自动化的前沿技术..
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自动化的前沿技术
Theories of Automatic Control
主讲:
黄 元 亮
EMAIL: tyoll@jnu.edu.cn
Βιβλιοθήκη Baidu 现代控制技术概论
在经典控制理论中，用传递函数模型来设 计和分析单输入单输出系统，但传递函数 模型只能反映初系统的输出变量和输入变 量之间的关系，而不能了解到系统内部的 变化情况。 在现代理论中，用状态控件模型来设计 和分析多输入多输出系统，便于计算机求 解，同时也为多变量系统的分析研究提供 了有力的工具。
线性控制理论
线性控制理论是系统与控制理论中最为成熟和最 为基础的一个组成分支，是现代控制理论的基石。 系统与控制理论的其他分支，都不同程度地受到线 性控制理论的概念、方法和结果的影响和推动。 严格地说，一切实际的系统都是非线性的，真正 的线性系统在现实世界是不存在的。但是，很大一 部分实际系统，它们的某些主要关系特性，在一定 的范围内，可以充分精确地用线性系统来加以近似 地代表。并且，实际系统与理想化了的线性系统间 的差别，对于所研究的问题而言已经小到无关紧要 的程度而可予以忽略不计。 因此，从这个意义上说，线性系统或者可线性化的 系统又是大量存在的，而这正是研究线性系统的实 际背景。
最优控制问题有四个关键点： （1）受控对象为动态系统。 （2）初始与终端条件（时间和状态）。 （3）性能指标。 （4）容许控制。 而最优控制问题的实质就是要找出容许 的控制作用或控制规律，使动态系统（受 控对象）从初始状态转移到某种要求的终 端状态，并且保证某种要求的性能指标达 到最小值或者是最大值。
最优控制
最优控制问题研究的主要内容是： 怎样选择控制规律才能使控制系统的性能和 品质在某种意义下为最优，求解最优控制问 题的方法。 用最优控制方法已经成功的解决了许多动 态控制问题，如最小时间控制，最少燃料控 制和最佳调节器等。 最优控制已经在航天，航海，导弹，电力 系统，控制装置，生产设备和生产过程中得 到了比较成功的应用，而且在经济系统和社 会系统中也得到了广泛的应用。
鲁棒控制
一般鲁棒控制系统的设计是以一些最差的情况 为基础，因此一般系统并不工作在最优状态。 常用的设计方法有：INA方法，同时 镇定，完 整性控制器设计，鲁棒控制， 鲁棒PID控制 以及鲁棒极点配置，鲁棒观测器等。 鲁棒控制方法适用于稳定性和可靠性作为 首要目标的应用，同时过程的动态特性已知 且不确定因素的变化范围可以预估。飞机和 空间飞行器的控制是这类系统的例子。
模糊控制
模糊控制是以模糊集合理论为基础的一种新 兴的控制手段，它是模糊系统理论和模糊技术 与自动控制技术相结合的产物。 自从这门科学诞生以来,它产生了许多探索性 甚至是突破性的研究与应用成果,同时,这一方 法也逐步成为了人们思考问题的重要方法论. 1965年美国的控制论专家L. A. Zadeh教授 创立了模糊集合论，从而为描述，研究和处理 模糊性现象提供了一种新的工具。一种利用模 糊集合的理论来建立系统模型，设计控制器的 新型方法——模糊控制也随之问世了。
自动化的前沿技术
模糊控制——其实我很清楚 最优控制---“没有更好只有最好” 自适应控制——以变制变 鲁棒控制——以静制动 线性控制理论纵横 非线性控制理论的发展 PID控制——简而优秀 预测控制——未卜先知 故障诊断——神医妙手 人工智能——智慧之巅 专家系统——身边的专家 定性定量控制——人类智慧的展示 集散控制系统（DCS）
鲁棒控制
鲁棒控制（Robust Control）方面的研究始于20 世纪50年代。在过去的50年中，鲁棒控制一直是 国际自控界的研究热点。 所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构， 大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。 根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和 性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得 到的固定控制器称为鲁棒控制器。 鲁棒控制方法，是对时间域或频率域来说，一 般要假设过程动态特性的信息和它的变化范围。一 些算法不需要精确的过程模型，但需要一些离线辨 识。
