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1、第十一讲 智能控制的应用问题及展望11.1 智能控制的应用研究领域与现状1. 智能机器人规划与控制 机器人研究者们所关心的主要研究方向之一是机器人运动的规划与控制。给出一个规定的任务之后，首先必须作出满足该任务要求的运动规划；然后，这个规划再由控制来执行，该控制足以使机器人适当地产生所期望的运动。这里，以复式自主水下运载器（Multiple Autonomous Undersea Vehicle, MAUV）的运动规划与控制系统为例加以说明。 为实现MAUV在复杂环境下的实时智能控制，需要研究的问题包括分布式控制、基于智能的系统、实时规划、环境建模、阀值驱动推理，智能传感、智能通讯、交互问题求
2、解、对策和学习等。MAUV系统需要完成的作用则包括预测、探索、潜入、伪装、攻击、逃逸、通讯和合作等。 本项工程的目标在于对上述某些问题进行检验，这些检验对象是海洋MAUV和太空站遥控机器人，使它们能在多运载器情况下实现智能、自主和合作行为。图11.1给出MAUV的一种智能控制结构，其实际结构采用分段分层框架。各段计算模块由一个通讯系统和一个公共存储器提供服务。MAUV系统的硬件包括SUN工作站、VAX11/1185、微型VAX机、多种微机和IRIS图形系统等，其软件是建立在Ironics开发系统和Ironics-Unix开发系统基础上的。图11.1 MAUV的智能控制原理结构图 2. 生产过程
3、的智能监控 许多工业连续生产线，如轧钢、化工、炼油、材料加工、造纸和核反应等，其生产过程需要监视和控制，以保证高性能和高可靠性。为保持物理参数具有一定的精度，确保产品的优质高产，已在一些连续生产线或工业装置上采用了有效的智能控制模式。其中，工业锅炉的递阶智能控制可作为这方面的典型。图11.2表示该控制系统的混合控制器方框图。从图可知，其控制模式包括专家控制、多模型控制和自校正PID控制。图11.2 工业锅炉智能控制的混合控制框图 本控制系统的智能控制算法采用偏差e(k)与D e(k)的相平面分析方法，并采用产生式规则表示应当采用的控制模式。专家控制用以模拟人类专家的操作经验，并编制出40多条控
4、制规则。自校正PID控制除了数据库、知识库和推理机外，还包括模式识别装置等。工业现场运行结果表明，本控制器的混合结构是相当成功的。专家控制模式对于锅炉燃烧过程是适用的，当负荷增减或燃煤质量变化时，专家控制十分有效。自寻优和自学习算法则实现煤炭的经济烧燃。工业锅炉的效率因引用本专家控制而显著提高。 3. 自动加工系统的智能控制 计算机集成加工系统（CIMS）和柔性加工系统（FMS）在近年来获得迅速发展。在一个复杂的加工过程中，不同条件下的多种操作是必要的，以求保证产品质量。环境的不确定性以及系统硬件和软件的复杂性，向当代控制工程师们设计和实现有效的集成控制系统提出了挑战。 图11.3表示一种基于
5、Petri网的自动加工智能控制系统的结构。为了把现有的Petri网技术用于现代加工系统，需要开发出一种新技术，把机器智能技术和Petri网理论以及智能离散事件控制器连接起来。我们可把CIMS和FMS系统作为离散事件驱动系统来处理，而基于Petri网的方法则可用来设计这类智能控制器。实际CIMS或FMS系统和Petri网模型的具体分析，请参阅文献。图11.3 基于Petri网的加工系统智能控制结构 4. 智能故障检测与诊断 故障检测和诊断与过程监控密切相关。一个高级的过程控制系统应当具有故障自动检测和自诊断能力，以保证系统工作的高度可靠性。许多高级的医疗诊断系统也是智能故障诊断系统；不同之处仅在
