控制科学与工程前沿论坛
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J I A N G S U U N I V E R S I T Y 控制科学与工程前沿论坛报告
任课老师:刘国海
专业班级:控制科学与工程1602
学生姓名:***
学生学号:**********
2017年4月
本人李尚龙对于控制科学与工程前沿论坛这门课申请优秀。
申请优秀理由:首先,关于控制科学与工程前沿论坛八周课程,每节课都有出勤且都有认真听讲。
其次,对于每个老师的课程都做了相关笔记。
第一周赵德安老师和第五周高国琴老师都介绍了机器人,虽方向相似,但又各有特色。
赵老师主要演示了几种不同类型机器人的操作过程,高老师主要是针对机器人控制的原理和理论做了较为详细的介绍。
第二周丁世宏老师主要介绍了滑模控制相关的基本原理和现况。
第三周潘天红老师则是对微电网电能质量分析与控制方法研究以及电力需求侧的电能监测与电能管理服务系统开发做了系统介绍。
第六周沈跃老师对农业喷灌技术做了很详细的介绍,并给我们演示了几段喷灌车的操作和运用视频,介绍的同时也让我们通过视频实际运用的视频更好的了解和分析喷灌车的工作原理。
最后,赵文祥老师围绕“中国制造2025”跟我们大略介绍了与控制相关的研究和联系,主要是针对航天航空装备等十个相关方向,让我们自己分析其与控制有何联系并说出自己的想法,最后同我们一起讨论,我觉得这点很有意义。
最后,按照报告格式要求,认真完成相关报告。
1 前言
控制理论的发展历史可分为两个阶段:经典控制理论与现代控制理论。
报告主要针对现代控制理论的研究方向及其在工业中的应用做了探讨。
分析了控制理论在完善已有的理论、方法、技术,扩大其适用领域;增加控制理论体系的开放性,吸取其他学科的先进成果;开拓新视角;广义模型化;多目标优化;混合式控制理论等方面的研究方向。
分析了智能控制;鲁棒控制;模糊控制等在工业上的应用。
2 控制理论的研究方向
(1)控制理论综述
60年代产生的现代控制理论是以状态变量概念为基础,利用现代数学方法和计算机来分析、综合复杂控制系统的新理论,适用于多输入、多输出,时变的或非线性系统。
飞行器及其控制系统正是这样的系统。
应用现代控制理论对它进行分析、综合能使飞行器控制系统的性能达到新的水平。
从60年代“阿波罗”号飞船登月,70年代“阿波罗”号飞船与“联盟”号飞船的对接,直到80年代航天飞机的成功飞行,都是与现代控制理论和计算机的应用分不开的。
在控制精度方面,应用现代控制理论、计算机和新型元、部件,使洲际导弹的命中精度由几十公里减小到百米左右。
现代控制理论的核心之一是最优控制理论。
这种理论在60年代初开始获得实际应用。
这就改变了经典控制理论以稳定性和动态品质为中心的设计方法,而是以系统在整个工作期间的性能作为一个整体来考虑,寻求最优控制规律,从而可以大大改善系统的性能。
最优控制理论用于发动机燃料和转速控制、轨迹修正最小时间控制、最优航迹控制和自动着陆控制等方面都取得了明显的成果。
现代控制理论的另一核心是最优估计理论(卡尔曼滤波)。
它为解决飞行器控制中的随机干扰和随机控制问题提供一种有力的数学工具。
卡尔曼滤波突破了维纳滤波的局限性,适用于多输入、多输出线性系统,平稳或非平稳的随机过程,在飞行器测轨-跟踪、控制拦截和会合等方面得到广泛应用。
(2)控制理论研究方向
1、完善已有的理论、方法、技术,扩大其适用领域
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。
比如:预测控制需要建立高精度的信息预测模型,研究新的滚动优化策略和更有效的反馈校正方法;鲁棒控制要求寻找保守性小,且易于验证的判据,探求易实现便于设计的鲁棒控制方案。
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。
2、增加控制理论体系的开放性,吸取其他学科的先进成果
控制理论本身是一个开放式系统,在其发展过程中不断吸收其它相关学科的新技术、新思想,才达到今天这种较为完善的境界,为了进一步满足人们更高的控制要求,控制理论需要对当代多种前沿学科、多种先进技术和多种科学方法加以高度综合集成。
已有初步研究的混沌控制、可拓控制就是明证。
