专家控制：灵活性、适应性和鲁棒性——人工智能在控制系统中的革新

专家控制是一种创新的控制策略，它源于上世纪80年代初人工智能领域的专家系统思想与传统控制理论的融合。与传统控制系统不同，专家控制强调了人的参与和机器之间的交互，尤其是在处理非线性、大偏差和动态变化的环境中。以下是专家控制的主要特点： 1. 灵活性：专家控制能够根据系统的实时状态和可能出现的误差，动态调整控制律，以适应不同的工作条件。这使得系统能够在复杂多变的环境中表现出更强的适应性和响应能力。 2. 适应性：它内置了专家的知识和经验，允许控制器参数的自适应调整。这种能力使系统能够应对被控对象特性以及环境变化，无需依赖严格的数学模型，提高了控制策略的实用性。 3. 鲁棒性：通过运用专家规则，专家控制系统能在面对不确定性或不完全信息时保持稳定，即使在非线性工作条件下也能确保可靠运行。这在传统控制理论中是难以实现的。 4. 专家系统作为基础：专家系统是专家控制的核心组成部分，它是一种包含特定领域知识和推理能力的计算机程序。早期的专家系统如DENLDRA和MACSMA展示了专家系统在化学分子结构推断等领域的潜力。 5. 发展历程：专家系统的诞生和发展可以分为三个阶段：初创期（1965-1971），在这个阶段，第一代专家系统如DENLDRA和MACSMA出现，奠定了专家系统的基础；随后的发展期，系统不断完善和应用范围扩大；现代，专家控制已经融入到工业自动化、航空航天等多个领域，成为智能控制的重要手段。 专家控制的特点在于其灵活性、适应性和鲁棒性，它打破了传统控制的束缚，引入了人工智能的智慧，极大地扩展了控制系统的功能和应用范围。