专家控制系统：知识表示与推理机制详解

专家控制系统是一种结合了人工智能中专家系统思想的方法，旨在解决传统控制系统中的人机交互不足和对精确数学模型的过度依赖问题。在80年代初，随着人工智能的发展，专家系统开始应用于控制领域的研究，因为它能够处理定性和不确定的知识，并通过推理机制实现任务目标。 控制系统的知识主要包括控制策略、受控过程的特性、诊断与识别技术，以及关于被控对象的先验知识和动态变化的理解。这些知识包括定量知识，如解析算法，以及定性知识，如经验法则、逻辑判断和直观决策。问题类型和开环特性的理解也是构建专家控制系统的重要组成部分。 专家控制系统的核心是模仿人类专家的知识和解决问题的方式。专家系统通常由以下几个部分构成： 1. **专家系统概述**：它是一种智能计算机程序，利用知识和推理解决复杂问题，比如费根鲍姆的定义强调的是它的功能性和需要人类专家智慧的特点。 2. **分类与组成**：专家系统可按领域专业性、知识库结构（如规则库、数据库）、推理引擎等进行分类。组成包括知识表示（如何存储和表达专家知识）、推理模块（根据知识进行决策和推断）和用户接口（人机交互界面）。 3. **建立过程**：开发专家系统通常涉及领域专家的参与，通过需求分析、知识获取、知识表示、推理机制设计和系统实现等步骤。 4. **专家PID控制**：这是一种应用专家系统技术的实例，结合了传统的PID控制（比例-积分-微分控制）与专家系统的优点，如自适应调整和不确定性处理。 5. **专家系统应用**：专家控制系统广泛应用于工业过程控制、故障诊断、自动化决策等领域，如通过专家整定PID控制，提升控制性能和适应性。 总结来说，专家控制系统是一种借助人工智能技术，集成专家知识和推理机制，旨在提高系统对复杂环境变化的适应能力和决策能力的智能控制系统。它不仅弥补了传统控制理论的局限，还为实际应用提供了一种灵活且高效的方法。