王 湛

（許繼集團有限公司，河南 許昌 461000）

1 智能控制的發(fā)展

科學技術和生產的迅速發(fā)展是智能控制學科發(fā)展的動力。以往以單純數學解析結構為基礎的控制理論，其局限性日益明顯。它的局限性主要體現在以下幾方面：其一，在航空、航天、航海及各種工業(yè)部門，受控對象日益復雜。受控對象不僅規(guī)模大，運動學結構復雜，而且各運動變量之間嚴重耦合，同時還帶有嚴重的不確定性（包括結構和參數兩個方面的不確定性）和非線性。這樣復雜的受控對象使得以確定模型和數學解析方法為基礎的傳統(tǒng)控制理論遇到了困難和挑戰(zhàn)。其二，控制任務和目標的復雜化，也使傳統(tǒng)的控制理論難于勝任。例如，一架性能優(yōu)良的攻擊機必須具備對空、地多目標自動攻擊的能力，必須具備自動地形跟蹤、回避的能力，必須具備自動導航和高品質自動飛行的能力。這樣復雜的控制任務和控制指標要求，對于傳統(tǒng)的控制理論來說是很困難的。其三，系統(tǒng)工作環(huán)境的復雜化，也使傳統(tǒng)的控制理論產生麻煩。例如，在空戰(zhàn)條件下，戰(zhàn)場敵我態(tài)勢的突變，氣象條件的突變，敵方對我方系統(tǒng)的破壞和干擾，駕駛員的疲勞和意外失誤，或者系統(tǒng)處于不利的化學物質環(huán)境中工作等。上述復雜受控對象，復雜的控制任務和控制目的，復雜的系統(tǒng)運行環(huán)境都促使人們研究新的控制方式去實現對它們的有效控制。這就是智能控制產生和發(fā)展的背景和動力。

另一方面，近代迅速發(fā)展的人工智能技術和計算機技術又為智能控制的發(fā)展提供了條件。諸如符號、語言的知識表達，狀態(tài)特征的辨識，定性與定量，精確與模糊信號的處理，分析推理，邏輯運算，判斷決策，自然語言理解和視覺系統(tǒng)等一系列擬人思維和功能均可通過計算機來實現?？梢哉f，人工智能和計算機技術為智能控制的發(fā)展提供了物質條件。因此，智能控制不僅是科學技術和生產發(fā)展的推動和需要，也是科學技術發(fā)展的必然趨勢；不僅是控制科學的繼承、發(fā)展和提高，也是多學科相結合、共同迸發(fā)出的新的科學技術的火花。

2 智能控制的主要形式

智能控制這一學科正在蓬勃發(fā)展，智能控制的形式也日新月異。目前正在興起和研究的形式很多，其中主要的有如下幾種。

2.1 分級遞階智能控制

分級遞階智能控制是從系統(tǒng)工程出發(fā)，總結了人工智能與自適應控制、自學習控制和自組織控制的關系之后逐漸形成的，是智能控制最早的理論之一。

分級遞階智能控制有兩種比較重要的理論：知識基／解析混合多層智能控制理論，該理論是由意大利學者A.Villa提出的，可用于解決復雜離散事件系統(tǒng)的控制設計問題。薩里迪斯三級智能控制理論，按照這種理論設計的智能控制系統(tǒng)是由組織級（最高級）、協(xié)調級（中間級）和執(zhí)行級（最下級）三級組成的，并用熵函數來衡量每一一級的執(zhí)行代價和效果，用熵進行最優(yōu)決策。這一方法為現代工業(yè)、空間探測、核處理和醫(yī)學領域應用自主控制系統(tǒng)提供了一個有效的方法?？傊?，分級遞階智能控制是為求解大系統(tǒng)，復雜系統(tǒng)的尋優(yōu)、決策和有效控制而提出來的，是研究多級自尋優(yōu)控制、多級模糊控制、多級專家控制、遞階智能多目標預測控制以及大型空間運動結構系統(tǒng)的三級遞階智能控制的有效方法。

