1 引言

　　近半個世紀以來，經典控制理論和現代控制理論、方法和技術（簡稱傳統控制），取得了令人矚目的成就。但是，無論是現代控制理論還是大系統理論，其分析、綜合和設計都是建立在嚴格和精確的數學模型基礎之上的。而在科學技術和生產力高速發展的今天，人們對大規模、復雜、不確定性系統實行自動控制的要求不斷提高。因此，傳統的基于精確數學模型的控制理論的局限性日益明顯。

　　（1） 傳統控制所面臨的難題

　　傳統控制方法的設計和分析是建立在系統的精確模型基礎上的，而實際系統由于存在復雜性、時變性、不確定性和不完全性等，一般無法獲得精確的數學模型;采用傳統控制理論進行系統設計時，必須提出并遵循一些苛刻的假設，而這些假設往往與實際情況不符，使得所設計的系統性能與實際情況相差很遠;對某些復雜的帶有時變性與不確定性的系統，即使獲得了良好的控制性能，當環境條件發生變化時，其性能也會顯著變差;為了提高控制性能，傳統的控制理論可能變得相當復雜，從而增加了設備投資，降低了系統可靠性。

　　（2） 傳統控制的缺陷與不足

　　對環境的干擾和不確定性缺乏足夠的魯棒性;

　　突發事件的處理需要人工的干預;

　　無法處理非數字和不精確的信息;

　　無法通過在線學習以提高自身性能。

　　以上因素正是傳統控制技術需要突破的一些癥結，于是，專家控制的基本思想就應運而生了。

2 專家控制的基本思想

　　專家控制是智能控制的一個重要分支，它是把專家系統的思想和方法引入控制系統及其工程應用。就其實質而言，專家控制是基于控制對象和控制規律的各種知識的總和，而且要以智能的方式使用這些知識，求得受控系統更可能地優化和實用化，它反映出智能控制的許多重要特征和功能。

　　2.1 專家控制的基本思想#p#分頁標題#e#

　　專家控制=自動控制理論和方法+人工智能專家系統技術實際系統中存在的啟發式邏輯本質上是實現控制目標的各種規律性的經驗知識，這些經驗知識難以用一般性的數值形式表達，而適合用符號形式加以描述;再者，這些經驗知識既不能簡單的羅列，有難以用用解析的方法綜合，因而必須給予恰當的組織，并能自動地進行推理，人工智能中的專家技術恰恰為這種經驗知識的表示和處理提供了有效辦法。

　　人工智能領域中發展起來的專家系統是一種基于知識的、智能的計算機程序系統。

　　（1） 專家系統的兩個要素

　　知識庫：存儲有某個專門領域中事先總結的按某種格式表示的專家水平的知識條目。

　　推理機制：按照類似專家水平的問題求解方法，調用知識庫中的條目進行推理、判斷和決策。

　　專家系統的知識庫和推理機制在組織結構上分離建造，而在運行過程中又相互作用，這使得系統具有較大的靈活性：知識的增刪、修正和更新獨立于推理機制，具有很好的透明性—推理的結論和根據可以與系統外部交互。

　　總之，專家系統將專門領域的問題求解思路、經驗、方式組織成一個實際運行的形式系統，表現出一種擬人的智能性，它與傳統的自動控制理論和方法的結合，形成了專家控制的基本思想。

　　將專家系統技術引入控制領域，首先必須把控制系統看成一個基于知識的系統，而作為系統的核心部件的控制器則要體現知識推理的機制和結構。

　　知識庫內部的組織結構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據，例如事實（先驗知識）、證據（動態信息）、假設（由事實、證據推得的中間狀態）和目標（離線設定的或在線建立的性能指標）、數據組織在一起，形成數據庫。另一部分知識可稱為規則，即定性的推理知識，它們往往表示為產生式規則，組成知識庫，在專家控制中，定量知識，即各種有關的解析算法，一般都獨立編碼，按常規的程序設計方法組織。

　　推理機制的基本功能在于按某種策略選用推理規則，對于專家控制，同樣可采用人工智能中的前向推理或后向推理策略。

　　一種典型的專家控制系統的組織結構如圖1所示：

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　　（2） 專家控制的兩個特點

　　定量知識和定性知識分離構造。數值算法直接與受控對象或過程相連，以便得到快速的控制響應。知識系統處于較高的智能層次，實現以智能啟發式邏輯推理為主的控制功能。

　　知識庫系統。數值算法和人—機通訊三個子過程并發運行，其中，用戶通過人—機接口可以直接地與知識庫系統，進而間接的與數值算法交互，以便操作人員對于控制系統進行離線的修改或在線的監督、干預。

　　2.2 專家控制的目標與實現

　　專家控制系統≠專家系統

　　專家系統的理想目標是要實現這樣一個控制器或控制系統：

　　（1） 滿足復雜動態過程的控制需要，例如任何時變的、非線性的，受到各種干擾的控制過程;

