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1、智 能 控 制简明教程,A Concise Textbook of Intelligent Control,主要内容: 第一章 绪论 第二章 模糊逻辑基础 第三章 模糊控制原理 第四章 神经网络基础 第五章 神经网络控制,学习要求,课外阅读参考书和参考文献 计算机练习,结合Matlab应用 考核:课堂练习、课外作业、期终考查,第一章 绪 论,传统控制方法包括经典控制和现代控制,是基于被控对象精确模型的控制方式。,1.1 控制理论的发展过程,控制科学发展过程,开环控制,对象的复杂性,进展方向,确定性反馈控制,最优控制,随机控制,自适应控制,鲁棒控制,自学习控制,自组织控制,智能控制,自主控制,1
2、. 控制理论和应用发展的概况,控制理论的发展始于Watt飞球调节蒸汽机以后的100年。,20年代以反馈控制理论为代表,形成经典控制理论,著名的 控制科学家有:Black, Nyquist, Bode.,2. 随着航空航天事业的发展,5060年代形成以多变量控制为特 征的现代控制理论,主要代表有:Kalman 的滤波器,Pontryagin 的极大值原理,Bellman 的 动态规划,Lyapunov 的稳定性理论.,3. 70年代初,以分解和协调为基础,形成了大系统控制理论,用于复 杂系统的控制,重要理论有递阶控制理论、分散控制理论、队 论等。主要用于资源管理、交通控制、环境保护等。,以上控制
3、理论称之为传统控制和现代控制理论。,经典控制理论 研究的主要对象多为线性定常系统,主要解决单输入、单输出问题,研究方法主要采用以传递函数,频率特性,根轨迹为基础的频域分析法。 控制思想: 首先对被控对象进行“调节”,使之能稳定运行;其次则采用“反馈”的方式,使得其动力学系统能够按照人们的要求精确地工作;最终是实现对系统按指定目标进行的控制。,经典控制:研究单输入/出系统,频域法为主,20世纪40年代建立起来的。 现代控制:研究多输入/出系统、非线性时变系统,20世纪60年代发展起来的。卡尔曼的可控性可观性、卡尔曼滤波、庞特里亚极大值原理是现代控制的主要标志,采用状态空间法、李氏稳定法,可达到最
4、优性能指标。 缺点:依赖被控对象的数学模型,智能控制:20世纪70年代发展起来的一种新控制方法 智能控制的思想: 模仿人如何根据外部环境调整自身使之适应其变化达到对难以建模或模型不确定性复杂系统的控制。 目前关于智能控制的定义、理论、结构等问题无统一的系统描述。,傅京逊:,智能控制:驱动机器自主实现其目标的过程。 智能系统:无须人干预的智能机器系统。,1.2智能控制的研究对象,它是控制理论发展的高级阶段,主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。 如: 1. 智能机器人 2. 计算机集成制造系统CIMS 3. 复杂工业过程控制系统 4. 航空航天控制系统 5. 社会经济管理系统
5、6. 交通运输系统等,企业自动化系统结构,火星机器人,步行机器人,这些系统有如下特点: 1.不确定性的模型 传统的控制:建模辨识参数基于模型的控制方法。 智能控制:模型的结构可以未知或参数变化非模型 控制方法。 2. 高度的非线性 传统的控制:采用线性系统理论,用非线性控制方法非线性问题。,智能控制:采用人的思维具有非线性的特点,进行决策与控制,可较好解决非线性控制问题。 3. 复杂的任务要求 传统的控制:系统完成单一任务。 如随动系统:输出跟踪输入的期望运动轨迹。 智能控制: 完成多任务。 如智能机器人系统:决策与规划、跟踪等功能。,1.3 智能控制系统,1. 定义: 所谓智能控制系统是指具
