专家控制系统

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专家控制系统（Expert Control System，ECS）

　　专家控制系统它已广泛应用于故障诊断、工业设计和过程控制，为解决工业控制难题提供一种新的方法，是实现工业过程控制的重要技术。

　　（1）运行可靠性高

　　对于某些特别的装置或系统，如果不采用专家控制器来取代常规控制器，那么，整个控制系统将变得非常复杂，尤其是其硬件结构。其结果使系统的可靠性大为下降。因此，对专家控制器提出较高的运行可靠性要求。它通常具有方便的监控能力。

　　（2）决策能力强

　　决策是基于知识的控制系统的关键能力之一。大多数专家控制系统要求具有不同水平的决策能力。专家控制系统能够处理不确定性、不完全性和不精确性之类的问题，这些问题难以用常规控制方法解决。

　　（3）应用通用性好

　　应用的通用性包括易于开发、示例多样性、便于混合知识表示、全局数据库的活动维数、基本硬件的机动性、多种推理机制以及开放式的可扩充结构等。

　　（4）控制与处理的灵活性

　　这个原则包括控制策略的灵活性、数据管理的灵活性、经验表示的灵活性、解释说明的灵活性、模式匹配的灵活性以及过程连接的灵活性等。

　　（5）拟人能力

　　专家控制系统的控制水平必须达到人类专家的水准。

　　（1）模型描述的多样性

　　所谓模型描述的多样性原则是指在设计过程中，对被控对象和控制器的模型应采用多样化的描述形式，不应拘泥于单纯的解析模型。如：离散事件模型、模糊模型、规则模型、基于模型的模型等。

　　总之，在专家式控制器的设计过程中，应根据不同情况选择一种或几种恰当的描述方式，以求更好地反映过程特性，增强系统的信息处理能力。

　　（2）在线处理的灵巧性

　　智能控制系统的重要特征之一就是能够以有用的方式来划分和构造信息。在设计专家式控制器时应十分注意对过程在线信息的处理与利用。在信息存储方面，应对那些对作出控制决策有意义的特征信息进行记忆，对于过时的信息则应加以遗忘；在信息处理方面，应把数值计算与符号运算结合起来；在信息利用方面，应对各种反映过程特性的特征信息加以抽取和利用，不要仅限于误差和误差的一阶导数。灵活地处理与利用在线信息将提高系统的信息处理能力和决策水平。

　　（3）控制决策的灵巧性

　　控制策略的灵活性是设计专家式控制器所应遵循的一条重要原则。工业对象本身的时变性与不确定性以及现场干扰的随机性，要求控制器采用不同形式的开环与闭环控制策略，并能通过在线获取的信息灵活地修改控制策略或控制参数，以保证获得优良的控制品质。此外，专家式控制器中还应设计异常情况处理的适应性策略，以增强系统的应变能力。

　　（4）决策机构的递阶性

　　人的神经系统是由大脑、小脑、脑干、脊髓组成的一个分层递阶决策系统。以仿智为核心的智能控制，其控制器的设计必然要体现分层递阶的原则，即根据智能水平的不同层次构成分级递阶的决策机构。

　　（5）推理与决策的实时性

　　对于设计用于工业过程的专家式控制器，这一原则必不可少。这就要求知识库的规模不宜过大，推理机构应尽可能简单，以满足工业过程的实时性要求。

　　由于专家式控制器在模型的描述上采用多种形式，就必然导致其实现方法的多样性。虽然构造专家式控制器的具体方法各不相同，但归结起来，其实现方法可分为两类：一类是保留控制专家系统的结构特征，但其知识库的规模小，推理机构简单；另一类是以某种控制算法(例如PID算法)为基础，引入专家系统技术，以提高原控制器的决策水平。专家式控制器虽然功能不如专家系统完善，但结构较简单，研制周期短，实时性好，具有广阔的应用前景.

　　目前在国内化工应用的专家控制系统基本停留于理论研究阶段，实验性的比较多，长期使用比较少。虽然国外大型化工企业应用已有所突破，但未产业化。