??? 摘? 要： 回顧了專家控制的起源及其作為一門學(xué)科的定位,。在闡述專家控制系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,，介紹了專家控制系統(tǒng)的工作原理。對目前專家控制研究熱點進行了總結(jié)，比較了各研究方向的優(yōu)劣,，并分別給出了近幾年來在各領(lǐng)域成功應(yīng)用的例子,。最后對各研究方向存在的關(guān)鍵問題及難點進行了歸納，提出了對應(yīng)的研究策略,，為下一步的研究指出了基本方向,。
??? 關(guān)鍵詞： 智能控制? 專家控制? 解析算法? 模糊控制? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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??? 專家控制(EC)是指將人工智能領(lǐng)域的專家系統(tǒng)理論和技術(shù)與控制理論方法和技術(shù)相結(jié)合，仿效專家智能,，實現(xiàn)對較為復(fù)雜問題的控制,?；趯＜铱刂圃硭O(shè)計的系統(tǒng)稱為專家控制系統(tǒng)(ECS),。
??? 20世紀(jì)80年代初，自動控制領(lǐng)域的學(xué)者和工程師為了解決經(jīng)典控制系統(tǒng)所面臨的無法建模等難題,，開始把專家系統(tǒng)的思想和方法引入控制系統(tǒng)的研究及其工程應(yīng)用,，從而導(dǎo)致了專家控制系統(tǒng)的誕生。專家控制作為智能控制的一個重要分支,，最早由海斯.羅思（Hayes Roth）等在1983年提出^[1],。他們指出：專家控制系統(tǒng)的全部行為能被自適應(yīng)支配，為此,，該控制系統(tǒng)必須能夠重復(fù)解釋當(dāng)前狀況,，預(yù)測未來行為，診斷出現(xiàn)問題的原因,，制訂補救（較正）規(guī)劃,，并監(jiān)控規(guī)劃的執(zhí)行，確保成功,。研究專家控制系統(tǒng)的突出代表首推瑞典學(xué)者K.J.Astrom,，他于1983年發(fā)表“Implementation of an Autotuner Using Expert System Ideas”一文，明確建立了將專家系統(tǒng)引入自動控制的思想,，隨后開展了原型系統(tǒng)的實驗,。1986年，他在另一篇論文“Expert Control”中以實例說明智能控制,，正式提出了“專家控制”的概念^[2],，標(biāo)志著“專家控制”作為一個學(xué)科的正式創(chuàng)立。
??? 專家控制系統(tǒng)作為一個人工智能和控制理論的交叉學(xué)科,，即是人工智能領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)（ES）的一個典型應(yīng)用,，也是智能控制理論的一個分支。專家控制既可包括高層控制（決策與規(guī)劃）,，又可涉及低層控制（動作與實現(xiàn)）,。
1? 專家控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
??? 人工智能領(lǐng)域中發(fā)展起來的專家系統(tǒng)是一種基于知識的、智能的計算機程序。其內(nèi)部含有大量的特定領(lǐng)域中專家水平的知識與經(jīng)驗,，能夠利用人類專家的知識和解決問題的經(jīng)驗方法來處理該領(lǐng)域的高水平難題,。
??? 將專家系統(tǒng)技術(shù)引入控制領(lǐng)域，首先必須把控制系統(tǒng)看作是一個基于知識的系統(tǒng),，而作為系統(tǒng)核心部件的控制器則要體現(xiàn)知識推理的機制和結(jié)構(gòu),。雖然因應(yīng)用場合和控制要求的不同，專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)可能不一樣,，但是幾乎所有的專家控制系統(tǒng)都包含知識庫,、推理機、控制規(guī)則集和控制算法等,。圖1所示為專家控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu),。

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??? 與專家系統(tǒng)相似，整個控制問題領(lǐng)域的知識庫和一個體現(xiàn)知識決策的推理機構(gòu)成了專家控制系統(tǒng)的主體,。
??? 知識庫內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)可采用人工智能中知識表示的合適方法,。其中，一部分知識可稱為數(shù)據(jù),，例如先驗知識,、動態(tài)信息、由事實及證據(jù)推得的中間狀態(tài)和性能目標(biāo)等,。數(shù)據(jù)常常用一種框架結(jié)構(gòu)組織在一起,，形成數(shù)據(jù)庫。另一部分知識可稱為規(guī)則,，即定性的推理知識,，每條規(guī)則都代表著與受控系統(tǒng)有關(guān)的經(jīng)驗知識，它們往往以產(chǎn)生式規(guī)則（if……then……）表示,。所有的規(guī)則組成規(guī)則庫,。在專家控制系統(tǒng)中，定量知識,，即各種有關(guān)的解析算法,，一般都獨立編碼，按常規(guī)的程序設(shè)計方法組織,。
??? 推理機的基本功能在于按某種控制策略,，針對當(dāng)前的問題信息，識別和選取知識庫中對解決當(dāng)前問題有用的知識進行推理,，直至最終得出問題的推理結(jié)果,。
2? 專家控制系統(tǒng)的研究重點及其應(yīng)用領(lǐng)域
