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望闻问切 转炉炼钢 瓷器烧制
很多问题不能通过数学描述和计算求解
医生、工程师、非遗传人 领域专家 经验 对问题的求解是基于自己的知识和推理
丰富的经验知识
实际条件
推理 结论
背景
概念
费根鲍姆
“专家系统是一种智能的计算机程序，其内部含有大量某个领域专家水平的知识与经验，能够模拟人类专家的思维过程，求解该领域内需要专家才能解决的困难问题。”
专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一
同一般的计算机应用系统（如数值计算、数据处理系统等）相
比，专家系统具有下列特点：
(1)从处理的问题性质看，专家系统善于解决那些不确定性的、
非结构化的、没有算法解或虽有算法解但在现有的机器上无法实
施的困难问题。
(2)从处理问题的方法看，专家系统则是靠知识和推理来解决
问题（不像传统软件系统使用固定的算法来解决问题），所以，
专家系统是基于知识的智能问题求解系统。
产生和发展
第一阶段（60年代末—70年代初）
第一个里程碑：斯坦福大学费根鲍姆等人于1968年研制成功的DENDRAL——分析化合物分子结构的专家系统分析
利用质谱和核磁共振等化学实验数据推断出未知化合物的可能分子结构
MYCSYMA系统是由麻省理工学院（MIT）于1971年开发成功并投入应用的专家系统，它能够求解各种数学问题
特点
高度的专业化，专门问题求解能力强
结构、功能不完整，移植性差，缺乏解释功能
产生和发展
第二阶段（70年代中—80年代初） MYCIN是由美国斯坦福大学研制的用于细菌感染性疾病的诊断和
治疗的专家系统 提出知识库概念；引入可信度方法；推理解释；英语交互
PROSPECTOR是由美国斯坦福研究所开发的一个探矿专家系统 首次实地分析华盛顿州某山区一带的地质资料，发现了一个钼矿床
第一个有明显经济效益的ES
CASNET是一个几乎与MYCIN同时开发的专家系统，由拉特格尔（Rutger）大学开发，用于青光眼诊断与治疗
AM系统是由斯坦福大学于1981年研制成功的专家系统 模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理
产生和发展
第三阶段（80年代以来）
DEC公司与卡内基-梅隆大学合作开发了专家系统XCON 为VAX计算机系统制订硬件配置方案，节约资金近1亿美元
专家系统开发工具的出现，它在许多领域简化了专家系统的构造 如骨架系统EMYCIN、KAS、EXPERT，通用知识工程语言
OPS5、RLL，模块式专家系统工具AGE等
我国研制开发的专家系统：
施肥专家系统（中国科学院合肥智能机械研究所）
新构造找水专家系统（南京大学）
勘探专家系统及油气资源评价专家系统（吉林大学）
服装剪裁专家系统及花布图案设计专家系统（浙江大学）
关幼波肝病诊断专家系统（北京中医学院）
专家系统种类 解 决 的 问 题
解 释 根据感知数据推理情况描述
诊 断 根据观察结果推断系统是否有故障
预 测 推导给定情况可能产生的后果
设 计 根据给定要求进行相应的设计
规 划 设计动作
控 制 控制整个系统的行为
监 督 比较观察结果和期望结果
修 理 执行计划来实现规定的补救措施
教 学 诊断、调整、修改学生行为
调 试 建议故障的补救措施
图像分析、化学结构分析
故障诊断系统及医疗诊断系统
天气预报、军事预测
电路板线路设计
交通导航调度
PID控制、机器人、生产、质量害虫监控
家电维修
专家系统的特征
具有专家水平的知识：必须表现专家的技能和高度的技巧以及足够的鲁棒性。系统的鲁棒性是指不管数据正确与否，都能够得到正确的结论或者指出错误。
能进行有效的推理：能够运用专家的经验和知识进行搜索、推理。
具有透明性：在推理时，不仅能够得到答案，而且还能给出推理的依据
具有灵活性：知识的更新和扩充灵活方便
复杂性：人类的知识可以定性或定量的表示，专家系统经常表现为定性推理和定量计算的混合形式，比较复杂
专家系统的结构式是指专家系统各组成部分的构造方法和组织形式。系统结构选择恰当与否，是与专家系统的适用性和有效性密切相关的，选择什么结构最为恰当，要根据系统的应用环境和所执行任务的特点确定。
知识库
推理机
专家知识
输入或提问 答 案
