专家控制与MATLAB应用-刘金琨第2章解析

"该资源是关于MATLAB智能控制的课程资料，主要讲解了专家控制这一主题，内容涉及传统控制系统的局限性和专家系统的引入，以及专家系统的基本概念和发展历程。" 在传统控制系统中，系统的自动化运行通常排除了人类的直接干预，人机交互程度较低，控制器无法灵活应对被控对象参数和结构的变化。这种情况下，传统的控制理论依赖于准确的数学模型来寻求最佳控制效果，但在面对现实世界中复杂的、难以精确建模的对象时，其局限性就显现出来。 20世纪80年代初，随着人工智能领域的专家系统思想和技术逐渐被引入到控制系统的研究与实践中，一种新的控制方法——专家控制应运而生。专家系统能够处理非定量、启发式甚至是不确定的知识信息，通过推理过程实现特定任务的目标，弥补了传统控制理论的不足。 专家系统是一个关键的概念，它是由智能计算机程序构成的，内置了某个专业领域的专家知识和经验，能执行相当于专家级别的问题解决。专家系统的发展经历了三个阶段： 1. **初创期（1965-1971年）**：DENLdra和MACS等早期专家系统的出现标志着这一领域的诞生。这些系统展示了如何利用人工智能技术来模拟人类专家的决策过程。 2. **成熟期（1972-1977年）**：斯坦福大学开发的MYCIN是血液感染病诊断的专家系统，它代表了专家系统从理论向实际应用的转变。HEARSAY是语音识别的专家系统，推动了专家系统理论的成熟。 3. **发展阶段**：随着时间的推移，专家系统技术不断演进，被广泛应用于各个领域，包括医疗诊断、工程设计、金融分析等，进一步促进了智能控制的发展。 MATLAB作为强大的计算和建模工具，常常被用来实现和模拟专家控制系统。通过MATLAB，可以构建和测试各种控制策略，包括结合专家系统知识和传统控制理论的混合控制系统，以解决复杂和不确定环境下的控制问题。 专家控制结合了人工智能和控制理论的优势，为处理不确定性、非线性和复杂性的控制问题提供了一种有效的方法。MATLAB在这个领域的应用，使得研究人员和工程师能够更加便捷地探索和实施这些先进的控制策略。