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智能控制綜述論文
摘要：本文介紹了智能控制的產(chǎn)生背景以及智能控制的概念和特點，分析了幾種典型的智能控制技術，并提出了一些對智能控制的發(fā)展前景的展望。
關鍵詞：智能控制 專家控制 模糊控制 神經(jīng)網(wǎng)絡控制 遺傳算法
1．引言
智能控制是自動控制發(fā)展的高級階段，是人工智能、控制論、信息論、系統(tǒng)論、仿生學、進化計算和計算機等多種學科的高度綜合與集成，是一門新興的邊緣交叉學科。智能控制是當今國內、外自動化學科中的一個十分活躍和具有挑戰(zhàn)性的領域，代表著當今科學和技術發(fā)展的最新方向之一。它不僅包含了自動控制、人工智能、系統(tǒng)理論和計算機科學的內容，而且還從生物學等學科汲取豐富的營養(yǎng)，正在成為自動化領域中最興旺和發(fā)展最迅速的一個分支學科。
2．智能控制產(chǎn)生的背景
從控制理論學科發(fā)展的歷程來看，該學科的發(fā)展經(jīng)歷了三個主要階段。
第一階段為20世紀40—60年代的“經(jīng)典控制理論”時期，經(jīng)典控制理論以反饋理論為基礎，是一種單回路線性控制理論。主要采用傳遞函數(shù)、頻率特性、根軌跡為基礎的頻率分析方法。主要研究單輸入一單輸出、線性定長系統(tǒng)的分析和設計。
第二階段為20世紀60—70年代的“現(xiàn)代控制理論”時期，現(xiàn)代控制理論主要研究具有高性能、高精度的多變量參數(shù)系統(tǒng)的最優(yōu)控制問題。采用的方法包括狀態(tài)空間法、Bellman動態(tài)規(guī)劃方法，Kalman濾波理論和Pontryagin極大值原理等。現(xiàn)代控制理論可以解決多輸入多輸出問題，系統(tǒng)可以是線性定長的，也可以是非線性時變的。
第三階段為20世紀70年代至今的“大系統(tǒng)理論”和“智能控制理論”時期。由于現(xiàn)代控制理論過多地依賴對象的數(shù)學模型，其控制算法較為理想化，設計方法非常數(shù)字化，因此在面對難以用數(shù)學模型描述或者具有時變、非線性、不確定特性的復雜系統(tǒng)時，現(xiàn)代控制系統(tǒng)也顯得無能為力。為了提高控制系統(tǒng)的品質和尋優(yōu)能力，控制領域的研究人員開始考慮把人工智能技術用于控制系統(tǒng)。近年來，控制領域的研究人員把傳統(tǒng)的控制理論與模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等智能技術相結合，充分利用人的經(jīng)驗知識對復雜系統(tǒng)進行控制，逐漸形成了智能控制這一新興學科。
3．智能控制的基本概念和特點
傳統(tǒng)的控制方法建立在被控對象的精確數(shù)學模型之上，智能控制是針對系統(tǒng)的復雜性、非線性、不確定性等提出來的。IEEE控制系統(tǒng)協(xié)會把智能控制歸納為：智能控制系統(tǒng)必須具有模擬人類學習和自適應的能力。一個智能控制系統(tǒng)一般應具有以下一些特點。
1)能對復雜系統(tǒng)（如非線性、多變量、時變、環(huán)境擾動等）進行有效的全局控制，并具有較強的容錯能力；
2)具有以只是表示的非數(shù)學廣義模型和以數(shù)學模型表示的混合控制過程，能根據(jù)被控對象的動態(tài)過程進行辨識，采用開閉環(huán)控制和定性與定量相結合的多模態(tài)控制方式；
3)能對獲取的信息進行實時處理并給出控制決策，通過不斷優(yōu)化參數(shù)和尋找控制器的最佳結構形式，以獲得整體最優(yōu)控制性能。
4)具有自學習、自適應、自組織能力，能從系統(tǒng)的功能和整體優(yōu)化的角度來分析和綜合系統(tǒng)，以實現(xiàn)預期的控制目標。
4．智能控制理論的基本內容
4.1 專家控制(EC-Expert Control)
由人工智能領域發(fā)展起來的專家控制是一種基于知識的智能計算機程序的技術。專家控制的實質是基于控制對象和控制規(guī)律的各種知識，并且要以智能的方式利用這些知識，以求得控制系統(tǒng)盡可能的優(yōu)化和實用化。專家系統(tǒng)一般由知識庫、推理機、解釋機制和知識獲取系統(tǒng)等組成。知識庫用于存儲某一領域專家的經(jīng)驗性知識、原理性知識、可行操作與規(guī)則等。可通過知識獲取系統(tǒng)對原有知識進行修改和擴充。推理機根據(jù)系統(tǒng)信息并利用知識庫中知識按一定的推理策略來解決當前的問題。解釋機制對找到的知識進行解釋，為用戶提供了一個人機界面。專家控制的特點為：
