人工智能專家控制系統(tǒng)簡介

呂俊霞

（河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 河南南陽473000）

20世紀(jì)80年代以來，隨著微型計算機(jī)的高速發(fā)展，智能控制得到了空前的發(fā)展及應(yīng)用。但是，智能控制是一門邊緣交叉學(xué)科，目前還缺少一種比較合適的數(shù)學(xué)工具和理論體系來描述智能控制問題，還需要廣大的數(shù)學(xué)、控制理論、計算機(jī)科學(xué)、生物工程等學(xué)科工作者的努力建立一套完整的智能控制理論與體系。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

專家控制系統(tǒng)主要指的是一個智能計算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R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。

也就是說，專家系統(tǒng)是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家才能處理好的復(fù)雜問題。簡而言之，專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機(jī)程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)的基本功能取決于它所含有的知識，因此，有時也把專家系統(tǒng)稱為基于知識的系統(tǒng)（knowledge-based system）。

1 專家控制

1.1 人工智能

人工智能有許多備受關(guān)注的領(lǐng)域，其中，專家系統(tǒng)就是對傳統(tǒng)的人工智能問題中智能程序設(shè)計的一個非常成功的近似解決方法。專家系統(tǒng)研究的先導(dǎo)者之一，斯坦福大學(xué)的 Edward Feigenbaum教授是這樣定義專家系統(tǒng)的：一個智能的計算機(jī)程序，使用的知識和推理過程來解決問題。也就是說，專家系統(tǒng)就是用一個計算機(jī)軟件程序系統(tǒng)來模擬人類專家的決策能力，模擬就意味著專家系統(tǒng)在各個方面如同人類專家一樣。模擬比模仿更進(jìn)一步，模仿只是要求在某些方面類似。專家系統(tǒng)是一種基于特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的計算機(jī)智能程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)，根據(jù)領(lǐng)域內(nèi)專家所提供的專業(yè)知識、經(jīng)驗進(jìn)行推理與判斷，模擬專家做決定的過程來解決那些需要專家解決的問題。典型的專家系統(tǒng)由知識庫、知識獲取機(jī)構(gòu)、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫、解釋程序和人機(jī)接口等部分組成，如圖1所示。

知識庫是故障診斷專家系統(tǒng)的基本組成部分，是本專業(yè)領(lǐng)域的專家知識、經(jīng)驗和書本知識的存儲器。它擁有的知識數(shù)量和質(zhì)量將直接決定整個系統(tǒng)的性能好壞及問題求解的能力。建立知識庫就是獲取知識并用適當(dāng)?shù)囊?guī)則來表達(dá)。知識庫的模型不僅要符合專家診斷推理的思維，同時又要具備不斷自我完善專家系統(tǒng)性能的能力。為了獲得知識，將組織具有豐富理論和實踐經(jīng)驗的專家查閱有關(guān)方面的技術(shù)資料。走訪工作在第一線的科技、維修及操作人員。從而掌握大量可靠的資料，總結(jié)出氣壓系統(tǒng)經(jīng)常出現(xiàn)的故障以及故障的排除方法。并結(jié)合理論分析，以確保知識的可靠性，為知識庫的建立提供豐富、可靠的知識基礎(chǔ)。

圖1 專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

1.2 專家控制的類型

專家控制系統(tǒng)因應(yīng)用場合和控制要求的不同，其結(jié)構(gòu)也可能不一樣。然而，幾乎所有的專家控制系統(tǒng)（控制器）都包含知識庫、推理機(jī)、控制規(guī)則集和控制算法等。如圖2所示。

1）直接型專家控制器

直接型專家控制器用于取代常規(guī)控制器，直接控制生產(chǎn)過程或被控制對象。具有模擬（或者延伸、擴(kuò)展）操作人工智能的功能。該控制器的任務(wù)和功能相對比較簡單，但需要在線、實時控制。因此，其知識表達(dá)和知識庫也比較簡單，通常由幾十條措施式規(guī)則構(gòu)成，以便于增刪和修改。

圖2 工業(yè)專家控制器結(jié)構(gòu)框圖

2）間接型專家控制器

間接型專家控制器用于和常規(guī)控制器相結(jié)合、組成對生產(chǎn)過程或被控對進(jìn)行間接控制的智能控制系統(tǒng)，具有模擬（或延伸、擴(kuò)展）控制工程師智能的功能，該控制器能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)化、適應(yīng)、協(xié)調(diào)、組織等高層決策的智能控制。按照高層決策功能的性質(zhì)，間接型專家控制器可分為優(yōu)化型專家控制器；適應(yīng)型專家控制器、協(xié)調(diào)型專家控制器、組織型專家控制器。

間接型專家控制器可以在線或離線運(yùn)行。通常，優(yōu)化型、適應(yīng)型需要在線、實時、聯(lián)機(jī)運(yùn)行，作為相應(yīng)的計算機(jī)輔助系統(tǒng)。

