主要教学参考书
[6]Spyros G. Tzafestas, Methods and applications of intelligent control, Dordrecht : Kluwer Academic Pub., 1997 [7]Zi-Xing Cai, Intelligent control : principles, techniques and applications, Singapore : World Scientific, 1997 [8]王伟，人工神经网络原理——入门与应用，北京航空航天大学出版社， 1995 [9]阎平凡，张长水，人工神经网络与模拟进化计算，清华大学出版社， 2000 [10]杨辉，王金章，模糊控制技术及其应用，江西科学技术出版社，1997 [11]刘增良，刘有才，模糊逻辑与神经网络——理论研究与探索，北京航空 航天大学出版社，1996 [12]张乃尧，阎平凡，神经网络与模糊控制，清华大学出版社，1996 [13]史忠科，神经网络控制理论，西北工业大学出版社，1997
短语！
资料图片：一种能钻入血管的机器人想象图
北京一家企业展出的机器人在演奏架子鼓
懂得“甜言蜜语”的会话机器人逗得女客商笑逐颜开
哈工大计算机学院展出的机器人随着音乐表演团体操
一名客商在和汉服装扮的机器人交流
高精度仿真机器人
空中机器人比赛
水中机器人比赛
舞蹈机器人比赛
载人航天
中国载人航天工程是 我国航天史上迄今为止规 模最大、系统组成最复杂 、技术难度和安全可靠性 要求最高的跨世纪国家重 点工程，包括：航天员、 空间应用、载人飞船、运 载火箭、发射场、测控通 信、着陆场、空间实验室 等八大系统组成。
的分析和综合方法）
1.1 控制理论发展的几个阶段
1.1.3. 智能控制理论（20世纪70年代）
随着计算机技术得飞速进展
系统信息的模糊性、不确定 性、偶然性和不完全性
原因导致
采用人工智能的逻辑推理启 发式知识，专家系统等模型
可以不知道或不确知
（1）傅京孙教授
人—机控制器、机器人
低层次控制中——常规控制器 高层次智能决策——拟人化功能
数学模型不准确
鲁棒控制
考虑对象参数的 变化（一定范围 内）不改变控制 器的参数或结构
(（1）能控性 能观测性 (（2）李亚谱诺夫的稳定性理论（直接法）和李亚谱诺夫函数（亦称V函数）（无须求解） (（3）统计函数理论 相关函数的系统动态特定测量方法（即系统识别）和卡尔漫滤波理论 (（4）系统最佳控制 系统性能指标泛函最小
第一部分 概论
第一章 绪论（3学时）
§ 1.1 控制理论发展的几个阶段
§1.1.1.古典控制论（经典控制论阶段） §1.1.2.现代控制理论（20世纪60年代） §1.1.3. 智能控制理论（20世纪70年代）
§ 1.2 智能控制的基本设计方法
§1.2.1 模糊控制（Fuzzy control) §1.2.2 神经网络控制系统（Neural network control) §1.2.3 专家控制系统（湖南大学出版社）
手写体文字识别
感觉信息处理过程的模型化
人-机界面技术
人类智能信息处理 过程及自然现象、
社会现象剖析
智能信息处理技术（如智能评价系统检索技术） 人类行为和社会 大系统可靠性评价
现象的解释 面向经营与社会问题的模糊方法论与模糊系统开发 地震预测技术
自然现象的解释 大气污染宽域预测 植物生长模型
Fig. 1-6 模糊工程课题覆盖图
➢先验智能——有关控制对象及干扰的先验知识，可以从一开始就考虑在控制系统的设计中 ➢反应性智能——在实时监控、辨识及诊断基础上对系统及环境变化的正确反应能力 ➢优化智能——包括对系统性能的先验性优化及反应性优化 ➢组织与协调智能——表现为对并行耦合任务或子系统之间的有效管理与协调
1.2 智能控制的基本设计方法
复杂性
不相容原理
========
精确性
设计缺乏系统性 规则的选择、论域的选择，模糊集的定义，量化因子的选取多采用试凑法
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
模糊控制研究分支
(1) 稳定性
(2)模糊模型及辨识
(3)模糊最优控制
(4)模糊自组织控制
(5)模糊自适应控制
1.1 控制理论发展的几个阶段
1.1.1.古典控制论（经典控制论阶段）
对象I：
50年代前后的控制理论被称为“自动调节原理” 单入、单出（SISO）、线性定常系统 频域理论：传递函数、频率特性、根轨迹分布
波德伊凡思 Bode Evans
Boot Lotus
Bode plot 伊凡思的根轨迹法
劳斯（E.J.Routh）—赫尔维茨（Hurwitz）代数判据 奈奎斯特（H.Nyquist）稳定性判据
