专家控制器与MATLAB智能控制——第2章 专家控制系统

"间接型专家控制器是智能控制的一种形式，常与常规控制器结合，用于增强生产过程或被控对象的控制。这种控制器模仿控制工程师的智能，执行优化、适应、协调和组织等高层决策，应对参数和结构变化。在传统控制系统中，人机交互有限，控制器对变化反应不足。专家控制系统利用人工智能中的专家系统思想，处理定性、启发式或不确定的知识，通过推理达成控制目标，弥补传统控制理论的局限。" 详细说明： 专家控制系统是20世纪80年代初引入控制领域的，主要为了解决传统控制理论对严格数学模型的依赖以及对实际系统复杂性的忽视。专家系统的核心在于其包含领域专家的知识和经验，通过规则推理来解决问题。它的发展历程可以分为三个阶段： 1. **初创期（1965-1971年）**：第一代专家系统如DENNIS和MACS出现，标志着专家系统领域的开端。DENNIS是一个用于化学分子结构分析的系统，由专家系统研究的先驱，斯坦福大学的Feigenbaum教授及其团队开发。 2. **成长期**：随着技术的进步，专家系统开始应用于各个专业领域，如医疗诊断、金融分析等，同时推理机制和知识表示方法也得到了改进。 3. **成熟期**：专家系统逐渐融入到更大的智能系统框架中，包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法等，形成了混合智能系统，提高了应对复杂性和不确定性问题的能力。 间接型专家控制器是专家系统在控制工程中的应用，它可以分为不同类型，根据其高层决策功能的不同，比如： - **优化控制器**：利用知识和推理找到最佳控制策略，以最小化某个性能指标。 - **自适应控制器**：能够自我调整以适应被控对象的动态变化。 - **协调控制器**：协调多个子系统或控制器的操作，以实现全局最优控制。 - **组织控制器**：处理多目标和冲突问题，通过层次化或并行决策来组织控制行为。 在MATLAB环境中，可以利用工具箱如Simulink和Stateflow来设计和仿真这些间接型专家控制器，构建包含知识库和推理引擎的模型，并与其他常规控制算法结合，形成混合智能控制系统。 总结来说，间接型专家控制器是控制工程中一种强大的工具，它结合了人工智能的智能决策能力，能够在没有精确模型的情况下，有效地处理复杂的控制问题。MATLAB作为强大的工程计算平台，为开发和分析这类控制器提供了便利的环境。