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）
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
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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）
