現(xiàn)代控制理論的發(fā)展現(xiàn)狀

1、現(xiàn)代控制理論的發(fā)展現(xiàn)狀 姓名：李艷威 學(xué)號：B20150004目 錄1.控制理論綜述12 控制理論的主要研究方向32.1 非線性控制系統(tǒng)32.2 系統(tǒng)辨識32.3 自適應(yīng)控制42.4 最優(yōu)控制62.5 魯棒控制72.6 智能控制技術(shù)及應(yīng)用103 控制理論的未來10參考文獻(xiàn)121.控制理論綜述現(xiàn)代控制技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)代控制理論與計(jì)算機(jī)的最新技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)，與常規(guī)控制技術(shù)相比，它適用于系統(tǒng)的綜合與解析設(shè)計(jì)，更適于多輸入多輸出、多回路的復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)，也易于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，因此受到工程界越來越多的重視并得到廣泛的應(yīng)用。同時(shí)由于工業(yè)系統(tǒng)的復(fù)雜性，非線形和不確定性，基于定量數(shù)學(xué)模型的控制方法已不能滿足高性能控制的

2、要求，作為現(xiàn)代控制理論前沿的智能控制與集成控制技術(shù)也得到了發(fā)展?？刂评頊S的發(fā)展大致分為4個(gè)階段,第一個(gè)階段為50年代-60年代，主要理論為單變量控制理論，實(shí)際應(yīng)用背景為單機(jī)自動化；第二階段為60年代-70年代，主要理論為多變量控制理論，實(shí)際應(yīng)用背景為機(jī)組自動化；第三階段為70年代-80年代，主要理論為大系統(tǒng)理論，實(shí)際應(yīng)用背景為控制管理綜合自動化；第四階段為80年代-90年代，主要理論為智能控制理論，實(shí)際應(yīng)用背景為智能自動化；第五階段為90年代-21世紀(jì)，主要理論為集成控制理論，實(shí)際應(yīng)用背景為網(wǎng)絡(luò)控制自動化1。現(xiàn)代控制理論即從理想簡化模型、簡單小規(guī)模、單個(gè)系統(tǒng)、低可靠性、局部性、低精度到客觀存在

3、的真實(shí)具體模型、復(fù)雜大規(guī)模、眾多系統(tǒng)、高可靠性、全局性、高精度的發(fā)展過程。自動化技術(shù)是一門綜合性的技術(shù)，與其他行業(yè)有著緊密地聯(lián)系，共同促進(jìn)了科學(xué)的發(fā)展。自動控制的發(fā)展，從開始階段的發(fā)生到形成一個(gè)控制理論，講整個(gè)這個(gè)過程。自動控制就是指這樣的反饋控制系統(tǒng)，這是有一個(gè)控制器跟一個(gè)控制對象組成的，把這個(gè)控制對象的輸出信號把它取回來，測量回來以后跟所要求的信號進(jìn)行比較。從方法的角度看，它以數(shù)學(xué)的系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)。它以自動化控制理論為基礎(chǔ)，以電子技術(shù)、電力電子技術(shù)、傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)為主要工具，面向工業(yè)生產(chǎn)過程自動控制及各行業(yè)、各部門的自動化。在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的眾多領(lǐng)域中，自動控制技術(shù)起

4、著越來越重要的作用。自動控制是指在沒有人直接參與的情況下，利用外加的設(shè)備或者裝置，使機(jī)器、設(shè)備或生產(chǎn)過程的某個(gè)工作狀態(tài)或參數(shù)自動地按照預(yù)定的規(guī)律運(yùn)行。它具有“控制管理結(jié)合，強(qiáng)電弱電并重，軟件硬件兼施”等鮮明的特點(diǎn)2?，F(xiàn)代控制理論以龐特里亞（pontrygin）的極大值原理、貝爾曼（Belman）的動態(tài)規(guī)劃、卡爾曼（kalman）的線性濾波以及他的能控性、能觀性理論為基石，形成了以最優(yōu)控制（二次型最優(yōu)控制，H控制等）、系統(tǒng)辨識和最優(yōu)估計(jì)，自適應(yīng)控制等為代表的現(xiàn)代控制理論和設(shè)計(jì)方法。現(xiàn)代控制理論是以狀態(tài)空間為基礎(chǔ)的一種控制理論3，以線性代數(shù)和微分方程等為主要的數(shù)學(xué)工具，分析與構(gòu)建控制系統(tǒng)4。該理論

