智能控制系统

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2、专家智能控制

专家智能控制是指将专家系统的理论和技术同控制理论方法与技术相结合。在未知环境下,仿效专家的智能,实现对系统的控制。把基于专家控制的原理所设计的系统或控制器,分别称为专家控制系统或专家控制器。它对环境的变化有很强的自适应能力和自学习功能,具有高可靠性及长期运行的连续性、在线控制的实时性等特点。因此,在工业控制中的应用越来越为人们所重视,它是智能控制发展中一个极有应用前途的方向。

专家控制器的一般原理框图如图1.5所示。它通常由知识库、控制规则集、推理机构及信息获取与处理四个部分组成。

图1.5 专家控制器的原理框图

7、模糊控制

模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF(条件)THEN(作用)”产生式形式表示的控制规则,通过模糊推理得到控制作用集,作用于被控对象或过程。控制作用集为一组条件语句,状态条件和控制作用均为一组被量化了的模糊语言集,如“正大”,“负大”,“高”,“低”,“正常”等,它们共同构成控制过程的模糊算法:

a) 定义模糊子集,建立模糊控制规则;

b) 由基本论域转变为模糊集合论域;

c) 模糊关系矩阵运算;

d) 模糊推理合成,求出控制输出模糊集;

e) 进行逆模糊运算,判决,得到精确控制量。

模糊控制器的一般结构如图1.15所示。

图1.15 模糊控制的一般结构

模糊控制与常规控制方法相比有以下优点:

(1)模糊控制完全是在操作人员控制经验基础上实现地系统的控制,无需建立数学模型,是解决不信息获取与处理推理机构控 制规则集被控对象知识库给定输出+-知识库专家控制信息获取与处理推理机构控 制规则集被控对象知识库给定输出+-知识库专家控制确定性系统的一种有效途径。

(2)模糊控制具有较强的鲁棒性,被控制对象参数的变化对模糊控制的影响不明显,可用于非线性、时变、时滞系统的控制。

(3)由离散计算得到控制查询表,提高了控制系统的实时性。

(4)控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑,为智能控制应用打下了基础。

模糊控制的深入的理论和应用研究,主要有以下方面:模糊控制的稳定性研究,模糊模型及辨识,模糊最优控制,模糊自组织控制,模糊自适应控制,传统PID与Fuzzy控制相结合的多模态控制器。模糊控制理论20年来在理论和应用上已取得了引人瞩目的成果,成为控制理论及应用中的重要组成部分。80年代以后和90年代初出现了模糊逻辑(Fuzzy Logic)控制使模糊控制更加接近了智能控制。

1、智能控制系统特征模型的描述

特征模型F是对智能控制系统动态特征定量和定性描述相结合的模型。它是针对问题求解和控制指标要求不同,对系统动态特征信息空间∑的一种划分。

划分出每一个区域分别表示系统的一种特征状态fi,而特征模型为所有特征状态的集合,即

12{,,,}riFffff (1.5.1)

其中,∑为特征空间符号。

建立了特征模型后,智能控制系统根据特征模型,对采样得到的信息进行特征识别处理,以确定系统当前处于怎么样的特征状态,控制器将它记忆下来确定响应控制决策模态。所谓控制决策模态是指控制量输出u与当前特征状态和过去记忆的特征信息之间某种定量和定性关系的集合,即为

12{,,,}r (1.5.5)

()(,,)iiijuRee (1.5.6)

其中,j为过去记忆的特征状态。

2、智能控制系统的性能指标

传统控制理论所确定的系统性能指标中第一类是上升时间rt、超调量、过渡过程时间sT、稳态误差se;第二类是泛函指标。智能控制系统性能指标与传统控制理论的没有多大区别,但是从信息映射观点出发,传统控制器输入输出之间只是一种单映射函数关系,而智能控制系统是一种多映射函数关系,且每一个控制方式都在同一动态过程某特征状况下被采用,所以每一模态总可以强化某特定指标,结果导致性能比单映射时好。

3、智能控制系统的可控性问题

研究智能控制系统的可控性,就是研究智能控制器本身的控制能力。鉴于智能控制系统各级求解的目标直接或间接影响其控制能力和控制效果,特别在高层次推理中存在模糊性和不精确性,可能导致系统不可控。从式(1.5.7)看,若二次映射非满映射,即控制量输出与当前特征状态和特征记忆信息不存在映射关系,或映射不完全,有可能导致系统失控。因此,智能控制系统可控的必要条件是式(1.5.7)二次映射为满映射。

1111FRu (1.5.7)

4、智能控制系统的稳定问题

从控制理论角度研究系统稳定性,是建立在系统的数学模型上,而智能控制系统并未建立系统的数学模型,所以传统的稳定判据不能引用,那么如何解决呢? 智能控制理论表明:系统输出响应是系统输入和系统内特性的综合反映,不稳定趋势的出现总是以一个特征状态反映到系统响应中。一个智能控制系统,可以对一些反映前期决策及控制效果的特征量,和反映控制任务要求及被控对象性质的特征量进行存储记忆,称为特征记忆量集合,即

12{,,,}piM (1.5.9)