智能控制56678

1、一、引言智能控制是當今多學科交叉的前沿領域之一.以1987年召開的第一界智能控制國際會議為標志，智能控制已經(jīng)開始成為一門新的學科.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(包括古典控制、現(xiàn)代控制、自適應控制、魯棒控制、大系統(tǒng)方法等)所難以解決的不確定性問題.控制學科所面臨的控制對象的復雜性、環(huán)境的復雜性、控制目標的復雜性愈益突出，智能控制的研究正提供了解決這類問題的有效手段，集中表現(xiàn)在控制工程中運用智能方法解決復雜系統(tǒng)的控制已取得了相當多的成功；另一方面，智能控制的研究雖然取得了一些成果，但實質(zhì)性進展甚微，理論方面尤為突出，應用則主要是解決技術問題，對象具

2、體而單一.1992年美國國家科學基金會發(fā)出發(fā)展智能控制研究建議指出：智能控制研究工作的中心應放在系統(tǒng)問題描述和智能控制器設計等方面的新方法的研究上，而不是在下級拼湊諸如PID控制器之類的傳統(tǒng)控制技術方法與監(jiān)控級基于規(guī)則的控制器相連結所構成的松耦合系統(tǒng).應當著重于基礎控制工程方法的開發(fā)而不是技術演示.智能控制作為多學科交叉的產(chǎn)物，其研究現(xiàn)狀與存在的問題固然與交叉學科的發(fā)展密切相關，但傳統(tǒng)的方法論也在一定程度上束縛了它的發(fā)展.事實上，在人們久已習慣的還原論思想及傳統(tǒng)控制思路的引導下，智能控制面臨的一些關鍵問題均難以突破，宏觀上需要尋求新的思路.二、智能控制發(fā)展回顧智能控制思想最早是由美國普渡大學的

3、K.S.Fu教授于60年代中期提出的，他在1965年發(fā)表的論文1中率先提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習系統(tǒng)，這篇開創(chuàng)性論文為自動控制邁向智能化揭開了嶄新的一頁.接著，Mendel于1966年在空間飛行器的學習控制中應用了人工智能技術，并提出了“人工智能控制”的新概念2；同年，Leondes和Mendel首次使用了“智能控制(Intelligent Control)”一詞3，并把記憶、目標分解等技術用于學習控制系統(tǒng)4；這些反映了智能控制思想的早期萌芽，常被稱為智能控制的孕育期.70年代關于智能控制的研究是對60年代這一思想雛形的進一步深化，是智能控制的誕生和形成期.1971年，F(xiàn)u發(fā)表了重

4、要論文5，提出了智能控制就是人工智能與自動控制的交叉的“二元論”思想，列舉三種智能控制系統(tǒng)：人作為控制器、人機結合作為控制器、自主機器人；1974年，英國的Mamdani教授首次成功地將模糊邏輯用于蒸汽機控制6，開創(chuàng)了模糊控制的新方向；1977年，Saridis的專著7出版，并于1979年發(fā)表了綜述文章8，全面地論述了從反饋控制到最優(yōu)控制、隨機控制及至自適應控制、自組織控制、學習控制，最終向智能控制發(fā)展的過程，提出了智能控制是人工智能、運籌學、自動控制相交叉的“三元論”思想及分級遞階的智能控制系統(tǒng)框架.80年代，智能控制的研究進入了迅速發(fā)展時期：1984年，Astrom發(fā)表了論文9，這是第一篇

5、直接將人工智能的專家系統(tǒng)技術引入到控制系統(tǒng)的代表，明確地提出了建立專家控制的新概念；與此同時，Hopfield提出的Hopfield網(wǎng)絡10及Rumelhart提出的BP算法11為70年代以來一直處于低潮的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究注入了新的活力，繼60年代Kilmer和McClloch提出KBM模型實現(xiàn)對“阿波羅”登月車的控制之后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡再次被引入控制領域，并迅速得到了廣泛的應用12，從而開辟了神經(jīng)網(wǎng)絡控制；1985年8月，IEEE在美國紐約召開了第一界智能控制學術討論會；1987年1月，在美國費城由IEEE控制系統(tǒng)學會與計算機學會聯(lián)合召開了第一界智能控制國際會議，這標志著智能控制作為一門新學

