《智能控制》课件

智能控制课程介绍课程目标课程内容掌握智能控制基本理论模糊控制、神经网络、专家系统考核方式什么是智能控制？定义特点与传统控制区别融合人工智能与传统控制理论的新型自学习、自适应、仿人类推理处理不确定性、非线性系统能力强控制方法智能控制的发展历程年19651赞德提出模糊集合理论年代19702专家系统兴起年代19803神经网络复兴年代至今19904混合智能控制系统发展智能控制的基本结构学习机制不断优化控制策略推理机根据知识库推导控制决策知识库储存专家知识与系统经验智能控制系统的类型专家控制系统模糊控制系统基于人类专家知识和经验构建利用模糊逻辑处理不确定性神经网络控制系统遗传算法控制系统模拟人脑学习能力基于进化机制优化控制参数模糊控制基础输入模糊化精确量测值转换为模糊集去模糊化模糊推理转换为精确控制量应用规则if-then模糊集合理论定义元素对集合的隶属度在区间取值[0,1]特征边界模糊，程度化描述应用处理不确定性和模糊性问题隶属度函数隶属度函数表示元素对模糊集的归属程度，取值范围为[0,1]模糊逻辑运算交集μA∩Bx=min[μAx,μBx]并集∪μA Bx=max[μAx,μBx]补集μĀx=1-μAx模糊关系定义笛卡尔积上的模糊集表示方法模糊关系矩阵复合运算复合、复合max-min max-product模糊推理条件语句规则表示If-Then模糊蕴涵前提到结论的映射综合推理多规则综合得出结论模糊控制器结构模糊化接口知识库12将精确输入转化为模糊集包含控制规则和隶属函数去模糊化接口推理机将模糊结果转为精确控制量执行模糊推理运算43模糊控制系统设计步骤确定输入输出变量选择合适的控制变量和被控变量设计隶属度函数为输入输出变量定义模糊集制定控制规则基于专家经验设计规则If-Then选择推理方法确定模糊推理和去模糊化方法系统仿真与调整优化规则库和隶属度函数模糊控制应用实例空调调温地铁制动相机自动对焦根据室温与设定温差动态调节制冷量实现平稳停车，提高乘坐舒适度快速准确锁定焦点神经网络控制基础19431986起源突破麦卡洛克与皮茨提出第一个人工神反向传播算法解决多层网络训练难经元模型题1990s应用神经网络开始在控制领域广泛应用生物神经元与人工神经元生物神经元人工神经元树突接收信号输入权重对应树突细胞体整合信号加权和对应细胞体轴突传递输出激活函数产生输出突触连接其他神经元输出连接其他神经元神经网络的基本结构输出层产生网络最终结果隐藏层提取特征，执行非线性映射输入层接收外部信号常见神经网络模型神经网络网络BP Hopfield前馈网络，通过误差反向传播反馈网络，用于联想记忆学习网络RBF径向基函数网络，局部响应特性神经网络学习算法无监督学习无标签数据，发现数据内在结构监督学习有标签数据，最小化预测误差强化学习通过奖惩机制学习最优策略神经网络控制器设计确定网络结构选择网络类型和层数准备训练数据收集输入输出样本对训练网络使用学习算法优化权重验证性能测试网络泛化能力神经网络在系统辨识中的应用模型验证训练辨识模型使用新数据测试辨识精度采集训练数据使用数据优化网络权重构建辨识模型记录系统输入输出数据对设计合适的神经网络结构神经网络控制系统实例自动驾驶化工过程电网调度环境感知与路径规划多变量非线性过程控制负荷预测与电力优化专家控制系统专家系统的基本概念定义特点模拟人类专家决策过程的智能系统知识与推理分离可解释性强利用启发式规则专家控制系统的结构知识库存储专家知识和规则推理机应用规则解决问题解释机构说明推理过程和结论知识获取从专家提取知识的机制知识表示方法产生式规则框架语义网络形式，直观结构化知识表示，包节点和连接组成的图IF-THEN易理解含槽和面形表示推理方法正向推理反向推理从已知事实出发从目标假设出发应用规则得出结论寻找支持证据数据驱动型推理目标驱动型推理专家控制器设计PID监测系统运行参数调整决策采集系统状态和响应基于规则推理最优参数性能评估参数调整PID分析系统响应特性更新、、值Kp