5、在20世紀(jì)50年代中期得到迅速興起與發(fā)展。航天航空等工程科技需要建立能適合其特性的控制理論，以解決如將宇宙火箭和人造衛(wèi)星發(fā)射入預(yù)定軌道并使燃料最少或時(shí)間最短等問題5。因此，動態(tài)規(guī)劃、極大值原理和卡爾曼一布什濾波分別在1954年、1958年、1961年研究獲得，這些成果擴(kuò)大了控制理論的研究范圍，包括了更為復(fù)雜的控制問題，標(biāo)志著現(xiàn)代控制理論的成熟6-8；之后半個(gè)多世紀(jì)，控制理論不斷出現(xiàn)新的、不同技術(shù)途徑的研究領(lǐng)域，形成了大量控制理論的分支。幾十年來，控制理論受到高科技及工業(yè)系統(tǒng)發(fā)展的有力推動，在航天、航空、航海及工業(yè)過程控制等領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用。例如：Apollo 登月艙沿著最優(yōu)軌線飛行的導(dǎo)航；

6、在月球上軟著陸；機(jī)動性能高，開環(huán)不穩(wěn)定新式戰(zhàn)斗機(jī)的設(shè)計(jì)；對拋物線、雷達(dá)陣、太陽能接收器、空間望遠(yuǎn)鏡等大型空間結(jié)構(gòu)的高精度瞄準(zhǔn)及鎮(zhèn)定；對機(jī)器人的魯棒控制及多臂協(xié)調(diào)控制；對帶有突變負(fù)荷的電力系統(tǒng)的控制；工業(yè)過程控制要求對原料變化、溫度、壓力的漲落有適應(yīng)能力；帶鋼冷卻過程要求準(zhǔn)確地控制溫度分布；在通訊系統(tǒng)中要求解決信息不全，信息壓縮和信息有效提取等問題；在制造系統(tǒng)中要解決多模型、多目標(biāo)、多層次的分析和優(yōu)化問題；交通系統(tǒng)要求對突發(fā)事件做出迅速、準(zhǔn)確的決策；水文、氣象、石油等系統(tǒng)要建立有效模型來預(yù)測和決斷等等。在控制理論及應(yīng)用的發(fā)展過程中，數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)起著關(guān)鍵作用，常微、偏微和泛函方程、概率統(tǒng)計(jì)、離散數(shù)

7、學(xué)、代數(shù)、幾何、數(shù)值分析及計(jì)算機(jī)科學(xué)乃是控制理論的重要工具。而計(jì)算機(jī)的發(fā)展不僅使新的控制理論的應(yīng)用成為可能，而且也促使控制理論朝著結(jié)合使用計(jì)算機(jī)的方向上發(fā)展。從研究對象看，我們所面臨的系統(tǒng)具有各種形式的復(fù)雜性，在整體結(jié)構(gòu)上，表現(xiàn)為非線性，不確定性、無窮維分布式，多層次等；在被處理信息上，表現(xiàn)為信號的不確定性和隨機(jī)性，圖像及符號信號的混合，信息的不完全性等；在計(jì)算上，表現(xiàn)為數(shù)量運(yùn)算與邏輯運(yùn)算的混合等等；所有這些，使控制理論處在工程學(xué)、數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)科學(xué)相互作用的前沿，對控制理論工作者既是挑戰(zhàn)，又充滿機(jī)會9。2 控制理論的主要研究方向2.1 非線性控制系統(tǒng)狀態(tài)變量和輸出變量相對于輸入變量的運(yùn)動特性不

8、能用線性關(guān)系描述的控制系統(tǒng)。線性因果關(guān)系的基本屬性是滿足疊加原理（見線性系統(tǒng)）。在非線性控制系統(tǒng)中必定存在非線性元件，但逆命題不一定成立。描述非線性系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，按變量是連續(xù)的或是離散的，分別為非線性微分方程組或非線性差分方程組。非線性控制系統(tǒng)的形成基于兩類原因，一是被控系統(tǒng)中包含有不能忽略的非線性因素，二是為提高控制性能或簡化控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)而人為地采用非線性元件。非線性系統(tǒng)的分析遠(yuǎn)比線性系統(tǒng)為復(fù)雜，缺乏能統(tǒng)一處理的有效數(shù)學(xué)工具。在許多工程應(yīng)用中，由于難以求解出系統(tǒng)的精確輸出過程，通常只限于考慮：系統(tǒng)是否穩(wěn)定。系統(tǒng)是否產(chǎn)生自激振蕩（見非線性振動）及其振幅和頻率的測算方法。如何限制自激振蕩的幅值

