专家控制系统：量化与定性知识融合的MATLAB实践

在MATLAB智能控制课程的第二章中，主要探讨了控制、辨识和诊断知识在专家控制系统中的应用。章节的核心内容围绕着如何通过结合定量和定性知识来改进传统控制系统的性能。 定量知识，即各种算法，是基于精确模型的控制理论基础，如PID控制、最优控制等，这些理论依赖于被控对象的数学模型，旨在寻求最佳的控制策略。然而，现实中的许多被控对象特性复杂，难以建立精确模型，这就限制了传统控制的适用范围。 定性知识，包括各种经验、逻辑和直观判断，是专家系统的重要组成部分。专家系统借鉴了人工智能中的专家系统思想，它能够处理定性或不确定的知识，并通过推理过程实现决策和问题解决。例如，DENLDRA和MACS作为早期的专家系统代表，它们能够在化学分子结构推断等领域展示出专家级别的能力，体现了专家系统在处理特定领域复杂问题上的优势。 专家控制系统正是将这两种知识相结合的产物，它允许机器学习和理解人类专家的知识，增强了控制器对环境变化的适应性和对非线性、不确定性因素的处理能力。与传统控制理论相比，专家控制更为灵活，无需严格的数学模型，而是依赖于知识库和规则库，通过模拟专家的思维过程进行决策。 在MATLAB这个平台中，设计和实现专家控制系统通常涉及到知识表示、推理机制、用户接口等方面的技术。通过编写程序，可以构建自适应和学习型的控制器，这在诸如工业自动化、机器人控制、航空航天等领域有着广泛的应用前景。 总结来说，本章的重点在于阐述如何利用MATLAB工具箱开发和应用专家控制系统，提升控制系统的智能水平，以弥补传统控制理论的局限性，实现对复杂动态系统的有效管理。