??? 在智能控制領(lǐng)域中，專家系統(tǒng)控制,、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,、模糊邏輯控制等方法各自有著不同的優(yōu)勢及適用領(lǐng)域,。因而將幾種方法相融合，成為設(shè)計更高智能的控制系統(tǒng)的可取方案,。而通過引進其他智能方法來實現(xiàn)更有效的專家控制系統(tǒng)業(yè)已成為近年來研究的熱點,。根據(jù)它們結(jié)合的方式，專家控制系統(tǒng)可以分為以下三種,。
??? (1)一般控制理論知識和經(jīng)驗知識相結(jié)合
??? 基于一般控制理論知識（解析算法）和經(jīng)驗知識（專家系統(tǒng)）的結(jié)合,，擴展了傳統(tǒng)控制算法的范圍^[3]。這種控制方法是以應(yīng)用專家知識,、知識模型,、知識庫、知識推理,、控制決策和控制策略等技術(shù)為基礎(chǔ)的,，知識模型與常規(guī)數(shù)學(xué)模型相結(jié)合，知識信息處理技術(shù)與控制技術(shù)的結(jié)合,，模擬人的智能行為等,。此方法能夠解決時變大規(guī)模系統(tǒng)和復(fù)雜系統(tǒng)以及非線性和多擾動實時控制過程的控制問題,。
??? Astrom等把有關(guān)自調(diào)整和自適應(yīng)的啟發(fā)知識編入知識基系統(tǒng),，以克服現(xiàn)有自適應(yīng)控制系統(tǒng)的不足。這類研究典型地體現(xiàn)了專家控制原理的本質(zhì),，也是研究最多的一種策略,。文獻[4]首次提出了分工況智能PID專家控制系統(tǒng)，克服了傳統(tǒng)的液壓挖掘機控制中單純的轉(zhuǎn)速控制和壓力控制的不足,，近似地實現(xiàn)了無級調(diào)速,，并實現(xiàn)了節(jié)能的效果。文獻[5]提出用專家控制理論和方法,，與傳統(tǒng)的PID控制方式結(jié)合起來,，分析計算并判斷各種運行狀態(tài)，給出適當(dāng)?shù)木чl管觸發(fā)角相位信號,，使得直流調(diào)速裝置能快速無超調(diào)起動和制動,，并在進入穩(wěn)態(tài)后保持要求的靜態(tài)精度，滿足了調(diào)速系統(tǒng)快速性,、實時的要求,。
??? (2)模糊邏輯與專家控制相結(jié)合
??? 將模糊集和模糊推理引入專家控制系統(tǒng)中，就產(chǎn)生了基于模糊規(guī)則的專家控制系統(tǒng),，也稱模糊專家控制系統(tǒng)(FEC),。它運用模糊邏輯和人的經(jīng)驗知識及求解控制問題時的啟發(fā)式規(guī)則來構(gòu)造控制策略。對于難以用準(zhǔn)確的數(shù)字模型描述,，也難以完全依靠確定性數(shù)據(jù)進行控制的情況,，可使用模糊語言變量來表示規(guī)則,，并進行模糊推理，更能模擬操作人員憑經(jīng)驗和直覺對受控過程進行的手動控制,，從而具有更高的智能,。
??? 模糊專家控制全部或部分地采用模糊技術(shù)來進行知識獲取、知識表示和運用,。其核心是模糊推理機,，它根據(jù)模糊知識庫中的不確定性知識，按不確定性推理,、策略,，解決系統(tǒng)問題域中的問題，給出較為合理的控制命令,。
??? 這種控制方法適用于模型不充分,、不精確，甚至不存在的復(fù)雜過程（對象）,。
??? 與模糊控制（FLC）相比,，模糊專家控制系統(tǒng)有更高的智能：它擁有關(guān)于過程控制的更復(fù)雜的知識，能以更復(fù)雜的方式利用這些知識,。模糊集仍被用于模擬不確定性,，但模糊專家控制系統(tǒng)在范圍上更具一般性，能處理廣泛種類的問題,。
??? 近年來,，隨著模糊理論的日益完善，模糊控制在各個領(lǐng)域都有不少成功的應(yīng)用,。在國內(nèi),，應(yīng)用模糊技術(shù)的專家系統(tǒng)是專家控制領(lǐng)域研究的熱點：文獻[6]給出一種智能模糊變結(jié)構(gòu)PLC控制系統(tǒng)，在專家系統(tǒng)協(xié)調(diào)下,，通過各種控制方式,，給出接近最優(yōu)的控制策略。文獻[7]中介紹了一個基于對象模型的自適應(yīng)模糊專家控制系統(tǒng),。在該系統(tǒng)通過對機器人的行走裝置進行模型化,，建立了對象的模糊知識庫，并根據(jù)自適應(yīng)模糊控制的目標(biāo)設(shè)計了推理機,。系統(tǒng)無需精確的數(shù)學(xué)模型,，能根據(jù)輸入、輸出變量自動修改控制規(guī)則,，達到優(yōu)化控制的目的,。
??? (3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家控制相結(jié)合
??? 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)技術(shù)結(jié)合起來，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的研究已經(jīng)起步,。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于數(shù)值和算法,，而專家系統(tǒng)則基于符號和啟發(fā)式推理,。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有聯(lián)想、容錯,、記憶,、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和并行處理等優(yōu)點,；不足之處是不能對自身的推理方法進行解釋,，對未在訓(xùn)練樣本中出現(xiàn)過的故障不能給出正確的診斷結(jié)論。專家系統(tǒng)具有顯式的知識表達形式,，知識容易維護,，能對推理行為進行解釋，并可利用深層知識來診斷新故障,；缺點是不能從經(jīng)驗中進行學(xué)習(xí),，當(dāng)知識庫龐大時難以維護，在進行深層診斷時需要過多的計算時間,。因此,，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)結(jié)合起來，充分發(fā)揮專家系統(tǒng)“高層”推理的優(yōu)勢和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“低層”處理的長處,，可以收到更好的控制效果,。