9、以至消除它。例如一個(gè)頻率是的自激振蕩可被另一個(gè)頻率是1的振蕩抑制下去，這種異步抑制現(xiàn)象已被用來抑制某些重型設(shè)備的伺服系統(tǒng)中由于齒隙引起的自振蕩。對仿射非線性系統(tǒng)，給出了用狀態(tài)非線性反饋及局部微分同胚把它線性化的充要條件，并在機(jī)械臂、電力系統(tǒng)等一些實(shí)際系統(tǒng)中得到驗(yàn)證。這時(shí)，在工程設(shè)計(jì)中就可以用等價(jià)的線性系統(tǒng)來取代非線性系統(tǒng)。但這僅限于局部，對于全局的求解，還缺乏統(tǒng)一理論，對這一類問題，沒有既穩(wěn)定又魯棒，又有良好動態(tài)響應(yīng)的設(shè)計(jì)方法。如果把非線性幾何控制理論和動力系統(tǒng)方法結(jié)合起來，對干擾解耦，奇異理論及整體微分幾何可能是有用的方法。但在處理含有不確定因素的非線性系統(tǒng)時(shí)，困難較大10。2.2 系統(tǒng)辨識

10、這是現(xiàn)代控制技術(shù)中一個(gè)很活躍的分支。所謂系統(tǒng)辨識就是通過觀測一個(gè)系統(tǒng)或一個(gè)過程的輸入、輸出關(guān)系來確定其數(shù)學(xué)模型的方法。在許多實(shí)際系統(tǒng)中，由于根據(jù)物理化學(xué)定律而推導(dǎo)建立起來的所謂機(jī)理模型一般都比較復(fù)雜。用它不便于尋求一個(gè)最優(yōu)控制方案；或者由于沒有足夠的有關(guān)系統(tǒng)及其環(huán)境的先驗(yàn)知識，因而無法對其設(shè)計(jì)一個(gè)最優(yōu)控制；因此，面臨的首要問題就是通過實(shí)驗(yàn)，量測系統(tǒng)的輸入、輸出，從中找出一個(gè)既簡單又能恰當(dāng)?shù)孛枋鲈撓到y(tǒng)特征的數(shù)學(xué)模型，這樣才便于實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制或自適應(yīng)控制。系統(tǒng)辨識理論不但廣泛用于工業(yè)、國防、農(nóng)業(yè)和交通等工程控制系統(tǒng)中，而且還應(yīng)用于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會學(xué)、生理學(xué)等領(lǐng)域。如對于人一機(jī)器一環(huán)境系統(tǒng)中人的性能、

11、瞳孔和肌肉的控制功能等等，已經(jīng)獲得了很成功的模型11。對常系數(shù)輸入輸出可能帶有噪聲的系統(tǒng)的辨識取得了很大的進(jìn)展。對系統(tǒng)的系數(shù)估計(jì)，以前要求持續(xù)激勵(lì)條件，現(xiàn)在可降低到只要求有一個(gè)趨于零的激勵(lì)，便可估出系統(tǒng)的系數(shù)以及反饋系統(tǒng)的階數(shù)及系統(tǒng)的時(shí)滯，并且還可繪出估計(jì)誤差的精確階數(shù)。但在系統(tǒng)系數(shù)估計(jì)當(dāng)中的誤差問題，還有待解決。系統(tǒng)辨識多用遞推算法，但遞推算法不僅用于系統(tǒng)辨識，同時(shí)在隨機(jī)逼近、隨機(jī)優(yōu)化，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、離散事件系統(tǒng)、模式識別統(tǒng)計(jì)方法等領(lǐng)域中也有廣泛應(yīng)用。對這些算法的收斂性分析十分重要。從分析方法看，有概算方法，這種方法對誤差的統(tǒng)計(jì)特性要求較嚴(yán)12。2.3 自適應(yīng)控制自適應(yīng)控制器應(yīng)當(dāng)是這樣一種控制

