第1章绪论(智能控制).ppt

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1、 第一章第一章 绪绪 论论 1.1智能控制的发展过程智能控制的发展过程n1.1.1 智能控制问题的提出智能控制问题的提出 n自自从从1932年年奈奈魁魁斯斯特特(HNyquist)发发表表有有关关反反馈馈放放大大器器的的稳稳定定性性论论文文以以来来，控控制制理理论论学学科科的的发展已走过发展已走过70多年的历程，多年的历程，n其其中中前前30年年是是经经典典控控制制理理论论的的成成熟熟和和发发展展阶阶段段，后后40年是现代控制理论的形成和发展阶段。年是现代控制理论的形成和发展阶段。1经典控制理论经典控制理论 n主要研究的对象是单变量常系数线性系统。主要研究的对象是单变量常系数线性系统。n它只适

2、用于单输入、单输出的控制系统。系它只适用于单输入、单输出的控制系统。系统的数学模型采用传递函数表示。统的数学模型采用传递函数表示。n系统的分析和设计方法主要是系统的分析和设计方法主要是根轨迹法根轨迹法和和频频率法率法。n经典控制理论的贡献是：经典控制理论的贡献是：PIDPID调节器广泛地应调节器广泛地应用于常系数单输入、单输出的线性控制系统用于常系数单输入、单输出的线性控制系统中。中。2现代控制理论现代控制理论 n现代控制理论以庞特里亚金的极大值原理、贝尔曼的现代控制理论以庞特里亚金的极大值原理、贝尔曼的动态规划、卡尔曼的线性滤波和估计理论为基石，形动态规划、卡尔曼的线性滤波和估计理论为基石，

3、形成了以最优控制、系统辨识和最优估计、自适应控制成了以最优控制、系统辨识和最优估计、自适应控制等为代表的现代控制理论分析和设计方法。等为代表的现代控制理论分析和设计方法。n系统分析的对象已转向多输入一多输出线性系统。系统分析的对象已转向多输入一多输出线性系统。n系统分析的数学模型主要是状态空间描述法。系统分析的数学模型主要是状态空间描述法。n随着要研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模随着要研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论难以解决复杂系统的控型描述和分析的传统控制理论难以解决复杂系统的控制问题。制问题。3复杂系统的特点：复杂系统的特点：n(1)不确定性的模型

4、不确定性的模型 n(2)高度非线性高度非线性 n(3)复杂的任务要求复杂的任务要求 4不确定性的模型不确定性的模型n传传统统控控制制是是基基于于模模型型的的控控制制，这这里里的的模模型型包包括控制对象和干扰模型。括控制对象和干扰模型。n传传统统控控制制通通常常认认为为模模型型是是已已知知的的或或经经过过辨辨识识可以得到的。可以得到的。n对对于于不不确确定定性性的的模模型型，传传统统控控制制难难以以满满足足要要求。求。5高度非线性高度非线性n在在传传统统的的控控制制理理论论中中，线线性性系系统统理理论论比比较较成熟。成熟。n对对于于具具有有高高度度非非线线性性的的控控制制对对象象，虽虽然然也也有

5、有一一些些非非线线性性控控制制方方法法可可供供使使用用，但但总总的的来来说说，目目前前非非线线性性控控制制理理论论还还很很不不成成熟熟，有些方法又过于复杂，无法广泛应用。有些方法又过于复杂，无法广泛应用。6复杂的任务要求复杂的任务要求n在传统的控制系统中：在传统的控制系统中：n控制任务要求输出量为定值控制任务要求输出量为定值(调节系统调节系统)或者要求或者要求输出量跟随期望的运动轨迹输出量跟随期望的运动轨迹(跟踪系统跟踪系统)。n对于复杂的控制任务：对于复杂的控制任务：n如智能机器人系统、复杂工业过程控制系统、计如智能机器人系统、复杂工业过程控制系统、计算机集成制造系统算机集成制造系统(CIM

