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特定领域的专家: 对问题的求解是基于自己的知识和推理完成的。 1.1 专家系统的定义
知识库 包含多种功能模块:知识查询、检索、增删、修改、扩充。 通过人机接口获取专家知识。推理机 对知识库中的知识进行推理来得到结论的“思维”机构,完成基于知识的推理推理机包括三种推理方式: 1.正向推理 从原始数据和已知条件得到结论2.反向推理 先提出假设的结论,寻找支持的证据3.双向推理 先用正向推理得到假设的结论,再用反向推理证实假设知识库和推理机=》模拟了人类专家的思考和决策过程 1.3 专家系统的实现 怎样在知识库中表示专家的知识?常用知识表述方法有:产生式规则,框架,语义网络,过程。 产生式规则最流行。 IF E THEN H WITH CF(E,H) E - 规则的前提条件,即:证据 H - 规则的结论,即假设,也是命题 CF - 规则的强度。 E为true时对结论的影响程度 如何开发专家系统?ES的开发工具 编程语言:C语言、Lisp语言、PROLOG语言等专家系统外壳:EMYCIN,KAS,EXPERT等通用型专家系统工具和开发环境:Insight2,Exsys 专家系统的建立步骤瑞典学者K.J.Astrom在1983年把专家系统引入控制领域,与1986年提出“专家控制”。 2.1 专家控制定义专家控制将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,仿效专家的经验,从而实现对系统的控制。 2.2 专家控制的结构
故此:专家系统的推理机必须在指定时间内决策,因此是:实时推理机。 专家系统与专家控制系统是不同的。 有重大区别的。 只是在控制领域借鉴了专家系统的思想。而不是单纯地对专家系统的应用。 (1) 受控过程的知识 先验知识:包括问题的类型及开环特性。动态知识:包括中间状态及特性变化。(2)控制、辨识、诊断知识 定量知识: 各种算法定性知识:各种经验、规则、直观判断 数据库中的4类知识表述事实——控制系统中已知的静态数据 证据——测量到的动态数据 数据各异、带有噪声、延迟、残缺甚至出现冲突。假设——由事实和证据推导的中间结果,作为当前事实集合的补充 目标——系统的性能指标 规则库中的知识一般还是用产生式规则 IF 控制局势(事实和证据) THEN 操作结论根据专家控制在控制系统中的作用和功能还可以分:直接型专家控制器、间接型专家控制器 间接型专家控制器还可细分: 优化型专家控制器 【在线】适应型专家控制器 【在线】协调型专家控制器 【离线】组织型专家控制器 【离线】 2.5 专家控制系统中的关键技术下一篇博文举一个典型的专家控制实例。(在上一篇博文绪论中提到的专家PID) 拓展阅读: link~ |
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