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，根据某个领域的专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程。
知识库
规则库
数据库
推理机
解释程序
调度程序推理咨询
知识获取 领域专家
专家系统用户
1．知识库
知识库包含三类知识：
（1）基于专家经验的判断性规则；
（2）用于推理、问题求解的控制性规则；
（3）用于说明问题的状态、事实和概念以及当前的条件和常识等的数据。
知识库包含多种功能模块，主要有知识查询、检索、增删、修改和
扩充等。知识库通过人机接口与领域专家相沟通，实现知识的获取。
规则
2．推理机
推理机是用于对知识库中的知识进行推理来得到结论的“思维”机
构。推理机包括三种推理方式：
（1）正向推理：从原始数据和已知条件得到结论；
（2）反向推理：先提出假设的结论，然后寻找支持的证据，若证据存在，
则假设成立；
（3）双向推理：运用正向推理提出假设的结论，运用反向推理来证实假
设。
知识库和推理机相互交互，就相当于
人类专家的思考过程，进而能够得到
一个决策，完成一个问题
接口1：与专家的接口，接收专家知识
接口2：与用户的接口，与用户的输入与输出
实现专家系统的前提条件：
如何把人类的知识表示成一个计算机程序系统的知识库中的知识
3．知识的表示
常用的知识表示方法为：产生式规则，框架，语义网络，过程。其
中产生式规则是专家系统最流行的表达方法。由产生式规则表示的专家
系统又称为基于规则的系统或产生式系统。
产生式规则的表达方式为：
IF E THEN H WITH CF (E,H)E 表示规则的前提条件，即证据，它可以是单独命题，也可以是复合命题；
H 表示规则的结论部分，即假设，也是命题；
CF（Certainty Factor）为规则的强度，反映当前提为真时，规则对结论的影响程度。
5．专家系统建立步骤
（1）知识库的设计
① 确定知识类型：叙述性知识，过程性知识，控制性知识；
② 确定知识表达方法；
③ 知识库管理系统的设计：实现规则的保存、编辑、删除、增加、搜索等功能。
（2）推理机的设计
① 选择推理方式；
② 选择推理算法：选择各种搜索算法，如深度优先搜索、广度优先搜索、启发式优先搜索等。
（3）人─机接口的设计
① 设计“用户─专家系统接口”：用于咨询理解和结论解释；
② 设计“专家─专家系统接口”：用于知识库扩充及系统维护。
专家系统的开发步骤
知识库工程比软件工程更强调渐进性、扩充性
重新完善
问题识别 概念化 形式化 实现 测试
重新描述
重新设计
需求
概念
结构
规则
问题的知识化，知识的概念化，概念的形式化，形式的规则化，规则的合法化，
专家系统的开发步骤
问题识别阶段 知识工程师和专家确定问题的重要特点，抓住问题各主要方面的特
征 概念化阶段
主要任务是揭示描述问题所需的关键概念、关系和控制机制，子任务、策略和有关问题求解的约束
形式化阶段 把概念化阶段概括出来的关键概念、子问题和信息流特征形式化地
表示出来 实现阶段
把形式化知识变成计算机的软体，即要实现知识库、推理机、人机接口和解释系统
测试阶段 通过运行实例评价原型系统以及用于实现它的表达形式，从而发现
知识库和推理机制的缺陷
专家系统与传统程序的区别
一般应用程序 专家系统把问题求解的
知识隐含地编入程序。
把知识组织为两级：数据级和程序级。
把其应用领域的问题求解知识单独组成一个实体。即为知识库。
将知识组织成三级；数据、知识库和控制。
① 传统程序依据某一确定的算法和数据结构来求解某一确定的问题，专家系统是依据知识和推理来求解问题→最大区别
传统程序 = 数据结构 + 算法
专家系统 = 知识 + 推理
② 传统程序把关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统则将知识与运用知识的过程即推理机分离
③ 从处理对象看，传统程序主要是面向数值计算和数据处理，而专家系统则面向符号处理
传统程序处理的数据多是精确的，对数据的检索是基于模式的布尔匹配，而专家系统处理的数据和知识大多是不精确的、模糊的，知识的模式匹配也多是不精确的
④ 传统程序一般不具有解释功能，而专家系统一般具有解释机构，可解释自己的行为
⑤ 传统程序根据算法求解问题，每次都能产生正确答案，专家系统像人类专家那样工作，通常产生正确的答案，但有时也会产生错误的答案
