智能控制大作业

智能控制导论大作业

题 目智能控制导论综述

学 院电子工程学院

专 业智能科学与技术

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智能控制综述

摘要

智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。本文则是对人工智能一个较全面的综述。

关键字：智能控制，人工智能，智能控制的发展

1.引言

人类的进化归根结底是智能的进化，而智能反过来又为人类的进步服务。我们学习与研究智能系统、智能机器人和智能控制等，其目的就在于创造和应用智能技术和智能系统，从而为人类进步服务。因此，可以说对智能控制的钟情、期待、开发和应用，是科技发展和人类进步的必然趋势。在科学技术发展史上，控制科学同其他技术科

学一样，它的产生与发展主要由人类的生产发展需求和人类当时的知识水平所决定和的。

2.智能控制的产生及发展

2.1、萌芽期(1960~1970)

20世纪60年代，控制学者在研究复杂系统的控制过程中，为了提高控制系统的自组织、自学习能力，开始将人工智能技术引入控制系统。

60年代初期，F.W.Smith采用性能模式识别器来学习最优控制方法，试图利用模式识别技术来解决复杂系统的控制问题。

1965年，美国Zadeh提出了模糊集合理论，为解决复杂系统的控制问题提供了强有力的数学工具。同年，美国的Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统。傅京孙教授提出将人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。 1966年，Mendel将人工智能技术应用于空间飞行器的学习控制中。 1967年，Leondes和Mendel首先使用“智能控制”一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统，提高了系统处理不确定问题的能力。

2.2、形成期（1970~1980）

70年代初期，傅京孙等人正式提出了智能控制是人工智能技术与控制理论的交叉，并创立了人-机交互式分级递阶智能控制的系统结构。在核反应堆、城市交通的控制中成功地应用了智能控制系统。

70年代中期，智能控制在模糊控制的应用上取得重要的进展。1974年，Mamdani将模糊集理论和模糊语言逻辑用于控制，创立了基于模糊语言描述控制

规则的模糊控制器，并被成功地应用于工业过程控制。

1979年，Mamdani又成功研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器具有了较高的智能。

模糊控制的形成和发展对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用。 2.3发展期（1980至今）

进入80年代，专家系统技术的逐渐成熟和神经网络研究的重大突破，使得智能控制的研究和应用领域逐步扩大。

1982年，Fox等人实现加工车间调度专家系统。同年，Hopfield

给出了

神经网络的稳定性判据，提出了联想记忆和优化计算的新途径，使神经网络的研究取得突破性进展。

1983年，Saridis把智能控制用于机器人的控制。 1984年，LISP公司研制出分布式实时过程控制专家系统。

1985年，IEEE在纽约召开了第一届全球智能控制学术会议，标志着智能控制作为一个学科分支正式被学术界接受。

1986年，Rumelhart等人提出了误差反向传播神经网络。

1987年以后，每年举行一次全球智能控制研讨会，形成了智能控制的研究热潮。

90年代以后，智能控制的研究势头异常迅猛，智能控制的应用研究领域由工业过程控制扩展到军事、航天等高科技领域和日用家电领域。

3. 智能控制的主要内容

3.1模糊控制

模糊控制是应用模糊集合理论，从行为上模拟人的模糊推理和决策过程的一种实用方法。其核心为模糊推理，主要依赖模糊规则和模糊变量的隶属度函数。与专家系统控制类似，其推理过程也是基于规则形式表示的人类经验。因此有人把两者都归类于基于规则的控制。模糊控制的特点为

1）提供了一种实现基于自然语言描述规则的控制规律的新机制。 2）提供了一种非线性控制器，这种控制器一般用于控制含有不确定性和难以用传统非线性理论处理的场合。

3.2 专家控制

专家控制(expert control)是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。专家控制试图在传统控制的基础上“加人”一个富有经验的控制工程师，实现控制的功能，它由知识库和推理机构构成主体框架，通过对控制领域知识(先验经验、动态信息、目标等)的获取与组织，按某种策略及时地选用恰当的规则进行推理输出，实现对实际对象的控制。专家控制的结构如图所示

专家控制的特点为：

1）具有领域专家级的专业知识，能进行符号处理和启发式推理。 2）具有获取知识能力，具有灵活性 透明性和交互性 。 3.3 神经网络控制

人工神经网络(简称神经网络，NeuralNetwork)是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为，它从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，是模拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。

人工神经网络本身各简单结点没有显在的物理意义，但综合网络可描述复杂和非线性系统的控制和辨识问题，而且能做到并行实时、冗余容错的运算。它有如下特点 ：能充分逼近任意非线性特性；分布式并行处理机制；自学习和自适应能力；数据融合能力；适合于多变量系统；多变量处理；以及可硬件实现。这些特点使神经网络成为非线性系统建模与控制的一种重要方法，因此神经网络成为实现非线性预测控制的关键技术之一 。

3.4遗传算法

遗传算法简称GA(GeneticA1gorithms)，是1962年由美国Michigan大学H011and教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。

遗传算法是一种基于生物进化模拟的启发式智能算法，它的基本策略是：将待优化函数的自变量编码成类似基因的离散数值码，然后通过类似基因进化的交叉 变异 繁殖等操作获得待优化函数的最优或近似最优解 在智能控制中，遗传算法广泛应用于各类优化问题，遗传算法可以用于复杂的非线性系统的辨识，多变量系统控制规则的优化，智能控制参数的优化等常规控制方法难以奏效的问题 遗传算法具有可扩展性，可以。同专家系统 模糊控制和神经网络结合，为智能控制的研究注、入新的活力 如可用遗传算法对模糊控制的控制规则和隶属度函数进行优化，对神经网络的权值进行优化等。 遗传算法的特点为 ： 1）以决策变量的编码作为运算对象 2）直接以目标函数值作为搜索信息 3）同时进行解空间的多点搜索 4） 使用自适应的概率搜索技术