??? 目前，由于對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的研究還有很多未解的難題,，因而應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家控制系統(tǒng)還不是很多：文獻[8]提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家控制策略,，使用基于BP網(wǎng)絡(luò)和規(guī)則模型的專家控制器及單回控制器,，實現(xiàn)了高質(zhì)量和低成本的控制目標(biāo),，成功地對電解過程進行最優(yōu)控制。文獻[9]提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SMT焊點質(zhì)量專家控制系統(tǒng),，能夠?qū)更c質(zhì)量進行實時評價和控制,，提高了生產(chǎn)率和產(chǎn)品的可靠性。
3? 專家控制系統(tǒng)所面臨的主要問題
??? 對于各類專家控制系統(tǒng),，它們要共同面對下列發(fā)展中的難點和挑戰(zhàn),。
??? (1)專家經(jīng)驗知識的獲取問題。如何獲取專家知識,，并將知識構(gòu)造成可用的形式（即知識表示）,，成為研究專家系統(tǒng)的主要“瓶頸”之一^[10]。
??? (2)知識庫的自動更新與規(guī)則自動生成,。受知識獲取方法的限制,，專家控制系統(tǒng)不可能具有控制專家的全部知識。專家控制系統(tǒng)應(yīng)能通過在線獲取的信息以及人機接口不斷學(xué)習(xí)新的知識,，更新知識庫的內(nèi)容,，根據(jù)出現(xiàn)的新情況自動產(chǎn)生出新規(guī)則,。否則，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)超出專家系統(tǒng)知識范圍的異常情況時,，系統(tǒng)就可能出現(xiàn)失控,。
??? (3)專家控制系統(tǒng)需要建立實時操作知識庫，以解決結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,、功能的完備性與控制的實時性之間的矛盾,。實時性涉及到的難題有：非單調(diào)推理、異步事件,、按時間推理,、推理時間約束等。
??? (4)專家控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析是另一個研究難題,。由于涉及的對象具有不確定性或非線性,，它實現(xiàn)的控制基于知識模型，采用啟發(fā)式邏輯和模糊邏輯,，專家控制系統(tǒng)的本質(zhì)也是非線性的,，因此目前的穩(wěn)定性分析方法很難直接用于專家控制系統(tǒng)。
??? (5)如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)和信息的并行處理,，如何設(shè)計系統(tǒng)的解釋機構(gòu),，如何建立良好的用戶接口等都是專家系統(tǒng)有待解決的問題。
??? 對于前述的采用不同技術(shù)的專家控制系統(tǒng),，它們也分別面臨著各自不同的問題,。對于模糊專家控制系統(tǒng)，需要進一步深入研究的課題有：模糊控制規(guī)則設(shè)計方法的研究,；模糊控制參數(shù)的最優(yōu)調(diào)整理論及修正推理規(guī)則學(xué)習(xí)方式,；模糊控制動態(tài)模型的辨識；模糊預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計方法和提高計算速度的算法等,。
??? 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)技術(shù)結(jié)合起來用于控制中的技術(shù)還很不成熟,，尤其是ES和NN之間的相互通信問題，定性知識和定量知識的處理技術(shù)與整個智能控制系統(tǒng)有機集成的問題等,，都是需要重點突破的關(guān)鍵問題,。
4? 專家控制系統(tǒng)展望
??? 專家控制是基于知識的智能控制技術(shù)，它為控制技術(shù)的發(fā)展開辟了新思路,，即用人工智能中專家系統(tǒng)的機制決定控制方法的靈活選用,，實現(xiàn)了解析規(guī)律與啟發(fā)式邏輯的結(jié)合，從而使控制作用的描述更完整,，使控制性能的滿意實現(xiàn)成為可能,。
但也應(yīng)該看到，專家控制系統(tǒng)作為智能控制的一個分支,，是一門新興的,、尚不完善的技術(shù),，它的發(fā)展與人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展是密切相關(guān)的。因此,，如何利用人工智能領(lǐng)域的新興技術(shù),，并加強不同智能技術(shù)的融合，無疑是專家控制系統(tǒng)乃至智能控制研究和發(fā)展的一條有效的途徑,。
參考文獻
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