专家系统存在的问题之一
专家系统有能力从错误中吸取教训，改进对某一工作的问题求解能力
⑥ 从系统的体系结构来看，传统程序与专家系统具有不同的结构
1.3知识的编程和传统的计算机编程的比较
项目 知识型编程 传统编程内容 知识的定义、表示和使用 数据处理步骤的描述和使用能力 超过程序员理解水平 与程序员理解水平相等表现 与说明型为主 与过程型为主模型 思考模型 处理模型用途 对大知识库处理、问题求解 对大数据库进行处理手法 符号处理 数值处理运算 推理控制过程 重复计算过程理解 容易 困难扩充 容易 困难解释 容易做到在运行中解释 不容易做到在运行中解释处理 高度的集成处理 顺序的批处理规则 启发式 算法式
专家系统的实现方式
1.语言编程：C语言，LISP，PROLOG等
2.专家系统外壳：EMYCIN, KAS, EXPERT 等也称为骨架结构
由一些开发成功且应用起来的专家系统演变而来，抽去其具体知识，保留其框架结构和知识的表达方式和推理机制
利用专家系统外壳作为开发工具，只要将新的领域知识填充到专家系统中去，就可以生成新的专家系统。专家系统外壳的知识库结构及管理机制、推理机结构及控制机制、人机接口及辅助工具都可为新系统提供服务和支持。因此，使用这种工具开发效率 高，但限制也
多，灵活性 差。
3. 通用专家系统工具和开发环境： Insght2， Exsys
正向推理专家系统实例
1. 知识的表达
•rule(编号，[条件1，条件2，…]，结论)
•如：
rule(3，[“哺乳动物”，“个头大”，“有长鼻子”]，“大象”)
rule(4，[“生活在水中”，“用鳃呼吸”]，“鱼”)
正向推理专家系统实例
2、推理机设计
start
检查下一条规则
不再有其他规则 stop
结论存在数据库中
所有条件都满足
对使用者提供解释
Y
N
N
Y
Y
N
结论存入数据库中
inference if rule(Rn,Cond,Cons),
not(fact(Cons)),
meeted(Cond),
explain(Rn,Cons),
assertz(fact(Cons)),
fail.
meeted([]).
meeted([Cond|Rest]) if
fact(Cond), meeted(Rest).
3、规则库的产生
•提供两种操作：构造新的知识库(a)或将已存在的知识库调入内存(b)
process(‘a’) if acquisition.
process(‘b’) if write(“请输入知识库名：”)，
readln(Name),
consult(Name),
writef(“知识库%已装入”，Name).
•若输入的知识库名字不存在
process(‘b’) if write(“指定的知识库不存在！”)，
beep,wait(15000), start.
wait(0).
wait(N) if N1=N-1, wait(N1).
•当使用者即不选择a，也不选择b
process(_) if write(“选择错误，注意只能选择a或b”)，
beep,wait(15000), start.
•新建知识库——acquisition
rule_read(Nr) if conditions_read([],List),
conclusion_read(Conclusion),
assertz(rule(Nr,List,Conclusion)),
Nr1=Nr+1,
continue(Nr1).
•读入条件
conditions_read(L1,L2) if write(“请输入条件”），
readln(B),
B<>”*”
attach(L1,[B],Lnew),
conditions_read(Lnew,L2).
conditions_read(L,L).
attach([],L,L).
attach([X|L1],L2,[X|L3]) if attach(L1,L2,L3).
四、事实的收集
dialog if makewindow(3,7,7,”事实搜集”,2,2,20,75),
write(“请输入已知事实，打入星号退出：”),nl,
facts_readin.
facts_readin if write(“事实”），
readln(F),
F<>”*”,
assertz(fact(F)),
facts_readin.
facts_readin.