6、备一定的智能行为的系统。 激励输入 系统 输出(满意) (决策控制作用),2. 智能控制系统的基本结构,(1)典型结构,如智能机器人系统 被控对象 :机器人手臂 传感器 :关节位置传感器,力传感器,视觉传感器,触觉感觉器 通信接口:人-机接口 规划与控制:给定任务 推理、决策 反馈信息 动作规划 控制作用 经验知识,(2)分层递阶结构,组织级,协调级,执行级,对象,识别,组织级起主导作用,涉及知识的表示与处理,主要应用人工智能; 协调级在组织级和执行级间起连接作用,涉及决策方式及其表示,采用人工智能及运筹学实现控制; 执行级是底层,具有很高的控制精度,采用常规自动控制。,分层递阶结构功能: 组
7、织级 :自然语言机器语言、决策、 规划 协调级 :协调工作 执行级 :实现一定精度的控制 识别 : 获取不确定的参数、测量数据,分层递阶结构,组织级,协调级,执行级,对象,识别,1.4 智能控制系统的主要特点,1. 学习功能 学习系统的定义(G.N. Saridis) 一个系统如果能对一个过程或其环境的未知特征所固有的信息进行学习,并将收到的经验用于进一步的估计、分类、决策或控制从而使系统的性能得到改善学习系统。,学习的目的决策、控制性能提高 2. 适应功能 不依赖模型的自适应估计功能,故障容 错功能 3. 组织功能 任务协调、信息组织、自主决策等,1.5 智能控制研究的数学工具,传统控制理论
8、:微分方程、状态方程等 数值计算方法 人工智能: 符号处理,一阶谓词逻辑 智能控制: 模糊集合论,取0,1之间值 神经元网络:许多简单关系复杂关系: 非线性映射 进化算法(演化):全局优化,1.6 智能控制的发展概况,20世纪60年代 控制理论和技术的发展已渐趋成熟。而人工智能只是一种新兴的技术。 1966年 J.M.MENDEL(门德尔)将人工智能用于飞船控制系统的设计人工智能控制 1971年 K.S.FU(傅京逊)从学习控制的角度,首次提出智能控制的概念。 1986年 K.J.ASTROM将人工智能的专家系统技术引入到控制系统智能控制系统 20世纪80年代以来,神经网络(NN)、模糊控制(
9、FC)、遗传算法(GA)等得到迅速发展。,智能控制的主要形式,智能控制,分级递阶智能控制,模糊控制,神经网络控制,计算智能控制,专家控制,集成智能控制,NN:模拟人脑的功能,不依赖于精确的数学模 型,具有自适应和自学习功能。 FC: 基于1965年L.A.ZADEH提出的模糊逻辑理 论,模仿人的模糊推理和决策。 GA:模拟生物的遗传和长期进化过程中发展起 来的一种搜索和优化算法。 模拟了生物界“生存竞争,优胜劣汰,适者 生存”机制, 用逐次选代法搜索寻优。,NN:Neural Network FC: Fuzzy Control GA: Genetic Algorithm 我国从20世纪80年代
10、开始仿人智能控制研究。 智能控制作为一门新兴学科,还处于发展阶段。,智能控制理论-多学科的交叉 1971 傅京逊 :人工智能+自动控制 K.S.FU Artificial Intelligence (AI) Automatic Control(AC)Intelligent Control(IC) 1977 Saridis:人工智能+自动控制+运筹学 运筹学 Operation Research OR 自动控制 Control TheoryCT 1982 蔡自兴: AI+CT+OR+IT IT信息论 Information Theory,智能控制理论的主要内容: 1. 自适应、自组织和自学习控制
11、 如:参数自适应控制,品质自适应的组织 控制减小系统的不确定性 自学习控制:对过程、环境学习,学习控制系统 扰动,控制器,对象,教师,参数自适应、自组织控制系统,控制器,对象,控制器设计,参数估计,2. 知识工程 解决专家控制中的知识获取、知识表示、知识推理 推理决策(控制作用) 3. 模糊控制理论 1965年 Zadeh提出的模糊集合理论,模仿人的推理过程. 如:洗衣机、空调、自动照相机等,符合人的思维逻辑,具有智能性。 If 气温低 then 电机电压增加 年轻人:0.6,年老人:0.9 隶属度,4. 神经网络控制理论 已有30年历史,但近几年才得到广泛应 用, 它是一种不依赖模型的自适应