12、器，它能夠修正自己的特性以適應(yīng)對象和擾動的動特性的變化。這種自適應(yīng)控制方法應(yīng)該做到：在系統(tǒng)運(yùn)行中，依靠不斷采集控制過程信息，確定被控對象的當(dāng)前實(shí)際工作狀態(tài)，優(yōu)化性能準(zhǔn)則，產(chǎn)生自適應(yīng)控制規(guī)律，從而實(shí)時(shí)地調(diào)整控制器結(jié)構(gòu)或參數(shù)，使系統(tǒng)始終自動地工作在最優(yōu)或次最優(yōu)的運(yùn)行狀態(tài)。自從50年代末期由美國麻省理工學(xué)院提出第一個(gè)自適應(yīng)控制系統(tǒng)以來，先后出現(xiàn)過許多不同形式的自適應(yīng)控制系統(tǒng)。模型參考自適應(yīng)控制和自校正調(diào)節(jié)器是目前比較成熟的兩類自適應(yīng)控制系統(tǒng)13。圖 模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)發(fā)展的第一階段(1958年1966年)是基于局部參數(shù)最優(yōu)化的設(shè)計(jì)方法。最初是使用性能指標(biāo)極小化的方法設(shè)計(jì)MRAC

13、，這個(gè)方法是由Whitaker等人于1958年在麻省理工學(xué)院首先提出來的，命名為MIT規(guī)則。接著Dressber，Price，Pearson等人也提出了不同的設(shè)計(jì)方法。這個(gè)方法的主要確點(diǎn)是不能確保所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)控制系統(tǒng)的全局漸進(jìn)穩(wěn)定；第二階段(19661974年)是基于穩(wěn)定性理論的設(shè)計(jì)方法。Butchart和Shachcloth、Parks、Phillipson等人首先提出用李亞普諾夫穩(wěn)定性理論設(shè)計(jì)MRAC系統(tǒng)的方法。在選擇最佳的李亞普諾夫函數(shù)時(shí)，Laudau采用了波波夫超穩(wěn)定理論設(shè)計(jì)MRAC系統(tǒng)l4；第三階段(1974-1980年)是理想情況(即滿足假定條件)下MRAC系統(tǒng)趨于完善的過程。美

14、國馬薩諸塞大學(xué)的Monopoli提出一種增廣誤差信號法，當(dāng)按雅可比穩(wěn)定性理論設(shè)計(jì)自適應(yīng)律時(shí)，利用這種方法就可以避免出現(xiàn)輸出量的微分信號，而僅由系統(tǒng)的輸入輸出便可調(diào)整控制器參數(shù)；針對一個(gè)控制系統(tǒng)控制子系統(tǒng)S進(jìn)行研究，通?，F(xiàn)代控制理論把大型隨機(jī)控制系統(tǒng)非線性微分方程組式簡化成一個(gè)擁有已知的和具有規(guī)律變化性的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型15。但在實(shí)際工程中，被控對象或過程的數(shù)學(xué)模型事先基本都難以僅采用簡單的數(shù)學(xué)模型來確定，即使在某一特定條件下確定的數(shù)學(xué)模型，在條件改變了以后，其動態(tài)參數(shù)乃至于模型的結(jié)構(gòu)仍然可能發(fā)生變化。為此，針對在大幅度簡化后所形成的擁有已知的和預(yù)先規(guī)律變化性的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，需要設(shè)計(jì)一種特殊的控制系

15、統(tǒng)，它能夠自動地補(bǔ)償在模型階次、參數(shù)和輸入信號方面未知的變化，這就是自適應(yīng)控制16。前些年，采用衰減激勵(lì)的方法，也就是在控制作用中，人為地疊加一個(gè)變化多樣但趨于零的信號，對離散及連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)解決了二次指標(biāo)下適應(yīng)控制問題。即參數(shù)估計(jì)收斂到真值，又使二次指標(biāo)達(dá)到極小，對適應(yīng)跟蹤及適應(yīng)鎮(zhèn)定等也解決了使估計(jì)和控制同時(shí)優(yōu)化的問題。自適應(yīng)控制的研究對象通常是具有一定程度不確定性的系統(tǒng)，這里所謂的“不確定性”是指描述被控對象及其環(huán)境的數(shù)學(xué)模型不是完全確定的，其中包含一些未知因素和隨機(jī)因素17-18。導(dǎo)致這些未知因素和隨機(jī)因素的根源是簡化包含全部可能因素的大型隨機(jī)控制系統(tǒng)非線性微分方程組式，形成只針對主要矛盾

