递阶智能控制详解：结构特点与信息特征

递阶智能控制系统是一种结合了人工智能、自适应控制、自学习控制和自组织控制特点的高级控制架构，其设计初衷是为了更好地应对复杂工业环境下的控制需求。这个系统主要由三个层次组成： 1. 组织级：作为智能控制的顶层，组织级负责制定全局策略和规则，利用长期存储单元中的大量数据，通过人工智能技术来指导控制系统的行动。它负责组织和执行高级任务，确保系统的整体方向。 2. 协调级：介于组织级和执行级之间，协调级起到桥梁的作用。它运用人工智能和运筹学的结合，根据实时数据调整任务分解，将复杂指令转化为具体的子任务序列，以提高控制效率。协调级通常由多个计算机协调器构成，这些协调器之间通过分配器实现数据共享，以支持协作工作。 3. 执行级：是最基础的控制层面，执行精确操作但缺乏高级智能。它依赖于传统的控制理论进行操作，执行对生产过程的精细控制，确保过程稳定性和产品质量。 在信息特征方面，递阶智能控制系统处理的是高度复杂的信息，包括空间性（如模糊逻辑、多维度和多源）、复杂性（涉及大滞后、多模态等特性）、以及污染性（信号易受干扰）。获取信息主要依靠传感器，然后通过特征变量选择和滤波来净化数据，确保控制系统的精确性和鲁棒性。特征变量的选择可以是原始参数的直接选用或经过线性或非线性变换，而滤波则采用数字滤波（通过计算机软件处理）和模拟滤波（硬件支持）相结合的方式，以降低噪声和干扰。 递阶智能控制系统通过分层次的管理，实现了对复杂环境下的有效控制，它的核心在于智能决策和信息处理能力，这使得它在现代工业自动化中扮演着至关重要的角色。