12、函数估计 器。,模拟人脑神经系统智能活动的控制方式,它具有学习能力适应能力,多层网络结构,神经网络的特点,并行处理 信息分布存储 高度的容错性和鲁棒性 连续时间的非线性动力学特性 感知器模型,神经网络的功能: 逼近任意的非线性函数 便于信息的并行、分布式处理和存储 可以实现多输入、多输出 能进行学习,以适应环境的变化,5. 遗传算法(Genetic AlgorithmGA) 是一种全局优化方法,它模仿生物进化的 过程来逐次达到最好的结果。,遗传算法,思想来源: Darwin的进化论 Mendel的遗传学说,物竞天择, 适者生存,遗传:作为一种指令遗传码封装在每个细胞中,并以基因的形式包含在染色
13、体中,每个基因有特殊的位置并控制某个特殊的性质.,遗传算法,实现思路: 问题编码,生成初始染色体群 复制(从旧种群中选择生命力强的个体进行复制) 再生 交叉(部分内容进行互换) 变异(某个或某几个位置的内容进行跳变) 循环进行直到收敛于问题的最优解。,6. 专家控制 专家系统由知识库、推理机、解释器、知识获组成机器学习,透明性,灵活性。 应用:复杂系统控制,如故障诊断,容错控制 7. 仿人智能控制 8. 集成智能控制 模糊神经网络控制 基于遗传算法的模糊控制,专家系统结构,专家系统,推理机,知识库,综合数据库,知识获取,解 释 接 口,专家,用 户,Question,Answer,基于知识工程
14、的专家控制系统统,专家控制可定义为:具有模糊专家智能的功能,采用专家系统技术与控制理论相结合的方法设计控制系统。,基于规则的仿人智能控制,仿人智能控制的核心思想是在控制过程中,利用计算机模拟人的控制行为功能,最大限度地识别和利用控制系统动态过程提供的特征信息,进行启发和直觉推理,从而实现对缺乏精确模型的对象进行有效地控制。 其基本原理是模仿人的启发式直觉推理逻辑,即通过特征辩识判断系统当前所处的特征状态,确定控制的策略,进行多模态控制。,智能控制的两个发展方向,智能控制的应用,1.智能机器人控制 2.家电 3.工业控制 4.航空航天,本章知识点 1.智能控制 2.智能控制系统 3.模糊控制、专
15、家控制、神经网络控制 4.学习控制、仿人控制、自适应控制,思考题 1.智能控制的特点? 2.智能控制系统的基本结构和功能? 3.智能控制的主要内容? 4.智能控制的应用领域?,第二章 模糊逻辑理论基础,2.1 引言 2.2 模糊集合 2.3 隶属函数的确定方法2.4 模糊关系与模糊矩阵2.5 模糊逻辑 2.6 模糊语言 2.7 模糊推理句 2.8 模糊推理方法,经典集合,19世纪末,德国数学家康托创立的集合论,已成为现 代数学的基础。 1.集合的描述:集合与元素 2.集合的表示方法: (1)描述法,(2)列举法,(3)特征函数法,2.1 引言,Fuzzy: “模糊”,“不分明”等含义。 日常生
16、活中许多事物都有Fuzzy性。 如: “大与小”“高与矮”,“快与慢”,“冷与热” “远与近”,“美与丑”,“成年人” 等。 客观事物的不分明性,没有明确的外延。,1965年美国加州大学查德(L.A.ZADEH)在其论文Fuzzy Logical Set中首次提到用“隶属函数”概念来定量描述事物的Fuzzy性集合理论,奠定了模糊数学的基础。 模糊数学的主要内容有: 模糊集合论,模糊逻辑,模糊推理。,a .经典二值逻辑与模糊逻辑的区别 经典二值逻辑 :有明确边界,被讨论对象属性确定 模糊逻辑 :表示对象属于某一类的程度。 如: 集合大于5的实数,用经典集合A表示 边界5,比5大得多的自然数程度
17、模糊集合隶属度表示,b.模糊推理 : 如果x小,那么y就大 如果x大,那么y?(很大?) c.模糊规则 : 如果水温偏高,则加一些冷水 如果x是A,则y是B,否则y是C,模糊性与随机性: 随机性:外在的不确定性 预测某天降雨量 模糊性:内在的不确定性 大雨?中雨?小雨? 概率论处理随机事件: 事件发生与否不确定,但事件本身有明确定义,即发 生不发生的界限明确。,2.2 模糊集合,内涵集合 区别于其他概念的全体本质属性 外延元素 某概念的全体 “人” 的外延世界上所有人的全体 “人”的内涵区别其他动物的那些本质属性的全体, 如:能制造和使用工具 。 普通集合:A= X|1x 所有大于1的实数 模
