专家控制系统：结合人工智能的新型控制策略

本文主要介绍了专家系统的分类与组成，特别是专家控制系统，以及专家系统的基本定义和发展背景。 专家系统是人工智能领域的一个重要分支，主要用于解决需要专业知识和经验的问题。根据描述和提供的部分内容，我们可以深入探讨以下几个方面： 1. **专家系统的定义**： - 费根鲍姆的定义：专家系统是一种智能计算机程序，它利用人类专家的经验来解决复杂问题。 - 蔡自兴的定义：强调专家系统内部包含领域专家的知识和经验，能够处理高水平难题。 - 其他定义共同指出，专家系统是模拟专家思维的程序，用于解决需要专业技能的问题。 2. **专家控制**： - 传统的控制系统通常不接受人的干预，且依赖精确的数学模型进行控制。 - 专家控制系统结合了人工智能的专家系统思想，可以处理不确定性和定性知识，适应环境和参数变化。 - 它弥补了传统控制理论对复杂、难以建模因素处理的不足，通过专家知识实现更灵活的控制策略。 3. **专家系统的分类与组成**： - 未具体列出专家系统的分类，但通常包括：基于规则的专家系统、模糊逻辑控制、神经网络控制等。 - 基本组成通常包括：知识库、推理机、用户接口、解释系统、知识获取系统等部分。 - 知识库存储领域专家的知识；推理机负责运用知识解决问题；用户接口与用户交互；解释系统提供决策的解释；知识获取系统则负责知识的获取和更新。 4. **专家PID控制**： - PID（比例-积分-微分）控制器是传统控制理论中的重要组成部分，专家PID控制则是将专家系统应用于PID控制器的整定和优化，提高控制性能。 5. **专家系统建立**： - 建立专家系统涉及知识表示、知识获取、推理机制设计等多个步骤。 - 需要领域专家参与，将他们的经验转化为可由计算机理解和执行的形式。 专家系统是通过计算机程序模拟专家的决策过程，解决特定领域内的复杂问题。它们结合了人类的智慧和机器的计算能力，尤其在处理不确定性、非线性问题和需要专业知识的场合中，表现出强大的优势。专家控制是这种思想在控制系统中的应用，能够应对传统控制方法难以解决的挑战。