读书报告

学号

读书报告

姓名：

学科(专业)：

导师：

【摘要】随着技术工具的进步如半导体微电子学、光学和光电子学、计算机和通信网络等信息采集、存储、传输、计算和处理

技术的迅速发展也强力推动着自动控制理论研究向前发展。然而由于研究系统、对象越来越来复杂，这样就对自动控制理论以及

其实际运用的研究就提出了更高的要求。本文对自动控制理论的发展作了一个简单的回顾，并简单阐述了自动控制理论的研究现状以及其它在各不同领域的运用。

【关键词】自动控制理论；模糊控制；鲁棒控制；最优化控制随着控制系统复杂性的增加，不确定因素的增多，要求各控制理论分支有进一步的发展，弥补各理论分支的缺点与不足，以满足更高的控制性能指标。现有的控制理论在线性系统控制中大都能取得良好的控制效果，但对离散、非线性复杂系统领域的研究大都刚刚起步，或处于初级阶段，远未达到人们的期望。而实际工业生产过程的模型一般都很复杂，通常具有

非线性、分布参数和时变等特性。因此将控制理论的研究领域推广到非线性复杂系统有重要的实际意义。另外与宏观复杂系统控制相对的量子控制（Quantum Control）也正在作为一个全新的学科领域蓬勃崛起，它的发展也依赖于完善的控制理论和优化控制策略。近年来随着微电子、半导体、计算机等技术的快速发展也强有力的推动了自动控制理论的发展。

一、现代控制理论的产生及其发展

控制理论作为一门科学，它的产生可追溯到 18 世纪中叶的第一

次技术革命，1765 年瓦特发明了蒸汽机，应用离心式飞锤调速器原理控制蒸汽机，标志着人类以蒸汽为动力的机械化时代的开始，后来工程界用控制理论分别从时域和频域角度讨论调速系统的稳定性题，1872 年劳斯（Routh E J）和 1890 年赫尔维茨（Hurwitz）先后找到了系统稳定性的代数据，1932 年奈奎斯特（Nyquist H）发表了放大器稳定性的著名论文，给出了系统稳定性的奈奎斯特判据。美国著名的控制论创始人维纳（Wiener N）总结了前人的成果，认为客观世界存在 3 大要素：物质、能量、信息，虽然在物质构造和能量转换方面，动物和机器有显著的不同，但在信息传递、变换、处理方面有惊人的相似之处，1948 年发表了《控制论—或关于在动物和机器中控制和通讯的科学》，书中论述了控制理论的一般方法，推广了反馈的概念，确立了控制理论这门学科的产生。

1．经典控制理论。第一代称为“经典控制理论”时期，时间为 20 世纪 40～50 年代。它研究的主要对象多为线性定常系统，主要研究单输入单输出问题，研究方法主要采用以传递函数、频率特性、根轨迹为基础的频域分析法，它的控制思想首先旨在对机器进行“调节”，使之能够稳定运行，其次是采用“反馈的方式，使得一个动力学系统能够按照人们的要求精确地工作，最终实现对系统按指定目标进行控制。”

2．现代控制理论。第二代称为“现代控制理论”时期，时间为 20 世纪 60～70 年代。经典控制理论对线性定常系统可产生良好的控制效果，但是它对多输入多输出、时变、非线性系统的控制却力不从心。

所以 50 年代末 60 年代初，学者卡尔曼等人将古典力学中的状态、状态空间概念加以发展与推广，将经典控制理论中的高阶常微分方程转化为一阶微分方程组，用以描述多变量控制系统，并深刻揭示了用状态空间描述的系统内部结构特性如可控性、可观性，从而奠定了现代控制理论的基础。

3．第三代控制理论。以上所提的经典控制理论和现代控制理论都是建立在数学模型之上的，所以统称为常规（传统）控制。它们为了控制必须建模，但许多实际系统的高维性及系统

信息的模糊性、不确定性、偶然性和不完全性给基于数学模型的传统控制理论以巨大的挑战。是否可以改变一下思路，不完全以控制对象为研究主体，而以控制器为研究对象；是否可以

用人工智能的逻辑推理、启发式知识、专家系统解决难于建立数学模型的问题呢？智能控制的出现正源于这一思想。1967 年Leondes 和Mendel首次正式使用“智能控制”一词，1971 年傅京孙教授指出，为了解决控制问题，用严格的数学方法研究新的工具来对复杂的“环境 2对象”模型进行建模和识别以实现最优控制，或者用人工智能的思想建立对不能精确定义的环境和任务的控制设计方法，这两者都值得试一试，而重要的是把两种途径密切结合起来协调的进行研究。沿着这一思想出发，现代控制理论将微分几何、微分代数、数学分析与逻辑推理、启发式知识建立和发展了智能控制理论相结合从而形成第三代控制理论大系统理论和智能控制理论。

二、自动控制理论现况及运用

现代控制理论研究的问题主要包括以下几方面：最优控制规律的寻求。如何根据给定的目标函数和约束条件，寻求最优的控制规律的问题，即最优控制问题。在解决最优控制问题的

方法中，庞特里亚金的“最大值原理”和贝尔曼的“动态规划法”得到了较为广泛的应用。从不同的思维角度出发，现代控制理论包括以下几个主要分支：最优控制、自适应控制、鲁棒控制、小波神经网络的控制、模糊识别、预测控制。自动控制理论动态。随着控制系统复杂性的增加，同时对控制系统的三大基本标准有了更高的要求，控制系统向着开放化、广义模型化、多目标优化、混合式控制发展[1]。1．不确定时滞BAM神经网络的鲁棒稳定性[2]。利用自由权值矩阵和不等式分析技巧，研究了一类不确定时滞BAM 神经网络的鲁棒稳定性问题。通过构造适当的Lyapunov 泛函，对于所有允许的不确定性，以线性矩阵不等式形式给出了时滞 BAM 神经网络的全局鲁棒稳定性判据，该判据能够利用Matlab 的 LMI工具箱很容易地进行检验。2．不确定时滞系统的自适应 H∞控制。时滞和不确定性是自然界中广泛存在而又不可避免的现象。研究不确定时滞系统的稳定性与控制问题，对于解决工程中的时延问题，提高控

制系统性能，有着理论和实践意义。采用模糊 T-S 模型对不确定非线性时滞系统进行逼近，利用保守性较弱的松散稳定性分析系统的鲁棒稳定性，所得结论利用线性矩阵不等式的形式给出，增益矩阵可以通过求解线性矩阵不等式直接得出。

3．参数自调整模糊控制[3]。对于典型的非线性、时变、滞后的空调