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； f 為自協(xié)調(diào)J至組織J的離線反饋信號； C={c₁, C₂,…,Cm} 為輸入指令； U={u₁,u₂,…,um} 為分類器的輸出信號，即組織器的輸入 信號。

遞階智能控制系統(tǒng)是個整體，它把定性的用戶指令變換為一個物理操作序列。系統(tǒng)的輸出是通過一組施于驅(qū)動器的具體指令來實現(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，對相關(guān)過程執(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。采用熵來度量 智能機器執(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 供了一個有效途徑。圖5-21表示具有視覺反饋的PUMA 600機械手的智能系統(tǒng)分J結(jié)構(gòu)圖。