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专家控制的理想目标（续）
（6）控制性能方面的问题能够得到诊断，控制闭 环中的单元，包括传感器和执行机构等的故障可 以得到检测；
（7）用户可以访问系统内部的信息，并进行交互，例 如对象或过程的动态特性，控制性能的统计分析等。
专家控制的上述目标复盖了传统控制在一定程度 上可以达到的功能，但又超过了传统控制技术。
第3章专家控制
专家控制是智能控制的一个重要分支，又 称专家智能控制。
所谓专家控制，是把专家系统的理论和技 术同控制理论、方法与技术相结合，在未 知环境下，仿效专家的智能，实现对系统 的控制。
基于专家控制的原理所设计的系统或控制 器，分别称为专家控制系统或专家控制器。
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3.1 专家系统概述 3.1.1 什么是专家系统
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3.3.1 专家控制器的结构
专家控制器通 常由知识库 （KB）、控 制规则集 （CRS）、推 理机（IE）和 特征识别与信 息处理（FR＆ IP）四部分组 成。
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知识库：
用于存放工业过程控制的领域知识，由经验数据库 （DB）和学习与适应装置（LA）组成。
经验数据库主要存储经验和事实集；
控制专家系统的任务是自适应地管理一个 受控对象或客体的全部行为，使之满足预 定要求。
控制专家系统的特点是，能够解释当前情 况，预测未来发生的情况、可能发生的问 题及其原因，不断修正计划并控制计划的 执行。所以说，控制专家系统具有解释、 预测、诊断、规划和执行等多种功能。
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（7）监视型专家系统
而专家控制则要求能对控制动作进行独立 的、自动的决策，
它的功能一定要具有连续的可靠性，较强 的抗干扰性。
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与一般专家系统的差别
（2）在控制方式上：
通常的专家系统一般处于离线工作方式， 而专家控制则要求在线地获取动态反馈信
息，联机完成控制， 它的功能一定要具有使用的灵活性，符合
要求的实时性。
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（2）能进行有效的推理
专家系统具有启发性，能够运用人类 专家的经验和知识进行启发式的搜索、 试探性推理、不精确推理或不完全推 理。
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（3）专家系统的透明性和灵活性
透明性是指它能够在求解问题时，不仅能得到 正确的解答，还能知道给出该解答的依据；
灵活性表现在绝大多数专家系统中都采用了知 识库与推理机相分离的构造原则，彼此相互独 立，使得知识的更新和扩充比较灵活方便。
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3.3 专家控制器
专家控制器实际上是由专家系统构成的控 制器。具有专家控制器的控制系统称为直 接专家控制系统。
专家控制器通过对过程变量和控制变量的 观测，分析，根据已具有的知识给出控制 信号。
专家控制一般用于具有高度非线性或难于 用数学解析式描述的对象或过程的控制， 因为在这些埸合传统控制器设计很难适用。
参数估计和控制器设计主要由各种算法实现，统称 为自校正算法。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（1）控制算法的参数整定
对于不精确模型的PID控制算法，参数整定常常 根据临界增盖（Kc）和临界周期（tc）来确定Kp， Ki，Kd的经验取值。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（2）控制算法的参数优化
如果由于参数估计不当造成系统不稳定，则需 启发一种Kc－tc估计器重新估计参数。
最后如果发现自校正控制已收敛到最小方差控 制，则转入控制状态。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（5）未建模动态的处理
在PID控制中，系统元件的非线性并未考虑。
当系统启停或设定值跳变时，在积分项的作用下 系统输出将产生很大超调，为此需要进行逻辑判 断才能防止，即若误差过大，则取消积分项。
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（4）具有一定的复杂性与难度
人类的知识，特别是经验性知识，大多是 不精确、不完全或模糊的，这就为知识的 表示和利用带来了一定的困难。
另外，专家系统所求解的问题都是结构不 良且难度较大的问题，不存在确定的求解 方法和求解路径，这就从客观上造成了建 造专家系统的困难性和复杂性。
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2. 专家系统的类型
这是用于对某些行为进行监视并在必 要时进行干预的专家系统。
例如当情况异常时发出警报，可用于 核电站的安全监视、机场监视、森林 监视、疾病监视、防空监视等。
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3.2 专家控制的基本原理
专家控制是指将专家系统的规范和运 行机制与传统控制理论和技术相结合 而成的实时控制系统。
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3.2.1 专家控制的功能目标
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（1）具有专家水平的专门知识
人类专家之所以能称为专家，是由于他掌握了 某一领域的专门知识，使其在处理问题时比别 人技高一筹。
一个专家系统为了能像人类专家那样工作，必 须表现专家的技能和高度的技巧以及有足够的 鲁棒性。
系统的鲁棒性是指不管数据是正确还是病态不 正确的；它都能够正确地处理，或者得到正确 的结论，或者指出错误。
