统的控制。
(5) 硬件实现。神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。近年来,一些超大规模集成电路实现硬件已经问世,而且可从市场上购到。这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。
十分显然,神经网络由于其学习和适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能力,因而具有用于智能控制系统的潜力。
6、答:萨里迪斯(Saridis)于1977年提出了一种智能控制结构, 它把傅京孙的智能控制二元结构扩展为三元结构,即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交接。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。必须把远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。这种三元结构后来成为IEEE第一次智能控制研讨会(1985年8月,纽约)的主题之一。
在提出三元结构的同时,萨里迪斯还提出基于三个控制层次和精度随智能降低而提高(ＩＰＤＩ)原理的三级递阶智能控制系统,见图4,它主要由3个智能(感知)级组成:组织级、协调级和执行级。
图4 分级智能控制系统
7、答:应用专家系统概念和技术,模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统,称为专家控制系统。
图5给出了一种工业专家控制器(EC)的结构,其组成和各部分的作用如下:
(1) 知识库(KB):KB存放工业过程控制的领域知识,由经验数据库(DB)和学习与适应装置(LA)组成。经验数据库主要存储经验和事实。学习与适应装置的功能就是根据在线获取的信息,补充或修改知识库内容,改进系统性能,以便提高问题求解能力。
(2) 控制规则集(CRS):对受控过程的各种控制模式和经验的归纳和总结。
(3) 推理机构(IE):其复杂由于规则条数决定,如果搜索空间很小,推理机构(IE)就十分简单,采用向前推理方法逐次判别各种规则的条件,满足则执行,否则继续搜索。
(4) 特征识别与信息处理(FR＆IP):其作用是实现对信息的提取与加工,为控制决策和学习适应提供依据。它主要包括抽取动态过程的特征信息,识别系统的特征状态,并对这些特征信息进行必要的加工。
智能控制》课程考试试题C
《智能控制》课程考试试题C参考答案
一、填空题
(1) 符号主义 (2) 联接主义 (3) 行为主义 (4) 期望 (5) 期望 (6) 知识库 (7) 推理机 (8) 傅京孙 (9) 萨里迪斯 (10) 蔡自兴 (11) 组织级 (12) 协调级 (13) 执行级 (14) 专家控制 (15) 递阶控制 (16) 模型控制 (17) 遗传算法
(18) 传统反馈 (19) 前馈神经网络 (20) 反馈神经网络 二、选择题
1、D 2、A 3、B 4、A 5、D 6、B 7、C 8、A 9、C 10、D 三、问答题
1、答:长期以来,自动控制科学已对整个科学技术的理论和实践做出重要贡献,并为人类的生产、经济、社会、工作和生活带来巨大利益。然而,现代科学技术的迅速发展和重大进步,已对控制和系统科学提出新的更高的要求,自动控制理论和工程正面临新的发展机遇和严峻挑战。传统控制理论,包括经典反馈控制、近代控制和大系统理论等,在应用中遇到不少难题。多年来,自动控制一直在寻找新的出路。现在看来,出路之一就是实现控制系统的智能化,以期
解决面临的难题。
人工智能(artificial intelligence, AI )的产生和发展正在为自动控制系统的智能化提供有力支持。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(intelligent control,IC)发展。
自动控制既面临严峻挑战,又存在良好发展机遇。为了解决面临的难题,一方面要推进控制硬件、软件和智能的结合,实现控制系统的智能化;另一方面要实现自动控制科学与计算机科学、信息科学、系统科学以及人工智能的结合,为自动控制提供新思想,新方法和新技术,创立边缘交叉新学科,推动智能控制的发展。
智能控制是人工智能和自动控制的重要部分和研究领域,并被认为是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层。人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。有趣的是,在相当长时间内,很少有人提到控制理论与人工智能的联系。不过,这也不足为奇,因为传统的控制理论(包括古典的和近代的)主要涉及对与伺服机构有关的系统或装置进行操作与数学运算,而人工智能所关心的则主要与符号运算、逻辑推理及计算智能有关。
近十年来,随着人工智能和机器人技术的快速发展,对智能控制的研究出现一股新的热潮。各种智能决策系统、专家控制系统、学习控制系统、模糊控制、神经控制、主动视觉控制、智能规划和故障诊断系统等已被应用于各类工业过程控制系统、智能机器人系统和智能化生产(制造)系统。近年来,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来。这些新的智能控制系统有仿人控制系统、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, 许多智能控制实际上把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。
2、答:传统控制理论在应用中面临的难题包括:
(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。
传统控制理论在应用中面临的难题的解决,不仅需要发展控制理论与方法,而且需要开发与应用计算机科学与工程的最新成果。人工智能的产生和发展正在为自动控制系统的智能化提供有力支持。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──智能控制发展。 智能控制具有下列特点:
(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,也往往是那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的过程,并以知识进行推理,以启发式策略和智能算法来引导求解过程。
(2) 智能控制的核心在高层控制,即组织级。高层控制的任务在于对实际环境或过程进行组织,即决策和规划,实现广义问题求解。
(3) 智能控制是一门边缘交叉学科。实际上,智能控制涉及更多的相关学科。智能控制的发展需要各相关学科的配合与支援,同时也要求智能控制工程师是个知识工程师。