递阶控制系统优秀PPT.ppt
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1、递阶控制系统第一页,本课件共有13页n递阶智能控制,简称递阶控制,它是在研究早期学习控制系统的基础上,并从工程控制论角度总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系之后而形成的,也是智能控制的最早理论之一。n以萨里迪斯提出的基于三个层次和IPDI原理的三级递阶智能控制系统最具代表性。n基于知识描述和数学解析的两层混合控制系统;采用四层递阶控制结构以及三段六层递阶控制结构的智能控制系统。第二页,本课件共有13页n2.1 递阶智能机器的一般理论递阶智能机器的一般理论n原理:精度随智能降低而提高。n2.1.1 递阶智能机器的一般结构递阶智能机器的一般结构n它由三个基本控制级构成:组织级、协
2、调级和执行级。n组织级:代表控制系统的主导思想,并由人工智能起控制作用。n协调级:是上(组织)级和下(执行)级间的接口,承上启下,并又人工智能和运筹学共同作用。n执行级:在递阶智能控制的最底层,要求具有较高的精度但较低的智能;它按控制论进行控制,对相关过程执行适当的控制作用。第三页,本课件共有13页2.1.2 2.1.2 递阶智能机器的信息论定义递阶智能机器的信息论定义机器知识:消除智能机器指定任务的不确定性所需要的结构信息。机器知识流量:通过智能机器的知识流。机器智能:分析和组织数据,并把数据变换为知识的作用。机器不确定性:执行智能机器各项任务的不确定性。机器精度:机器不确定性的补,它代表过
3、程的复杂性。2.1.3 IPDI2.1.3 IPDI原理的解析公式原理的解析公式第四页,本课件共有13页n2.2 递阶智能控制系统的原理与结构递阶智能控制系统的原理与结构n递阶智能控制系统可按IPDI原理分为几个子系统,并对每个子系统导出计算模块。全部子系统连成树状结构,形成多层递阶模型。n2.2.1 组织级原理与结构组织级原理与结构n机器推理:编译输入指令,与相关活动集、产生式规则以及构成系统推理机的程序的总和。n机器规划:执行预定工作所需要的完备的和兼容的有序活动的形式化表示。n机器决策:在最大的相关成功概率中选择完备的和可兼容的有序活动。n机器学习与反馈:对不同的单一的和派生的值函数进行
4、计算,这些函数与执行需求工作有关,并通过学习算法更新各个概率。第五页,本课件共有13页机器记忆交换:对组织级的长期存储器进行信息检索、存储和更新。以上5种功能中,前3种功能与自顶向下的局部目标有关,而后2种功能与自底向上的局部目标有关。1.基于概率的结构模型用于机器推理、机器规划和机器决策三种功能的结构模型,见教材图2.4、2.5和2.6。2.基于专家系统的结构模型基于专家系统的组织级结构模型原则上与基于概率的结构模型相似,见教材图2.7。第六页,本课件共有13页n2.2.2 协调级原理与结构协调级原理与结构n协调级由不同的协调器组成,每个协调器由微型计算机来实现。具体结构框图见教材2.8。n
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