16、、次要矛盾和微乎其微矛盾等因素，而不考慮可完全忽略不計(jì)矛盾等建立數(shù)學(xué)模型。具體的自適應(yīng)控制系統(tǒng)各有不同，但是自適應(yīng)控制器的功能卻是相同的。根據(jù)所參考的對象的情況，自適應(yīng)控制可分為模型參考自適應(yīng)控制(MRAC)和無模型自適應(yīng)控制(MFAC)兩類。自適應(yīng)的發(fā)展需要從根源上徹底解決自適應(yīng)控制系統(tǒng)中存在的問題，建立一個(gè)超大型隨機(jī)控制系統(tǒng)非線性微分方程組式，這不僅包含該受控系統(tǒng)模型和與受控系統(tǒng)相關(guān)的不同概念的系統(tǒng)模型，也包含這一系列模型相關(guān)的、更基底的模型，這將是自適應(yīng)控制的發(fā)展趨勢。2.4 最優(yōu)控制最優(yōu)控制是現(xiàn)代控制技術(shù)中一個(gè)重要的組成部分。最優(yōu)控制問題是在已知系統(tǒng)的狀態(tài)方程、初始條件以及某些約束條件

17、下，尋求一個(gè)最優(yōu)控制向量，使系統(tǒng)的狀態(tài)或輸出在控制向量作用下滿足某種最佳準(zhǔn)則或使某一指標(biāo)泛函達(dá)到最優(yōu)值。解決最優(yōu)控制問題的方法有變分法，龐特里亞金的極大值原理和貝爾曼的動態(tài)規(guī)劃方法等19。實(shí)際問題中的指標(biāo)要求往往可以用。多、快、好、省”來表達(dá)，如“多”可指產(chǎn)量高；“快”可指時(shí)間短，投產(chǎn)快；“好”可指產(chǎn)品質(zhì)量好、精度高等；“省可指能源、材料消耗少等等。只要把時(shí)間問題中數(shù)學(xué)模型建立起來，約束條件和指標(biāo)要求用數(shù)學(xué)表達(dá)式表達(dá)出來。經(jīng)過一定的變換就可以化為最優(yōu)控制理論可解的問題；因此，使最優(yōu)控制理論得到最廣泛的使用。最優(yōu)控制理論的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，已在各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，如航天、航空等實(shí)際工程中普遍應(yīng)用，解決

18、各種理論與工程科技問題，如能耗最小、時(shí)間最短、線性二次型指標(biāo)最優(yōu)、跟蹤問題、調(diào)節(jié)問題和伺服機(jī)構(gòu)問題等20。但隨著科技的發(fā)展，新的問題不斷出現(xiàn)，控制對象也從單一變?yōu)槎嘣?，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也從簡單變?yōu)閺?fù)雜，對最優(yōu)控制理論提出了新的要求，使之能夠解決一系列如高階、多變量耦合及不確定性系統(tǒng)等問題?？紤]到未來最優(yōu)控制理論與工程的發(fā)展，其數(shù)值算法需要實(shí)現(xiàn)以下功能：（1）能夠?qū)σ粋€(gè)系統(tǒng)進(jìn)行多目標(biāo)函數(shù)的全局一體化優(yōu)化，即在滿足全部的各種約束條件下，綜合使得全部的各種可能的性能指標(biāo)式均達(dá)到全局最優(yōu)；（2）能夠同時(shí)對眾多系統(tǒng)群體對抗對策進(jìn)行全局一體化優(yōu)化，該群體協(xié)同一對抗優(yōu)化設(shè)計(jì)是指協(xié)同一對抗多方均同時(shí)采用一體化全局最優(yōu)

