智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發(fā)展的高級(jí)階段，主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。智能控制研究對象的主要特點(diǎn)是具有不確定性的數(shù)學(xué)模型、高度的非線性和復(fù)雜的任務(wù)要求。
發(fā)展
智能控制的思想出現(xiàn)于20世紀(jì)60年代。當(dāng)時(shí)，學(xué)習(xí)控制的研究十分活躍，并獲得較好的應(yīng)用。如自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)方法被開發(fā)出來，用于解決控制系統(tǒng)的隨機(jī)特性問題和模型未知問題；1965年普渡大學(xué)傅京孫(K．S．Fu)教授首先把AI的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
1967年，美國萊昂德斯(C．T．Leondes)等人首次正式使用“智能控制”一詞。1971年，傅京孫論述了AI與自動(dòng)控制的交叉關(guān)系。自此，自動(dòng)控制與AI開始碰撞出火花，一個(gè)新興的交叉領(lǐng)域——智能控制得到建立和發(fā)展。早期的智能控制系統(tǒng)采用比較初級(jí)的智能方法，如模式識(shí)別和學(xué)習(xí)方法等，而且發(fā)展速度十分緩慢。
扎德于1965年發(fā)表了著名論文“Fuzzy Sets”，開辟了以表征人的感知和語言表達(dá)的模糊性這一普遍存在不確定性的模糊邏輯為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)新領(lǐng)域——模糊數(shù)學(xué)。該理論通過引入隸屬度函數(shù)擴(kuò)展經(jīng)典集合論，建立處理不精確概念和模糊信息的數(shù)學(xué)框架，為模糊控制奠定了理論基礎(chǔ)。1975年，英國馬丹尼(E．H．Mamdani)成功地將模糊邏輯與模糊關(guān)系應(yīng)用于工業(yè)控制系統(tǒng)，提出了能處理模糊不確定性、模擬人的操作經(jīng)驗(yàn)規(guī)則的模糊控制方法。此后，在模糊控制的理論和應(yīng)用兩個(gè)方面，控制專家們進(jìn)行廠大量研究，并取得一批令人感興趣的成果，被視為智能控制中十分活躍、發(fā)展也較為深刻的智能控制方法。
20世紀(jì)80年代，基于AI的規(guī)則表示與推理技術(shù)(尤其是專家系統(tǒng))基于規(guī)則的專家控制系統(tǒng)得到迅速發(fā)展，如瑞典奧斯特隆姆(K．J．Astrom)的專家控制，美國薩里迪斯(G．M．Saridis)的機(jī)器人控制中的專家控制等。隨著20世紀(jì)80年代中期人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的再度興起，控制領(lǐng)域研究者們提出并迅速發(fā)展了充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的非線性逼近特性、自學(xué)習(xí)特性和容錯(cuò)特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。
隨著研究的展開和深入，形成智能控制新學(xué)科的條件逐漸成熟。1985年8月，IEEE在美國紐約召開了第一屆智能控制學(xué)術(shù)討論會(huì)，討論了智能控制原理和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。由此，智能控制作為一門新興學(xué)科得到廣泛認(rèn)同，并取得迅速發(fā)展。
近十幾年來．隨著智能控制方法和技術(shù)的發(fā)展，智能控制迅速走向各種專業(yè)領(lǐng)域，應(yīng)用于各類復(fù)雜被控對象的控制問題，如工業(yè)過程控制系統(tǒng)、機(jī)器人系統(tǒng)、現(xiàn)代生產(chǎn)制造系統(tǒng)、交通控制系統(tǒng)等。
定義
智能控制的定義一：智能控制是由智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過程。而智能機(jī)器則定義為，在結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，熟悉的或陌生的環(huán)境中，自主地或與人交互地執(zhí)行人類規(guī)定的任務(wù)的一種機(jī)器。
定義二： K.J.奧斯托羅姆則認(rèn)為，把人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機(jī)器模擬，并用于控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)中，使之在一定程度上實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化，這就是智能控制。他還認(rèn)為自調(diào)節(jié)控制，自適應(yīng)控制就是智能控制的低級(jí)體現(xiàn)。
