专家控制：结合人工智能处理不确定性

在MATLAB智能控制课程中，第2章主要探讨了专家控制的概念与应用。传统控制系统通常排除了人的直接干预，依赖于精确的数学模型进行控制，但这种做法在实际操作中往往受限于被控对象难以完全建模的复杂因素。随着人工智能的发展，尤其是专家系统的引入，弥补了传统控制理论的不足。 专家系统是一种利用计算机程序来模拟领域内专家知识和经验的智能系统。它能够处理定性、启发式或不确定的知识，并通过推理过程实现对特定问题的解决。专家系统的起源可以追溯到1965年至1971年的初创期，标志性的例子如DENLDRA和MACS，它们分别用于化学分子结构推断，显示了专家系统的初步形态。Feigenbaum教授等人为此领域做出了重大贡献。 专家控制系统结合了人工智能的推理能力和传统控制理论的精确计算，旨在提高系统应对复杂环境变化的能力，增强控制器对被控对象动态特性的适应性。当控制过程中的误差绝对值较小，表明系统运行稳定，此时可以采取较弱的控制力度，而在误差接近零，即稳态误差较小的情况下，通过加入积分控制，有助于进一步减小误差，提升控制精度。 总结来说，第2章讨论的核心知识点包括专家系统的定义、发展历程、以及它如何通过处理不确定性、适应性强的特点，改善传统控制的局限，实现更高效和灵活的控制策略。MATLAB作为工具平台，可能在此章节中被用来演示和实现专家控制算法，帮助学生理解和应用这些概念。