6、S)(CIMS)、航天航空控制系统等航天航空控制系统等传统的控制理论都无能为力。传统的控制理论都无能为力。7转速负反馈单闭环有静差调速系统转速负反馈单闭环有静差调速系统+-放放大大器器MTG+-+-+-UtgUdIdn+-+U Ug+-MTGUfUku整整流流器器触触发发器器测速发电机测速发电机电动机电动机负反馈负反馈电压电压给定电压给定电压偏差偏差电压电压控控制制角角控控制制电电压压输出输出电压电压转速转速8双闭环直流调速系统双闭环直流调速系统9塑胶制粒控制系统10锅炉液位控制系统11炉温控制系统工作原理图12智能控制智能控制n采用数学工具或计算机仿真技术的传统控制理论已经无采用数学工具或计

7、算机仿真技术的传统控制理论已经无法解决难以通过传统的数学工具来描述的现代控制系统法解决难以通过传统的数学工具来描述的现代控制系统的控制问题。的控制问题。n然而，许多复杂的生产过程难以实现的目标控制，可以然而，许多复杂的生产过程难以实现的目标控制，可以通过熟练的操作工、技术人员或专家的操作获得满意的通过熟练的操作工、技术人员或专家的操作获得满意的控制效果。控制效果。n如何有效地将熟练的操作工、技术人员或专家的经验知如何有效地将熟练的操作工、技术人员或专家的经验知识和控制理论结合起来去解决复杂系统的控制问题就是识和控制理论结合起来去解决复杂系统的控制问题就是智能控制原理智能控制原理研究的目研究的目

8、标标所在。所在。13智能控制概念的提出：智能控制概念的提出：n主主要要是是针针对对控控制制对对象象及及其其环环境境、目目标标和和任任务务的的不确定性和复杂性。不确定性和复杂性。n这是由于实现大规模复杂系统的控制需要。这是由于实现大规模复杂系统的控制需要。n也也是是由由于于现现代代计计算算机机技技术术、人人工工智智能能和和微微电电子子学学等等学学科科的的高高速速发发展展，使使控控制制的的技技术术工工具具发发生生了革命性的变化。了革命性的变化。n智智能能控控制制的的研研究究工工作作最最初初是是以以机机器器人人控控制制为为背背景而提出来的。景而提出来的。n现现在在，其其应应用用重重点点已已从从机机器

9、器人人控控制制问问题题向向复复杂杂工工业过业过程控制等非机器人程控制等非机器人领领域域转转移移。141.1.2 智能控制的发展智能控制的发展n智智能能控控制制是是一一门门新新兴兴的的学学科科，它它的的发发展展得得益益于于许许多多学学科科其其中中包包括括人人工工智智能能、现现代代自自适适应应控控制制、最优控制、神经元网络、模糊逻辑、学习理论等。最优控制、神经元网络、模糊逻辑、学习理论等。n19661966年年，J JM MMendelMendel首首先先提提出出将将人人工工智智能能用用于于飞船控制系统的设计。飞船控制系统的设计。n19711971年年，著著名名学学者者K KS SFu(Fu(傅傅

10、京京逊逊)从从发发展展学学习习控制的角度首次提出智能控制这一概念。控制的角度首次提出智能控制这一概念。15nK KS SFu(Fu(傅京逊傅京逊)归纳了三种类型的智能归纳了三种类型的智能控制系统：控制系统：n(1)1)人作为控制器的控制系统人作为控制器的控制系统n(2)(2)人人-机机结结合作合作为为控制器的控制系控制器的控制系统统n(3)(3)无人参与的自主控制系统无人参与的自主控制系统16(1)(1)人作为控制器的控制系统人作为控制器的控制系统n人具有识别决策和控制等功能；人具有识别决策和控制等功能；n人人作作为为控控制制器器的的控控制制系系统统具具有有自自学学习习、自自适适应应和和自自组

