第8章 智能控制在过程控制中的应用
1 第 8 章 智能控制在过程控制中的应用
81概述 工业生产过程的自动控制在很多工业领域占有重要位 置,控制效果的优劣直接影响到产品的质量、产量和生 产设备的运行寿命,影响到生产的安全、稳定和工人的 劳动强度,先进控制方法的研究具有明显的经济和社会 意义。对于简单过程系统,采用传统的经典或现代控制 理论方法,可以获得满意的控制效果。而对于复杂过程 系统,由于其具有非线性、时变、纯滞后、不确定等特 性,采用传统的控制方法难以取得好的控制效果,因此, 其智能控制方法成为研究热点。 2
2 8.1 概述 工业生产过程的自动控制在很多工业领域占有重要位 置，控制效果的优劣直接影响到产品的质量、产量和生 产设备的运行寿命，影响到生产的安全、稳定和工人的 劳动强度，先进控制方法的研究具有明显的经济和社会 意义。对于简单过程系统，采用传统的经典或现代控制 理论方法，可以获得满意的控制效果。而对于复杂过程 系统，由于其具有非线性、时变、纯滞后、不确定等特 性，采用传统的控制方法难以取得好的控制效果，因此， 其智能控制方法成为研究热点
智能控制理论是继经典控制理论、现代控制理论之后 发展起来的,是控制理论发展新阶段的产物,其建立和发 展是以众多新兴学科为基础的。智能控制的基本出发点是 采用人工智能方法对复杂、不确定性系统进行有效控制。 智能控制方法包括专家系统控制、模糊控制、神经网络控 制和仿人智能控制等,这几种方法各有其不同的特点,并 已在不同领域中取得了一些相当成功的应用,但这些方法 在单独模拟人类智能活动时,又存在着各自的局限性。因 此,许多学者试图综合几种方法的优点,以克服各自的局 限性。 3
3 智能控制理论是继经典控制理论、现代控制理论之后 发展起来的，是控制理论发展新阶段的产物，其建立和发 展是以众多新兴学科为基础的。智能控制的基本出发点是 采用人工智能方法对复杂、不确定性系统进行有效控制。 智能控制方法包括专家系统控制、模糊控制、神经网络控 制和仿人智能控制等，这几种方法各有其不同的特点，并 已在不同领域中取得了一些相当成功的应用，但这些方法 在单独模拟人类智能活动时，又存在着各自的局限性。因 此，许多学者试图综合几种方法的优点，以克服各自的局 限性
实际上,智能活动既有感知(直观、形象)活动, 又有认知(逻辑)活动,两者是密切相关的,而且又 是可以互相转换的,也是符合生理和心理现象的,神 经网络计算和模糊逻辑推理恰恰反映了这两种活动的 特性,因此基于神经网络的模糊控制近年来逐渐成为 研究的热点。模糊控制和神经网络二者各自的优势在 于:模糊控制易于获得由语言表达的专家知识,能有 效的控制难以建立精确模型而凭经验可控制的系统, 而神经网络则由于其仿生特性更能有效利用系统本身 的信息,并能映射任意函数关系,具有并行处理和自 学习能力,容错能力也很强。 4
4 实际上，智能活动既有感知（直观、形象）活动， 又有认知（逻辑）活动，两者是密切相关的，而且又 是可以互相转换的，也是符合生理和心理现象的，神 经网络计算和模糊逻辑推理恰恰反映了这两种活动的 特性，因此基于神经网络的模糊控制近年来逐渐成为 研究的热点。模糊控制和神经网络二者各自的优势在 于：模糊控制易于获得由语言表达的专家知识，能有 效的控制难以建立精确模型而凭经验可控制的系统， 而神经网络则由于其仿生特性更能有效利用系统本身 的信息，并能映射任意函数关系，具有并行处理和自 学习能力，容错能力也很强
在集成大系统中,神经网络可用于处理低层感知数据, 模糊逻辑可用于描述髙层的逻辑框架。神经网络和模糊系统 均属于无模型控制器和非线性动力学系统,但神经网络适合 处理非结构化信息,而模糊系统对处理结构化的知识更有效。 模糊神经网络控制大致可分为三类,第一类是直接在神经网 络的学习模型中引入模糊逻辑推理的方法,使其具有直接处 理模糊信息的能力;第二类是利用神经网络功能及映射能力 去等效模糊系统中的各个模糊功能块;第三类是把模糊系统 和神经网络集成在一个系统中,以发挥各自的优势
5 在集成大系统中，神经网络可用于处理低层感知数据， 模糊逻辑可用于描述高层的逻辑框架。神经网络和模糊系统 均属于无模型控制器和非线性动力学系统，但神经网络适合 处理非结构化信息，而模糊系统对处理结构化的知识更有效。 模糊神经网络控制大致可分为三类，第一类是直接在神经网 络的学习模型中引入模糊逻辑推理的方法，使其具有直接处 理模糊信息的能力；第二类是利用神经网络功能及映射能力， 去等效模糊系统中的各个模糊功能块；第三类是把模糊系统 和神经网络集成在一个系统中，以发挥各自的优势