智能控制理论与方法系统工程研究所博士生学位课
2001年 9月
— 李人厚 —
本课程的主要内容
1,智能控制概论
2,模糊控制
3.神经元网络控制
4.模糊 -神经网络控制
5.遗传算法
6.递阶智能控制理论
1,控制理论和应用发展的概况
2,传统控制理论的局限性
3,智能控制的组成、定义与研究内容
4,智能控制与传统控制的关系和差别
5,智能与智能控制的定义
6,智能控制研究的主要内容
7.智能控制的分类自动控制（自动化）是一门交叉学科智能控制概论自动控制（自动化）学科控制与决策信息采集与处理系统建模与分析机器人技术计算机控制先进制造技术数学计算机科学信息论运筹学控制论认知心理学神经脑科学生物医学物理管理科学支持基础主要应用领域
1,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。
1,20年代以返馈控制理论为代表，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,50~60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,和 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。
以上控制理论我们称之为传统控制理论。
应用上：
● 工厂全球化、开放化。出现柔性制造、虚拟工厂、
CIMS,CIPS（ Computer Integrated Processing
Systems),现场总线技术越来越成熟、
● 机器人、智能自动化技术。
● 绿色自动化技术越来越发展。
● 智能制造 (IM)。
企业生产的发展趋向,单件生产?大批量生产?多品种小批量?变品种变批量企业自动化系统结构理论与实际应用存在很大差距
PID在实际应用中仍占统治地位。
原因：
●自动控制学科高度的交叉性、应用的广泛性；
●所需数学工具难以被多数技术人员所掌握；
●自动控制需要其它技术支持，如网络、计算机；
●实际应用情况的复杂性、多变性、不确定性；
●国内企业存在管理体制问题，技术投入力度不够。
2.传统控制理论的局限性随着复杂系统的不断涌现，传统控制理论越来越多地显示它的局限性。
什么叫复杂系统？其特征表现为：
1,控制对象的复杂性模型的不确定性、
高度非线性、
分布式的转感器和执行机构、
动态突变、
多时间标度、
复杂的信息模式、
庞大的数据量和严格的性能指标。
2,环境的复杂性变化的不确定性难以辨识必须与被控对象集合起来作为一个整体来考虑。
3,控制任务或目标的复杂性控制目标和任务的多重性时变性任务集合处理的复杂性。
传统控制理论的局限性
（ 1）传统的控制理论建立在精确的数学模型基础上 —— 用微分或差分方程来描述。
不能反映人工智能过程：推理、分析、学习。
丢失许多有用的信息
（ 2）不能适应大的系统参数和结构的变化自适应控制和自校正控制 —— 通过对系统某些重要参数的估计克服小的、变化较慢的参数不确定性和干扰。
鲁棒控制 —— 在参数或频率响应处于允许集合内，保证被控系统的稳定。
自适应控制鲁棒控制不能克服数学模型严重的不确定性和工作点剧烈的变化。
（ 3） 传统的控制系统输入信息模式单一通常处理较简单的物理量：电量（电压、电流、阻抗）； 机械量（位移、速度、加速度）；
复杂系统要考虑：视觉、听觉、触觉信号，包括图形、文字、
语言、声音等信息。
为了克服传统控制理论的局限性，产生了模拟人类思维和活动的 智能控制。
3,智能控制的组成、定义与研究内容智能控制（ IC）是自动控制（ AC）和人工智能（ AI）
的交集。即：
AIACIC
AIAC IC
强调智能和控制的结合。
考虑更高层次上的调度、规划和管理，应把运筹学（ OR）
结合进去。即：
ACORAIIC
4,智能控制与传统控制的关系和差别
● 涉及的范围,智能控制的范围包括了传统控制的范围。
有微分 /差分方程描述的系统；有混合系统（离散和连续系统混合、符号和数值系统混合、数字和模拟系统混合）；
● 控制的目标,智能的目标寻求在巨大的不确定环境中，
获得整体的优化。因此，智能控制要考虑：
故障诊断系统重构自组织、自学习能力多重目标
● 系统的结构,控制对象和控制系统的结合。
5,智能与智能控制的定义
◆ 按系统的一般行为特征定义 (Albus)
什么叫智能？有不同的定义：
在不确定环境中，作出合适动作的能力。合适动作是指增加成功的概率,成功就是达到行为的子目标，以支持系统实现最终目标。
！？
