控制科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展及其思考(編輯修改稿)
2024-07-20 08:33 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 和困難。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)自身的安全與控制也是一個(gè)十分重要和非常棘手的問題。不同性質(zhì)、不同控制對(duì)象組合而成的混雜系統(tǒng)還缺乏理論支持和相應(yīng)的技術(shù)手段。多任務(wù)、多機(jī)器人的協(xié)調(diào)控制問題。2）理論問題由于復(fù)雜系統(tǒng)的建模、穩(wěn)定性與系統(tǒng)設(shè)計(jì)缺乏理論支撐和指導(dǎo)，有必要綜合應(yīng)用其他學(xué)科，如數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)的最新進(jìn)展來(lái)建立一個(gè)解決復(fù)雜性問題的完整理論。3）控制要求具有多種信息或傳感信息的綜合能力；具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，能夠自主調(diào)整控制機(jī)構(gòu)；高可靠性；控制系統(tǒng)本身應(yīng)該具有良好的控制特性；在出現(xiàn)故障和意外時(shí)，能及早進(jìn)行自我故障診斷及排除?，F(xiàn)代控制系統(tǒng)應(yīng)該具有良好的容錯(cuò)性和魯棒性。在一些情況下需要構(gòu)造一個(gè)合理的人機(jī)協(xié)作的控制系統(tǒng)?；谏鲜鰡栴}，控制科學(xué)界多年來(lái)一直在探索著新的方法，尋求更加符合實(shí)際的“發(fā)展軌跡”。近十年來(lái)，人工智能學(xué)科新的進(jìn)展給人們帶來(lái)了希望。由于得益于計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和智能信息處理的高速發(fā)展，智能控制逐漸形成一門學(xué)科，并在實(shí)際應(yīng)用中顯示出強(qiáng)大的生命力。與此同時(shí)，許多控制學(xué)科領(lǐng)域的工作者也開始認(rèn)識(shí)到，在許多系統(tǒng)中，復(fù)雜性不只是表現(xiàn)在高維性上，更多的則是表現(xiàn)在系統(tǒng)信息的模糊性、不確定性、偶然性和不完全性上。能否用人工智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯推理、啟發(fā)式知識(shí)、專家系統(tǒng)等理論去解決難以建立精確數(shù)學(xué)模型的控制問題一直是我們十多年來(lái)追求的目標(biāo)。3 智能信息處理技術(shù)和控制科學(xué)的交融與結(jié)合隨著許多復(fù)雜的社會(huì)經(jīng)濟(jì)與生態(tài)問題和全球網(wǎng)絡(luò)信息安全問題的出現(xiàn)及對(duì)許多復(fù)雜系統(tǒng)“涌現(xiàn)”機(jī)理的研究，許多科學(xué)家對(duì)傳統(tǒng)的控制理論與非線性分析、隨機(jī)系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、人工智能、認(rèn)知科學(xué)等學(xué)科的結(jié)合產(chǎn)生了極大興趣，特別是將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳計(jì)算、專家系統(tǒng)、混沌和其它常規(guī)信號(hào)信息處理相結(jié)合，在新的層次上實(shí)現(xiàn)控制的自適應(yīng)和反饋。20世紀(jì)70年代，傅京孫教授提出把人工智能的直覺推理方法用于機(jī)器人控制和學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)，并將智能控制概括為自動(dòng)控制和人工智能的結(jié)合。傅京孫、Glorioso和Sardi等人從控制理論的角度總結(jié)了人工智能技術(shù)與自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和自組織控制的關(guān)系，正式提出了建立智能控制理論的構(gòu)想。1967年，Leondes和Mendel首次正式使用“智能控制”一詞。1985年8月在美國(guó)紐約IEEE召開的智能控制專題討論會(huì)，標(biāo)志著智能控制作為一個(gè)新的學(xué)科分支正式被控制界公認(rèn)。智能控制不同于經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論的處理方法，它研究的主要目標(biāo)不僅僅是被控對(duì)象，同時(shí)也包含控制器本身?？刂破鞑辉偈菃我坏臄?shù)學(xué)模型，而是數(shù)學(xué)解析和知識(shí)系統(tǒng)相結(jié)合的廣義模型，是多種知識(shí)混合的控制系統(tǒng)。經(jīng)驗(yàn)主義和理性主義的模型與解釋在很大程度上影響著人類的認(rèn)知過程。人的經(jīng)驗(yàn)是在多次的“反饋”過程中逐步積累。因此，對(duì)于智能和控制的關(guān)系，應(yīng)該合理地發(fā)揮經(jīng)驗(yàn)的作用，從進(jìn)化的角度把智能活動(dòng)看成動(dòng)態(tài)發(fā)展的過程，即實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的“反饋”應(yīng)是動(dòng)態(tài)、分層、綜合的過程。智能信息處理技術(shù)為“反饋”提供了更“聰明”的實(shí)現(xiàn)形式。長(zhǎng)期以來(lái)，人們?cè)谛畔⑻幚碇械恼J(rèn)知模型和基于感知的智能化信息處理研究領(lǐng)域作了不少工作，取得了很大進(jìn)展，但其水平距人們所期望的還相差甚遠(yuǎn)。這主要是由于所使用的方法與人腦的認(rèn)知信息處理過程有這種大差別，如頻譜分析方法、句法分析和傳統(tǒng)的人工智能方法等不具有開放性、動(dòng)態(tài)性和靈活性等智能信息處理方法所應(yīng)有的特征，因而它們只在特殊的應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)取得有限的成功。事實(shí)上，人類的許多科學(xué)成就都來(lái)自對(duì)自然界中相應(yīng)事物的觀察和深入研究，例如人類由鳥類的飛行得到啟發(fā)從而發(fā)明了飛機(jī)。同樣，對(duì)信息的加工處理和智能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，自然界也給我們提供了一個(gè)非常完美的范例——人腦。因而智能信息處理系統(tǒng)的研究與發(fā)展需要借助于對(duì)大腦認(rèn)知功能深入全面的研究。人對(duì)外部世界的認(rèn)知過程，本質(zhì)上是一個(gè)多傳感信息的融合過程。人腦通過對(duì)多通道信息的相互監(jiān)督（selfsupervision）完成學(xué)習(xí)，從而獲得對(duì)外部事物的知識(shí)；通過對(duì)多傳感信息的融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的識(shí)別與解釋；并可以根據(jù)已有知識(shí)對(duì)各傳感器實(shí)行控制。這種前饋和反饋過程的完美結(jié)合，使人腦具有極高的智能水平，即使在噪聲環(huán)境下或傳感信息不可靠時(shí)，人腦也能有效地完成其智能活動(dòng)。這為構(gòu)造智能系統(tǒng)提供了完美的典范。自從人工智能形成一個(gè)學(xué)科以來(lái)，科學(xué)家們遵循著一條明確的指導(dǎo)思想，即研究和總結(jié)人類思維的普遍規(guī)律，并用計(jì)算機(jī)模擬它的功能實(shí)現(xiàn)。正如飛機(jī)并不是簡(jiǎn)單模擬鳥而發(fā)明的，因此智能信息處理系統(tǒng)的研究也不應(yīng)該機(jī)械照搬人腦認(rèn)知模式。 智能控制系統(tǒng)的基本功能特點(diǎn)1） 容錯(cuò)性。對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)（如非線性、快時(shí)變、復(fù)雜多變
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