"智能控制(第2版)[刘金琨]chap2专家控制"
专家控制是控制理论的一个重要分支,它结合了人工智能中的专家系统思想,以弥补传统控制理论的局限性。在传统控制系统中,控制算法通常依赖于对被控对象的精确数学模型,而实际系统的参数和结构往往存在不确定性,这使得传统控制方法难以适应。专家控制则引入了知识表示和推理机制,能够处理不确定性和非结构化的信息,从而提高了控制系统的灵活性和鲁棒性。
专家系统的核心在于其包含的知识库和推理机制。知识库存储了某个特定领域的专家知识,包括定性、启发式和不完全确定的信息。推理机制则通过这些知识进行逻辑推演,以解决复杂问题。专家系统的定义明确指出,它是一种智能计算机程序,能够运用这些知识和经验来解决特定领域的问题,展现出类似专家的决策能力。
专家系统的起源和发展可以追溯到20世纪60年代末至70年代初的初创期。标志性事件是DENLdra和MACSMA两个专家系统的出现,它们分别用于化学分子结构的推理和军事战略分析。这些系统的发展奠定了专家系统的基础,并开启了人工智能在控制领域的应用。随后的几十年里,专家系统经历了知识工程的兴起、模糊逻辑和神经网络的融合,以及现代机器学习技术的融入,不断演进和完善。
专家控制系统通常包括以下几个关键组成部分:知识获取模块,用于从专家或其他来源收集知识;知识库,用于存储和组织知识;推理引擎,执行推理过程以解决问题;用户接口,使得人类用户可以与系统交互;以及反馈机制,允许系统根据实际性能调整控制策略。在控制系统中,专家系统可以独立工作,也可以与传统控制器结合,形成混合智能控制系统,以实现更优的控制性能。
在具体应用中,专家控制可以广泛应用于各种复杂和动态的工业过程,如化工、电力、航空航天等领域。例如,在化工过程中,专家系统可以根据实时的工艺参数和历史数据,结合化学反应的专家知识,做出决策,调整操作条件,以优化生产效率和产品质量。在航空航天领域,专家控制系统可以帮助飞行员或自动驾驶系统应对复杂的飞行状况,提供决策支持。
专家控制是将人工智能技术与控制理论相结合的产物,它通过处理不确定性和非线性问题,提高了系统的适应性和智能化水平。随着计算能力的提升和数据处理技术的进步,专家控制在未来的自动化和智能化系统中将发挥越来越重要的作用。