6、科正式建立起來.進入90年代，關于智能控制的研究論文、著作、會議、期刊大量涌現(xiàn)1315，應用對象也更加廣泛，從工業(yè)過程控制、機器人控制、航空航天器控制到故障診斷、管理決策等均有涉及，并取得了較好的效果.三、智能控制理論(Intelligent Control Theory)對智能控制的理解，不同的研究者總是從不同的側面出發(fā)，闡述各自的觀點，Saridis的解釋是：通過驅(qū)動自主智能機來實現(xiàn)其目標而無需操作人員參與的系統(tǒng)稱為智能控制系統(tǒng)16；Meystel則認為，智能控制是一有效的計算機程序，這個程序指引一個未充分表示的復雜系統(tǒng)，在沒有充分說明怎樣做的情況下達到目標.智能控制作為一種規(guī)則，將計劃與

7、在線誤差補償結合在一起，它要求對系統(tǒng)和環(huán)境的學習都應作為系統(tǒng)過程的一部分17.兩種理解包含了一個共同觀點：追求系統(tǒng)的高度自治性.事實上，在自動控制界的認識中，智能控制系統(tǒng)與高度自治的控制系統(tǒng)劃上了等號17，18，對此需要作認真仔細的分析，它對于智能控制學科的發(fā)展產(chǎn)生著深刻的影響，以下對自動控制、人工智能、控制論與智能控制相互關系的歷史作一反思，以探索智能控制的本質(zhì)內(nèi)涵.1.復雜系統(tǒng)控制的人工智能方法自動控制學科的智能控制觀點早期的自動控制基本上是解決簡單對象的控制問題，人們追求研制完全自動運行不用人參與的“自治系統(tǒng)”.隨著控制對象的愈益復雜，系統(tǒng)所處的環(huán)境因素、控制性能要求都列入了控制系統(tǒng)設計

8、的考慮范圍，已有的自動控制方法與技術受到了不同程度的挑戰(zhàn)，尤其在學習控制研究與機器人控制方面，矛盾日漸突出，迫切需要為自動控制學科注入新的活力.智能控制的概念提出之后，自動控制界紛紛仿效，主流是人工智能技術引入自動控制系統(tǒng)中，尋求難以精確建模的復雜系統(tǒng)的自動控制(自治)，如各種各樣的自尋優(yōu)、自組織、自校正、自學習控制系統(tǒng)等，這一時期的成就主要反映在成功的應用方面(工業(yè)過程及機器人控制)，此間的系統(tǒng)復雜性并不突出，智能控制的實現(xiàn)是將人的經(jīng)驗、知識通過算法注入自動控制系統(tǒng)的方式，基本上也能滿足應用要求，這一階段的智能控制研究并沒有從根本上跨越自動控制學科的界限，控制界一直把人工智能當作自己的技術服

9、務學科，更感興趣于已有的人工智能方法、技術，而未能站在更高一層角度就共同關心的關鍵問題開展深入研究.事實上，六、七十年代Fu的重要論文1、5有著更深刻的內(nèi)涵：文獻1明確提出將人工智能的啟發(fā)式推理用于學習控制系統(tǒng)中，推而廣之，將人工智能技術引入控制系統(tǒng)以提高系統(tǒng)適應能力；文獻5提出“智能控制：人工智能與自動控制的交叉”，它包含三層含義：提出了智能控制的新概念；智能控制是學科交叉的產(chǎn)物，這為控制界提出了一種新思想；提供了一個交叉的范例，人工智能與自動控制的交叉是形成智能控制的一種途徑，當然也提供了開展這方面研究的理論和技術的支撐點，但并未排斥其他學科的交叉，事實上，從后來智能控制的發(fā)展來看，存在著

