过程的能力。 控制器: 控制黑板是一个含有控制数据项的数据库，这些控制数据项被控制器