18、糊集合:A= X|1x 所有比1大得多的实数,如: “老年人”集合,“胖子”集合 没有明确的外延概念。 查德1965年提出模糊集合概念 程度取值0,1。,论域:所有元素的全体,或研究事物的范围 集合:给定论域,其中具有某种相同属性元素 组成的全体,特征函数:,1. 模糊集合的定义 设给定论域U, 为u 到0,1闭区间的任一映射: :U0,1。 注意:1. U是普通集合,U的子集是模糊集合。 2. 表示u属于U 的程度。,都确定U的一个模糊子集A,表示论域U中元 素属于其A的程度:0,1 A的隶属函数(Membership Function) u对A的隶属度 其中U是一个离散或连续的集合论域 u
19、U的元素集合,如 :学习成绩,评语为“学习好” u1:张三95,u2:王五85,u3:李四90 都好。 特征函数: 隶属函数: A=0.95,0.90,0.85,又如:人对室温0摄氏度40摄氏度 的感觉。,0.7,0.3,2. 模糊集合的表示方法 a.有限论域表示(Zadeh表示法):若论域U=u1,u2,u3un ,则U上的模糊子集A表示为: 其中 (i=1,2,3,n)隶属度,如:学习成绩好的模糊子集:,又如: 设室温的论域: U=0,10,20,30,40 单位:摄氏度 舒适温度的模糊集合:,b. 无限论域表示 设论域U是无限集合(取一连续实数区间),则U上的模糊子集A为:,C. 解析表
20、示法 设论域U为人的年龄, U=0,100 Zadeh给出“年老”和“年轻”上的隶属函数,d.向量表示法,设:,DATE yyyy/M/d|2021/4/25,e.序偶法 设:,例:设U=1,2,3,8,9,10 Zadeh表示法: 向量表示法:,序偶表示法:,3.模糊集合基本运算 模糊集合是用隶属函数表征,逐点对隶属函数 运算。 A.空集 B.全集 C.等集 D.补集,DATE yyyy/M/d|2021/4/25,如某人 成绩好 则成绩差,E. 子集,如 A: “少年”,B: “年轻” 某人,F. 并集 A与B的并集:,DATE yyyy/M/d|2021/4/25,G. 交集,DATE
21、yyyy/M/d|2021/4/25,4. 截集 设给定模糊集合A,对任意0,1上的实数 ,称 为A的 水平截集 实质: 隶属函数特征函数 模糊集合普通集合,隶属函数:,如: 设A某门功课“成绩好”的模糊集合 U=u1,u2, u3,u4,u5五个同学 u1 70 u2 34 u3 95 u4 67 u5 58,=0.6, 及格 =0.8, 良好,5.分解定理,分解定理:设A为论域U上的模糊集合, 是 A截集,则有: 其中:,DATE yyyy/M/d|2021/4/25,例:设,DATE yyyy/M/d|2021/4/25,6. 扩张原理,模糊集合 ,A的元素隶属度可以通过映射传递到模糊集
22、合 的相应元素中。 如果存在映射 若集合 则称 为 在 的象:,DATE yyyy/M/d|2021/4/25,如:,如果是一一映射,则由映射 作用之后 有 ,也即A的像:,DATE yyyy/M/d|2021/4/25,定义:设有映射 且 是 中的模 糊集合, 记 在 下的像为 ,它是 中的模糊集 合,且具有如下隶属函数(不是一一映射):,DATE yyyy/M/d|2021/4/25,设 它具有:,DATE yyyy/M/d|2021/4/25,设:,且:是 X中的模糊集合。求,2.3 隶属函数的确定方法,隶属函数对模糊概念的定量描述 注意: 模糊统计与概率统计的概念 相同点: 确定性方法
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