10、更廣泛的學科交叉前景；文獻5提供了智能控制系統(tǒng)的三種形式：人作為控制器、人機交互作控制器、自主機器人，這三方面可看作智能控制發(fā)展的三個方向，并未排斥其他形式.2.從智能系統(tǒng)到智能控制系統(tǒng)人工智能學科的智能控制觀點智能控制最先表現(xiàn)為人工智能與自動控制的交叉，在這層意義上可以說人工智能與自動控制是智能控制的兩大基石.誕生于50年代的人工智能是研究以機器模擬人類智能的學科，40多年來，一直圍繞對人類智能的模擬這一中心展開研究，經(jīng)歷了人工智能的史前時代、普適理論時代、“個性”設計時代及綜合集成時代20.基于人工智能的觀點，智能控制系統(tǒng)被納入智能系統(tǒng)的范疇之中，立足于從更廣泛的意義上研究智能系統(tǒng)的問題.

11、文獻19從系統(tǒng)科學的角度，提出了智能控制系統(tǒng)是一類人機交互系統(tǒng)，屬于開放復雜巨系統(tǒng)范疇；人工的智能控制系統(tǒng)屬于簡單系統(tǒng)范疇，是對開放復雜巨系統(tǒng)的某種近似.進而將智能控制系統(tǒng)分成兩種類型：屬于人機交互類型的智能控制系統(tǒng)，讓機器做人的助手；作為智能控制系統(tǒng)一種近似的人工智能控制系統(tǒng)，讓機器做人的高級助手.3.控制論與智能控制智能控制的四個層次1948年，Wiener發(fā)表了控制論或關于在動物和機器中控制和通訊的科學一書21，它將動物(包括人)和機器的信息傳遞、加工、控制和通訊聯(lián)系起來加以研究，抽取了動物智能和機器智能的共同本質(zhì)，控制論(Cybernetics)象一條紐帶，把自動控制、人工智能、信息科

12、學、系統(tǒng)科學等許多科學領域緊密地聯(lián)系在了一起，它涵蓋了控制(Control)、調(diào)節(jié)、管理、規(guī)劃、組織、協(xié)調(diào)、決策、指揮、通訊等概念，而這些概念同時又是智能的有機成分.“智能控制”更多地涉及到智能問題，對它的理解應該是多層次的，不能給予簡單的描述.學科層次.智能控制是一門多學科交叉的新學科，它是自動控制學科的延伸與深化；作為智能科學的一個分支，它又是人工智能的控制應用.在維納控制論的意義下，智能控制與控制論有相同的學科內(nèi)涵，它把智能研究作為中心任務之一.其學科理論基礎是以相交叉學科的理論為有機成分，包括人工智能、自動控制、系統(tǒng)科學、計算機科學、認知科學、運籌學、神經(jīng)生理學、生物控制論、非線性科學

13、、信息科學等，智能控制理論的建立與發(fā)展有賴于這些基礎學科理論的發(fā)展與溝通.技術層次.智能控制同時又是一門技術，包括交叉學科的技術，如人工智能技術、控制技術、計算機技術等.目標層次.智能控制目標定位于解決復雜系統(tǒng)控制問題，復雜系統(tǒng)是指具有復雜結構、復雜環(huán)境、復雜目標或兼而有之的系統(tǒng)，這種復雜系統(tǒng)控制較之傳統(tǒng)自動控制具有更深刻的意義、更廣泛的范圍，而在狹義的控制范圍內(nèi)，智能控制適合于傳統(tǒng)自動控制難以解決的控制問題.系統(tǒng)層次.智能控制以構成智能控制系統(tǒng)的方式來實現(xiàn)其功能，可從三方面理解：(a)學科意義上，是指實現(xiàn)智能控制的系統(tǒng)，即以智能控制的理論、方法、技術實現(xiàn)的控制系統(tǒng)即是智能控制系統(tǒng);(b)技術

