遞階控制系統(tǒng) 由薩里迪斯和梅斯特爾(Mystel) 等人提出的遞階智能控制是按照精度隨智能降低而提高的原理(IPDI) 分J分布的,這一原理是遞階管理系統(tǒng)中常用的。 智能控制系統(tǒng)是由三個(gè)基本控制J構(gòu)成的,其J聯(lián)交互結(jié)構(gòu)如圖5-20所示。
圖中f 為自執(zhí)行J至協(xié)調(diào)J的在線反饋信號(hào); f 為自協(xié)調(diào)J至組織J的離線反饋信號(hào); C={c₁, C₂,…,Cm} 為輸入指令; U={u₁,u₂,…,um} 為分類器的輸出信號(hào),即組織器的輸入 信號(hào)。
遞階智能控制系統(tǒng)是個(gè)整體,它把定性的用戶指令變換為一個(gè)物理操作序列。系統(tǒng)的輸出是通過(guò)一組施于驅(qū)動(dòng)器的具體指令來(lái)實(shí)現(xiàn)的。其中,組織J代表控制系統(tǒng)的主導(dǎo)思 想,并由人工智能起控制作用。協(xié)調(diào)J是上(組織)J和下(執(zhí)行)J間的接口,承上啟下, 并由人工智能和運(yùn)籌學(xué)共同作用。執(zhí)行J是遞階控制的底層,要求具有較高的精度和較低 的智能,它按控制論進(jìn)行控制,對(duì)相關(guān)過(guò)程執(zhí)行適當(dāng)?shù)目刂谱饔谩?
遞階智能控制系統(tǒng)遵循提高精度而降低智能(IPDI) 的原理。概率模型用于表示組織J 推理、規(guī)劃和決策的不確定性、指定協(xié)調(diào)J的任務(wù)以及執(zhí)行J的控制作用。采用熵來(lái)度量 智能機(jī)器執(zhí)行各種指令的效果,并采用熵進(jìn)行Z優(yōu)決策。
本方法為使自主智能控制系統(tǒng)適應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)、空間探索、核處理和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的需要提 供了一個(gè)有效途徑。圖5-21表示具有視覺(jué)反饋的PUMA 600機(jī)械手的智能系統(tǒng)分J結(jié)構(gòu)圖。
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