五、动物识别
1、知识库
rule(1,[“有毛皮”], “是哺乳动物”)rule(2,[“产乳”], “是哺乳动物”)rule(3,[“有羽毛”], “是鸟”)rule(4,[“下蛋”], “是鸟”)rule(5,[“能飞”], “是鸟”)rule(6,[“能游水飞”, “生活在水中”], “是鱼”)rule(7,[“有长鼻”, “是哺乳动物”], “是大象”)rule(8,[“有鬃毛”, “是哺乳动物”], “是狮子”)rule(9,[“有驼峰”, “是哺乳动物”], “是骆驼”)rule(10,[“尖耳朵”, “是鸟”], “是猫头鹰”)rule(11,[“钩”, “是鸟”], “是鹰”)rule(12,[“红色”, “是鱼”], “是金鱼”)rule(13,[“很大”, “是鱼”], “是鲨鱼”)
2、示例
•输入事实：能游水、生活在水中，很大
•推理结论
已知下列事实：
能游水
生活在水中
很大
根据规则6得出结论：是鱼
已知下列事实：
能游水
生活在水中
很大
是鱼
根据规则13得出结论：是鲨鱼
继续还是退出（y/n）？
一、概述
瑞典学者K.J.Astrom在1983年首先把人工智能中的专家系统引入智
能控制领域，于1986年提出“专家控制”的概念，构成一种智能控制方
法。
专家控制（Expert Control）是智能控制的一个重要分支，又称专家
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。
Feigenbaum认为：专家系统的力量是从它处理的知识中产生的，而不
是从某种形式主义及其使用的参考模式中产生的。
传统控制 专家控制
专家控制试图在传统控制的
基础上“加入”一个富有经验的
控制工程师，实现控制的功能，
它由知识库和推理机构构成主体
框架，通过对控制领域知识（先
验经验、动态信息、目标等）的
获取与组织，按某种策略及时地
选用恰当的规则进行推理输出，
实现对实际对象的控制。
在传统控制系统中，系统的运行排
斥了人的干预，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。
传统控制理论的不足，在于它必须
依赖于被控对象严格的数学模型，试
图对精确模型来求取最优的控制效果。
而实际的被控对象存在着许多难以建
模的因素。
知识库实时
推理机
A/D 被控对象
D/A
控制算法库
专家控制的结构
STEP1. 从控制现场采集到被控对象的检测值
STEP2：进行A/D变换
STEP3：将数值送入专家系统知识库
STEP4：知识库与实事推理机相互作用
STEP5：确定控制算法
STEP6：再通过DA转换将控制施加到被控对象上
代替传统控制器完成控制作用
专家控制系统专家系统
完成专门领域的咨询功能，辅助用户决策；
进行独立的、实时的自动决策。专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。
辅助决策，离线工作方式 要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式
专家控制系统的关键技术点(1) 知识的表达方法；
(2)从传感器中识别和获取定量的控制信号；
(3)将定性知识转化为定量的控制信号；
(4)控制知识和控制规则的获取。
结构复杂，研制代价高，具有较好的性能，用于较高技术装置过程
结构简单，研制代价低，技术性能可以满足工业生产一般要求。
2．优点
（1）能够满足任意动态过程的控制需要，尤其适用于带有
时变、非线性和强干扰的控制；
（2）控制过程可以利用对象的先验知识；
（3）通过修改、增加控制规则，可不断积累知识，改进控
制性能；
（4）可以定性地描述控制系统的性能，如“超调小”、
“偏差增大”等；（5）对控制性能可进行解释；
（6）可通过对控制闭环中的单元进行故障检测来获取经
验规则。
4. 知识表示
专家控制将系统视为基于知识的系统，控制系统的知识表示如下：
（1）受控过程的知识
① 先验知识：包括问题的类型及开环特性；
② 动态知识：包括中间状态及特性变化。
（2）控制、辨识、诊断知识
① 定量知识：各种算法；
② 定性知识：各种经验、逻辑、直观判断。
按照专家系统知识库的结构，有关知识可以分类组织，形成
数据库和规则库，从而构成专家控制系统的知识源。
5 分类
按专家控制在控制系统中的作用和功能，可将专家控制器分为以下两种类型：
(1) 直接型专家控制器 (2)间接型专家控制器
直接专家控制器用于取代常规控制器，直接控制生产过程或被控对象。具有模拟（或延伸，扩展）操作工人智能的功能。该控制器的任务和功能相对比较简单，但是需要在线、实时控制。因此，其知识表达和知识库也较简单，通常由几十条产生式规则构成，以便于增删和修改。
间接型专家控制器用于和常规控制器相结合，组
成对生产过程或被控对象进行间接控制的智能控制系统。具有模拟（或延伸，扩展）控制工程师智能的功能。该控制器能够实现优化适应、协调、组织等高层决策的智能控制。按照高层决策功能的性质
第三节专家PID控制
目的
1. 了解和掌握专家PID控制的基本原理
2. 对PID控制有更深一步的理解
3. 熟悉MATLAB编程
4. 学习增量式PID控制
SVEOvv 1
1
3