11、织的功能；组织的功能；n能能根根据据不不同同的的控控制制任任务务、不不同同的的对对象象及及环环境境情情况况，自动采取不同的控制策略。自动采取不同的控制策略。(2)人人-机结合作为控制器的控制系统机结合作为控制器的控制系统机器完成那些连续进行的并需快速计算的机器完成那些连续进行的并需快速计算的常规控制任务；常规控制任务；人则完成任务分配、决策、监控等任务。人则完成任务分配、决策、监控等任务。17(3)(3)无人参与的自主控制系统无人参与的自主控制系统n最典型的例子是自主机器人。最典型的例子是自主机器人。n这时的自主式控制器需要完成：这时的自主式控制器需要完成：n问题求解和规划、环境建模、传感信息

12、分问题求解和规划、环境建模、传感信息分析和低层的反馈控制等任务。析和低层的反馈控制等任务。n它实际上是一个多层的智能控制系统它实际上是一个多层的智能控制系统18n19771977年年SaridisSaridis 在在自己的著作中，从控制理论发自己的著作中，从控制理论发展的观点，论述了从通常的反馈控制到最优控制、展的观点，论述了从通常的反馈控制到最优控制、随机控制，再到自适应控制、自学习控制、自组随机控制，再到自适应控制、自学习控制、自组织控制，并最终向智能控制这个最高阶段发展的织控制，并最终向智能控制这个最高阶段发展的过程。过程。n首次提出了分层递阶的智能控制结构，整个结构首次提出了分层递阶的

13、智能控制结构，整个结构由上而下分为三个层次：由上而下分为三个层次：n组织级、协调级和执行级。组织级、协调级和执行级。19n1985年8月。IEEEIEEE在美国纽约召开了第一届智在美国纽约召开了第一届智能控制学术讨论会。会上集中讨论了智能控能控制学术讨论会。会上集中讨论了智能控制原理和智能控制系统的结构。这次会议之制原理和智能控制系统的结构。这次会议之后不久，在后不久，在IEEEIEEE控制系统学会内成立了控制系统学会内成立了IEEEIEEE智能控制专业委员会。智能控制专业委员会。n1987年1月，在美国费城由在美国费城由IEEEIEEE控制系统学会控制系统学会和计算机学会联合召开了智能控制国

14、际会议。和计算机学会联合召开了智能控制国际会议。这是有关智能控制的第一次国际会议，来自这是有关智能控制的第一次国际会议，来自美国、欧洲、日本、中国以及其他发展中国美国、欧洲、日本、中国以及其他发展中国家的家的150150位代表出席了这次学术盛会。位代表出席了这次学术盛会。201.2 智能控制系统的类型智能控制系统的类型n专家控制专家控制n 模糊控制模糊控制n神经网络控制神经网络控制 n仿人智能控制仿人智能控制 211.2.1 专家控制专家控制n专专家家控控制制是是把把专专家家系系统统技技术术应应用用于于过过程程控控制制系系统统的的结结果。果。n专专家家系系统统模模拟拟人人类类操操作作者者，工工

15、程程师师的的经经验验和和知知识识，并并与与控控制制器器的的算算法法相相结结合合，实实现现对对过过程程的的有有效效控控制。制。n由由于于专专家家的的经经验验通通常常以以规规则则形形式式表表示示，因因此此，有有时时也称基于也称基于规则规则的控制。的控制。221.2.2 模糊控制模糊控制n模模糊糊控控制制是是建建立立在在扎扎德德教教授授创创立立的的模模糊糊集集理理论论基基础础上的一上的一类类智能控制。智能控制。n模模糊糊控控制制核核心心为为模模糊糊推推理理。它它同同样样是是根根据据人人的的控控制制经验经验，模仿人的控制决策。，模仿人的控制决策。n与与专专家家控控制制类类似似，其其推推理理过过程程也也

