智能控制导论概述.docx
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智能控制导论概述
学号：
B07030522姓名：
张世崇
智能控制综述
目录
人工智能的定义与发展————————————————————————————1
人类智能与人工智能—————————————————————————————1
人工智能的各种认知观————————————————————————————2
传统控制理论面临的难题———————————————————————————2
人工智能对自动控制的影响——————————————————————————2
自动化与人工智能——————————————————————————————3
智能控制的发展———————————————————————————————3
智能控制的定义与特点————————————————————————————4
智能控制器的一般结构————————————————————————————5
智能控制的领域与现状————————————————————————————6
智能控制存在的问题及进一步研究问题—————————————————————7
智能控制的展望———————————————————————————————8
人工智能的定义与发展
定义1智能机器
能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务（anthropomorphictasks）的机器。
定义2人工智能（学科）
人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。
定义3人工智能（能力）
人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
为了让读者对人工智能的定义进行讨论,以便更深刻地理解人工智能,下面综述其它几种关于人工智能的定义。
定义4人工智能是一种使计算机能够思维,使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）。
定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。
定义6人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）。
定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）。
定义8人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术（Kurzwell,1990）。
定义9人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）。
定义10人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科（Schalkoff,1990）。
定义11人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支（Luger和Stubblefield,1993）。
人类智能与人工智能
1符号处理系统的六种基本功能
信息处理系统又叫符号操作系统（SymbolOperationSystem）或物理符号系统（PhysicalSymbolSystem）。
所谓符号就是模式（pattern）。
一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能:
（1）输入符号（input）;
（2）输出符号（output）;
（3）存储符号（store）;
（4）复制符号（copy）;
（5）建立符号结构:
通过找出各符号间的关系,在符号系统中形成符号结构;
（6）条件性迁移（conditionaltransfer）:
根据已有符号,继续完成活动过程。
可以把人看成一个智能信息处理系统
如果一个物理符号系统具有上述全部6种功能,能够完成这个全过程,那么它就是一个完整的物理符号系统。
人具有上述6种功能;现代计算机也具备物理符号系统的这6种功能。
物理符号系统的假设
任何一个系统,如果它能表现出智能,那么它就必定能够执行上述6种功能。
反之,任何系统如果具有这6种功能,那么它就能够表现出智能;这种智能指的是人类所具有的那种智能。
