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1、摘?要:介绍了智能控制的发展历史与现状,智能控制与传统控制的关系,智能控制的主要方法与当前的研究热点以及智能控制发展的前景与展望.关键词:智能控制;传统控制;神经网络;模糊控制;遗传算法早期的自动控制基本上是解决简单对象的控制问题,人们追求研制完全自动运行不用人参与的自治系统.随着控制对象的日益复杂,系统所处的环境因素、控制性能要求都列入了控制系统设计的考虑范围,已有的自动控制方法与技术受到了某种程度的挑战,尤其在学习控制研究与机器人控制方面,矛盾日渐突出,迫切需要为自动控制学科注入新的活力.智能控制正是在这样的背景下产生的
2、.智能控制的概念提出之后,自动控制界纷纷仿效,主流是人工智能技术引入到自动控制系统中,寻求难以精确建模的复杂系统的自动控制(自治).第一章智能控制的内涵对于人的智能行为,特别是创造性思维的理解行为,是一个长期研究的科学理论问题.通常人们把自动识别和记忆信号(图像、语言、文字)会学习、能推理、有自动决策能力的自动控制系统称之为智能控制系统.对智能控制的理解,不同的研究者从不同的侧面出发,阐述各自的观点.智能控制是通过应用人工智能的方法来扩展传统控制方法,解决传统控制的局限性.斯坦福大学人工智能研究中心的Nilsson教授认为:
3、人工智能是关于知识的科学怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学.MIT的Winston教授指出:人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才做的智能性工作.一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统.智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境.第二章智能控制的发展历史与现状智能控制的发展历史分可为4个阶段.第一阶段为智能控制的萌芽阶段(1965年以前)20世纪
4、40~50年代,以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来,并且成功地用在雷达及火力控制系统上,形成了今天所说的古典控制理论.1956年以前,英国数学家图灵(A.M.Turing)为现代人工智能作了大量开拓性的贡献.20世纪60~70年代,数学家们在控制理论发展中占了主导地位,形成了以状态空间法为代表的现代控制理论,控制理论建立在严密精确的数学模型之上,从而造成了理论与实践之间的巨大分歧.1961年以后,人工智能主要内容涉及知识工程、自然语言理解等.人们研究人工智能方法也分为结构模拟派和功能模拟派,分别从脑的结构和脑的
5、功能入手进行研究.20世纪70年代后,又出现了大系统理论.但是,由于这种理论解决实际问题的能力更弱,很快被人们放到了一边.第二阶段为智能控制的发展初期(1965~1979年)建立于严密的数学理论上的控制理论发展受到挫折,而模拟人类智能的人工智能却迅速发展起来.控制理论从人工智能中吸取营养寻求发展成为必然.工业系统往往呈现高维、非线性、分布参数、时变、不确定性等复杂特征.特别是非线性对控制结果的影响复杂,控制工程人员很难深入理解,更谈不上设计出合适的控制算法.不确定性是最难以解决的问题,也是导致大系统理论失败的根本原因.但是,
6、对这些问题用工程控制专家经验来解决则往往是成功的.人是最聪明的控制器,模仿人是一种途径.1965年,美国普渡大学的傅京孙(K.S.Fu)教授首先提出了学习控制的概念,引入了人工智能的直觉推理,提出把人工智能的直觉推理规则方法用于学习控制系统.次年,Mendel在空间飞行器的学习控制中应用了人工智能技术,并提出了人工智能控制的新概念;同年,Leondes和Mendel首次使用了智能控制(IntelligentControl)一词,并把记忆、目标分解等技术用于学习控制系统;这些反映了智能控制思想的早期萌芽,被称为智能控制的孕育期
7、.20世纪70年代关于智能控制的研究是对60年代这一思想雏形的进一步深化.1971年,傅京孙发表了重要论文,提出了智能控制就是人工智能与自动控制的交叉的二元论思想,列举3种智能控制系统:人作为控制器、人机结合作为控制器、自主机器人;1974年,英国的Mamdani教授首次成功地将模糊逻辑用于蒸汽机控制,开创了模糊控制的新方向;1977年,Saridis的专著出版,并于1979年发表了综述文章,全面地论述了从反馈控制到最优控制,随机控制及至自适应控制、自组织控制、学习控制,最终向智能控制发展的过程,提出了智能控制是人工智能、运
8、筹学、自动控制相交叉的"三元论"思想及分级递阶的智能控制系统框架.第三阶段为智能控制的迅速发展时期(1980~1991年)20世纪80年代,智能控制的研究进入了迅速发展时期.1984年,Astrom发表了论文,这是第一篇直接将人工智能的专家系统技术引入到控制系统的代表作,明确地提出了建立专