16、是是以以基基于于规规则则形形式式表示的人表示的人类经验类经验。n近近几几年年来来，在在基基本本模模糊糊控控制制基基础础上上，又又提提出出了了一一些些变变形形的的模模糊糊控控制制器器，如如：模模糊糊PIDPID控控制制，自自适适应应模模糊控制，糊控制，专专家模糊控制，神家模糊控制，神经经网网络络模糊控制等。模糊控制等。231.2.3 神经元网络控制神经元网络控制n人人工工神神经经网网络络具具有有许许多多优优异异的的性性能能。它它的的可可塑塑性性，自自适适应应性性和和自自组组织织性性使使它它具具有有很很强强的学的学习习能力；能力；n它它的的并并行行处处理理机机制制使使它它求求解解问问题题的的时时间

17、间很很短，具有短，具有满满足足实时实时性要求的潜力性要求的潜力；n它它的的分分布布存存储储方方式式使使它它的的鲁鲁棒棒性性和和容容错错性性都相当良好。都相当良好。241.2.3 神经元网络控制神经元网络控制n人人工工神神经经网网络络力力图图在在结结构构上上模模拟拟人人的的大大脑脑，而而模模糊糊推推理理则则在在思思维维方方法法上上模模拟拟人人的的大大脑脑功功能。能。n二二者者在在对对信信息息处处理理加加工工方方面面，从从不不同同侧侧面面表表现现出人出人类类大大脑脑思思维过维过程的容程的容错错能力。能力。n从从控控制制角角度度出出发发，将将神神经经网网络络和和模模糊糊控控制制相相结结合合，很很自自

18、然然的的成成为为智智能能控控制制的的一一种种发发展展趋趋势势。251.2.4 仿人智能控制仿人智能控制 n仿人智能控制是把起控制作用的人作仿人智能控制是把起控制作用的人作为为控制控制环节环节(人控制器人控制器)，对对其特性其特性进进行研究和模仿，行研究和模仿，建立其数学模型，并构造相建立其数学模型，并构造相应应的控制器，的控制器，实实现对过现对过程程(对对象象)的有效控制。的有效控制。n人控制器具有一些特有的性人控制器具有一些特有的性质质，并且不能把，并且不能把他的他的输输入一入一输输出关系出关系简单简单地描述成地描述成纯线纯线性的，性的，非非线线性的，性的，时变时变的，随机的或离散的模型。的

19、，随机的或离散的模型。261.2.4 仿人智能控制仿人智能控制n人控制器具有很人控制器具有很强强的自适的自适应应能力，可以从运行能力，可以从运行经验经验中学中学习习到自己原来不知道的到自己原来不知道的东东西。西。n其他一些因素，如情其他一些因素，如情绪绪，疲，疲劳劳等也会影响他的等也会影响他的性能。性能。n因此，要因此，要为为人控制器建立真正的数学模型人控制器建立真正的数学模型实际实际上是不可能的。上是不可能的。n只能是只能是为为完成一完成一项专门项专门的控制任的控制任务务确定其近似确定其近似的性能模型的性能模型。271.3 1.3 智能控制系统的分类智能控制系统的分类n直接智能控制系统直接智

20、能控制系统 n间接智能控制系统间接智能控制系统 n分层递阶智能控制系统分层递阶智能控制系统 n集散智能控制系统集散智能控制系统 n智能自适应控制系统智能自适应控制系统 n智能自学习控制系统智能自学习控制系统 n智能自组织控制系统智能自组织控制系统 n智能自修复控制系统智能自修复控制系统 281.3.1 1.3.1 直接智能控制系统直接智能控制系统 n在直接智能控制系统中，智能环节作为直接控在直接智能控制系统中，智能环节作为直接控制器替代传统控制器制器替代传统控制器。智能控制器可以是专家系统控制器，模糊控制智能控制器可以是专家系统控制器，模糊控制器，人工神经网络控制器，仿人控制器，还可以是器，人

