什么是专家控制技术,专家控制系统主要是指一个智能计算机程序系统，其中包含某个领域专家的大量专业知识和经验，并可以利用人类专家的知识和解决问题的经验方法处理高水平的问题在这个领域。也就是说，专家系统是一个具有大量专业知识和经验的程序系统。它适用于人工智能技术和计算机技术。根据一位或多项专家提供的知识和经验，是合理和判断，并模拟人类专家。决策过程，以解决需要人类专家处理的复杂问题。简而言之，专家系统是一种计算机程序系统，用于模拟人类专家来解决问题。专家控制系统（ECS）已广泛用于故障诊断，工业设计和过程控制，提供了一种解决工业控制问题的新方法，是一个n实现工业过程控制的重要技术。专家系统的基本功能取决于它包含的知识，因此有时专家系统被称为基于知识的系统（基于知识的系统）将不可避免地导致专家控制器模型中的各种形式。这是方法的多样性。虽然构建专家控制器的具体方法是不同的，但它归因于，该方法可以分为两类：一个是保留控制专家系统的结构特征，但知识库的规模很简单;一类基于某种控制算法（例如，PID算法），引入专家系统技术来提高原始控制器的决策级别。虽然专家控制器不如专家系统，但结构简单，开发周期短，实时性能是广泛的应用前景。作为十字架人工智能和控制理论的CIPLine，人工智能领域专家系统的示范性应用也是智能控制理论的一个分支。专家控制可以包括高级控制（决策和规划），但也涉及低级控制（动作和实现）。1专家控制系统基本结构人工智能领域开发的专家系统是一个知识的智能计算机程序。内部包含在特定领域的大量专业知识和经验，可以利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平问题。将专家系统技术引入现场，首先，控制系统必须被视为基于知识的系统，系统核心组件的控制器反映了知识推理的机制和结构。虽然专家控制系统的结构可能不同为了应用程序应用和控制要求，几乎所有专家控制系统都包含知识库，节气门，控制规则集和控制算法。下图显示了专家控制系统的基本结构和专家系统，整个控制问题的知识库和所体现的知识决策中的推理机器到专家控制系统的主体中。知识库内的组织结构可以用于知识表示的人工智慧方法。其中，一部分知识可以称为数据，例如先前的知识，动态信息，中级和绩效目标，受到事实和证据的教育。数据通常与框架结构一起组织，以形成数据库。知识的另一部分可以称为规则，即常见原因，它代表了与受控系统相关的经验，这通常由属代表TED规则（如果..... ......）。所有规则都构成了规则基础。在专家控制系统中，定量知识，即通常独立地编码的各种相关的分析算法，并根据传统的编程方法组织。节气门的基本特征是考虑根据某些控制策略来解决当前问题的知识，识别和选择知识库，直到问题的推理结果。2专家控制系统研究企业及其应用领域在智能控制领域，专家系统控制，神经网络控制，模糊逻辑控制各有不同的优点和应用。因此，组合了几种方法成为设计的更高智能控制系统。通过引入其他智能方法，近年来，更有效的专家控制系统已成为一个热点。专家控制系统可以分为三种依赖g关于他们如何结合。（1）一般控制理论知识和经验知识基于一般控制理论知识（分析算法）和经验知识（专家系统），传统控制算法的范围延长了[3]。该控制方法是基于知识，知识模型，知识库，知识推理，控制决策和控制策略的专家，结合日常数学模型，知识信息处理技术和控制技术的组合，模拟器的智能行为等方法可以解析承载时间系统和复杂的系统和非线性和多屏实时控制过程的控制问题。Astrom蚀刻了灵感和自适应灵感知识的说明，以克服现有自适应控制系统的缺点。这种类型的研究通常反映了专家控制原则的本质，以及对reasea的策略rching最多的研究。文献[4]首先提出了智能PID专家控制系统的划分，克服了简单控制和压力控制的缺点，控制液压挖掘机，近似达到无级速度调节，实现节能。