非线性控制理论
对非线性控制系统的研究，到上个世纪四十年代， 已取得一些明显的进展。主要的分析方法有：相平 面法、李亚普诺夫法和描述函数法等。 这些方法都已经被广泛用来解决实际的非线性系 统问题。但是这些方法都有一定的局限性，都不能 成为分析非线性系统的通用方法。 虽然这些年来，国内外有不少学者一直在这方面 进行研究，也研究出一些新的方法，如频率域的波 波夫判据，广义圆判据，输入输出稳定性理论等。 但总的来说，非线性控制系统理论目前仍处于 发展阶段，远非完善，很多问题都还有待研究解决， 领域十分宽。
自适应控制
在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变 自己的习性以适应新的环境的一种特征。 因此，直观地讲，自适应控制器应当是这样 一种控制器，它能修正自己的特性以适应对 象和扰动的动态特性的变化。 自适应控制的研究对象是具有一定程度不 确定性的系统,这里所谓的“不确定性”是指 描述被控对象及其环境的数学模型不是完全 确定的,其中包含一些未知因素和随机因素。
模糊控制
模糊控制的核心就是利用模糊集合理论， 把人的控制策略的自然语言转化为计算机能 够接受的算法语言所描述的控制算法，这种 方法不仅能实现控制，而且能模拟人的思维 方式对一些无法构造数学模型的被控对象进 行有效的控制。 模糊控制作为智能领域中最具有实际意义 的一种控制方法，已经在工业控制领域，家 用电器自动化领域和其他很多行业中解决了 传统控制方法无法或者是难以解决的问题， 取得了令人瞩目的成效。
自适应控制
任何一个实际系统都具有不同程度的不确定 性，这些不确定性有时表现在系统内部，有时 表现在系统的外部。从系统内部来讲，描述被 控对象的数学模型的结构和参数，设计者事先 并不一定能准确知道。作为外部环境对系统的 影响，可以等效地用许多扰动来表示。这些扰 动通常是不可预测的。 此外，还有一些测量时产生的不确定因素 进入系统。面对这些客观存在的各式各样的不 确定性，如何设计适当的控制作用，使得某一 指定的性能指标达到并保持最优或者近似最优， 这就是自适应控制所要研究解决的问题。
Theories of Automatic Control
主讲:
黄 元 亮
EMAIL: tyoll@jnu.edu.cn
Βιβλιοθήκη Baidu 现代控制技术概论
在经典控制理论中，用传递函数模型来设 计和分析单输入单输出系统，但传递函数 模型只能反映初系统的输出变量和输入变 量之间的关系，而不能了解到系统内部的 变化情况。 在现代理论中，用状态控件模型来设计 和分析多输入多输出系统，便于计算机求 解，同时也为多变量系统的分析研究提供 了有力的工具。
线性控制理论
线性控制理论是系统与控制理论中最为成熟和最 为基础的一个组成分支，是现代控制理论的基石。 系统与控制理论的其他分支，都不同程度地受到线 性控制理论的概念、方法和结果的影响和推动。 严格地说，一切实际的系统都是非线性的，真正 的线性系统在现实世界是不存在的。但是，很大一 部分实际系统，它们的某些主要关系特性，在一定 的范围内，可以充分精确地用线性系统来加以近似 地代表。并且，实际系统与理想化了的线性系统间 的差别，对于所研究的问题而言已经小到无关紧要 的程度而可予以忽略不计。 因此，从这个意义上说，线性系统或者可线性化的 系统又是大量存在的，而这正是研究线性系统的实 际背景。
最优控制问题有四个关键点： （1）受控对象为动态系统。 （2）初始与终端条件（时间和状态）。 （3）性能指标。 （4）容许控制。 而最优控制问题的实质就是要找出容许 的控制作用或控制规律，使动态系统（受 控对象）从初始状态转移到某种要求的终 端状态，并且保证某种要求的性能指标达 到最小值或者是最大值。
最优控制
最优控制问题研究的主要内容是： 怎样选择控制规律才能使控制系统的性能和 品质在某种意义下为最优，求解最优控制问 题的方法。 用最优控制方法已经成功的解决了许多动 态控制问题，如最小时间控制，最少燃料控 制和最佳调节器等。 最优控制已经在航天，航海，导弹，电力 系统，控制装置，生产设备和生产过程中得 到了比较成功的应用，而且在经济系统和社 会系统中也得到了广泛的应用。
鲁棒控制