21、工神经网络控制器，仿人控制器，还可以是神经模糊控制器等。神经模糊控制器等。291.3.2 1.3.2 间接智能控制系统间接智能控制系统 n在间接智能控制系统中，智能环节不是在每个采样周期直接在间接智能控制系统中，智能环节不是在每个采样周期直接给出控制信号，而只是通过对控制器的结构或参数进行调整，给出控制信号，而只是通过对控制器的结构或参数进行调整，指导控制器的工作，间接地影响被控过程。指导控制器的工作，间接地影响被控过程。这里直接控制器可以是传统控制器，也可以是前面介这里直接控制器可以是传统控制器，也可以是前面介绍的智能控制器。绍的智能控制器。直接控制器在每个采样周期均给出直接控制器在每个采样

22、周期均给出控制信号，直接影响被控过程。控制信号，直接影响被控过程。301.3.3 1.3.3 分层递阶智能控制系统分层递阶智能控制系统n这种智能控制系统实质上是把传统控制技这种智能控制系统实质上是把传统控制技术和智能控制技术相结合，把辨识和控制术和智能控制技术相结合，把辨识和控制方法相结合而构成的一类混合控制系统。方法相结合而构成的一类混合控制系统。n这种控制系统只是一种人为的划分，其优这种控制系统只是一种人为的划分，其优点在于控制路线明确，易于解析描述。点在于控制路线明确，易于解析描述。311.3.4 1.3.4 集散智能控制系统集散智能控制系统 n集散控制系统，以多台微机为核心实现地理上和

23、功集散控制系统，以多台微机为核心实现地理上和功能上的分散控制，又通过高速数据通道把各分散点能上的分散控制，又通过高速数据通道把各分散点的信息集中起来，进行集中的监视和操作，并实现的信息集中起来，进行集中的监视和操作，并实现高级控制。高级控制。321.3.5 1.3.5 智能自适应控制系统智能自适应控制系统 n根据对象的输入输出数据，不断地在线辨识对象根据对象的输入输出数据，不断地在线辨识对象模型的结构和参数，并在此基础上将控制作用调模型的结构和参数，并在此基础上将控制作用调整到一个满意的工作状态。整到一个满意的工作状态。331.3.6 1.3.6 智能自学习控制系统智能自学习控制系统n学习是使

24、系统作一些适应性变化，使系统在下一次完成学习是使系统作一些适应性变化，使系统在下一次完成相同或相类似任务时比前一次更有效。相同或相类似任务时比前一次更有效。系系统统需要通需要通过过其其学学习习能力能力获获取新知取新知识识，或更新旧知，或更新旧知识识，以达到更有效的，以达到更有效的控制。控制。341.3.7 1.3.7 智能自组织控制系统智能自组织控制系统 n能根据控制目标的要求，被控对象的特性以及环能根据控制目标的要求，被控对象的特性以及环境条件的有关信息，自动组成满足性能要求的新境条件的有关信息，自动组成满足性能要求的新控制器。控制器。351.3.8 1.3.8 智能自修复控制系统智能自修复

25、控制系统 n能能够够在在系系统统运运行行过过程程中中自自动动诊诊断断并并排排除除系系统出现的故障，具有一定的自修复功能。统出现的故障，具有一定的自修复功能。n系系统统还还具具有有一一定定的的容容错错能能力力，在在某某些些控控制制单单元元失失效效的的情情况况下下，以以降降低低某某些些控控制制性性能能为为代代价价，继继续续维维持持系系统统的的运运行行，并并保保持持良良好的控制状态好的控制状态。361.4 智能控制系统的构成原理智能控制系统的构成原理1.4.1 智能控制系统的结构智能控制系统的结构 37各各单元意义单元意义n“广义对象广义对象”包括通常意义下的控制对象和外部包括通常意义下的控制对象和