把这个假设称为物理符号系统的假设。
物理符号系统3个推论
推论一既然人具有智能,那么他（她）就一定是个物理符号系统。
推论二既然计算机是一个物理符号系统,它就一定能够表现出智能。
这是人工智能的基本条件。
推论三既然人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,那么就能够用计算机来模拟人的活动。
2.人类智能的计算机模拟
机器智能可以模拟人类智能
物理符号系统假设的推论表明人和计算机这两个物理符号系统所使用的物理符号是相同的,因而计算机可以模拟人类的智能活动过程。
智能计算机的功能
如下棋、证明定理、翻译语言文字和解决难题、以类似人类的方式进行“思考”等。
人工智能的各种认知观
人工智能三大学派及对人工智能发展历史的不同看法:
符号主义（Symbolicism）,又称为逻辑主义（Logicism）、心理学派（Psychlogism）或计算机学派（Computerism）,其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。
认为人工智能源于数理逻辑。
符号主义仍然是人工智能的主流派。
这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊（Nilsson）等。
联结主义（Connectionism）,又称为仿生学派（Bionicsism）或生理学派（Physiologism）,其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。
行为主义（Actionism）,又称进化主义（Evolutionism）或控制论学派（Cyberneticsism）,其原理为控制论及感知—动作型控制系统。
认为人工智能源于控制论。
这一学派的代表有布鲁克斯（Brooks）等。
智能控制的机遇与挑战
传统控制理论面临的难题
（1）传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型基础上的,而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等,一般无法获得精确的数学模型。
（2）研究这类系统时,必须提出并遵循一些比较苛刻的假设,而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。
（3）对于某些复杂的和包含不确定性的对象,根本无法以传统数学模型来表示,即无法解决建模问题。
（4）为了提高性能,传统控制系统可能变得很复杂,从而增加了设备的初投资和维修费用,降低系统的可靠性。
人工智能对自动控制的影响
人工智能影响了许多具有不同背景的学科,它的发展已促进自动控制向着更高的水平──智能控制（intelligentcontrol）发展。
人工智能和计算机科学界已经提出一些方法、示例和技术,用于解决自动控制面临的难题。
例如,简化处理松散结构的启发式软件方法（专家系统外壳、面向对象程序设计和再生软件等;基于角色（actor）或艾真体（agent）的处理超大规模系统的软件模型;模糊信息处理与控制技术;进化计算、遗传算法、自然计算以及基于信息论和人工神经网络的控制思想和方法等。
自动化与人工智能
机械化（mechanization）
机械化就是使用机器代替原先由动物或人类执行的体力劳动。
自动化（automation）
当反馈信息自动地引起机器进行调节并使之重新达到正常状态时,自动装置才真正实现自动化。
自动化是由机械化和计算相结合而得到的自校正生产活动的成果。
自动化与人工智能的关系
下图表示出自动化的进展与人工智能的某些关系。
自动化的进展与人工智能
总之,自动化与人工智能有着十分密切的关系,而人工智能关注的是智能行为,首先是那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数字过程。
智能控制的发展
傅京孙
1965年,著名的美籍华裔科学家傅京孙（K.S.Fu）教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统;然后,他又于1971年论述了人工智能与自动控制的交接关系。
由于傅先生的重要贡献,他已成为国际公认的智能控制的先行者和奠基人。
扎德（Zadeh）与模糊控制
模糊控制是智能控制的又一活跃研究领域。