6、于诊断的对象不同。所有智能故障检测与诊断（IFDD）系统的一般任务是根据已观察到的状况、领域知识和经验，推断出系统、部件或器官的故障原因，以便尽可能及时发现和排除故障，以提高系统或装备的可靠性。生产过程故障诊断系统能够了解各部分的特性以及这些特性间的关系，发现一种现象掩盖的另一现象，为用户提供检测数据，并尽可能正确地从不确定信息作出诊断结论。更准确地说，FDD系统的主要任务为：（）检测出系统或过程在某一时刻是否发生故障，并在故障发生后立即发出故障警报。（）在故障发生后，迅速确定故障部件或部位、故障原因和程度，以及故障对系统的影响和发展趋势。（）提供消除有关故障的措施，以便隔离和替换故障部件，抑
7、制和消除有关故障，使系统或过程恢复正常工作状态。 智能故障检测与诊断系统是一个问题求解的计算机系统，也是一种智能控制系统。它一般由知识库（故障信息库）、诊断推理机构、接口和数据库等组成。典型的IFDD系统有太空站热过程控制系统的故障诊断、火电站锅炉给水过程控制系统的故障检测与诊断和雷达故障诊断专家系统等。 5. 飞行器的智能控制 飞行过程控制一直是自动控制的重要应用研究领域之一。大多数商用飞机都装备有可供选择的自动降落系统的自动驾驶仪。使用自动驾驶系统代替飞机驾驶员是基于下列二个理由的：首先，自动驾驶系统能够实现飞机的可靠平稳降落，从而提高乘客的舒适感，减少轮胎和降落齿轮的摩损。其次，为驾驶员
8、提供无风气候下的重要训练手段，使他们习惯于一个必须了解和信赖的系统，以便在未来可能遇到的不利气候条件下，能够操作自如。 现有的自动降落系统仅在一定的操作安全范围内才能可靠地工作，而且无法在强烈下降气流下运行。当出现严重紊流扰动时，一般的自动驾驶系统也难于对付。为了提高飞行器降落过程的可靠性和平稳性，需要一种新的能够扩展运行范围的制导技术，使它能够在比较宽松的气候条件情况下，作出安全响应。一种基于神经网络的飞行控制器能够提供这种控制，它能够处理紊流和其它可能出现的非线性控制情况。一个训练有素的飞行员在长期实践中发展了他的熟练的直觉；这种称为“飞行感”的直觉使他能够在各种新的和未经预测的飞行条件下
9、作出恰如其分的操作反应。神经网络能够较好地处理各种非线性或未识别线性关系，而这些关系往往是驾驶员可能运用的。神经网络在原则上能够产生从一个大的变量集合（如传感器参量）到另一个变量集合（如操作模式或控制动作）的映射。 自80年代中叶以来，智能控制已被应用于飞行过程控制,尤其是飞机的俯倾（flare）和降落（landing）控制。一种已经实现的神经网络结构，其输入信号包括飞行高度的指令和飞行高度估计值等。所考虑的输入包括当前飞行高度和高长比误差值以及前一个仿真段的有关值。此外，还提供了前段的倾斜高度指令。可训练适应飞行控制器主要由“教师”（人或控制规律）和可训练控制器组成，而后者则由神经网络（采用
10、学习算法）实现。整个飞行控制过程由飞机数学模型来表示。图11.4所示为一飞行器的飞行智能控制系统的制导、领航和控制结构，其中用虚线表示领航员的作用，以期与计算机的作用进行比较。图11.4 一个智能飞行控制系统的结构 6. 医疗过程智能控制 早从年代中叶起，专家系统技术就被成功的应用于各种医疗领域。作为医用智能过程控制的新例子，让我们介绍一个用于控制手术过程中麻醉深度的病人平均动脉血压（）的模糊逻辑控制系统。是衡量麻醉深度的重要参数。在该控制系统的设计和实现时，采用模糊关系函数和语言规则。本系统已在许多不同的外科手术中得到成功应用。 第一批麻醉深度控制实验始于年代，它们采用恒增益控制器。接着，出
11、现了具有一步自适应增益的控制器，不过仍不能处理手术期间病人的时变参数问题。这个问题可借用自适应控制器来解决，它对病人参数变化具有较好的鲁棒性。更新的研究采用基于规则和模糊逻辑的控制器，以便处理生物系统的时变结构问题。麻醉深度模糊控制系统的方框图如图11.5所示。有两类扰动：因手术、心血管病和用药引起的病人痛苦而出现的噪声；因仪器校准和电灼等引起的血压和人工制品的测量噪声。 所开发的计算机程序能够执行数据获取、显示、控制和存储等任务。主程序可在任何时刻起动，使控制器开始工作。在自动控制循环内，进行滤波、控制计算，控制信号修正、数据显示、更新和存储等工作，每秒重复一次。计算机显示出实际和期望血压以