26、外部环境如智能机器人系统中，机器人的手臂、被环境如智能机器人系统中，机器人的手臂、被操作物体及所处环境统称广义对象。操作物体及所处环境统称广义对象。n“传感器传感器”包括关节位置传感器、力传感器、视包括关节位置传感器、力传感器、视觉传感器、距离觉传感器、触觉传感器等。觉传感器、距离觉传感器、触觉传感器等。n“感知信息处理感知信息处理”将传感器得到的原始信息加以将传感器得到的原始信息加以处理，如视觉信息要经过复杂的处理才能获得有处理，如视觉信息要经过复杂的处理才能获得有用的信息。用的信息。38n“认认知知”主主要要用用来来接接收收和和贮贮存存信信息息、知知识识、经经验验和和数数据据并并对对它它们

27、们进进行行分分析析、推推理理，作作出出行行动动的的决决策策，送至规划和控制部分。送至规划和控制部分。n“通通信信接接口口”除除建建立立人人机机之之间间的的联联系系外外，还还建建立立系系统统中各模块之间的联系。中各模块之间的联系。n“规规划划和和控控制制”是是整整个个系系统统的的核核心心，它它根根据据给给定定的的任任务务要要求求、反反馈馈的的信信息息以以及及经经验验知知识识，进进行行自自动动搜搜索索、推推理理决决策策、动动作作规规划划，最最终终产产生生具具体体的的控控制制作作用，经用，经“执行器执行器”作用于控制对象。作用于控制对象。39分层递阶结构的智能控制系分层递阶结构的智能控制系统统 n1

28、)对控制而言，对控制而言，自上而下控制的精度愈自上而下控制的精度愈来愈高。来愈高。n2)对识别而言，自下而上对识别而言，自下而上信息反馈愈来愈粗略，信息反馈愈来愈粗略，相应的智能程度也愈来愈高。相应的智能程度也愈来愈高。401.4.2 智能控制系统的特点智能控制系统的特点n(1)智智能能控控制制系系统统一一般般具具有有以以知知识识表表示示的的非非数数学学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。n(2)智能控制器具有分层信息处理和决策机构。智能控制器具有分层信息处理和决策机构。n(3)智能控制器具有非线性和变结构特点。智能控制器具有非线性和变结构特点。n(

29、4)智智能能控控制制系系统统是是一一门门新新兴兴的的边边缘缘交交叉叉学学科科，它需要更多的相关学科配合支援。它需要更多的相关学科配合支援。41智能控制系统必须具备以下一个或智能控制系统必须具备以下一个或多个功能：多个功能：n(1)学习功能学习功能 n(2)适应功能适应功能 n(3)组织功能组织功能 42(1)学习功能学习功能n一个系统，如能对一个过程或其环境的未一个系统，如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，并将得到知特征所固有的信息进行学习，并将得到的经验用于进一步估计、分类、决策或控的经验用于进一步估计、分类、决策或控制。制。n从而使系统的性能得以改善，那么便称该从而使系统

30、的性能得以改善，那么便称该系统具有学习功能。系统具有学习功能。43(2)适应功能适应功能n与传统的自适应控制相比，这里所说的适应功能与传统的自适应控制相比，这里所说的适应功能具有更广泛的含义，它包括更高层次的适应性。具有更广泛的含义，它包括更高层次的适应性。n所谓的智能行为实质上是一种从输入到输出的映所谓的智能行为实质上是一种从输入到输出的映射关系，它可以看成是不依赖于模型的自适应估射关系，它可以看成是不依赖于模型的自适应估计，因此具有很好的适应性能。计，因此具有很好的适应性能。n即使是在系统的某一部分出现故障时，系统也能即使是在系统的某一部分出现故障时，系统也能正常工作，体现了它很强的适应性

31、。正常工作，体现了它很强的适应性。44(3)组织功能组织功能n即即对对于于复复杂杂的的任任务务和和分分散散传传感感信信息息具具有有自自行行组组织织和协调的功能。和协调的功能。n该该组组织织行行为为还还表表现现为为系系统统具具有有相相应应的的主主动动性性和和灵灵活活性性，即即智智能能控控制制器器可可以以在在任任务务要要求求的的范范围围内内自自行行决决策策，主主动动采采取取行行动动；而而当当出出现现多多目目标标冲冲突突时时。各控制器在一定限制条件下自行解决。各控制器在一定限制条件下自行解决。451.4.3 1.4.3 智能控制系统研究的数学工智能控制系统研究的数学工具具 n传统的控制理论主要采用微