3、开拓新视角
大多数控制理论是从信息处理的角度寻找相应的控制策略,如果转换一个角度从能量观点也应该可以看到控制问题的许多特征。
控制理论一方面可以深入研究应用范围广、适应性强的理论体系(如内模控制),另一方面也可以针对某一类控制系统,根据其特点,研究简便实用、保守性小的有针对性的控制理论与设计。
4、广义模型化
工业过程系统是一个具有高度复杂、不确定、多层次、网络性系统,单纯依靠数学模型,进行定量分析是不现实的。
大系统理论根据大系统的多级、多层、多段结构特性,对不同的级别、层次、阶段选取相应的精度和粒度,建立“变粒度”广义模型,对各个子系统进行分析和并行处理。
进一步的,利用数学模型和知识模型集成的广义模型进行定量定性相结合的系统分析,已引起不少学者的注意。
譬如,通过输出的测量值与模型的预估值,得到模型的预测误差,再利用模型预测误差来校正模型的预测值,从而得到更为准确的将来输出的预测值,克服了时滞带来的不良因素。
5、多目标优化
对一个动态系统设计控制器时,通常有多个相互矛盾的目标需要考虑,如何分析和协调这些目标,以达到最优化设计成为近年来的一重要课题。
6、混合式控制理论
1)复合式控制:各控制理论分支都有自己的长处与不足,以一种控制理论为主,结合其它控制理论优点构成复合式控制往往能取得更佳的控制效果。
比如:模糊控制与PID 控制相结合产生模糊PID 控制,与自适应控制相结合产生模糊自适应控制;将变结构控制引入到预测控制中得到变结构预测控制,引入到模糊控制中得到鲁棒模糊控制等。
这些复合式控制都显示出旺盛的生命力,代表了一种发展趋势。
2) 多模态控制、多模型自适应控制:集多种控制理论优点于一身,除了前面所说的复合式控制外还可以采用多模态控制和多模型自适应控制。
多模态控制指多个控制器存在于同一控制系统中,在适当时刻切换处于工作态的控制器,发挥控制作用。
比如:神经网络擅长于反射型推理,专家系统擅长于解释型推理,两者组合可实现专家控制与神经网络控制的双模态控制。
神经网络控制器具有学习能力,当系统运行条件发生变化时,神经网络控制器进入训练状态,这时专家系统控制器执行控制任务,神经网络完成学习后,控制任务再交回给神经网络控制器,控制器运行状态的切换由专家监控系统完成。
3) 大系统智能控制:随着控制问题的复杂,控制要求的提高,智能控制给大系统理论提供先进的控制算法,大系统理论给分级递阶智能控制提供协调等理论指导,两者有机结合代表了第三代控制理论的发展方向。
大系统智能控制系统大多规模庞大,功能综合,因素众多,有时需要采用人机协作集人的智能与机器智能于一体,这就需要进一步的理论研究,以消除人机隔阂达到“人机合一,物我相融”的高智能水平。
3 控制理论在工业生产中的运用
现代控制理论是在20世纪50年代中期迅速兴起的空间技术的推动下发展起来的。
空间技术的发展迫切要求建立新的控制原理,以解决诸如把宇宙火箭和人造卫星用最少燃料或最短时间准确地发射到预定轨道一类的
控制问题。
这类控制问题十分复杂,采用经典控制理论难以解决。
1958年,苏联科学家Л.С.庞特里亚金提出了名为极大值原理的综合控制系统的新方法。
在这之前,美国学者R.贝尔曼于1954年创立了动态规划,并在1956年应用于控制过程。
他们的研究成果解决了空间技术中出现的复杂控制问题,并开拓了控制理论中最优控制理论这一新的领域。
1960~1961年,美国学者R.E.卡尔曼和R.S.布什建立了卡尔曼-布什滤波理论,因而有可能有效地考虑控制问题中所存在的随机噪声的影响,把控制理论的研究范围扩大,包括了更为复杂的控制问题。
几乎在同一时期内,贝尔曼、卡尔曼等人把状态空间法系统地引入控制理论中。
状态空间法对揭示和认识控制系统的许多重要特性具有关键的作用。
其中能控性和能观测性尤为重要,成为控制理论两个最基本的概念。
到60年代初,一套以状态空间法、极大值原理、动态规划、卡尔曼-布什滤波为基础的分析和设计控制系统的新的原理和方法已经确立,这标志着现代控制理论的形成。
现代控制理论所包含的学科内容十分广泛,主要的方面有:线性系统理论、非线性系统理论、最优控制理论、随机控制理论和适应控制理论。
(1)智能控制在工业上的应用