低级智能：
感知环境、
作出决策、
控制行为高级智能,理解和觉察能力，在复杂和险恶环境环境中进行选择的能力，力求生存和进步。
成功和系统的最终目标是由智能系统的外界确定。
◆ 按人类的认知的过程定义 (A.Meystel)
智能是系统的一个特征，当集注（ Focusing Attention)、组合搜索 (Combinatorial Search)、归纳 （ Generalization)过程作用于系统输入，并产生系统输出时，就表现为智能。
系统输入 系统输出智能集中注意力组合搜索 归纳
FA CS G
◆ 按机器智能定义 (Saridis)
机器智能是把信息进行分析、组织，并把它转换成知识的过程。知识就是所得到的结构性信息，它可用来使机器执行特定的任务，以消除该任务的不确定性或盲目性，达到最优或次优的结果。
信息信息分析组织处理知识信息机器智能智能控制的定义智能 控制密切相关智能系统必是 控制系统控制系统必需具有智能
1,按一般行为特征定义智能控制是有知识的“行为舵手”，它把知识和反馈结合起来，形成感知 — 交互式、以目标导向的控制系统。
系统可以进行规划、决策，产生有效的,有目的的行为，
在不确定环境中，达到既定的目标。
2,按人类的认知的过程定义智能控制是一种计算上的有效过程,在非完整的指标下，
通过最基本的操作，即归纳（ G）、集注（ FA）、和组合操作（ CS），把不确定的复杂系统引向规定的目标。
3,按机器智能定义智能控制是认知科学、多种数学编程和控制技术的结合。
它把施加于系统的各种算法和数学与语言方法融为一体。
6,智能控制研究的主要内容
● 智能控制系统基本结构和机理的研究
● 混合系统的建模和控制
● 基于模糊集合、神经元网络、遗传算法、进化算法等智能控制器的开发和研究 。
● 智能计算和软计算的开发和研究
● 自组织、自学习的结构和方法的研究
● 基于多代理 (Multi-agent)智能控制系统 的开发和研究
● 智能控制系统应用的研究
7.智能控制的分类
1,基于规则的智能控制系统
—— 模糊控制系统
2）基于连接的智能控制系统
—— 神经元网络控制系统
3）混合智能控制系统
—— 模糊神经网络智能控制系统
4）基于行为的智能控制系统
—— 由多传感器组成的各种机器人
（第一部分完）
2001年 9月
— 李人厚 —
本课程的主要内容
1,智能控制概论
2,模糊控制
3.神经元网络控制
4.模糊 -神经网络控制
5.遗传算法
6.递阶智能控制理论
1,控制理论和应用发展的概况
2,传统控制理论的局限性
3,智能控制的组成、定义与研究内容
4,智能控制与传统控制的关系和差别
5,智能与智能控制的定义
6,智能控制研究的主要内容
7.智能控制的分类自动控制（自动化）是一门交叉学科智能控制概论自动控制（自动化）学科控制与决策信息采集与处理系统建模与分析机器人技术计算机控制先进制造技术数学计算机科学信息论运筹学控制论认知心理学神经脑科学生物医学物理管理科学支持基础主要应用领域
1,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。
1,20年代以返馈控制理论为代表，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,50~60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,和 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。
以上控制理论我们称之为传统控制理论。
应用上：
● 工厂全球化、开放化。出现柔性制造、虚拟工厂、
CIMS,CIPS（ Computer Integrated Processing
Systems),现场总线技术越来越成熟、
● 机器人、智能自动化技术。
● 绿色自动化技术越来越发展。
● 智能制造 (IM)。
企业生产的发展趋向,单件生产?大批量生产?多品种小批量?变品种变批量企业自动化系统结构理论与实际应用存在很大差距
PID在实际应用中仍占统治地位。
原因：
●自动控制学科高度的交叉性、应用的广泛性；
●所需数学工具难以被多数技术人员所掌握；
●自动控制需要其它技术支持，如网络、计算机；
●实际应用情况的复杂性、多变性、不确定性；
●国内企业存在管理体制问题，技术投入力度不够。
2.传统控制理论的局限性随着复杂系统的不断涌现，传统控制理论越来越多地显示它的局限性。
什么叫复杂系统？其特征表现为：