1)具有領域專家級的專業(yè)知識，能進行符號處理和啟發(fā)式推理。
2)具有獲取知識能力，具有靈活性、透明性和交互性。
4.2模糊控制(FC-Fuzzy Control)
模糊控制是以模糊集合論、模糊邏輯推理和模糊語言變量為基礎的一種計算機數(shù)字控制。對于無法建立數(shù)學模型或難以建立數(shù)學模型的場合，可以用模糊控制技術來解決。模糊控制就是在被控對象模糊模型的基礎上，利用模糊控制器，采用推理的手段進行系統(tǒng)控制的一種方法。模糊模型是用模糊語言和規(guī)則描述的一個系統(tǒng)的動態(tài)特性及性能指標。模糊控制器由模糊化、規(guī)則庫、模糊推理和清晰化四個功能模塊組成。模糊化模塊實現(xiàn)對系統(tǒng)變量論域的模糊劃分和對清晰輸入值的模糊化處理。規(guī)則庫用于存儲系統(tǒng)的基于語言變量的控制規(guī)則和系統(tǒng)參數(shù)。模糊推理是一種從輸入空間到輸出空間的非線性映射關系，控制規(guī)則形式為If{控制輸入A}then{控制輸出B}，即如果已知控制輸入A，則通過模糊推理得出控制輸出B。清晰化模塊將推出的模糊推理推出的控制輸出轉化為清晰的輸出值。模糊控制的特點為：
1)提供了一種實現(xiàn)基于自然語言描述規(guī)則的控制規(guī)律的新機制。
2)提供了一種非線性控制器，這種控制器一般用于控制含有不確定性和難以用傳統(tǒng)非線性理論處理的場合。
4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡控制(NNC-Neural Networks Control)
神經(jīng)網(wǎng)絡控制是在控制系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡這一工具，對難以通過常規(guī)方法進行描述的復雜非線性對象進行建模，或充當控制器，或信息處理，或模式識別，或故障診斷等，或以上幾種功能的組合，這種神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的控制方式即為神經(jīng)網(wǎng)絡控制。神經(jīng)網(wǎng)絡控制采用仿生學的觀點對智能系統(tǒng)中的高級信息處理問題進行研究，神經(jīng)網(wǎng)絡控制的特點為：
1)能充分逼近任意非線性特性。
2)分布式并行處理機制。
3)自學習和自適應能力。
4)數(shù)據(jù)融合能力。
5)適合于多變量系統(tǒng)，可進行多變量處理。
4.4 遺傳算法(GA-Genetic Algorithm)
遺傳算法是一種基于生物進化模擬的啟發(fā)式智能算法，它的基本策略是：將待優(yōu)化函數(shù)的自變量編碼成類似基因的離散數(shù)值碼，然后通過類似基因進化的交叉、變異、繁殖等操作獲得待優(yōu)化函數(shù)的最優(yōu)或近似最優(yōu)解。在智能控制中，遺傳算法廣泛應用于各類優(yōu)化問題，遺傳算法可以用于復雜的非線性系統(tǒng)的辨識，多變量系統(tǒng)控制規(guī)則的優(yōu)化，智能控制參數(shù)的優(yōu)化等常規(guī)控制方法難以奏效的問題。遺傳算法具有可擴展性，可以同專家系統(tǒng)、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡結合，為智能控制的研究注入新的活力。如可用遺傳算法對模糊控制的控制規(guī)則和隸屬度函數(shù)進行優(yōu)化，對神經(jīng)網(wǎng)絡的權值進行優(yōu)化等。遺傳算法的特點為：
1)以決策變量的編碼作為運算對象。
2)直接以目標函數(shù)值作為搜索信息。
3)同時進行解空間的多點搜索。
4)使用自適應的概率搜索技術。
5．結束語
智能控制已廣泛應用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事等眾多領域，已經(jīng)解決了大量的傳統(tǒng)控制無法解決的實際控制應用問題，呈現(xiàn)出強大的生命力和發(fā)展前景。它將隨著專家系統(tǒng)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡等控制技術的發(fā)展而不斷發(fā)展。
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