1.3.5　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。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。瑞典的K.J.Astrom首先把人工智能的专家系统引入智能控制领域，提出了一种“专家控制”的概念，构成一种智能控制方法。专家控制的基本结构如图1-13所示。

图1-13　专家控制的基本结构

专家控制（Expert Control，EC）是智能控制的一个重要分支，又称为专家智能控制。所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验实现对系统的控制。

按照专家控制在控制系统中的作用和功能，可以将专家控制器分为直接型专家控制器和间接型专家控制器两种，专家控制具有灵活性、适应性及鲁棒性的特点，因而在工业控制中得到了广泛的应用。