一般鲁棒控制系统的设计是以一些最差的情况 为基础，因此一般系统并不工作在最优状态。 常用的设计方法有：INA方法，同时 镇定，完 整性控制器设计，鲁棒控制， 鲁棒PID控制 以及鲁棒极点配置，鲁棒观测器等。 鲁棒控制方法适用于稳定性和可靠性作为 首要目标的应用，同时过程的动态特性已知 且不确定因素的变化范围可以预估。飞机和 空间飞行器的控制是这类系统的例子。
模糊控制
模糊控制是以模糊集合理论为基础的一种新 兴的控制手段，它是模糊系统理论和模糊技术 与自动控制技术相结合的产物。 自从这门科学诞生以来,它产生了许多探索性 甚至是突破性的研究与应用成果,同时,这一方 法也逐步成为了人们思考问题的重要方法论. 1965年美国的控制论专家L. A. Zadeh教授 创立了模糊集合论，从而为描述，研究和处理 模糊性现象提供了一种新的工具。一种利用模 糊集合的理论来建立系统模型，设计控制器的 新型方法——模糊控制也随之问世了。
自动化的前沿技术
模糊控制——其实我很清楚 最优控制---“没有更好只有最好” 自适应控制——以变制变 鲁棒控制——以静制动 线性控制理论纵横 非线性控制理论的发展 PID控制——简而优秀 预测控制——未卜先知 故障诊断——神医妙手 人工智能——智慧之巅 专家系统——身边的专家 定性定量控制——人类智慧的展示 集散控制系统（DCS）
鲁棒控制
鲁棒控制（Robust Control）方面的研究始于20 世纪50年代。在过去的50年中，鲁棒控制一直是 国际自控界的研究热点。 所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构， 大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。 根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和 性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得 到的固定控制器称为鲁棒控制器。 鲁棒控制方法，是对时间域或频率域来说，一 般要假设过程动态特性的信息和它的变化范围。一 些算法不需要精确的过程模型，但需要一些离线辨 识。
非线性控制理论
对非线性控制系统的研究，到上个世纪四十年代， 已取得一些明显的进展。主要的分析方法有：相平 面法、李亚普诺夫法和描述函数法等。 这些方法都已经被广泛用来解决实际的非线性系 统问题。但是这些方法都有一定的局限性，都不能 成为分析非线性系统的通用方法。 虽然这些年来，国内外有不少学者一直在这方面 进行研究，也研究出一些新的方法，如频率域的波 波夫判据，广义圆判据，输入输出稳定性理论等。 但总的来说，非线性控制系统理论目前仍处于 发展阶段，远非完善，很多问题都还有待研究解决， 领域十分宽。
自适应控制
在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变 自己的习性以适应新的环境的一种特征。 因此，直观地讲，自适应控制器应当是这样 一种控制器，它能修正自己的特性以适应对 象和扰动的动态特性的变化。 自适应控制的研究对象是具有一定程度不 确定性的系统,这里所谓的“不确定性”是指 描述被控对象及其环境的数学模型不是完全 确定的,其中包含一些未知因素和随机因素。
模糊控制
模糊控制的核心就是利用模糊集合理论， 把人的控制策略的自然语言转化为计算机能 够接受的算法语言所描述的控制算法，这种 方法不仅能实现控制，而且能模拟人的思维 方式对一些无法构造数学模型的被控对象进 行有效的控制。 模糊控制作为智能领域中最具有实际意义 的一种控制方法，已经在工业控制领域，家 用电器自动化领域和其他很多行业中解决了 传统控制方法无法或者是难以解决的问题， 取得了令人瞩目的成效。
自适应控制
任何一个实际系统都具有不同程度的不确定 性，这些不确定性有时表现在系统内部，有时 表现在系统的外部。从系统内部来讲，描述被 控对象的数学模型的结构和参数，设计者事先 并不一定能准确知道。作为外部环境对系统的 影响，可以等效地用许多扰动来表示。这些扰 动通常是不可预测的。 此外，还有一些测量时产生的不确定因素 进入系统。面对这些客观存在的各式各样的不 确定性，如何设计适当的控制作用，使得某一 指定的性能指标达到并保持最优或者近似最优， 这就是自适应控制所要研究解决的问题。