人工智能专家控制系统简介

吕俊霞

（河南工业职业技术学院 河南南阳473000）

20世纪80年代以来，随着微型计算机的高速发展，智能控制得到了空前的发展及应用。但是，智能控制是一门边缘交叉学科，目前还缺少一种比较合适的数学工具和理论体系来描述智能控制问题，还需要广大的数学、控制理论、计算机科学、生物工程等学科工作者的努力建立一套完整的智能控制理论与体系。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

专家控制系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。

也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家才能处理好的复杂问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统的基本功能取决于它所含有的知识，因此，有时也把专家系统称为基于知识的系统（knowledge-based system）。

1 专家控制

1.1 人工智能

人工智能有许多备受关注的领域，其中，专家系统就是对传统的人工智能问题中智能程序设计的一个非常成功的近似解决方法。专家系统研究的先导者之一，斯坦福大学的 Edward Feigenbaum教授是这样定义专家系统的：一个智能的计算机程序，使用的知识和推理过程来解决问题。也就是说，专家系统就是用一个计算机软件程序系统来模拟人类专家的决策能力，模拟就意味着专家系统在各个方面如同人类专家一样。模拟比模仿更进一步，模仿只是要求在某些方面类似。专家系统是一种基于特定领域内大量知识与经验的计算机智能程序系统，它应用人工智能技术，根据领域内专家所提供的专业知识、经验进行推理与判断，模拟专家做决定的过程来解决那些需要专家解决的问题。典型的专家系统由知识库、知识获取机构、推理机、综合数据库、解释程序和人机接口等部分组成，如图1所示。

知识库是故障诊断专家系统的基本组成部分，是本专业领域的专家知识、经验和书本知识的存储器。它拥有的知识数量和质量将直接决定整个系统的性能好坏及问题求解的能力。建立知识库就是获取知识并用适当的规则来表达。知识库的模型不仅要符合专家诊断推理的思维，同时又要具备不断自我完善专家系统性能的能力。为了获得知识，将组织具有丰富理论和实践经验的专家查阅有关方面的技术资料。走访工作在第一线的科技、维修及操作人员。从而掌握大量可靠的资料，总结出气压系统经常出现的故障以及故障的排除方法。并结合理论分析，以确保知识的可靠性，为知识库的建立提供丰富、可靠的知识基础。

图1 专家系统结构框图

1.2 专家控制的类型

专家控制系统因应用场合和控制要求的不同，其结构也可能不一样。然而，几乎所有的专家控制系统（控制器）都包含知识库、推理机、控制规则集和控制算法等。如图2所示。

1）直接型专家控制器

直接型专家控制器用于取代常规控制器，直接控制生产过程或被控制对象。具有模拟（或者延伸、扩展）操作人工智能的功能。该控制器的任务和功能相对比较简单，但需要在线、实时控制。因此，其知识表达和知识库也比较简单，通常由几十条措施式规则构成，以便于增删和修改。

图2 工业专家控制器结构框图

2）间接型专家控制器

间接型专家控制器用于和常规控制器相结合、组成对生产过程或被控对进行间接控制的智能控制系统，具有模拟（或延伸、扩展）控制工程师智能的功能，该控制器能够实现优化、适应、协调、组织等高层决策的智能控制。按照高层决策功能的性质，间接型专家控制器可分为优化型专家控制器；适应型专家控制器、协调型专家控制器、组织型专家控制器。

间接型专家控制器可以在线或离线运行。通常，优化型、适应型需要在线、实时、联机运行，作为相应的计算机辅助系统。

2 人工智能化

人工智能是一门边缘学科，原来模拟人的思维，日益引起了许多学科的重视，并且有越来越多的实用意义，而且许多不同专业背景的科学家正在人工智能领域内获得一些许多思维和新的方法。作为一个计算机科学中涉及智能计算机系统的一个分支，这些系统呈现出与人类的智能行为有关的特性。

人工智能的主要领域包括问题求解、语言处理、自动定理证明（自动定理证明是人工智能研究领域中的一个非常重要的课题，其任务是对数学中提出的定理或猜想寻找一种证明或反证的方法。因此，智能系统不仅需要具有根据假设进行演绎的能力，而且也需要一定的判定技巧）、智能数据检索等领域。这些综合概念在自然语言处理、情报检索、自动程序设计、数学证明都有重要应用。人工智能的第一大成就就是发展了求解难题的下棋程序。

人工智能包括的领域非常广泛，问题的求解只是其中的一个重要方面。其他的方面包括诸如谓词演算、规则演绎系统、机器人问题以及专家系统等一系列问题。人工智能作为一个复杂的边缘学科，有着越来越广阔的前景，随着新的数学理论的完善以及计算机新的硬件的出现，人工智能必将能够更好地模拟人的思维。

智能决策支持系统是指在传统决策支持系统中增加了相应的智能部件的决策支持系统。智能决策支持系统是把人工智能技术、尤其是专家系统技术与决策支持系统相结合的产物，具有很宽的应用范围和很好的应用前景。

现代的机械制造系统具有控制规模大、自动化程度高和柔性化强等特点。由于制造系统的结构越来越复杂，价格越来越昂贵，因此由于各种故障而导致的停机都是不可忍受的。故障诊断系统能够在这种情况下满足需要，并合理制定维修计划，最大限度减少停机维修的时间，在故障发生之后能够迅速做出反应。因此，故障诊断系统在现在得到了迅速的发展。

故障诊断是随着生产过程的复杂化而产生的一种技术，由于和新的传感器技术、专家系统技术相结合，已经展现了很强的生命力，必将为提高企业的生产效率和稳定性通过越来越强大的支持。

专家系统是一个基于知识的智能推理系统，它涉及对知识获取、知识库、推理控制机制已经智能人机接口的研究，是集人工智能和楼宇知识于一体的系统。近年来，专家系统的迅速发展和广泛运用大大推进了各个应用领域向智能化方向发展，成为人工智能从实验室研究进入实用领域的一个里程碑。

在一个成熟的专家系统中，有几项技术是极为关键的。首先，为了便于知识在计算机中的车次、检索、使用和修改，并进行推理和搜索，知识表示技术必须具有很高的效率，目前主要有产生式表达法、语义网络表达法、框架表达法、谓词逻辑表达法等技术，并且新的技术还在开发当中。其次，因为要在专家系统中用计算机模拟人的思维，不精确推理方法是必不可少的，针对实际需要，概率算法一度成为最重要的方法。近几年来，模糊数学的引入为这一领域的发展开辟了新的前景。最后，和知识表示技术与推理方法相关，作为人的思维搜索过程的模拟，搜索策略的好坏对系统的成败也是意义重大的，现在人们已经运用的技术有状态空间法、问题递归法、最佳优先法等。

总之，人工智能系统的特殊性，决定了它是一个跨越多学科、充满活力、对基础研究的依赖性很强的一个领域，它的发展，必将向我们展示科学技术王国的更多魅力，也会令我们的生活更为美好。