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
1965年 L.A.Zadeh
Fig. 1-3
(1) 定义模糊子集，建立模糊控制规则 (2)由基本论域转变为模糊集合论域
模糊化
(3)模糊关系矩阵运算 (4)模糊推理合成，求出控制输出模糊子集
推理
(5)进行逆模糊运算，判决，得到精确控制量
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
模糊理论与 基本技术
模糊逻辑 模糊推理算法 模糊计算机开发的基础技术（如：编程语言与体系结构、模拟模糊存储器等）
模糊系统研究计划
人类功能实现 与人-机界面
模糊控制技术
高速、不稳定系统的智能控制 未知结构系统的智能控制
实时图象理解 识别技术
第六章 神经网络控制器设计
第四部分 集成智能控制系统（7）
第七章 集成智能控制系统理论
第八章 其他智能控制
智能家居开关图示
世界上最小机器人
身高只有16.5厘米、 体重仅有350克，但能在 90种不同背景音乐的伴奏 下行走、跳舞，还能听懂 10个语言命令、完成200 多种动作、说出约180个
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
模糊控制工程大致要经历如下4个阶段:
神经网络模糊控制及专 家系统第一章output
2020年4月29日星期三
主要教学参考书
教材： 王耀南，智能控制系统——模糊逻辑、专家系统、神经网络控制，湖南大学出 版社，1996 主要参考书: [1]王永骥，涂健，神经元网络控制，机械工业出版社，1998 [2]诸静，模糊控制原理与应用，机械工业出版社，1995 [3] C.H. Chen, Fuzzy logic and neural network handbook, New York : McGraw-Hill, c1996 [4]Simon Haykin,Neural networks : a comprehensive foundation,Beijing : Tsinghua University Press, 2001 [5]Kevin M. Passino, Stephen Yurkovich, Fuzzy control, Beijing : Tsinghua University Press, 2001
1.1 控制理论发展的几个阶段
Fig. 1-1
19世纪 J.C.Maxwell对具有调速器的蒸汽发动机系统进行线性常微分方程的描述及稳定性分析 19世纪 劳斯判据（1872）
胡尔维茨（1890） 李亚谱诺夫（1892） 20世纪 乃式判据（1932）
1.1.1 古典控制论（经典控制论阶段） 1.1.2 现代控制理论（20世纪60年代） 1.1.3 智能控制理论（20世纪70年代）
智能控制系统的特点
Fig. 1-2
（1）“智能递增，精度递降”的一般组织结构的基本原理 （2）开、闭环控制结合，定性与定量控制结合的多模态控制 （3）具备学习功能、适应功能和组织功能 （4）以知识表示的非数学广义模型和数学模型表示的混合控制过程。
数学运算，符号运算的逻辑推理相结合
（5）边缘交叉学科
“智能”的分类
(6)传统PID与Fuzzy相结合的多模态模糊控制器
Fig. 1-4 模糊控制在控制领域中的重要地位与作用
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
发展史
1.2 智能控制的基本设计方法
1.2.1 模糊控制（Fuzzy control)
Fig. 1-5 模糊系统相关图
对象II：
非线性系统 描述函数分析 庞加莱（Poincare）的相平面分析法
1.1 控制理论发展的几个阶段
1.1.2.现代控制理论（20世纪60年代）
对象
MIMO
非线性—— 时变 时域理论
线性——定常
状态方程
改变自动控制律 的参数或结构
模型精确
线性系统理论 最优控制理论 系统辨识 随机控制理论
对象数发生变化 自适应控制
几种基本的设计方法
➢ 基于模糊推理和计算的模糊控制器If—then—, Rule—based Control
➢ 基于人工神经网络的神经网络控制器 Neural Network ➢ 基于专家系统的专家智能控制 Expert System ➢ 基于信息论、遗传算法和以上3种方法的集成型智能控制
1.2 智能控制的基本设计方法
（5）1987年开始，每年一次智能控制国际研讨会
与经典控制论和现代控制论不同： 研究的主要目标不在于被控对象，而是控制器本身，控制器不
再是单一的数学解析型，而是数学解析和知识系统相结合的广义 模型，是多种学科知识控制的系统。
1.1 控制理论发展的几个阶段