文献[5]提出使用专家控制理论和方法，结合传统的PID控制方法，分析和确定各种操作条件，给出适当的晶闸管触发角相位信号，使直流速度控制装置可以快速上取得起来的开始和制动，保持所需稳定的静态精度，满足速度控制系统的快速速度和实时要求。（2）模糊逻辑和专家控制将模糊集和模糊推理引入专家控制系统，生产基于模糊规则的专家控制系统，也称为模糊专家控制系统（FEC）。它使用模糊逻辑和人类体验并解决系统问题的启发式规则来构建控制策略。为了难以使用精确的数字模型，很难完全依靠确定性数据来控制控制，并且模糊语言变量可用于表示规则，并进行模糊推理，操作员更有效和直觉到受控过程。手动控制手动控制，从而具有更高的智能。模糊专家控制全部或部分使用模糊技术，以实现知识获取，知识表示和使用。它的核心是一种模糊推理机，基于模糊知识库中的不确定性知识提供了更合理的控制命令。该控制方法适用于模型的复杂过程（对象）不足，不准确，不存在。与模糊控制（FLC）相比，模糊专家控制系统具有更高的智能：它具有更复杂的普通知识ESS控制，可以以更复杂的方式使用这些知识。模糊集仍然用于模拟不确定性，但模糊专家控制系统更通用，可以处理广泛的问题。模糊数学的基本思想与理论理论。在传统的控制场中，控制系统的动态模式的准确性是影响优缺点的最重要关键。系统信息越详细，实现更准确的控制。但是，对于复杂的系统，因为有太多变量，通常难以描述系统的动态，所以工程师使用各种方法来简化系统动态来实现控制目的，但不是理想的。换句话说，传统的控制理论具有强大的控制能力来澄清系统，但是系统没有太复杂或难以描述的系统。因此，这些控制问题与B处理Y模糊数学。（3）神经网络将神经网络和专家系统技术与专家控制相结合，即神经网络专家系统的研究已经开始。神经网络基于数字和算法，专家系统基于符号和启发式推理。神经网络具有关联，容错，记忆，自适应，自学习和并行处理的优点;缺陷无法解释自己的推理方法，并且无法对尚未在样品中培训的故障提供正确的诊断结论。。专家系统具有明确的知识表达式形式，知识易于维护，可以解释推理行为，并可以利用深度知识来诊断新的故障;当知识库巨大时，缺点不是从经验中学习，很难维持，深度诊断所需的过度计算时间。因此，组合神经网络和eXpert系统，充分发挥专家系统。高层“推理优势和神经网络“低级“处理强度，您可以获得更好的控制结果。目前，由于神经网络本身的研究，有许多未经请求的问题，因此对神经网络的专家控制系统的应用不是很多：文献[8]提出了一个神经网络专家控制策略，使用BP网络和规则模型。专家控制系统和单背控制器实现高质量和低成本的控制目标，并成功地最佳地控制电解过程。文献[9]提出了一个基于神经网络的SMT焊接关节质量专家控制系统，可以实时评估和控制焊点质量，提高生产力和产品可靠性。3专家控制系统面临的主要问题，适用于各种专家控制系统，他们应该联合y面对以下发展的困难和挑战。（1）收购专家经验。如何获得专家知识和使用知识构象（即知识表示），成为主要的“瓶颈“[10]。（2）自动生成知识库的自动更新。对知识获取方法的限制，专家控制系统无法拥有对控制专家的所有知识。专家控制系统应该能够通过在线获取信息和人机界面学习新知识，更新知识库的内容，根据新情况自动生成新规则。否则，当系统超过专家系统知识的例外时，它可能无法控制。（3）专家控制系统需要建立一个实时运营知识库来解决结构的复杂性与实时控制之间的矛盾和实时控制对照。实时涉及的问题包括：非单调的推理，异步事件，时间推理，推理时间约束等。（4）专家控制系统的稳定性分析是另一个研究问题。由于所涉及的对象是不确定性或非线性的，因此基于知识模型来实现控制，使用启发式逻辑和模糊逻辑，专家控制系统的本质也是非线性的，因此当前稳定性分析方法很难使用专家控制系统。