32、分方程、状态方程及传统的控制理论主要采用微分方程、状态方程及各种数学变换作为研究工具，它们本质上是一种各种数学变换作为研究工具，它们本质上是一种数值计算的方法。数值计算的方法。n而人工智能主要采用符号处理、一阶谓词逻辑等而人工智能主要采用符号处理、一阶谓词逻辑等作为研究的数学工具。作为研究的数学工具。n显然两者有着根本的区别。显然两者有着根本的区别。n智能控制研究的数学工具则是上述两方面的交叉智能控制研究的数学工具则是上述两方面的交叉和结合，和结合，它主要有以下几种形式：它主要有以下几种形式：46(1)符号推理与数值计算的结合符号推理与数值计算的结合 n例如专家控制，例如专家控制，n它的上层是

33、专家系统，采用人工智能中的符号它的上层是专家系统，采用人工智能中的符号推理方法；推理方法；n下层是传统意义下的控制系统，采用数值计算下层是传统意义下的控制系统，采用数值计算方法。方法。47(2)离散事件系统与连续时间系统分离散事件系统与连续时间系统分析的结合析的结合 n例如在例如在计算机集成制造系统计算机集成制造系统(CIMS)中，中，n上层任务的分配和调度、零件的加工和传输等均上层任务的分配和调度、零件的加工和传输等均可用离散事件系统理论来进行分析和设计；可用离散事件系统理论来进行分析和设计；n下层的控制下层的控制(如机床和机器人的控制如机床和机器人的控制)则采用常规则采用常规的连续时间系统

34、分析方法。的连续时间系统分析方法。48(3)模糊集理论模糊集理论 n模糊理论形式上是利用规则进行逻辑推理，但其模糊理论形式上是利用规则进行逻辑推理，但其逻辑取值可在逻辑取值可在0与与1之间连续变化，其处理的方法之间连续变化，其处理的方法是基于数值的而不是基子符号的。是基于数值的而不是基子符号的。(4)神经元网络理论神经元网络理论 n神经元网络通过许多简单关系来实现复杂的函数。神经元网络通过许多简单关系来实现复杂的函数。n神经元网络本质上是一个非线性动力学系统，但神经元网络本质上是一个非线性动力学系统，但它并不依赖于模型，因此可以看成是一种介乎逻它并不依赖于模型，因此可以看成是一种介乎逻辑推理和

35、数值计算之间的工具和方法。辑推理和数值计算之间的工具和方法。49(5)优化理论优化理论 n学习控制系统时常通过对系统性能的评判和优化学习控制系统时常通过对系统性能的评判和优化来修改系统的结构和参数；神经网络控制也时常来修改系统的结构和参数；神经网络控制也时常根据某种代价函数极小来选择网络的连接权系数。根据某种代价函数极小来选择网络的连接权系数。n在分层递阶控制系统中，通过使系统的总熵最小在分层递阶控制系统中，通过使系统的总熵最小来实现系统的优化设计。因此优化理论是智能控来实现系统的优化设计。因此优化理论是智能控制系统中设计的精髓。制系统中设计的精髓。50智能控制是一门交叉学科智能控制是一门交叉学科 n智能控制是人工智智能控制是人工智能、自动控制和运能、自动控制和运筹学三者的交叉。筹学三者的交叉。51智能控制系统的研究领域智能控制系统的研究领域 n这些研究领域包括：这些研究领域包括：n智能机器人控制；智能机器人控制；n智能过程控制；智能过程控制；n智能调度与决策；智能调度与决策；n专家控制系统；专家控制系统；n语言控制；语言控制；n康复智能控制器；康复智能控制器；n智能仪器等。智能仪器等。52