19、的多維策略；（3）實(shí)時(shí)在線問題。眾多控制系統(tǒng)全局一體化優(yōu)化，可以在幾秒或毫秒級之內(nèi)完成，可以在該系統(tǒng)自帶的計(jì)算機(jī)上實(shí)時(shí)使用，即需要具有(人工)智能特性、模糊特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性等；（4）高精度。能給出多自由度控制系統(tǒng)的優(yōu)化數(shù)值仿真的結(jié)果以及相應(yīng)各相關(guān)子系統(tǒng)的全部精確信息，并且時(shí)間節(jié)點(diǎn)很小，運(yùn)動狀態(tài)計(jì)算精度；（5）能夠考慮各種隨時(shí)間與狀態(tài)而未知的、不同概念的隨機(jī)干擾的作用，即需要具有高度可靠性、自適應(yīng)性、魯棒性和滑模變結(jié)構(gòu)特性，等。2.5 魯棒控制魯棒控制是指：針對大型控制系統(tǒng)中一個(gè)控制子系統(tǒng)。，在外條件發(fā)生較大改變后，受控系統(tǒng)出現(xiàn)一定程度的不確定性及一定限度的非平衡動態(tài)運(yùn)動現(xiàn)象，該閉環(huán)受控系統(tǒng)自

20、身控制對策在其微小領(lǐng)域內(nèi)變化，保持自我穩(wěn)定，滿足全部各種類約束條件，且性能指標(biāo)式仍然保持最優(yōu)，即希望該子系統(tǒng)是強(qiáng)壯的。近年來對于H魯棒控制問題，無論是在理論上還是算法上都已基本成熟，可以解決常規(guī)頻域理論不適于MIM0系統(tǒng)設(shè)計(jì)及LQG理論不適于模型攝動兩個(gè)問題21，其難點(diǎn)在于指標(biāo)的設(shè)定和權(quán)函數(shù)的選??；由于無規(guī)律可循，主要依賴于設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)。在飛行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、導(dǎo)彈自動駕駛儀設(shè)計(jì)、飛行器氣動輔助變軌、導(dǎo)彈制導(dǎo)律設(shè)計(jì)及航天器姿態(tài)控制等方面，H魯棒控制理論都有一定應(yīng)用。最早給出魯棒控制問題解的可算是BIack在1927年給出的關(guān)于真空關(guān)放大器的設(shè)計(jì)，他首次提出采用反饋設(shè)計(jì)和回路高增益的方法來處理振控管

21、特信各大范圍波動。之后，Nguist頻域穩(wěn)定性準(zhǔn)則和BIack回路高增益概念共同構(gòu)成了Bode的經(jīng)典之著22中關(guān)于魯棒控制設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。20世紀(jì)60年代之前這段時(shí)期可稱為經(jīng)典靈敏度設(shè)計(jì)時(shí)期。此間問題多集中于SISO系統(tǒng)，根據(jù)穩(wěn)定性、靈敏度的降低和噪聲等性能準(zhǔn)則來進(jìn)行回路設(shè)計(jì)。20世紀(jì)六七十年代中魯棒控制只是將SISO系統(tǒng)的靈敏度分析結(jié)果向MIMO進(jìn)行了初步的推廣23，人被普遍時(shí)為靈敏度設(shè)計(jì)問題，包括跟蹤靈敏度、性能靈敏度和特征值/特征向量靈敏度等的設(shè)計(jì)。20世紀(jì)80年代，魯棒設(shè)計(jì)進(jìn)入了新的發(fā)展時(shí)期。此間研究的目的已是尋求適應(yīng)大范圍不確定性分析的理論和方法。在研究魯棒多變量控制的過程中，先后出現(xiàn)了

22、參數(shù)空間法、haritonov法、狀態(tài)空間法、H方法以及方法。2.5.1 H控制理論H方法在工程中應(yīng)用最多，它以輸出靈敏度函數(shù)的H范數(shù)作為性能指標(biāo)，旨在可能發(fā)生“最壞擾動”的情況下，使系統(tǒng)的誤差在無窮范數(shù)意義下達(dá)到極小，從而將干擾問題轉(zhuǎn)化為求解使閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定，并使相應(yīng)的H范數(shù)指標(biāo)極小化的輸出反饋控制問題。H控制理論的研究可分為兩大階段。分別以Zames和美國學(xué)者DoIy等人發(fā)表的兩篇論文為標(biāo)志。Zames在1981年發(fā)表的重要文章“Feedback and OptimaI Sensitivity :ModeI Reference Transforma tions, Muitipiicative