14、上，是指具有一定智能的控制系統(tǒng)，這是站在控制學科的觀點，主要指通常的人工的智能控制系統(tǒng)；(c)應用上，是指智能系統(tǒng)的控制應用，這是站在人工智能學科的認識.縱觀人工智能與自動控制學科的發(fā)展史，人工智能學科的中心任務是對人類智能的模擬，它總是試圖通過建造人工的子系統(tǒng)去替代人的一小部分智能，實現(xiàn)人工的智能系統(tǒng).可以說，人工智能追求的最高目標是實現(xiàn)對人類智能的全面模擬，達到人工智能系統(tǒng)的高度自治，盡管如此，40多年的研究表明，無論是符號主義學派、聯(lián)結主義學派，及至行為主義學派，都不能實現(xiàn)這樣的目標，近年經(jīng)過對人工智能發(fā)展的深刻反思與總結，提出了人機結合、綜合集成的觀點.另一方面，自動控制學科的中心任務

15、是對人工的系統(tǒng)實現(xiàn)自動控制，試圖通過構造控制算法(控制器)替代人的控制作用，實現(xiàn)人工的自動控制系統(tǒng).顯然，自動控制學科追求的最終目標同樣是實現(xiàn)人工控制系統(tǒng)的高度自動化(自治).然而現(xiàn)實確是：當今自動控制學科正面臨研究問題愈益復雜的嚴峻挑戰(zhàn)，盡管70年代提出智能控制的思想后，一些人工智能技術引入自動控制系統(tǒng)解決了一些較復雜的控制問題(指相對于傳統(tǒng)自動控制的能力而言)，這些系統(tǒng)(主要指過程控制與機器人控制)仍然運行于自動控制狀態(tài)，并且它們也被稱為智能控制系統(tǒng)，實際上，它們采用的基本上還是較為簡單的人工智能技術，表現(xiàn)出的僅是低等智能行為，這樣的系統(tǒng)仍然屬于簡單系統(tǒng)的范圍，這與作為智能控制學科針對的復

16、雜系統(tǒng)與智能要求相差得還遠.智能控制系統(tǒng)不宜把高度自治作為最終目標，機器智能不能完全滿足自行處理高度復雜性的要求(這并不排斥象過程控制那樣實時性較高的系統(tǒng)局部仍需要自治).由于智能控制系統(tǒng)是一類特殊的智能系統(tǒng)，智能控制的研究應該借鑒人工智能研究中的經(jīng)驗教訓，不應排斥人的重要作用，不能為自動控制學科的目標所束縛.從自動控制系統(tǒng)到智能控制系統(tǒng)，從智能系統(tǒng)到智能控制系統(tǒng)，標志著在控制論的高度上實現(xiàn)從認識論到方法論的全面轉(zhuǎn)變，從普遍的意義上看，智能控制系統(tǒng)應該具有開放的(與環(huán)境交流信息)、分級、分布式結構，有較強的綜合信息處理能力；智能控制系統(tǒng)不是以追求系統(tǒng)的高度自治為最終目標，更重視運行的優(yōu)化.4.

17、智能控制的綜合集成方法論人工智能的發(fā)展中，早期的符號主義學派把智能描述為一種深思熟慮的行為，智能行為完全通過符號處理來實現(xiàn)，在邏輯思維的模擬方面獲得了成功(專家系統(tǒng))；80年代興起的聯(lián)結主義學派把智能理解為相互聯(lián)結的神經(jīng)元競爭與協(xié)作的結果，人工神經(jīng)網(wǎng)絡具備的學習能力彌補了符號系統(tǒng)適應能力的不足，在模擬直覺思維方面對符號主義是一種超越(BP網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡)；90年代出現(xiàn)的行為主義學派則認為，智能行為體現(xiàn)在系統(tǒng)與環(huán)境的交互之中，提出了智能的“感知行為”模式，Brooks解釋為“沒有推理的智能”22、“沒有表示的智能”23，其引人注目的成果是昆蟲機器的實現(xiàn).從符號主義、聯(lián)結主義到行為主義