1,控制对象的复杂性模型的不确定性、
高度非线性、
分布式的转感器和执行机构、
动态突变、
多时间标度、
复杂的信息模式、
庞大的数据量和严格的性能指标。
2,环境的复杂性变化的不确定性难以辨识必须与被控对象集合起来作为一个整体来考虑。
3,控制任务或目标的复杂性控制目标和任务的多重性时变性任务集合处理的复杂性。
传统控制理论的局限性
（ 1）传统的控制理论建立在精确的数学模型基础上 —— 用微分或差分方程来描述。
不能反映人工智能过程：推理、分析、学习。
丢失许多有用的信息
（ 2）不能适应大的系统参数和结构的变化自适应控制和自校正控制 —— 通过对系统某些重要参数的估计克服小的、变化较慢的参数不确定性和干扰。
鲁棒控制 —— 在参数或频率响应处于允许集合内，保证被控系统的稳定。
自适应控制鲁棒控制不能克服数学模型严重的不确定性和工作点剧烈的变化。
（ 3） 传统的控制系统输入信息模式单一通常处理较简单的物理量：电量（电压、电流、阻抗）； 机械量（位移、速度、加速度）；
复杂系统要考虑：视觉、听觉、触觉信号，包括图形、文字、
语言、声音等信息。
为了克服传统控制理论的局限性，产生了模拟人类思维和活动的 智能控制。
3,智能控制的组成、定义与研究内容智能控制（ IC）是自动控制（ AC）和人工智能（ AI）
的交集。即：
AIACIC
AIAC IC
强调智能和控制的结合。
考虑更高层次上的调度、规划和管理，应把运筹学（ OR）
结合进去。即：
ACORAIIC
4,智能控制与传统控制的关系和差别
● 涉及的范围,智能控制的范围包括了传统控制的范围。
有微分 /差分方程描述的系统；有混合系统（离散和连续系统混合、符号和数值系统混合、数字和模拟系统混合）；
● 控制的目标,智能的目标寻求在巨大的不确定环境中，
获得整体的优化。因此，智能控制要考虑：
故障诊断系统重构自组织、自学习能力多重目标
● 系统的结构,控制对象和控制系统的结合。
5,智能与智能控制的定义
◆ 按系统的一般行为特征定义 (Albus)
什么叫智能？有不同的定义：
在不确定环境中，作出合适动作的能力。合适动作是指增加成功的概率,成功就是达到行为的子目标，以支持系统实现最终目标。
！？
低级智能：
感知环境、
作出决策、
控制行为高级智能,理解和觉察能力，在复杂和险恶环境环境中进行选择的能力，力求生存和进步。
成功和系统的最终目标是由智能系统的外界确定。
◆ 按人类的认知的过程定义 (A.Meystel)
智能是系统的一个特征，当集注（ Focusing Attention)、组合搜索 (Combinatorial Search)、归纳 （ Generalization)过程作用于系统输入，并产生系统输出时，就表现为智能。
系统输入 系统输出智能集中注意力组合搜索 归纳
FA CS G
◆ 按机器智能定义 (Saridis)
机器智能是把信息进行分析、组织，并把它转换成知识的过程。知识就是所得到的结构性信息，它可用来使机器执行特定的任务，以消除该任务的不确定性或盲目性，达到最优或次优的结果。
信息信息分析组织处理知识信息机器智能智能控制的定义智能 控制密切相关智能系统必是 控制系统控制系统必需具有智能
1,按一般行为特征定义智能控制是有知识的“行为舵手”，它把知识和反馈结合起来，形成感知 — 交互式、以目标导向的控制系统。
系统可以进行规划、决策，产生有效的,有目的的行为，
在不确定环境中，达到既定的目标。
2,按人类的认知的过程定义智能控制是一种计算上的有效过程,在非完整的指标下，
通过最基本的操作，即归纳（ G）、集注（ FA）、和组合操作（ CS），把不确定的复杂系统引向规定的目标。
3,按机器智能定义智能控制是认知科学、多种数学编程和控制技术的结合。
它把施加于系统的各种算法和数学与语言方法融为一体。
6,智能控制研究的主要内容
● 智能控制系统基本结构和机理的研究
● 混合系统的建模和控制
● 基于模糊集合、神经元网络、遗传算法、进化算法等智能控制器的开发和研究 。
● 智能计算和软计算的开发和研究
● 自组织、自学习的结构和方法的研究
● 基于多代理 (Multi-agent)智能控制系统 的开发和研究
● 智能控制系统应用的研究
7.智能控制的分类
1,基于规则的智能控制系统
—— 模糊控制系统
2）基于连接的智能控制系统
—— 神经元网络控制系统
3）混合智能控制系统
—— 模糊神经网络智能控制系统
4）基于行为的智能控制系统
—— 由多传感器组成的各种机器人
（第一部分完）