KiKd专家控制系统应用实例电厂锅炉控制水泥生产污水处理燃烧优化，提高热效率多变量工艺参数协调优化复杂工艺条件下的水质控制遗传算法控制19751990s起源发展霍兰德提出遗传算法理论在控制系统优化中广泛应用2000+融合与其他智能算法结合形成混合方法遗传算法基本原理编码将问题解转化为染色体表示选择按适应度概率选择个体交叉交换父代染色体片段变异随机改变染色体基因遗传算法在控制中的应用参数优化结构优化控制器参数自动寻优神经网络拓扑优化参数整定控制系统结构设计PID模糊规则优化模糊隶属函数形状优化遗传算法与其他智能控制方法的结合遗传模糊系统遗传神经网络--优化模糊规则和隶属函数优化网络结构和权重12遗传粒子群遗传专家系统43--改进搜索效率和精度优化知识库规则遗传算法控制实例电机控制无人机飞行化工过程优化启停过程，减小冲击路径规划与姿态控制多目标优化生产参数智能控制PID传统PID固定参数，难以适应变化工况模糊PID2利用模糊规则动态调整参数PID神经网络PID通过学习优化控制参数遗传算法PID全局搜索最优参数PID传统控制的局限性PID非线性系统适应性差固定参数难以应对非线性特性模型依赖性强需要精确数学模型多变量耦合难处理难以处理多输入多输出系统工况变化难适应参数固定，难以适应系统动态变化模糊控制PID原理特点结构类型利用模糊规则动态调整参数无需精确数学模型，鲁棒性强直接型、参数自整定型、复合型PID神经网络控制PID结构学习算法神经网络辨识控制器组合反向传播算法+在线学习调整参数基于性能指标的梯度下降PID多层前馈网络常用结构在线离线混合学习/专家控制PID知识库构建1提取专家经验形成规则库推理机设计设计适合控制决策的推理机制参数调整机制将推理结果转化为控制器参数自适应控制PID系统识别控制律计算实时估计系统参数根据模型更新控制参数性能评估参数调整监控系统响应调整策略更新控制器参数智能控制应用实例PID智能广泛应用于温度、速度、液位、压力等工业控制领域PID学习控制学习控制的基本概念定义特点通过经验积累改进控制性能的方法逐步优化适应性强模型依赖性低迭代学习控制重复执行更新控制律进入下一轮迭代记录误差基于误差修正控制输入执行控制任务存储跟踪误差数据完成一次控制周期强化学习控制智能体环境控制器执行动作被控系统产生状态变化策略更新奖励优化控制策略评估动作质量深度强化学习在控制中的应用深度网络Q DQN用于离散控制问题策略梯度法适合连续控制空间方法Actor-Critic结合值函数和策略梯度模型预测强化学习结合模型预测与强化学习学习控制实例机器人抓取无人机飞行自动驾驶通过多次尝试学习精确抓取适应各种风力条件的稳定控制复杂交通环境下的决策学习智能优化算法在控制中的应用控制性能提升全局优化控制效果控制策略优化搜索最优控制律参数整定寻找最优控制参数粒子群优化算法原理模拟鸟群觅食行为算法流程粒子位置速度迭代更新在控制中的应用参数优化，轨迹规划蚁群算法原理算法特点12模拟蚂蚁觅食过程中的信息正反馈机制，分布式计算，素通信机制适合组合优化控制应用3路径规划，任务调度，资源分配人工免疫算法原理算法类型控制应用模拟生物免疫系统识克隆选择，网络理故障检测，鲁棒控制别抗原过程论，负选择设计智能优化算法在控制系统设计中的实例智能优化算法用于解决复杂控制问题，如轨迹优化、能源调度、过程控制机器人智能控制6+

0.1ms自由度响应时间现代工业机器人的典型关节数高性能机器人控制系统实时性要求

99.9%精度先进机器人定位精度机器人运动学与动力学基础运动学动力学描述机器人位置、速度关系分析力与运动的关系正向运动学关节角度末端位姿牛顿欧拉方程→-逆向运动学末端位姿关节角度拉格朗日方程→机器人智能轨迹规划任务描述定义起点、终点和约束条件路径生成规划空间中的几何路径轨迹优化考虑动力学约束优化时间曲线碰撞避免检测并规避潜在障碍物机器人视觉伺服控制图像获取特征提取摄像机捕获目标图像识别目标关键特征点控制执行误差计算生成机器人运动指令计算特征位置与期望位置差异机器人力位混合控制/位置控制力控制控制自由运动方向的位置控制约束方向的接触力12混合控制阻抗控制43位置控制和力控制协调工作调节机器人与环境的机械阻抗智能控制在工业机器人中的应用实例智能焊接柔性装配协作机器人实时调整焊接参数视觉引导精确组装安全交互，力控柔顺智能控制的未来发展趋势新兴技术融合深度学习与控制理论结合应用领域拓展智能制造、医疗、交通等领域应用深化挑战与机遇可解释性、安全性和鲁棒性研究。