摘 要：智能控制理論是一種新型的控制理論，智能控制系統(tǒng)被廣泛地應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域。面對(duì)高度復(fù)雜和高度不確定性的被控系統(tǒng)，智能控制理論強(qiáng)調(diào)決策和規(guī)劃，智能控制理論還處在發(fā)展階段，面臨著許多問(wèn)題需要突破。本文主要敘述了控制理論的基本內(nèi)容，介紹了智能控制理論在行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀，對(duì)智能控制系統(tǒng)的研究趨勢(shì)做了分析和展望。

關(guān)鍵詞：智能控制理論；現(xiàn)狀；應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP18

1 智能控制理論的基本內(nèi)容

“智能控制”這一概念是美國(guó)普渡大學(xué)電氣工程系的美籍華人傅京孫教授于20世紀(jì)70年代初最先提出的。早在1965年，他提出把人工智能領(lǐng)域的啟發(fā)式規(guī)則應(yīng)用于學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這一時(shí)期可以看作是“智能控制”思想的萌芽階段。智能控制是指驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過(guò)程，其基礎(chǔ)是人工智能、運(yùn)籌學(xué)、控制論和信息論等學(xué)科的交叉。

復(fù)雜系統(tǒng)難以精確建模，致使基于精確模型的傳統(tǒng)控制理論遇到極大困難，而有經(jīng)驗(yàn)的操作者卻能駕御復(fù)雜的被控過(guò)程（系統(tǒng)），獲得接近最優(yōu)的控制效果。于是人們就利用微機(jī)通過(guò)多種途徑模擬人在控制過(guò)程中的職能控制決策行為，實(shí)現(xiàn)了所謂的智能控制。智能控制是自動(dòng)控制和人工智能的交集。人工智能由于得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，已經(jīng)漸漸形成一門學(xué)科，并在實(shí)際應(yīng)用中顯示出很強(qiáng)的生命力。雖然智能控制理論只有十幾年的歷史，尚未形成比較完整的理論體系，但其已有的應(yīng)用成果和理論發(fā)展說(shuō)明了智能控制正成為自動(dòng)控制的前沿學(xué)科之一。因此，有人說(shuō)智能控制就是人們期望已久的第三代控制理論，盡管目前斷言尚有些太早，但可以肯定地說(shuō)，第三代控制理論會(huì)把智能控制理論作為它的一個(gè)重要分支。智能控制研究的主要內(nèi)容有以下幾分方面：

（1）智能控制系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)和機(jī)理的研究。

（2）混合系統(tǒng)的建模和控制。

（3）基于模糊集合、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、進(jìn)化算法等智能控制器的開發(fā)和研究。

（4）智能計(jì)算和軟計(jì)算的開發(fā)和研究。

（5）自組織、自學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)和方法的研究。

（6）基于多代理（Multi-agent）智能控制系統(tǒng)的開發(fā)和研究。

（7）智能難控制系統(tǒng)應(yīng)用的研究。

智能控制系統(tǒng)本身屬于基于知識(shí)的非線性控制范疇，在理論方面還遠(yuǎn)比不上線性控制系統(tǒng)理論那樣完善，但是智能控制理論適用于被控對(duì)象模型包含有非線性、時(shí)變、不確定定、耦合、時(shí)滯等難以控制的因素。智能控制理論被譽(yù)為最新一代的控制理論，代表性的理論有模糊控制、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制、遺傳算法、混沌控制、小波理論、擬人化智能控制、分層遞階控制、博弈論等。

2 智能控制理論的應(yīng)用現(xiàn)狀

智能控制理論是在人們要求越來(lái)越高的控制性能和針對(duì)被控系統(tǒng)的高度復(fù)雜、高度不確定性的情況下產(chǎn)生的，并以常規(guī)控制為基礎(chǔ)進(jìn)一步發(fā)展和提高的。智能控制代表自動(dòng)控制科學(xué)發(fā)展最新進(jìn)程，處于控制科學(xué)的前沿領(lǐng)域。盡管智能控制理論和技術(shù)發(fā)展的歷史不長(zhǎng)，

但是，其卓越的性能誘導(dǎo)人們?cè)诟鞣矫孢M(jìn)行了許多應(yīng)用嘗試，并且取得了卓有實(shí)效的成果。

2.1 智能控制在電力電子學(xué)研究領(lǐng)域中的應(yīng)用

在電力電子學(xué)的眾多應(yīng)用領(lǐng)域中，智能控制在電流控制PWM技術(shù)中的應(yīng)用是具有代表性的技術(shù)應(yīng)用方向之一，也是研究的新熱點(diǎn)之一。應(yīng)用于電氣設(shè)備故障診斷的智能控制技術(shù)有：模糊邏輯、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)、變壓器、電動(dòng)機(jī)等電機(jī)電器設(shè)備的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)行、控制是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，國(guó)內(nèi)外的電氣工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。遺傳算法是一種先進(jìn)的優(yōu)化算法，采用此方法來(lái)對(duì)電器設(shè)備的設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化，可以降低成本，縮短計(jì)算時(shí)間，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量。