2 人工智能化

人工智能是一門邊緣學(xué)科，原來模擬人的思維，日益引起了許多學(xué)科的重視，并且有越來越多的實用意義，而且許多不同專業(yè)背景的科學(xué)家正在人工智能領(lǐng)域內(nèi)獲得一些許多思維和新的方法。作為一個計算機(jī)科學(xué)中涉及智能計算機(jī)系統(tǒng)的一個分支，這些系統(tǒng)呈現(xiàn)出與人類的智能行為有關(guān)的特性。

人工智能的主要領(lǐng)域包括問題求解、語言處理、自動定理證明（自動定理證明是人工智能研究領(lǐng)域中的一個非常重要的課題，其任務(wù)是對數(shù)學(xué)中提出的定理或猜想尋找一種證明或反證的方法。因此，智能系統(tǒng)不僅需要具有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且也需要一定的判定技巧）、智能數(shù)據(jù)檢索等領(lǐng)域。這些綜合概念在自然語言處理、情報檢索、自動程序設(shè)計、數(shù)學(xué)證明都有重要應(yīng)用。人工智能的第一大成就就是發(fā)展了求解難題的下棋程序。

人工智能包括的領(lǐng)域非常廣泛，問題的求解只是其中的一個重要方面。其他的方面包括諸如謂詞演算、規(guī)則演繹系統(tǒng)、機(jī)器人問題以及專家系統(tǒng)等一系列問題。人工智能作為一個復(fù)雜的邊緣學(xué)科，有著越來越廣闊的前景，隨著新的數(shù)學(xué)理論的完善以及計算機(jī)新的硬件的出現(xiàn)，人工智能必將能夠更好地模擬人的思維。

智能決策支持系統(tǒng)是指在傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)中增加了相應(yīng)的智能部件的決策支持系統(tǒng)。智能決策支持系統(tǒng)是把人工智能技術(shù)、尤其是專家系統(tǒng)技術(shù)與決策支持系統(tǒng)相結(jié)合的產(chǎn)物，具有很寬的應(yīng)用范圍和很好的應(yīng)用前景。

現(xiàn)代的機(jī)械制造系統(tǒng)具有控制規(guī)模大、自動化程度高和柔性化強(qiáng)等特點。由于制造系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，價格越來越昂貴，因此由于各種故障而導(dǎo)致的停機(jī)都是不可忍受的。故障診斷系統(tǒng)能夠在這種情況下滿足需要，并合理制定維修計劃，最大限度減少停機(jī)維修的時間，在故障發(fā)生之后能夠迅速做出反應(yīng)。因此，故障診斷系統(tǒng)在現(xiàn)在得到了迅速的發(fā)展。

故障診斷是隨著生產(chǎn)過程的復(fù)雜化而產(chǎn)生的一種技術(shù)，由于和新的傳感器技術(shù)、專家系統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合，已經(jīng)展現(xiàn)了很強(qiáng)的生命力，必將為提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性通過越來越強(qiáng)大的支持。

專家系統(tǒng)是一個基于知識的智能推理系統(tǒng)，它涉及對知識獲取、知識庫、推理控制機(jī)制已經(jīng)智能人機(jī)接口的研究，是集人工智能和樓宇知識于一體的系統(tǒng)。近年來，專家系統(tǒng)的迅速發(fā)展和廣泛運(yùn)用大大推進(jìn)了各個應(yīng)用領(lǐng)域向智能化方向發(fā)展，成為人工智能從實驗室研究進(jìn)入實用領(lǐng)域的一個里程碑。

在一個成熟的專家系統(tǒng)中，有幾項技術(shù)是極為關(guān)鍵的。首先，為了便于知識在計算機(jī)中的車次、檢索、使用和修改，并進(jìn)行推理和搜索，知識表示技術(shù)必須具有很高的效率，目前主要有產(chǎn)生式表達(dá)法、語義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)法、框架表達(dá)法、謂詞邏輯表達(dá)法等技術(shù)，并且新的技術(shù)還在開發(fā)當(dāng)中。其次，因為要在專家系統(tǒng)中用計算機(jī)模擬人的思維，不精確推理方法是必不可少的，針對實際需要，概率算法一度成為最重要的方法。近幾年來，模糊數(shù)學(xué)的引入為這一領(lǐng)域的發(fā)展開辟了新的前景。最后，和知識表示技術(shù)與推理方法相關(guān)，作為人的思維搜索過程的模擬，搜索策略的好壞對系統(tǒng)的成敗也是意義重大的，現(xiàn)在人們已經(jīng)運(yùn)用的技術(shù)有狀態(tài)空間法、問題遞歸法、最佳優(yōu)先法等。

總之，人工智能系統(tǒng)的特殊性，決定了它是一個跨越多學(xué)科、充滿活力、對基礎(chǔ)研究的依賴性很強(qiáng)的一個領(lǐng)域，它的發(fā)展，必將向我們展示科學(xué)技術(shù)王國的更多魅力，也會令我們的生活更為美好。