18、，其間交織著學科的交叉與滲透.就人工智能學科與控制論的關系而言，符號主義時期的人工智能是忽視控制論的，而行為主義觀點的出現(xiàn)則是控制論向人工智能滲透的結果，它強調(diào)反饋的重要性.自動控制學科的發(fā)展中，古典控制、現(xiàn)代控制、自適應控制、最優(yōu)控制、魯棒控制，都能以微分(差分)方程(組)描述對象，自動控制系統(tǒng)的設計是建立在對象的精確數(shù)學模型基礎上的，這時的系統(tǒng)、環(huán)境與目標都較為簡單(也與很多實際背景相吻合)，如線性系統(tǒng)、單一(不變)環(huán)境、恒值調(diào)節(jié)(鎮(zhèn)定)、簡單軌跡跟蹤等，其中，具有有限適應能力的系統(tǒng)也只能解決小范圍不確定性(有明確統(tǒng)計特性的問題).隨著研究問題復雜程度的逐漸增加(系統(tǒng)、環(huán)境、目標、精度等)

19、，出現(xiàn)了非線性控制、引入人工智能技術的控制(如啟發(fā)式搜索優(yōu)化、學習控制、專家控制)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制及混合控制等先進控制策略(尤其是智能機器人的研究更使傳統(tǒng)自動控制面臨困境).可以看出，復雜性促使人工智能向自動控制學科滲透.人工智能與自動控制學科正日益走向合璧，似乎又回到了維納控制論的旗幟下，這時的自動控制學科已發(fā)展成為智能控制學科.Astrom指出：維納創(chuàng)立控制論時提出了許多新概念，目前這一領域似乎又回到了發(fā)現(xiàn)新概念的時代.誠如所言，綜合集成思想正是這個時代的產(chǎn)物.綜合集成的含義是20：人用計算機的軟硬件來綜合專家群體的定性認識及大量專家所提供的結論及各種數(shù)據(jù)與信息，經(jīng)過加工處理從而使

20、之上升為對總體的定量認識.實質(zhì)上，就是將專家群體、數(shù)據(jù)和各種信息與計算機技術有機地結合起來，這三者本身也構成一個系統(tǒng).綜合集成思想的核心就是試圖將人的心智(人更擅長形象思維)與機器智能(計算機長于計算與邏輯推理)統(tǒng)一在一個相互作用、相互影響的環(huán)境中，通過人機結合，實現(xiàn)智能互補，充分發(fā)揮系統(tǒng)的整體優(yōu)勢和綜合優(yōu)勢.綜合集成法的提出是突破了傳統(tǒng)還原論思想的飛躍，它提供了一種新的科學方法論，它把智能系統(tǒng)的信息綜合集成、人機結合、人機互幫、智能互補等命題提到了突出的位置.智能控制學科與人工智能學科面臨著許多相同的重大、關鍵問題，兩者在研究方法上也有相互借鑒的必要，智能系統(tǒng)的綜合集成方法論對智能控制(系統(tǒng))的研究同樣具有重要的指導意義.綜合集成方法論為智能控制研究帶來的最重要價值在于：其一，基于綜合集成的系統(tǒng)觀點，探索實現(xiàn)智能控制系統(tǒng)理論、方法、技術的集成設計，包括把現(xiàn)有的智能控制涉及的多種理論、方法、技術有機地組織起來及研究新的理論、方法、技術，突破現(xiàn)實松散、封閉的局面；其二，它強調(diào)人的作用，把基于自動控制觀點的追求智能控制系統(tǒng)高度自治的狹隘理解引導到重視人機結合、智能互補的方向上來，這兩方面都有利于促進智能控制學