2.2 專家系統(tǒng)控制

專家系統(tǒng)控制（包括仿人智能控制和智能PID控制），是工程控制論和專家系統(tǒng)相結合的產物。這類智能控制的特點是專家的知識和經驗與傳統(tǒng)的PID控制器的結合，它所設計產生的控制規(guī)則簡單易于實現，如飛行控制過程、化工PH過程的智能控制。在這一類智能控制中，還應指出的一種形式是實時監(jiān)督控制專家系統(tǒng)，由故障檢測、故障診斷和故障處理三部分組成，這種形式在航天、航空和化工等領域都有大量應用。

2.3 模糊控制

該控制方法最早提出者之一是美國著名控制論專家LA.Zadeh，1965他發(fā)表了模糊集合論。模糊控制理論主要以模糊數學和規(guī)則表組成控制決策。它適用于難以建模的受控對象，但很難做到高精度。

2.4 人工神經元網絡控制

20世紀50年代末就已問世的神經元網絡模仿生物神經系統(tǒng)，主要模仿人的大腦的神經網絡模型和信息處理機能，如信息處理、判斷、決策、聯想、記憶、學習等功能，以實現仿人行為的智能控制。

2.5 各種智能控制方法的交叉和結合

為了發(fā)揮各種不同智能控制方法的優(yōu)點，克服它們各自的缺點和不足，各種組合、結合、互相交叉滲透的智能控制方法不斷被提出和研究。例如，專家模糊控制、模糊神經網絡控制、專家神經網絡控制、模糊PID控制、專家PID控制和模糊學習控制等。

2.6 各種智能控制方法與傳統(tǒng)控制理論方法的交叉和結合

它們既能發(fā)揮智能控制的優(yōu)點，也能發(fā)揮傳統(tǒng)控制方法的優(yōu)點，在工程實際中可獲得完美的控制效果。它不僅是方法研究的交叉，而且也是多學科研究的交叉和發(fā)展。這些交叉和結合有模糊變結構控制、自適應模糊控制、自適應神經網絡控制、神經網絡變結構控制和專家模糊PID控制等。上述交叉和結合還可以舉出一些，這些控制有的學者又稱為綜合控制理論和方法。

3 智能自主控制

隨著科學技術發(fā)展和生產的需要，自主控制，特別是用智能化的方法實現自主控制成為當今的熱門研究課題。智能自主控制也是智能控制的一種形式。什么是智能自主控制，至今沒有統(tǒng)一的定義，根據普遍的理解，給出如下說明。

3.1 智能自主控制的含義

智能自主控制系統(tǒng)應該具有如下功能：系統(tǒng)能自動接受控制任務、控制要求和目標，并能對任務、目標和要求自主進行分析、判斷、規(guī)劃和決策。系統(tǒng)能自主感知、檢測自身所處的狀態(tài)信息、環(huán)境信息和干擾信息，并能自主進行融合、分析、識別、判斷和決策；同時能作出能否執(zhí)行任務的決策。

系統(tǒng)能根據控制任務、目標要求，結合系統(tǒng)所處的當前自身狀態(tài)信息、環(huán)境信息、干擾信息，自主地進行分析、綜合，并作出執(zhí)行任務和如何完成任務的控制決策。系統(tǒng)能根據上述決策自主形成控制指令，自主操控系統(tǒng)狀態(tài)的行為，并朝著完成控制任務和目標的方向運動。

在上述運動過程中，如果出現任務改變，出現事先未預見的環(huán)境變化和自身狀態(tài)變化，或出現系統(tǒng)自身損傷，系統(tǒng)能根據任務改變、新的環(huán)境（干擾屬環(huán)境變化）信息和自身狀態(tài)信息的改變，自主地作出分析、判斷，并作出改變系統(tǒng)狀態(tài)行為的指令，使系統(tǒng)改變自身的狀態(tài)?；蜃灾鬟M行系統(tǒng)重組，以適應外界環(huán)境的變化；或自主進行系統(tǒng)的故障診斷、自修復，以適應完成控制任務和目標的要求，最終自主完成控制任務，達到控制的目標。具有上述功能的系統(tǒng)可以認為是智能自主控制系統(tǒng)，或稱為智能自主控制。