扎德（Zadeh）于1965年发表了他的著名论文“模糊集合”（fuzzysets）,开辟了模糊控制的新领域。
利昂兹（Leondes）
1967年,利昂兹（Leondes）等人首次正式使用“智能控制”一词。
这一术语的出现要比“人工智能”晚11年,比“机器人”晚47年。
萨里迪斯（Saridis）
萨里迪斯（Saridis）对智能控制系统的分类作出贡献。
他把智能控制发展道路上的最远点标记为人工智能。
他认为,人工智能能够提供最高层的控制结构,进行最高层的决策。
其他
奥斯特洛姆（ÅstrÖm）、迪席尔瓦（deSilva）、周、蔡、霍门迪梅洛（HomendeMello）和桑德森（Sanderson）等于80年代分别提出和发展了专家控制、基于知识的控制、仿人控制、专家规划和分级规划等。
国内情况
近10多年来,相关学术组织、学术团体、学术会议等的活跃情况表明,智能控制作为一门独立的新学科,已在我国建立起来。
以计算智能为基础的一些新的智能控制方法和技术己被先后提出,这些新的智能控制系统包括仿人控制系统、进化控制系统和免疫控制系统等。
与人工智能学科相比,智能控制学科具有较大的容他性,而没有出发过于激烈和对立的争论。
早在智能控制建立的初期,包括本书作者在内的许多智能控制专家实际上把3个不同认知学派的思想融合和贯穿在智能控制学科之中。
智能控制的定义与特点
1．有关智能机器与智能控制的定义
定义13智能机器
能够在定形或不定形,熟悉或不熟悉的环境中自主地或与操作人员交互作用以执行各种拟人任务（anthropomorphictasks）的机器。
或者比较通俗地说,智能机器是那些能够自主地代替人类从事危险、厌烦、远距离或高精度等作业的机器。
定义14自动控制
自动控制是能按规定程序对机器或装置进行自动操作或控制的过程。
简单地说,不需要人工干预的控制就是自动控制。
例如,一个装置能够自动接收所测得的过程物理变量,自动进行计算,然后对过程进行自动调节就是自动控制装置。
定义15智能控制
智能控制是驱动智能机器自主地实现其目标的过程。
或者说,智能控制是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。
对自主机器人的控制就是一例。
定义16智能控制系统
用于驱动自主智能机器以实现其目标而无需操作人员干预的系统叫智能控制系统。
这类系统必须具有智能调度和执行等能力。
智能控制系统的理论基础是人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科的交叉。
2．智能控制的特点
（1）同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型（含计算智能模型与算法）表示的混合控制过程。
（2）智能控制的核心在高层控制,即组织级。
（3）智能控制是一门边缘交叉学科。
（4）智能控制是一个新兴的研究领域。
无论在理论上或实践上它都还很不成熟、很不完善,需要进一步探索与开发。
智能控制器的一般结构
智能控制器的一般结构
1.二元结构理论
傅京孙曾对几个与自学习控制（learningcontrol）有关的领域进行了研究。
为强调系统的问题求解和决策能力,他用“智能控制系统”来包括这些领域。
他指出“智能控制系统描述自动控制系统与人工智能的交接作用”。
我们可以用下图来表示这种交接作用,并把它称为二元交集结构。
智能控制的二元结构智能控制的三元结构
2.三元结构理论
萨里迪斯于1977年提出另一种智能控制结构,它把傅京孙的智能控制扩展为三元结构,即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交接,如图1.4所示。
萨里迪斯认为,构成二元交集结构的两元互相支配,无助于智能控制的有效和成功应用。
必须把运筹学的概念引入智能控制,使它成为三元交集中的一个子集。
在提出三元结构的同时,萨里迪斯还提出分级智能控制系统,主要由3个智能（感知）级组成:
第一级:
组织级,它代表系统的主导思想,并由人工智能起控制作用。
第二级:
协调级,是上（第一级）下（第三级）级间的接口,由人工智能和运筹学起控制作用。
第三级:
执行级,是智能控制系统的最低层级,要求具有很高的精度,并由控制理论进行控制。
.3.四元结构理论
蔡自兴提出四元智能控制结构,把智能控制看做自动控制、人工智能、信息论和运筹学四个学科的交集,如图1.5（a）所示,其关系如式（1.5）和（1.8）描述。
下图表示这种四元结构的简化图。
智能控制的四元结构