23、 Seminorms , and Approximate Inverse24標(biāo)志了H控制理論的起步。針對LOG設(shè)計(jì)中將不確定干擾表示成白噪聲模型的局限性，Zames考慮了干擾信號屬于某一能量有限的已知信號集的情況下，能使系統(tǒng)內(nèi)穩(wěn)定及系統(tǒng)對擾動輸出達(dá)到最小的控制器設(shè)計(jì)。他找到了魯棒控制與最優(yōu)控制的一個(gè)契合點(diǎn)，是在理論內(nèi)部超越了LOG理論的嘗試。2.5.2 控制理論雖然H控制理論是目前解決魯棒控制問題比較成功且比較完善的理論體系，然而從實(shí)際中可知，H設(shè)計(jì)方法雖然將魯棒性直接反應(yīng)在系統(tǒng)的設(shè)計(jì)指標(biāo)中，不確定性反映在相應(yīng)的加權(quán)函數(shù)上，但它“最壞情況”下的控制卻導(dǎo)致了不必要的保守性；另外H優(yōu)化控制方法僅僅

24、針對魯棒穩(wěn)定性而言，忽略了對魯棒性能的要求。因此，魯棒多變量反饋系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法一直存在的困難，是不能夠在統(tǒng)一框架下同時(shí)處理性能指標(biāo)與魯棒穩(wěn)定的折中問題與H同時(shí)期發(fā)展的理論則考慮到了結(jié)構(gòu)的不確定性問題，它不但能夠有效的、無保守性的判斷“最壞情況”下攝動的影響，而且當(dāng)存在不同表達(dá)形式的結(jié)構(gòu)化不確定性情況下，能分析控制系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性和魯棒性能問題。對理論的發(fā)展產(chǎn)生重要影響的是20世紀(jì)70年代末魯棒多變量控制系統(tǒng)的研究，他們對穩(wěn)定性分析的早期工作，特別是小增益理論和圓盤理論產(chǎn)生了不可估量的影響。這些理論給出了反饋中非線性環(huán)節(jié)穩(wěn)定性的充要條件。20世紀(jì)80年代初，Doiy和Stein以奇異值為魯棒性度量

25、工具推廣了多變量系統(tǒng)的Bode幅值設(shè)計(jì)方法，他們指出影響系統(tǒng)魯棒性的是系統(tǒng)回差矩陣或逆回差矩陣的奇異值25。然而在越來越多的實(shí)踐中表明，基于奇異值的方法使非結(jié)構(gòu)化不確定性的假設(shè)太粗略，對魯棒性能的問題不能得到充分解決；對于結(jié)構(gòu)化的對象擾動，基于奇異值的穩(wěn)定性和品質(zhì)測度通常是很保守的。在1982年IEE Proceeding 出版的關(guān)于靈敏度和魯棒性的專輯中，Doiy引進(jìn)了結(jié)構(gòu)奇異值的概念來減少這種方法的保守性，逐漸形成了理論。目前提出一些魯棒控制方法，包括一些自適應(yīng)控制等都不可避免地要依賴于對系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的精確數(shù)學(xué)分析，所以對線性系統(tǒng)取得的成果較多，而對時(shí)變非線性系統(tǒng)則成果不多，因?yàn)楹笳吆茈y精

26、確數(shù)學(xué)描述。而魯棒控制設(shè)計(jì)又離不開以一定精確的數(shù)學(xué)模型為依據(jù)，這就是矛盾，這個(gè)矛盾若沒有好的方法加以克服，魯棒性強(qiáng)的控制將難以得到。這點(diǎn)對時(shí)變非線性系統(tǒng)尤其突出。在這方面需要在概念上和方法上有新的創(chuàng)造。近年來發(fā)現(xiàn)，許多魯棒控制問題均與線性不等式（LMI）密切相關(guān)，可將系統(tǒng)的魯棒控制問題轉(zhuǎn)化為LMI來求解。因此基于LMI的凸優(yōu)化方法成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn)之一，且將來在這方面的研究成果將越來越多。2.6 智能控制技術(shù)及應(yīng)用智能控制系統(tǒng)可認(rèn)為是一種能在各種復(fù)雜的不確定環(huán)境中。以一個(gè)或多個(gè)常規(guī)控制系統(tǒng)為“執(zhí)行機(jī)構(gòu)”，以這種復(fù)雜過程為“控制對象”，面向目標(biāo)任務(wù)的閉環(huán)自動控制系統(tǒng)。它具有多層次系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，復(fù)合型