定義三：智能控制是一類無需人的干預(yù)就能夠自主地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制，也是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。
定義四：智能控制實(shí)際只是研究與模擬人類智能活動(dòng)及其控制與信息傳遞過程的規(guī)律，研制具有仿人智能的工程控制與信息處理系統(tǒng)的一個(gè)新興分支學(xué)科。
技術(shù)基礎(chǔ)
智能控制以控制理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智慧、運(yùn)籌學(xué)等學(xué)科為基礎(chǔ)，擴(kuò)展了相關(guān)的理論和技術(shù)，其中應(yīng)用較多的有模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、遺傳算法等理論，以及自適應(yīng)控制、自組織控制和自學(xué)習(xí)控制等技術(shù)。
專家系統(tǒng)是利用專家知識(shí)對專門的或困難的問題進(jìn)行描述的控制系統(tǒng)。盡管專家系統(tǒng)在解決復(fù)雜的高級(jí)推理中獲得了較為成功的應(yīng)用，但是專家系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用相對還是比較少的。
模糊邏輯用模糊語言描述系統(tǒng)，既可以描述應(yīng)用系統(tǒng)的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊邏輯可適用于任意復(fù)雜的對象控制。
遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機(jī)優(yōu)化工具，具有并行計(jì)算、快速尋找全局最優(yōu)解等特點(diǎn)，它可以和其他技術(shù)混合使用，用于智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的最優(yōu)控制。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用大量的神經(jīng)元，按一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)和調(diào)整的自適應(yīng)控制方法。它能表示出豐富的特性，具體包括并行計(jì)算、分布存儲(chǔ)、可變結(jié)構(gòu)、高度故障容許度、非線性運(yùn)算、自我組織、學(xué)習(xí)或自學(xué)習(xí)。這些特性是人們長期追求和期望的系統(tǒng)特性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)等控制方面具有獨(dú)特的能力。
智能控制的相關(guān)技術(shù)與控制方式結(jié)合、或綜合交叉結(jié)合，構(gòu)成風(fēng)格和功能各異的智能控制系統(tǒng)和智能控制器，這也是智能控制技術(shù)方法的一個(gè)主要特點(diǎn)。
研究對象
智能控制研究的主要目標(biāo)不再是被控對象，而是控制器本身。控制器不再是單一的數(shù)學(xué)模型解析型，而是數(shù)學(xué)解析和知識(shí)系統(tǒng)相結(jié)合的廣義模型，是多種學(xué)科知識(shí)相結(jié)合的控制系統(tǒng)。智能控制理論是建立被控動(dòng)態(tài)過程的特征模式識(shí)別，基于知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)的推理及智能決策基礎(chǔ)上的控制。一個(gè)好的智能控制器本身應(yīng)具有多模式、變結(jié)構(gòu)、變參數(shù)等特點(diǎn)，可根據(jù)被控動(dòng)態(tài)過程特征識(shí)別、學(xué)習(xí)并組織自身的控制模式，改變控制器結(jié)構(gòu)和調(diào)整參數(shù)。
智能控制的研究對象具備以下的一些特點(diǎn)：
1. 不確定性的模型
智能控制的研究對象通常存在嚴(yán)重的不確定性。這里所說的模型不確定性包含兩層意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)可能在很大范圍內(nèi)變化。
2. 高度的非線性
對于具有高度非線性的控制對象，采用智能控制的方法往往可以較好地解決非線性系統(tǒng)的控制問題。
3. 復(fù)雜的任務(wù)要求
對于智能控制系統(tǒng)，任務(wù)的要求往往比較復(fù)雜。
目前智能控制在伺服系統(tǒng)應(yīng)用中較多的，主要包括專家控制、模糊控制、學(xué)習(xí)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、預(yù)測控制等控制方法。
特點(diǎn)
智能控制與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別在于傳統(tǒng)的控制方法必須依賴于被控制對象的模型，而智能控制可以解決非模型化系統(tǒng)的控制問題。與傳統(tǒng)控制相比．
智能控制具有以下基本特點(diǎn)：
