智能控制第2章专家控制课件.ppt
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1、第2章 专家控制,第2章 专家控制,在传统控制系统中,系统的运行排斥了人的干预,人-机之间缺乏交互。控制器对被控对象在环境中的参数、结构的变化缺乏应变能力。 传统控制理论的不足,在于它必须依赖于被控对象严格的数学模型,试图对精确模型来求取最优的控制效果。而实际的被控对象存在着许多难以建模的因素。,在传统控制系统中,系统的运行排斥了人的干预,上世纪80年代初,人工智能中专家系统的思想和方法开始被引入控制系统的研究和工程应用中。 专家系统能处理定性的、启发式或不确定的知识信息,经过各种推理来达到系统的任务目标。专家系统为解决传统控制理论的局限性提供了重要的启示,二者的结合导致了专家控制这一方法。,
2、上世纪80年代初,人工智能中专家系统的思想和,2.1 专家系统2.1.1、专家系统概述1定义 专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序,其内部包含某领域专家水平的知识和经验,具有解决专门问题的能力。,2.1 专家系统,2发展历史 分为三个时期:(1)初创期(1965-1971年) 第一代专家系统DENLDRA和MACSMA的出现,标志着专家系统的诞生。其中DENLDRA为推断化学分子结构的专家系统,由专家系统的奠基人,Stanford大学计算机系的Feigenbaum教授及其研究小组研制。MACSMA为用于数学运算的数学专家系统,由麻省理工学院完成。,2发展历史,(2)成熟期(1972-1
3、977年): 在此期间斯坦福大学研究开发了最著名的专家系统-血液感染病诊断专家系统MYCIN,标志专家系统从理论走向应用。另一个著名的专家系统-语音识别专家系统HEARSAY的出现,标志着专家系统的理论走向成熟。,(2)成熟期(1972-1977年):,(3)发展期(1978-现在) 在此期间,专家系统走向应用领域,专家系统的数量增加,仅1987年研制成功的专家系统就有1000种。 专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。目前,专家系统已经广泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象处理、金融决策、地质勘探、石油化工、教学、军事、计算机设计等领域。,(3)发展期
4、(1978-现在),2.1.2、专家系统构成,专家系统主要由知识库和推理机构成,专家系统的结构如图2.1所示。,2.1.2、专家系统构成 专家系统主要由知识库和推理,专家系统的结构,知识库规则库数据库推理机解释程序调度程序推理咨询知识获取领域,2.1.3、专家系统的建立,1知识库 知识库包含三类知识:(1)基于专家经验的判断性规则;(2)用于推理、问题求解的控制性规则;(3)用于说明问题的状态、事实和概念以及当前的条件和常识等的数据。,2.1.3、专家系统的建立 1知识库,知识库包含多种功能模块,主要有知识查询、检索、增删、修改和扩充等。知识库通过人机接口与领域专家相沟通,实现知识的获取。,知
5、识库包含多种功能模块,主要有知识查询、检索、,2推理机 推理机是用于对知识库中的知识进行推理来得到结论的“思维”机构。推理机包括三种推理方式:(1)正向推理:从原始数据和已知条件得到结论; (2)反向推理:先提出假设的结论,然后寻找支持的证据,若证据存在,则假设成立;(3)双向推理:运用正向推理提出假设的结论,运用反向推理来证实假设。,2推理机,3知识的表示 常用的知识表示方法为:产生式规则,框架,语义网络,过程。其中产生式规则是专家系统最流行的表达方法。由产生式规则表示的专家系统又称为基于规则的系统或产生式系统。,3知识的表示,产生式规则的表达方式为:IF E THEN H WITH CF(
6、E,H)其中,E表示规则的前提条件,即证据,它可以是单独命题,也可以是复合命题;H表示规则的结论部分,即假设,也是命题;CF(Certainty Factor)为规则的强度,反映当前提为真时,规则对结论的影响程度。,产生式规则的表达方式为:,4专家系统开发语言(1)C语言,人工智能语言(如Prolog,Lisp等);(2)专家系统开发工具:已经建好的专家系统框架,包括知识表达和推理机。在运用专家系统开发工具开发专家系统时,只需要加入领域知识。,4专家系统开发语言,5专家系统建立步骤(1)知识库的设计 确定知识类型:叙述性知识,过程性知识,控制性知识; 确定知识表达方法; 知识库管理系统的设计:
7、实现规则的保存、编辑、删除、增加、搜索等功能。,5专家系统建立步骤,(2)推理机的设计 选择推理方式; 选择推理算法:选择各种搜索算法,如深度优先搜索、广度优先搜索、启发式优先搜索等。(3)人机接口的设计 设计“用户专家系统接口”:用于咨询理解和结论解释; 设计“专家专家系统接口”:用于知识库扩充及系统维护。,(2)推理机的设计,第二节 专家控制,一、概述 瑞典学者K.J.Astrom在1983年首先把人工智能中的专家系统引入智能控制领域,于1986年提出“专家控制”的概念,构成一种智能控制方法。,第二节 专家控制 一、概述,专家控制(Expert Control)是智能控制的一个重要分支,又
8、称专家智能控制。所谓专家控制,是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,仿效专家的经验,实现对系统的控制。,专家控制(Expert Control)是智能控制的,专家控制试图在传统控制的基础上“加入”一个富有经验的控制工程师,实现控制的功能,它由知识库和推理机构构成主体框架,通过对控制领域知识(先验经验、动态信息、目标等)的获取与组织,按某种策略及时地选用恰当的规则进行推理输出,实现对实际对象的控制。,专家控制试图在传统控制的基础上“加入”一个富有经验的控,二、基本原理,1结构 专家控制的基本结构如图2.2所示。,二、基本原理 1结构,专家控制的结构,知识库实时A/D
9、被控D/A控制专家控制的结构,2功能(1)能够满足任意动态过程的控制需要,尤其适用于带有时变、非线性和强干扰的控制;(2)控制过程可以利用对象的先验知识;(3)通过修改、增加控制规则,可不断积累知识,改进控制性能;(4)可以定性地描述控制系统的性能,如“超调小”、“偏差增大”等;,2功能,(5)对控制性能可进行解释;(6)可通过对控制闭环中的单元进行故障检测来获取经验规则。,3. 与专家系统的区别 专家控制引入了专家系统的思想,但与专家系统存在区别:(1)专家系统能完成专门领域的功能,辅助用户决策;专家控制能进行独立的、实时的自动决策。专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。,(5
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