27、的信息結(jié)構(gòu)。能利用知識進(jìn)行推理、學(xué)習(xí)與聯(lián)想。一個(gè)好的智能控制系統(tǒng)應(yīng)能滿足多目標(biāo)與高性能指標(biāo)的要求，對環(huán)境干擾與不確定因素具有魯棒性，對故障具有屏蔽和自恢復(fù)能力，系統(tǒng)有相當(dāng)?shù)脑诰€實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，能適應(yīng)對象特性，運(yùn)行條件等變化，并具有友好的人一機(jī)界面，便于操作與維護(hù)26。20多年來人工智能的研究成果為控制工程界提供了新的思路與方法，應(yīng)用人工智能的方法，建立知識庫和推理機(jī)，將定量與定性相結(jié)合，使系統(tǒng)具有在線學(xué)習(xí)和修正的功能，面對實(shí)際的過程與環(huán)境有一定的組織、決策和規(guī)劃的能力，能模擬人的某些智能和經(jīng)驗(yàn)來引導(dǎo)求解過程，這就是智能控制的研究內(nèi)容，已成為當(dāng)前控制工程界的熱點(diǎn)。3 控制理論的未來從經(jīng)典控制理論到

28、現(xiàn)代控制理論，經(jīng)歷了六十多年的歷史，在各種控制系統(tǒng)中，起到了非常重要的作用。隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能、微電子等學(xué)科的高速發(fā)展，使控制的技術(shù)工具發(fā)生了革命性的變化。一個(gè)智能化的時(shí)代已經(jīng)到來，其明顯標(biāo)志就是智能自動化，因此，作為智能化基礎(chǔ)“智能控制”將是今后控制理論的主要研究方向。從智能控制的發(fā)展來看，時(shí)間并不長，只有三十幾年的歷史，但它在一些控制系統(tǒng)中，應(yīng)用很廣泛，如水凈化處理裝置、蒸汽機(jī)等等都是采用模糊控制技術(shù)來制作的，還有在機(jī)器人制造當(dāng)中，也都采用混合控制技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等等。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，智能控制還有許多待開發(fā)和研究的課題，如專家系統(tǒng)的混合控制技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)，專家

29、模糊控制等等；還有模糊PID 調(diào)節(jié)器，模糊專家系統(tǒng)、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)模糊控制，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制；在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，還有對不同的非線性對象神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的選取及結(jié)構(gòu)的確定問題，被辨識系統(tǒng)的充分激勵(lì)問題，帶噪聲系統(tǒng)的辨識問題，辨識算法的快速性和收斂性問題?！爸悄芗夹g(shù)”是用機(jī)器來模擬人的外在認(rèn)識及思想行為的技術(shù)總稱。當(dāng)今智能技術(shù)主要分兩種：一種是以符號主義為代表的人工智能，一種是以聯(lián)接主義為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而人類的思想活動過程是建筑在兩種信號系統(tǒng)上的，即第一信號系統(tǒng)及第二信號系統(tǒng)，第一信號系統(tǒng)建筑在直覺信息基礎(chǔ)上，第二信號系統(tǒng)建筑在語言文字基礎(chǔ)上。人類許多技巧性活動都是基于第一信號系統(tǒng)即在直覺信息基礎(chǔ)上的

30、，如游泳、騎自行車等。但有時(shí)人們對某些活動和知識知之甚少，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是用學(xué)習(xí)辦法來解決知識表示的困難。因此，今后研究希望能從符號主義和聯(lián)接主義結(jié)合處找到突破點(diǎn)。參考文獻(xiàn)1王春喜，查建中.現(xiàn)代控制技術(shù)的理論、應(yīng)用與發(fā)展趨勢J.計(jì)算機(jī)自動測量與控制.2009.7(4):1-52劉偉，控制理論的發(fā)展及未來J.工業(yè)儀表與自動化置.2013.1：:10-123陳翰馥控制理論的現(xiàn)狀及對它的期望J.信息與控制，1994，21(1)：34374謝克明現(xiàn)代控制理論M北京：清華大學(xué)出版社，20075張慧平，戴波，楊薇現(xiàn)代控制理論在過程工業(yè)中的應(yīng)用和發(fā)展EJ北京石油化工學(xué)院學(xué)報(bào)，2006，14(3)：56616

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