第2章 专家控制

在传统控制系统中，系统的运行排斥了人为的干预，人机之间缺乏交互，控制器对被控对象在环境中的参数、结构的变化缺乏应变能力。传统控制理论的不足，在于它必须依赖于被控对象严格的数学模型，试图对精确模型来求取最优的控制效果，而实际的被控对象存在着许多难以建模的因素。

20世纪80年代初，人工智能中专家系统的思想和方法开始被引入控制系统的研究和工程应用中。专家系统主要面临的是各种非结构化的问题，它能处理定性的、启发式或不确定的知识信息，经过各种推理来达到系统的任务目标。专家系统这一特点为解决传统控制理论的局限性提供了重要的启示，两者的结合导致了专家控制这一方法。