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智能控制理論及應用;

第一章緒論

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1.1學習智能控制的意義

·《智能控制》在自動化課程體系中的位置

《智能控制》是一門控制理論課程，研究如何運用人工智慧的方法來構造控制系统和設計控制器。與《自動控制原理》和《現代控制原理》一起構成了自動控制課程體系的理論基礎。

《智能控制》在控制理論中的位置

《智能控制》是目前控制理論的最高級形式，代表了控制理論的發展趨勢,能有效地處理複雜的控制問題。其相關技術可以推廣應用於控制之外的領域：金融、管理、土木、設計等等。;

·對由微分方程和差分方程描述的動力學系統進行控制·研究的是單變數常係數線性系統

·只適用於單輸入單輸出控制系統(SIS0)

·控制對象由單輸入單輸出系统轉變為多輸人多輸出系統;·系統資訊的獲得由借助感測器轉變為借助狀態模型；

·研究方法由積分變换轉向矩陣理論、幾何方法，由頻率方法轉向狀態空間的研究；

·由機理建模向統計建模轉變,開始採用參數估計和系統辨識理論

·適用大型、複雜、高維、非線性和不確定性嚴重的對象

·不依賴對象模型，適用於未知或不確定性嚴重的對象·具有人類智能的特徵

·能夠表達定性的知識或具有自學習能力;

智能控制

模擬人類的專家

控制經驗來進行

控制;

1.2智能控制的産生和發展

智能控制的三個發展階段;

1.2智能控制的鹰生和發展

■1960年代初，F.W.Smiths首先採用性能模式識别器來學習最優控制方法■1965年，加利福尼亞大學的紮德(L.A.Zadeh)教授提出了模糊集合理論■1965年，美國的Feigenbaum著手研製世界上第一個專家系統

■1965年，普渡大學傅京孫教授將人工智慧中的直覺推理方法用於學習控制系統。

■1966年Mendel在空間飛行器學習系統中應用了人工智慧技術,並提出了“人工智慧控制”的概念。

■1967年，Leondes等人首先正式使用“智能控制”一詞,並把記憶、目標分解等一些簡單的人工智慧技術用於學習控制系統,提高了系統處理不確定性問題的能力。這標読著智能控制的思想已經萌芽。;

1.2智能控制的鹰生和發展

■1970年代初，傅京孫???人從控制論的角度進一步總結了人工智慧技術與自適應、自組織、自學習控制的關係，正式提出智能控制是人工智慧技術與控制理論的交叉，並在核反應爐、城市交通的控制中成功地應用了智能控制系統。

■1970年代中期，智能控制在模糊控制的應用上取得了重要的進展。1974年英國倫敦大學瑪麗皇后分校的E.H.Mamdani教授把模糊理論用於控制領域，把紮德教授提出的IF～THEN～型模糊規則用於模糊推理，再把這種推理用於蒸汽機的自動運轉中.通過實驗取得良好的結果。

■1977年，薩裏迪斯(Saridis)提出了智能控制的三元結構定義,即把智能控制看作為人工智能、自動控制和運籌學的交叉。

■1970年代後期起，把規則型模糊推理用於控制領域的研究頗為盛行。

1979年，Mandani又成功研製出自組織模糊控制器，使得模糊控制器具有了較高的智能。;

1.2智能控製的生和發展

■1982年，Fox等人完成了一個稱為ISIS的加工車間調度的專家系統

■1982年，Hopfield引用能量函數的概念，使神經網路的平衡穩定狀態有了明確的判據方法，並利用模擬電路的基本元件構作了人工神經路的硬體模

型，為實現硬體奠定了基礎,使神經網路的研究取得突破性進展

■1985年，IEEE在紐約召開了第一屆全球智能控制學術討論會,標詰著智能控制作為一個學科分支正式被學術界接受。

■1986年，Rumelhart提出多層網路的“遞推”(或稱“反傳”)學習演算法,簡稱BP演算法，從實踐上證實了人工神經網路具有很強的運算能力，BP演

算法是最為引人注目，應用最廣的神經網路演算法之一

■1987年在費城舉行的國際智能控制會議上，提出了智能控制是自動控制，人工智慧、運畴學相結合或自動控制、人工智慧、運學和資訊理論相結合的説法。此後,每年舉行一次全球智能控制研討會,形成了智能控制的研究熱潮。;

1.3智能控制的定義和特點

·智能控制的定義

IEEE定義:智能控制必須具有模擬人類學習和自適應的能力。

一般來説，一個智能控制系統要具有對環境的敏感，進行決策和控制的功能，根據其性能要求的不同.可以有各種人工智慧的水準。;

1.3智能控制的定義和特點

·智能控制的特點

■應能為複雜系統(如非線性、快時變、多變量、強耦合、不確定性等)進行有效的全局控制，並具有較強的容錯能力；

■是定性決策和定量控制相結合的多模態組合控制；

■其基本目的是從系統的功能和整體優化的角度來分析和綜合系統,以實現預定