4 智能控制的主要方法与当前的研究热点

智能控制已不是一个学科所能独自完成得了的，应结合多种学科知识来解决复杂系统的控制问题，这一点已得到专家的共识[11]。基于这种认识，人们将各种学科大胆地应用于控制中引出了许多新理论和新方法。分析当前国际最新智能控制方法及应用的状况和发展趋势，智能控制的主要方法有: ①模糊控制；②神经网络控制；③专家控制；④分级递阶智能控制；⑤拟人智能控制等。当前的研究热点：①组合智能控制方法，即将智能控制和传统控制有机地结合起来而形成的控制方法；②集成智能控制，即将几种智能控制方法或机理融合在一起而构成的智能控制方法；③混沌控制。

5. 智能控制的发展前景

随着智能控制应用方法的日益成熟，智能控制的研究领域必将进一步扩大。除了高级机器人、过程智能控制和智能故障诊断外，下列领域将成为新的应用领

域：交通控制(如高速列车、汽车运输、飞机飞行控制等)，用于CAD、C』～M、CIMS和CIPS的自动加工控制，医疗过程控制、商业、农业、文 化教育和娱乐等。

当代最高意义上的智能自动化要算机器人学的进步和应用。机器人从爬行到直立行走，现在已能用手使用工具，能看、听、用多种语言说话，并能可靠的去干最脏最累最危险的活。据统计，目前世界上有将近100万个机器人在各生产线上工作，美国和日本在核反应堆中使用机器人，印度科学家在2002年8月27日也宣称，他们已经建造成一种6条腿的机器人用于核电站工作。据估计到2010年，智能机器人可能进入家庭，许多家政劳动将由机器人来代替。智能型机器人进入社会服务业，可以当

出租车司机、医院护士、家庭保姆和银行出纳等。因此，智能机器人将逐渐代替人类的复杂劳动，人类的身体，提高未来休闲时代的生活质量。

按照我国规划，到2010年，70％以上的家庭具备互联网接入条件，大中城市中60％的住宅实现智能化。到时候，新兴的语音识别技术，会在智能家居中运用“生物特征智能识别技术”，对我们脸部、角膜、指纹等特征进行技术识别，方便我们的生活。远程医疗和健康监护等自动化技术，也将问津寻常人家的日常生活。在手术过程中的麻醉深度智能控制系统，已证明其控制质量超过了人工控制。

交通事故死亡率成为人类和平时期非正常死亡概率的第一因素，引入智能交通系统，可以大大缓解这一状况。智能交通系统是信息自动化处理的系统，包括收集最基本的道路信息，建立多种交通模型，需求最优的交通诱导，给出行者提供充分的信息。智能交通系统在美国的一些城市已经实施，它可以减小10％的废弃材料，20％的交通延迟，30％的停车次数。有关资料表明：2010年智能交通将会在世界性大城市普及，2020年，智能交通将成为生活中的一部分。我国科技部已经正式确定上海、广州、深圳、青岛、重庆等9个城市为首批全国智能交通系统应用和示范工程试点城市。

全世界约有6万种语言，智能化电脑同步翻译机的出现，将真正实现人类语言达到沟通无障碍的“全球通”状。目前我国科学家已经成功试制出中国和韩国间的同声翻译，以及中日间掌上电脑的同步翻译。预计十多年后，会有大量的语音翻译产品问世，30年后将出现没有领域的翻译系统，全球将基本实现无语

言障碍交流。

决策系统、专家控制系统、学习控制系统、模糊控制系统、神经网络控制、智能规划和故障诊断等智能控制的一些研究成果，也已被应用于各类工业(电力、化工、冶金、造纸等)生产过程控制系统和智能化生产(制造)系统，如：飞行器制造，汽车自动驾驶系统等。智能技术广泛应用于社会，有利于提高人民的生活质量，提高劳动生产率，提高全社会的文化素质，创造更高的就业率。

目前，在世界范围内，智能控制和智能自动化科学与技术正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科，并被许多发达国家确认为面向21世纪和提高国家竞争力的核心技术。、

6.参考文献

[1] 安宁,邱玮炜,戚烜.智能控制综述[J].技术研发,2010,17(5),10-11 [2]李士勇.模糊控制、神经控制和智能控制论.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1998

[3] ] 易继锴,侯媛彬.智能控制技术.北京工业大学出版社.2002

[4] 张艳辉,李立琳.智能控制的主要方法与研究热点.郑州经济管理干部学院学报.2005

[5]Astrom K J,Anton J J, Arzen K E. Expert control.1986,22(3):277-286 [6]黄长征,朱昱.智能控制系统综述.韶关学院学报(自然科学版).2001,22(3) [7] 李文,欧青立,沈洪远,伍铁斌.智能控制及其应用综述.重庆邮电学院学报(自然科学版).2006,18(3)

[8] 薛定宇.控制系统计算机辅助设计—MATLAB语言与应用第二版,清华大学出版社,2006

[9] 王耀南.智能控制系统-专家控制、模糊控制、神经网络控制.湖南大学出版社,1996

[10] 韦巍.智能控制技术.北京：机械工业出版社，2000