12、及吸气和呼气量。在任何时刻均可改变的期望值而无须中断自动控制工作。所有感兴趣的数据都被存入文件，供以后检验。图11.5 麻醉深度模糊控制系统 11. 智能仪器 随着微电子技术、微机技术、人工智能技术和计算机通讯技术的迅速发展，自动化仪器正朝着智能化、系统化、模块化和机电仪一体的方向发展，微型计算机或微处理机在仪器中的广泛应用，已成为仪器的核心组成部件之一，它能够实现信息的记忆、判断、处理、执行以及测控过程的操作、监视和诊断，并使这类仪器被称为“智能仪器”。 比较高级的智能仪器具有多功能、高性能、自动操作、对外接口、“硬件软化”和自动测试与自动诊断等功能。智能仪器的“智能”仍然较低。通常所说的智
13、能仪器实际上是一种微机化的自动化仪器。比较高级的智能仪器大多正在研究之中；其中有一部分已投入试用。例如，一种由连接器、用户接口、比较器和专家系统组成的系统，与心电图测试仪一起构成的心电图分析咨询系统，就已获得成功应用。 11.2 智能控制应用研究的存在问题 目前，智能控制研究已形成一股不小的热潮，并促进智能控制及其它学科与部门的发展。冷静地分析这股热潮，发现有不少问题值得引起注意。 首先，智能控制的应用研究目标和主攻方向不够明确。 其次，智能自动化要面向复杂系统。 最后，研制新型智能控制硬件和软件，在智能控制研究中，往往缺少较好的软件环境，硬件方面存在的问题更大。 智能控制研究所取得的成果是令
14、人鼓舞的。越来越多的自动控制研究者正在从事越来越深入的理论研究和越来越广泛的应用研究。然而，我们不能满足于已有的成果，前面任重道远。在进行智能控制应用研究时，要从实际条件和应用背景出发，明确研究目标，确定主攻方向；要创造条件，搞一、二个比较复杂的智能控制应用项目，使之成功地在现场运行；要适当组织力量，大力攻关，开发出一批新型的智能控制应用项目，并进一步巩固和扩大智能过程自动化领域。我们期望智能控制研究将能积极而又稳步地发展，不断有所创新，有所应用，为我国的现代化建设贡献力量。11.3 智能控制的进一步研究问题11.3.1 智能控制将起更重要的作用 尤如人工智能的智能机器人一样，智能控制涉及许多
15、科技领域，如人工智能、控制论、系统论、信息论、认知心理学、认知生理学、认知工程学、语言学、逻辑学、仿生学、机器人学、VLSI和计算机科学等。 相关科学技术的进展已为智能控制学科的发展提供强大的推动力；反之，智能控制的研究与发展也为上述所有领域提供一个合适的试验和应用场所。图11.6提出相关科学技术与智能控制系统的关系，该关系调强了发展智能科学（包括智能控制）所需要的知识与智能。 在自动控制领域，智能控制也起到越来越重要的作用；复杂系统往往具有不确定性和强非线性等特征。常规控制在应用中已遇到不少困难，而且控制系统处理这类困难的成功程度取决于系统的智能水平。智能控制已成为克服这些困难的一种比较有效
16、的方法，并在高级机器人、智能规划与调度、自动制造系统、故障检测与诊断、交通运输、医疗以及智能仪器等方面获得广泛应用。 图11.6 智能控制系统与相关科技的关系 11.3.2 智能控制的进一步研究问题 为了巩固智能控制研究与应用成果，提出下列一些智能控制进一步研究的问题。控制问题的表示 在过去，对控制系统的世界表示问题的重视不够，而且通常考虑采用微积分模型作为处理控制问题的主要工具。往往以隐含的方法来描述目标和控制概念。 传统上把控制系统看做表示输入和输出的时间函数的有序对集合。给出最少的受控对象（装置）的信息，它是完成和描述系统未来行为所需要的。不过，传统的表示方法很难在广泛的范围内使用。 智能控