4.信息论：
把信息论作为智能控制结构的一个子集是基于下列理由的:
1.信息论是解释知识和智能的一种手段;
2.控制论、系统论和信息论是紧密相互作用的;
3.信息论已成为控制智能机器的工具;
4.信息熵成为智能控制的测度;
5.信息论参与智能控制的全过程,并对执行级起到核心作用。
智能控制的领域与现状
智能控制的应用研究和应用基础研究是一幅多彩多姿的图像。
从实验室到工业现场、从家用电器到火箭制导、从制造业到采矿业、从飞行器到武器控制、从轧钢机到邮件处理机,都有不少应用实例。
下面就智能控制的几个主要应用研究和应用基础研究领域,举例略加介绍。
l.智能机器人规划与控制
智能机器人的应用范围是十分广泛的,从地面机械手和移动机器人到太空飞行机器人及海洋深处的水下机器人,都有智能机器人的身影,因此不乏这类应用的例子。
机器人研究者们所关心的主要研究方向之一是机器人运动的规划与控制。
给出一个规定的任务之后,首先必须做出满足该任务要求的运动规划;然后,这个规划再由控制来执行,该控制足以使机器人适当地产生所期望的运动。
2.生产过程的智能监控
许多工业连续生产线,如轧钢、化工、炼油、材料加工、造纸和核反应等,其生产过程需要监视和控制,以保证高性能和高可靠性。
为保持物理参数具有一定的精度,确保产品的优质高产,已在一些连续生产线或工业装置上采用了有效的智能控制模式。
例如,旋转水泥窑的模糊控制、汽车工业的高级模糊逻辑控制、轧钢机的神经控制、分布式材料加工系统、分级智能材料处理、智能pH值过程控制、塑料剪切过程的智能控制、工业锅炉的递阶智能控制以及核反应器的知识基控制等。
3.自动加工系统的智能控制
计算机集成加工系统（CIMS）和柔性加工系统（FMS）在近年来迅速发展。
在一个复杂的加工过程中,不同条件下的多种操作是必要的,以求保证产品质量。
环境的不确定性以及系统硬件和软件的复杂性,向控制工程师们设计和实现有效的集成控制系统提出挑战。
4.智能故障检测与诊断
故障检测和诊断与过程监控密切相关。
一个高级的过程控制系统应当具有故障自动检测和自诊断能力,以保证系统工作的高度可靠性。
智能故障检测与诊断（IFDD）系统是一个问题求解的计算机系统,也是一种智能控制系统。
它一般由知识库（故障信息库）、诊断推理机构、接口和数据库等组成。
典型的IFDD系统有太空站热过程控制系统的故障诊断、火电站锅炉给水过程控制系统的故障检测与诊断和雷达故障诊断专家系统等。
5.飞行器的智能控制
飞行过程控制一直是自动控制的重要应用研究领域之一。
大多数商用飞机都装备有可供选择的自动降落系统的自动驾驶仪。
现有的自动降落系统仅在一定的操作安全范围内才能可靠地工作,而且无法在强烈下降气流下运行。
当出现严重紊流扰动时,一般的自动驾驶系统也难以对付。
为了提高飞行器降落过程的可靠性和稳定性,智能控制被引入到飞行过程控制,特别是飞机的倾斜（flare）和降落（landing）控制。
6.医疗过程智能控制
早从70年代中叶起,专家系统技术就被成功的应用于各种医疗领域。
作为医用智能过程控制的新例子,让我们介绍一个用于控制手术过程中麻醉深度的病人平均动脉血压（MAP）的模糊逻辑控制系统。
MAP是衡量麻醉深度的重要参数。
在该控制系统的设计和实现时,采用模糊关系函数和语言规则。
本系统已在许多不同的外科手术中得到成功应用。
7.智能仪器
随着微电子技术、微机技术、人工智能技术和计算机通讯技术的迅速发展,自动化仪器正朝着智能化、系统化、模块化和机电仪一体的方向发展,微型计算机或微处理机在仪器中的广泛应用,已成为仪器的核心组成部件之一,它能够实现信息的记忆、判断、处理、执行以及测控过程的操作、监视和诊断,并把这类仪器称为“智能仪器”。
智能控制存在的问题及进一步研究问题
1.存在问题：
目前,智能控制研究已形成一股不小的热潮,并促进智能控制及其它学科与部门的发展。
冷静地分析这股热潮,发现有不少问题值得引起注意。
首先,智能控制的应用研究目标和主攻方向不够明确。
作为应用研究和应用基础研究,智能自动化在于寻求有别于传统控制的新的实用控制技术。
离开了实际应用而纸上谈兵,那就不是真正的应用研究。
现有的一些研究具有盲目性,很多是低水平重复研究,很难取得较高水准和创新的成果。
其次,智能自动化要面向复杂系统。
对于一些比较简单的系统,引入智能控制并不值得。
如果简单的智能控制系统的复杂性、故障率和成本高于同类应用传统控制系统,那么,智能控制的优越性就会令人置疑。