1)智能控制的核心是高層控制．能對復(fù)雜系統(tǒng)(如非線性、快時(shí)變、復(fù)雜多變量、環(huán)境擾動(dòng)等)進(jìn)行有效的全局控制．實(shí)現(xiàn)廣義問題求解．并具有較強(qiáng)的故障容許度能力。
2)智能控制系統(tǒng)能以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)表示的混合控制過程，采用開閉環(huán)控制和定性決策及定量控制結(jié)合的多模態(tài)控制方式。
3)其基本目的是從系統(tǒng)的功能和整體優(yōu)化的角度來分析和綜合系統(tǒng)．以實(shí)現(xiàn)預(yù)定的目標(biāo)。智能控制系統(tǒng)具有變結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，能總體白尋優(yōu)．具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)和自協(xié)調(diào)能力。
4)智能控制系統(tǒng)具有足夠的關(guān)于人的控制策略、被控對象及環(huán)境的有關(guān)知識(shí)以及運(yùn)用這些知識(shí)的能力。
5)智能控制系統(tǒng)有補(bǔ)償及自修復(fù)能力和判斷決策能力。
應(yīng)用
智能控制的具體應(yīng)用主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
1)生產(chǎn)過程中的智能控制
生產(chǎn)過程中的智能控制主要包括局部級(jí)智能控制和全局級(jí)智能控制。
局部級(jí)智能控制是指將智能引入工藝過程中的某一單元進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)。研究熱點(diǎn)是智能PID控制器，因?yàn)槠湓趨?shù)的整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢，且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對象。
全局級(jí)的智能控制主要針對整個(gè)生產(chǎn)過程的自動(dòng)化，包括整個(gè)操作工藝的控制、過程的故障診斷、規(guī)劃過程操作處理異常等。
2)先進(jìn)制造系統(tǒng)中的智能控制
智能控制被廣泛地應(yīng)用于機(jī)械制造行業(yè)。在現(xiàn)代先進(jìn)制造系統(tǒng)中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來解決難以或無法預(yù)測的情況，人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了一些有效的解決方案。
(1)利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對制造過程進(jìn)行動(dòng)態(tài)環(huán)境建模，利用傳感器融合技術(shù)來進(jìn)行信息的預(yù)處理和綜合。
(2)采用專家系統(tǒng)為反饋機(jī)構(gòu)，修改控制機(jī)構(gòu)或者選擇較好的控制模式和參數(shù)。
(3)利用模糊集合決策選取機(jī)構(gòu)來選擇控制動(dòng)作。
(4)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能和并行處理信息的能力，進(jìn)行在線的模式識(shí)別，處理那些可能是殘缺不全的信息。
3)電力系統(tǒng)中的智能控制
電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)、變壓器、電動(dòng)機(jī)等電機(jī)電器設(shè)備的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)行、控制是一個(gè)復(fù)雜的過程，國內(nèi)外的電氣工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。
(1)用遺傳算法對電器設(shè)備的設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化，可以降低成本，縮短計(jì)算時(shí)間，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量。
(2)應(yīng)用于電氣設(shè)備故障診斷的智能控制技術(shù)有模糊邏輯、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
(3)智能控制在電流控制PWM技術(shù)中的應(yīng)用是具有代表性的技術(shù)應(yīng)用方向之一，也是研究的新熱點(diǎn)之一。
近年來，智能控制技術(shù)在國內(nèi)外已有了較大的發(fā)展，已進(jìn)入工程化、實(shí)用化的階段。作為一門新興的理論技術(shù)，它還處在一個(gè)發(fā)展時(shí)期。隨著人工智能技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，智能控制必將迎來它的發(fā)展新時(shí)期。
參考資料 >