　　（2） 控制系統的運行可以利用一些經驗知識，而且只需要一些最少量的經驗知識;

　　（3） 有關受控過程的知識可以不斷的增加、積累，據以改進控制性能;

　　（4） 潛在的控制知識以透明的方式存放，易于修改和擴充;

　　（5） 用戶可以對控制系統的性能進行定性的說明，例如“速度可能快”、“超調要小”等;

　　（6）用戶可以訪問系統的內部信息，進行交互，例如受控過程的動態特性、控制性能的統計分析、限制控制性能等因素，以及對當前采用的控制作用的解釋等等。

　　專家控制的上述目標可以看作是一種比較含糊的功能定義，它們覆蓋了傳統控制在一定程度上可以達到的功能，但又超過了傳統控制技術。作一個形象的比喻，專家控制是試圖在控制閉環中加入一個有經驗的工程師，系統能為他提供一個“控制工具箱”，即可對控制、辯識、測量、監視等各種算法選擇自便，調節自如。因此，專家控制實質上是對一個“控制專家”的思路、經驗、策略的模擬、延伸、擴展。#p#分頁標題#e#

3 基于plc的專家控制系統開發工具

　　3.1 現代plc技術的發展

　　可編程序控制器問世以來，經過近30年的發展，產品已經發展到第四代。其技術日臻完善，應用范圍也不斷擴展。目前，為了適合大中小企業的不同需要，進一步擴大plc在工業自動化領域的應用范圍，plc正朝著以下兩個方向發展：其一是低檔plc向小型、簡易、廉價的方向發展，使之能更加廣泛地取代繼電器控制;其二是中、高檔plc向大型、高速、多功能方向發展，使之能取代工業控制微機的部分功能，對大規模、復雜系統進行綜合性的自動控制。

　　3.2 基于plc的專家控制系統開發工具

　　“基于plc的專家控制系統開發工具”（ecstv2.2）所開發出的專家控制系統是用于工業實時控制，它是專家控制與常規控制的集成，即專家控制的控制策略通過常規的控制機構來實現，從而到達智能控制與常規控制相結合。paradym-31是世界著名工控廠家wizdom公司的paradym-3（p31）工作平臺，它有硬件和軟件兩部分組成，軟件部分是基于windows操作系統逼供內具備圖形化開發環境的工作平臺，在圖形化的編程界面下，用戶可以在其中制作和調試自己的應用程序（如梯形圖、順控圖、功能模塊圖），編譯過的應用程序可下載到硬件部分進行工作;硬件部分擁有獨立的cpu模塊，具備實時的控制器內核。同時，通用的通訊端口可方便地與外部設備進行rs232、modbus、及以太網通訊。因此，p31可通過該通訊端口進行監視、暫停、開始、更改某一變量數值等操作，從而達到可視化的控制被控對象的目的。

（1） “基于plc的專家控制系統開發工具”結構圖

　　“基于plc的專家控制系統開發工具”結構圖如圖2所示。與其它開發工具相比，“基于plc的專家控制系統開發工具”的不同之處是：在主窗口處增加了“導入專家控制器”;在編輯子窗口處，“設計專家系統”菜單下的內容又有所變化，該菜單下各項子菜單的作用如下：“創建專家系統控制器”是創建一個新的專家系統控制器，“導出專家系統控制器”是把創建好的專家系統控制器打開在“多頁編輯窗口”。在“創建專家系統控制器”中，“創建功能塊對話框”為用戶提供了創建輸入輸出變量以及內部變量的接口，該窗口為用戶產生了一個空的專家系統，具體實現要在“多頁編輯窗口中”添加。

　　“多頁編輯窗口中”共有五項，它們分別是“專家控制頭文件”、“專家控制模塊”、“控制算法集”、“動態數據庫”、“知識庫”。其中，需要說明的是“專家控制頭文件”是由“創建功能塊對話框”產生的，在一般情況下，無須添加和修改。“存儲專家控制器到p31”是把編輯或修改后的內容作為p31常規控制的一部分保存起來。#p#分頁標題#e#

　　（2） 基于plc的專家控制器的產生過程

　　圖3講述了基于plc的專家控制器的產生過程，該過程有以下幾個步驟：

　　圖 3 基于plc的專家控制器的產生過程

　　首先，利用“基于plc的專家控制系統開發工具”產生一個專家系統;

　　其次，通過相應常規控制的開發平臺嵌入到常規plc控制中，與常規控制的其它模塊一起構成了專家控制器;

　　然后，下載專家控制器的程序（梯形圖）到常規plc控制設備中，就能夠完成對一實際被控對象的控制任務。如圖4所示：

4 結束語

　　本文所介紹的基于plc的專家控制系統開發工具ecst具有專家控制系統的開發環境，靈活的知識表示和正向、反向的推理方法，可以與常規控制相結合，構成實時專家控制系統。但是，與其它新技術一樣，專家控制所要求的目標既難于全面實現，也難于一步到位，它仍需進一步地完善。