最后,研制新型智能控制硬件和软件,在智能控制研究中,往往缺少较好的软件环境,硬件方面存在的问题更大。
例如,大多数基于神经网络的控制系统,还停留在“仿真”水平上,未能真正解决其实现问题,更谈不上实际应用。
2.智能控制的进一步研究问题
为了巩固智能控制研究与应用成果,提出下列一些智能控制进一步研究的问题。
a.控制问题的表示
传统上把控制系统看作表示输入和输出的时间函数的有序对集合。
给出最少的受控对象（装置）的信息,它是完成和描述系统未来行为所需要的。
不过,传统的表示方法很难在广泛的范围内使用。
而智能控制可以应用更多的表示方法。
b.认知控制器
有许多人类判别（识别）的隐喻模型。
不过,它们并非为用于智能控制系统而发明的。
此外,对人类认知过程的理解仍然很有限和不完全。
在这种情况下,设计认知控制器必将遇到许多困难。
c.对智能机器研究的建议
研究智能机器时可能考虑到的一些建议包括:
（l）一个用于智能机器分析设计的问题模糊集公式将提供某种广义（全局）的组织器工作方法。
（2）具有判断能力的智能机器的设计将为规划组织、建立和执行提供更大的灵活性。
（3）用于设计智能机器的语言方法是一个可供选择的解决方法。
这种方法与数学方法比较将提供有关两者可能缺点的有用信息。
（4）对用户指令解释不当的灵敏性分析将提供有关噪声对智能机器影响的有用信息。
（5）智能机器每个功能的可靠性分析将提供机器鲁棒性测量,并有助于选择预备程序。
（6）要实现Boltzman机的优化,需要进行更多的研究;为了计算不同协调器的交互作用,修改数学模型和结构模型可能是值得注意的。
d.控制模式
如果某个控制系统仅仅采用顺序控制,那么它就算不上一类智能控制。
其它控制模式,诸如交互控制、自主控制、逻辑控制、认知控制以及直接语音控制等,则被认为属于智能控制。
智能控制的展望
1.寻求更新的理论框架
与智能控制的目标和定义相比,智能控制研究尚存在一些需要解决的问题,这主要表现在下列几个方面:
（l）宏观与微观分离
一方面,智能控制作为基础科学,在宏观上要研究哲学、心理学、语言学、认知科学和逻辑学等,其层次太高太抽象。
另一方面,在微观上,智能控制中的逻辑符号、神经网络、行为主义、递阶性和算法所研究的智能层次太低。
这两个层次之间的距离太远,许多中间层次还没有研究。
有必要进一步研究如何把宏观与微观两方面有机地结合起来,使两者互相渗透。
（2）全局与局部隔开
如同人工智能一样,智能控制的机理是人脑智能在控制上的整体反应,有着丰富的层次和多个侧面。
然而,符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。
因而它们均存在明确的局限性。
有必要从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能控制,以求克服上述局限性。
（3）理论与应用脱节
我们已经知道人脑实际工作的一些情况;在宏观上,我们对大脑知道得不少。
但是,人类智能的千姿万态和变幻莫测,复杂得难以理出清晰的头绪。
在微观上,我们对大脑的工作机制却知之甚少,似是而非,难以找出规律。
在这种背景下提出的各种智能控制理论,只是部分人的主观猜想（其重要意义勿庸置疑）,能够在某些方面表现出“智能”就算相当成功了。
由于技术原因和发展过程需要时间,这种脱节现象将要继续长期存在下去。
.2.进行更好的技术集成
与人工智能相似的是,智能控制技术是人工智能技术与其它信息处理技术,尤其是信息论、系统论、控制论和认识工程学等的集成。
要集成的信息技术是多方面的,包括计算机网络、数据库、计算机图形学、语音与其它听觉技术、机器人学、过程控制、并行处理、光学计算和生物信息处理等技术。
对于未来的智能控制系统还要集成认知科学、生理学、心理学、语言学、社会学、人类学、系统学和哲学等。
3.开发更成熟的应用方法
由于智能控制应用问题的复杂性和广泛性,传统的软件设计方法已显得不适应和不够用。
一个问题是,智能控制软件要执行的功能很可能随着控制系统的开发而变化。
智能控制技术必须支持智能控制的开发实验,并允许控制系统有组织地从一个较小的核心原型逐渐发展成为一个完整的应用系统。
人们可以期望,智能控制技术必将有更广泛和有效的发展。
在智能控制应用中,新方法正在被发现,以分类与解决复杂的控制问题。
通过开发新技术、新工具和新算法,更成熟的应用方法最终将能允许智能控制被成功地应用到更多的至今尚未涉足的领域。
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