（5）如何实施数据和信息的并行处理，如何设计系统的解释代理，如何建立良好的用户界面是一个问题需要解决专家系统的问题。对于上述专家控制系统，它们也分别面临不同的问题。对于模糊专家控制系统，需要进一步研究。模糊控制规则的研究方法;最佳调整理论模糊控制参数与修正推理规则的方法;模糊预测系统的动态模型的识别;并改善计算速度算法等。组合神经网络和专家系统技术控制技术仍然是未经证实的，特别是在ES和NN，通信问题，定性知识和定量知识的定量知识，以及智能的有机整合控制系统等是一个需要关键突破的关键问题。4专家控制系统展望专家控制是基于知识的智能控制技术。它开辟了对控制技术的发展的新思路。该组合是更完整的，使得控制性能的令人满意的实施成为可能。但是，您还应该看到专家控制智能控制的分支，系统是一种新兴，不完整的技术，其发展是与人工智能相关技术的发展密切相关。因此，如何利用人工智能中的新兴技术，加强不同智能技术的整合，这无疑是专家控制系统甚至智能控制研发的有效方法。
专家系统的应用,初始专家系统是人工智能的应用，但它是一种特定类型的信息系统，因为它的重要性和相关应用系统的快速发展。专家系统“基于知识的专家系统”一词是“基于知识的专家系统”，这个系统应用计算机存在问题，又有必要使用专家来处理问题。它可以模仿人体专家解决特定问题的推理过程，因此他们可以使用非专家来增强解决问题，而专家也可以将其视为具有专业知识的助手。由于人类社会，专家资源非常罕见，具有专家系统，它可以使这种珍贵的专业知识获取普遍应用。近年来，专家系统技术逐渐成熟，广泛应用于工程，科学，医药，军事，商业等，并且甚至在某些应用中，它已经超过了智力D判断人类专家。其功能申请一般是：解释 - 例如测试肺试验（如泡芙）。预测 - 如果预测，蛾引起的玉米损失（如计划）。诊断 - 例如血液中细菌感染的诊断。识别汽车柴油发动机故障猫系统的另一个例子。故障隔离 - 例如手机故障排除系统ACE。设计（设计），如小型电机弹簧和碳刷专家系统摩托车的特殊设计。规划 - 名为IBM计算机主要架构，重新安装和重新安排专家系统CSS，以及援助物业管理的Planpower专家系统。监控 - 例如IBM MVS操作系统的“是/ MV”。调试 - 例如对学生减法算术错误调查的原因。修理（修复） - 如修复原油储罐的专家系统。调度 - 例如emper制造和运输系统，ISA。另一个例子是工作店制造步骤排列系统。指令 - 例如教授用户学习操作系统的TVC专家系统。控制 - 帮助数字公司计算机制造和分配控制系统PTRANS。分析 - 例如分析油井储存量，尾数和分析有机分子可能的结构。这是最早的专家系统和最成功的人之一。维护（维护） - 如果您分析了电话交换机故障的原因，您可以介绍人类如何修复专家系统Compass.Architecture - 如果您设计Vax Computer架构专家系统XCON和Design新电梯架构专家系统vt .targeting - 例如，如何在国内外工作，国内外专家系统应用程序保持相对较窄的推理，该应用程序更加针对实验室研究和一些轻量级应用，远远不能满足大型商业应用的需求，实现了实时智能推理和大数据处理。专家系统的开发将主要基于模型推理，补充规则，以及业务应用需求，满足实时和大数据处理的需求。同时，专家系统将在更特殊的方向上发展，为特定方向性的需求提供目标模型和产品，如故障诊断模型，过程处理基于因果的模型等。
什么是人工智能专家系统专家系统包括哪几个主要部分举例说明专家系统在环境工程领域的应用。,人工智能专家系统是为了模拟专家的特点，以使计算机解决像电脑这样的问题，分为三个部分：知识库，规则库和控制系统。对于应用程序，你认为自己，我不明白环境工程领域。

责任编辑（石艳梅）

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