EE
Dpp 超调量： 衰减率：
– 当输出无波峰时，说明比例作用和积分作用偏小，可适当增加Kp和Ki；
– 当波形振荡发散时，说明比例作用过强或积分作用太大，可适当减小Kp和Ki；
– 超调量偏大时，则说明比例作用或积分作用偏大，可适当减小Kp和Ki。
参数变化 上升时间Tr 调节时间TS 超调量Ovv 稳态误差 稳定性
Kp增大 减小 小幅增加 增大 降低 减弱
Ki增大 小幅减小 增大 增大 大幅降低 减弱
Kd增大 小幅减小 减小 减小 微小 增大*
表4-2 Kp、Ki、Kd变化对系统的影响
一、专家PID控制原理
PID专家控制的实质是，基于受控对象和控制规律的各种知识，无需知道被控对象的精确模型，利用专家经验来设
计PID参数。专家PID控制是一种直接型专家控制器。
典型的二阶系统单位阶跃响应误差曲线如图所示。对于典型的二阶系统阶跃响应过程作如下分析。
二阶系统单位阶跃响应的误差的曲线
白色区域：误差正在减小
阴影区域：误差正在增大
ke当前误差 1误差变化率
⋅ 0
⋅ 0
从上图中不但能看出误差的大小，还能看出其变化趋势
这两个区域都是白色区域，误差正在减小，但显然对这两个区域的控制力度不应该相同
传统PID控制中，一旦PID的参数设置好，那么在任何时刻，对系统的控制是保持不变的，显然，这不符合系统不断变化的输出
思考：作为人来控制，是否应该在不同区域采取不同的方案来解决，针对当前误差和误差率来实施相
应方案
图 专家整定PID 控制系统
回顾增量式PID
当前控制器输出
00
11
u])([
k
jkk
DjkPk ee
TTe
TTeKu
前一时刻控制器输出o
k
jkk
DjkPk uee
TTe
TTeKu
])([
1
021
111
将两式相减，就可以得到增量式PID 控制算法公式为：
)]2([ 211
11 kkkD
kkkPkkk eeeTTe
TTeeKuuu
专家PID的核心根据偏差和偏差的变化率，结合经验
触发 规则1---规则5针对当下不同的偏差和偏差变化率选
用不同的控制规则
目的：实现控制器 佳输出
规则1：误差值本身特别大
（1）当 时，说明误差的绝对值已经很大。不论误
差变化趋势如何，都应考虑控制器的输出应按最大输出，以
达到迅速调整误差，使误差绝对值以最大速度减小。此时，
它相当于实施开环控制。
1Mke
可以设定 M1=0.8相对于1来讲，0.8很大
（2-1）当 或 时，说明误差在朝误差绝对值增大方向变
化，或误差为某一常值，未发生变化。
此时，如果 ，说明误差也较大，可考虑由控制器实施较强
的控制作用，以达到扭转误差绝对值朝减小方向变化，并迅速减小误差
的绝对值，控制器输出为
2Mke
0e k e k 0e k
规则2：误差趋于增大
21211 dip1 kekekekkekkekekkkuku
加大增益快速控制
（2-2）如果 ，说明尽管误差朝绝对值增大方向
变化，但误差绝对值本身并不很大，可考虑控制器实施一
般的控制作用，只要扭转误差的变化趋势，使其朝误差绝
对值减小方向变化，控制器输出为
21211 dip kekekekkekkekekkuku
规则2：误差增大
2Mke
按原系数做控制，不做
调整
（3）当 、 或者
时，说明误差的绝对值朝减小的方向变化，或者已经达到平
衡状态。此时，可考虑采取保持控制器输出不变。
0 keke 01 keke 0ke
规则3：误差趋于减小
不加PID
按现有的控制器输出，系统在向好的方向发展
（4-1）当 、 时，说明误差处于极值状态。如果此时误差
的绝对值较大，即 ，可考虑实施较强的控制作用。
0 keke 01 keke
2Mke
kekkkuku mp11
规则4：峰值点
（4-2）如果此时误差的绝对值较小，即
，可考虑实施较弱的控制作用。
2Mke
kekkkuku mp21
（5）当 时，说明误差的绝对值很
小，此时加入积分，减少稳态误差。
)( ke
图中，Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ、Ⅶ、…区域，误差朝绝对值减小的方向变化。
此时，可采取保持等待措施；Ⅱ、Ⅳ、Ⅵ、Ⅷ、…区域，误差绝对值
朝增大的方向变化。此时，可根据误差的大小分别实施较强或一般的
控制作用，以抑制动态误差。
实例分析控制一个三阶传递函数的阶跃响应
其中对象采样时间为1ms。
采用专家PID设计控制器。在仿真过程中，采样时间取0.001s，程序中的五条规则与控制算法的五种情况相对应。
s10470+s87.35523500 )( 23p
ssG
注：不是要求PID，而是根据PID观察系统的输出情况，能否满足要求
智能控制
Chinese companies will no longer remain in the hard stage and they are also promoting a culture Chinese companies will no longer remain in the hard stage and they are also promoting a culture
控制
专家智能
EC
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