2.2 智能控制在機(jī)械制造中的應(yīng)用

智能控制也被廣泛地應(yīng)用于機(jī)械制造行業(yè)，它利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)制造過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)環(huán)境建模，利用傳感器融合技術(shù)來(lái)進(jìn)行信息的預(yù)處理和綜合。在現(xiàn)代先進(jìn)制造系統(tǒng)中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來(lái)解決難以或無(wú)法預(yù)測(cè)的情況，人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了有效的解決方案。利用模糊集合和模糊關(guān)系的魯棒性，將模糊信息集成到閉環(huán)控制的外環(huán)決策選取機(jī)構(gòu)來(lái)選擇控制動(dòng)作。可采用專家系統(tǒng)的“Then-If”逆向推理作為反饋機(jī)構(gòu)，修改控制機(jī)構(gòu)或者選擇較好的控制模式和參數(shù)。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能和并行處理信息的能力，進(jìn)行在線的模式識(shí)別，處理那些可能是殘缺不全的信息。

2.3 智能控制在工業(yè)過(guò)程中的應(yīng)用

生產(chǎn)過(guò)程的智能控制主要包括兩個(gè)方面：全局級(jí)和局部級(jí)。全局級(jí)的智能控制主要針對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化，包括整個(gè)操作工藝的控制、過(guò)程的故障診斷、規(guī)劃過(guò)程操作處理異常等。局部級(jí)的智能控制是指將智能引入工藝過(guò)程中的某一單元進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)。研究熱點(diǎn)是智能PID控制器，因?yàn)槠湓趨?shù)的整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對(duì)象。

3 智能控制系統(tǒng)的研究展望

縱觀智能控制產(chǎn)生、發(fā)展的歷史背景與現(xiàn)狀，其研究中心始終是解決傳統(tǒng)控制理論、方法所難以解決的不確定性問(wèn)題。這些方法包括現(xiàn)代控制、古典控制、自適應(yīng)控制、魯棒控制、大系統(tǒng)等。智能控制的研究雖然取得了一定的成果，但實(shí)質(zhì)性進(jìn)展甚微，應(yīng)用主要是解決技術(shù)問(wèn)題，對(duì)象具體而單一，理論方面的研究進(jìn)展比較緩慢。今后智能控制理論的研究重點(diǎn)可能集中在以下幾個(gè)方面：

3.1 傳統(tǒng)控制理論與人工智能的結(jié)合

現(xiàn)代控制理論已成功地運(yùn)用于航空、航天等許多領(lǐng)域，但不能完全摒棄傳統(tǒng)的控制理論，如何繼承現(xiàn)代控制理論好的東西，使傳統(tǒng)控制理論與人工智能更好的結(jié)合和優(yōu)化是未來(lái)要研究的一個(gè)問(wèn)題。

3.2 重視基礎(chǔ)理論的研究

當(dāng)前智能控制應(yīng)用極為廣泛，但是智能控制理論的研究卻相對(duì)滯后，要解決應(yīng)用和理論的結(jié)合，應(yīng)從智能控制的理論框架入手，對(duì)智能控制有個(gè)普遍遵守的法則，并在這個(gè)框架下，研究處理各種知識(shí)的一般表達(dá)方法，處理解析和知覺(jué)推理的方法，以及統(tǒng)一的性能準(zhǔn)則問(wèn)題，今兒探討有關(guān)智能控制的定性分析等。

3.3 提升學(xué)習(xí)研究的能力

智能控制理論系統(tǒng)知識(shí)的缺乏是當(dāng)前研究的難點(diǎn)，要解決這一問(wèn)題，需要研究控制系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力，要進(jìn)一步結(jié)合認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)等學(xué)科，深入地研究人在控制方面表現(xiàn)出來(lái)的經(jīng)驗(yàn)、策略和技巧，處理好繼承與創(chuàng)新的關(guān)系。

3.4 智能遞階控制方法的研究

當(dāng)前，智能遞階控制還沒(méi)有像大系統(tǒng)理論遞階控制那樣有一個(gè)清晰的算法，還沒(méi)有一套方法可循。如上下級(jí)如何進(jìn)行協(xié)調(diào)，按照智能控制的遞階原則，最上層智能程度最高，可采用思維推理方法，中間層智能程度次之，它又兼有將最高層推理的定性知識(shí)轉(zhuǎn)換給下一級(jí)可接受的定量知識(shí)，因此可用模糊控制的方法；控制級(jí)則可用所有的常規(guī)控制。

當(dāng)前，智能控制已普遍應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航天等眾多領(lǐng)域，世界各國(guó)都十分重視智能控制理論的發(fā)展和研究。智能控制理論尚不成熟，智能控制許多技術(shù)還處于研究階段，我們應(yīng)當(dāng)重視和加強(qiáng)智能控制理論的學(xué)習(xí)和研究，建立并完善智能控制的理論體系和系統(tǒng)框架，帶動(dòng)智能控制學(xué)科的發(fā)展。

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作者單位：紅塔遼寧煙草有限責(zé)任公司沈陽(yáng)卷煙廠，沈陽(yáng) 110000