3.2 智能自主控制系統(tǒng)的應用

智能自主控制的關鍵是用智能化的方法實現完全無人參與的控制過程，并使系統(tǒng)運行達到預期的目的。

現以智能自主控制的行駛車輛為例說明其智能自主控制的過程。假定要使車輛完成由A城去B城送貨的任務。智能自主控制行車系統(tǒng)接受這一任務后，首先要做的工作是，接受任務，分析任務，同時檢測系統(tǒng)自身所處狀態(tài)（是否處于運行準備狀態(tài)）和車輛重心目前所處的地理坐標位置。第二步，開啟環(huán)境狀態(tài)檢測識別系統(tǒng)，確定車輛自身的環(huán)境坐標位置，即確定車身是否處于地理坐標的道路中間，車頭和道路規(guī)定的行車方向是否相同。第三步，將以上檢測結果與任務要求相結合，進行決策分析。根據智能自主控制行車系統(tǒng)存儲的數字地圖，決策、規(guī)劃出行車路線，選擇好行車道路，同時根據規(guī)劃出的行車路線和道路向行車智能自動駕駛系統(tǒng)發(fā)出行車指令，給出行車控制信號。該系統(tǒng)能協(xié)調地啟動發(fā)動機，能控制油門，方向盤和剎車，駕車按規(guī)劃的行車路線和所選擇的道路行駛。第四步，在行車過程中，智能自主控制行車系統(tǒng)中的智能自主導航系統(tǒng)，能不斷記錄行車方向、路線、行車速度和里程，確定車身重心的地理位置坐標；智能環(huán)境狀態(tài)檢測識別系統(tǒng)能確定車身相對周圍環(huán)境的坐標。如果行車中的地理位置坐標偏離了規(guī)劃出的行車路線，智能自主控制行車系統(tǒng)應能根據車身目前所處的位置，結合系統(tǒng)攜帶的數字地圖重新規(guī)劃出新的行車路線，并能選好行車道路。如果行車中車身偏離了行車道路中間線，或行車前方出現障礙，則智能自主控制行車系統(tǒng)能通過環(huán)境視覺識別系統(tǒng)，給出行車方向修正指令和停車指令，避免行車事故，保持行車任務的正常執(zhí)行。第五步，當行車到達終點B城時，智能自主控制行車系統(tǒng)的智能導航系統(tǒng)能根據行車規(guī)劃的終點位置的地理坐標和行車當前的地理位置坐標，判斷行車的終點任務是否完成。

如果行車終點位置到達，則將停車任務轉交給環(huán)境狀態(tài)檢測識別系統(tǒng)，由該系統(tǒng)搜索選擇停車位置，并將此停車位置與出發(fā)前記錄在系統(tǒng)數據庫中的停車位置環(huán)境圖像相匹配，匹配無差，則命令行車智能自動駕駛系統(tǒng)關閉油門、發(fā)動機，并停車。如果行車過程中，智能自主控制行車系統(tǒng)發(fā)生損壞，系統(tǒng)自身應能實現故障自診斷、自修復或系統(tǒng)自重組。這種自修復和系統(tǒng)自重組往往要求能在車輛行進中完成。

結語

智能控制系統(tǒng)的設計是一項復雜的系統(tǒng)工程，隨著科技的發(fā)展與進步，有關技術還在不斷的發(fā)展之中，但發(fā)展迅速，各種不同智能控制水平的系統(tǒng)正在不斷的研究，其實際應用也不斷涌現為人們的生活帶來可極大的便利。

[1]游明坤.智能控制理論的發(fā)展及應用[J].軟件導刊，2006.

[2]胡氫，司紀凱.智能控制技術現狀分析及發(fā)展[J].煤礦機械，2006.

[3]何謙.智能控制技術及其在化工生產中的應用前景分析[J].瀘天化科技，2001.

[4]張曉軍，張二為.智能控制系統(tǒng)發(fā)展綜述及其應用[J].有色冶金設計與研究，2006.