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3.2.2 控制作用的实现
专家控制所实现的控制作用是控制规律的解析 算法与各种启发式控制逻辑的有机结合。
传统控制理论和技术的成就和特长在于它针对 精确描述的解析模型进行精确的数值求解。
经典的PID控制就是一个精确的线性方程所表 示的算法 :
u(t)

K
p
e(t)
1 Ti
t
e( )d
0
Td
d dt
e(t)
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高级控制形态的参数自适应控制系统 如图：
参数估计部分对受控模型的动态参数进行递 推估计;
控制器设计部分根据受控对象参数的变化对 控制器参数进行相应的调节。
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当受控对象的动力学特性由于内部不确定性或外部 环境干扰不确定性而发生变化时，自适应控制能自 动地校正控制作用。
（1）诊断型专家系统 （2）解释型专家系统 （3）预测型专家系统 （4）设计型专家系统 （5）规划型专家系统 （6）控制专家系统 （7）监视型专家系统
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（1）诊断型专家系统
这是根据对症状的观察与分析，推出故障 的原因及排除故障方案的一类系统。
其应用领域包括医疗、电子、机械、农业、 经济等，如诊断细菌感染并提供治疗方案 的 MYCIN 专家系统，IBM公司的计算机故 障论断系统DART/DASD。
控制器参数的校正和优化 ,就是通过对系 统误差的模式识别，分别识别出过程响应曲线 的超调量、阻尼比和衰减振荡周期，然后根据 事先设定好的超调量，阻尼等约束条件，在线 校正Kp，Ki，Kd 这3个参数，直至过程的响 应曲线为某种指标下的最佳响应曲线。
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传统控制技术中的启发式控制逻辑——
（3）不同算法的选择
从本质上讲，专家系统是一类包含着知识和推理的 智能计算机程序，能够利用人类专家的知识和解决 问题的方法来处理该领域的问题。
专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊 断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
专家系统和传统的计算机“应用程序”最本质的不 同之处在于，专家系统所要解决的问题一般没有算 法解，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信 息基础上做出结论。
早期的专家系统完全依靠领域专家和知识工程 师，把领域内的知识总结归纳出来，规范化后 送入知识库。
目前，一些专家系统已经具有了自动知识获取 的功能。
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3.1.3 专家系统的特征及类型
1. 专家系统的基本特征
（1）具有专家水平的专门知识 （2）能进行有效的推理 （3）专家系统的透明性和灵活性 （4）具有一定的复杂性与难度
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3.1.2 专家系统的基本组成
专家系统由知识库、推理机、综合数据库、解 释接口和知识获取等五部分组成。
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（1）知识库
知识库是知识的存储器，用于存储领域专家 的经验性知识以及有关的事实、一般常识等。
（2）推理机
推理机是专家系统的“思维”机构，实际上是求解 问题的计算机软件系统。 其主要功能是协调、控制系统，决定如何选用知识 库中的有关知识，对用户提供的证据进行推理，求 得问题的解答或证明某个结论的正确性。
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专家系统的发展
第一代专家系统（1972～1981年）只利用人 类专家的启发式知识，即只利用浅层表达方式 和推理方法。
浅层知识一般表示成产生式规则的形式，即如 果（前提>，那么<结论>。
这种形式的浅层知识之所以具有启发性，是因 为它从观测到的数据（前提）联想到中间事实 或最终结论，
这种逻辑推理过程短、效率高。
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（4）解释接口
解释接口又称人一机界面。
把用户输入的信息转换成系统内规范化的表示 形式。
把系统输出的信息转换成用户易于理解的外部 表示形式显示给用户。
另外，能对自己的行为做出解释，可以帮助系 统建造者发现知识库及推理机中的错误，有助 于对系统的调试。
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（5）知识获取
知识获取是将某个领域内的事实性知识和领域 专家所特有的经验性知识转化为计算机程序的 过程。
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专家控制的理想目标（续）
专家控制试图在控制闭环中“加入”一个 富有经验的控制工程师，可对控制、辨识、 测量、监视、诊断等方面的各种方法和算 法进行选择，而且透明地面向系统外部的 用户。
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与一般专家系统的差别
（1）在控制功能上：
通常的专家系统只完成专门领域问题的咨 询功能，它的推理结果一般用于辅助用户 的决策；
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（2）解释型专家系统
根据表层信息解释深层结构或内部可 能情况的一类专家系统，如卫星云图 分析、地质结构及化学结构分析等。
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（3）预测型专家系统
根据过去和现在观测到的数据预测未 来情况的系统。
其应用领域有气象预报、人口预测、 农业产量估计、水文、经济、军事形 势的预测等，如台风路径预报专家系 统TYT。
专家控制的功能目标是模拟、延伸、扩展“控 制专家”的思想、策略和方法。