许多工业连续生产线上,例如:化工、冶炼、材料加工、轧钢等,由于反应机理复杂,关联耦合严重,环境干扰不确定,要求与约束多样等原因,对其系统运行情况和过程的信息了解较少,自动化集成控制应用存在一定的难度,需要运用智能控制模式。
生产过程的智能控制主要包括两个方面:局部级和全局级。
局部级的智能控制是将智能引入工艺过程的某一单元进行控制器的设计,例如专家控制器、智能PID控制器、神经元网络控制器等。
全局级的智能控制.主要针对整个生产的自动化,包括整个操作工艺的控制,过程的故障诊断,规划过程操作处理异常等。
针对局部智能控制设计,目前研究的热点是智能PID控制器的设计。
因为PID控制至今仍是工业控制中最广泛的控制规律,但常规的PID控制已不能满足现在复杂的工业生产,所以就有必要将人工智能技术与传统的PID控制规律结合为智能PID控制。
通过智能技术的加盟,智能PID控制器相比传统的PID 控制器,在参数的整定和在线自适应调整方面有其显著的优越性,并可用于控
制一些非线性的复杂对象。
专家控制系统把专家操作经验和计算机强大的计算机能力结合起来,具有启发式推理的能力,能对时变、非线性、易受干扰的复杂控制对象取得较好的控制效果,主要应用于系统设计、仿真建模、参数整定、故障检测及过程监控。
但现有专家控制系统无法表达符号以外的知识,存在知识获取困难和知识库无法自动更新的缺憾。
模糊控制具备处理人类模糊语言信息的能力,可模拟人类进行判断和决策,但不具备自学能力,且规则自适应性差,稳态精度有限。
神经网络控制具有并行处理和高度自组织、自学习、自适应能力,但它不能描述和处理模糊信息,运行过程不具有推理的透明性。
智能控制一般不具有解析性,没有通用的稳定性判定方法,还有很多方面有待进一步完善。
(2)鲁棒控制在工业上的应用
1、基于不确定性界限的鲁棒控制器设计
已知名义系统及不确定性的界限,设计一个控制系统使其满足稳定性或性能指标要求。
这里的不确定性包括:对外干扰的不确定性及内部结构、参数变化的不确定性,一般前者称为鲁棒伺服机问题,发展较早(70 年代中期),后者称为鲁棒调节问题,发展较晚(70 年代末、80 年代初开始)。
属于这类方法有:
1)保证价值控制理论;
2)Lyapunov最大-最小方法;
3)变结构控制理论(VSC),特别是其中的滑动模态控制理论;
2、基于灵敏度指标的鲁棒控制器设计
这类控制器是在名义系统基础上设计的,然后应用一些与灵敏度有关的性能指标,设计控制器使所设定的性能指标最优,如H∞控制等。
属于这类方法的主要有:
1)H∞控制理论;
2)鲁棒的特征结构配置方法。
3、基于其他考虑的方法
如英国的 Holowitz 1979 年提出的定量反馈理论(QFT)。
鲁棒控制理论已经广泛应用于化工、机器人、航空、航天、交通、一般工
业等各个领域,取得了很好的效果。
尤其是在汽车自动驾驶、航天器姿态控制、机器人及导弹控制系统中得到了广泛的应用。
下面举一飞行器的例子加以说明。
飞行器的飞行姿态控制问题属于多变量的非线性控制问题。
本例是非线性动态逆控制律在无动力飞行器上的应用,把惯性不确定性和气动力矩的不确定性考虑进来,运用鲁棒控制对系统进行设计。
首先时间里飞行器的模型,推导出无动力飞行器的完整的动力学方程,这是设计飞行器姿态的基础。
依照时间尺度分离原理,控制方案采用两环结构,分别对应于快变系统和慢变系统,这种分离在工程中是符合实际要求的。
因为飞行器的体轴角速度比攻角角速度、侧滑角角速度快。
按照实际的设计要求,快速环的带宽是慢环的三到五倍。
基于这种姿态控制方案,考虑惯性不确性和气动力矩的不确定性。
对慢环而言,指令姿态角、真正的姿态角、指令角速度、真正的角速度一起用于形成体轴指令角速度。
对于快环而言,指令角速度、真正的角速度与角加速度用来导出舵偏角,指令舵偏角与一个低通滤波器和饱和限幅器相连。
在快环设计中,当设计控制律的时候,采用转动动力学的标称形式,通过选择合理的控制增益,可以控制飞行器的姿态动力学。
通过计算,可以知道不确定性影响收敛的特性。
可以通过选择适当的控制参数实现目标。
换句话说,如果知道了不确定性的最大值和最小值,连同被选择的增益,就完成了快环的控制律设计。
慢环设计如同快环设计一样,可以通过选择适当的控制参数实现我们的控制目标,运用Lyapunov函数来完成设计。
鲁棒控制是为了解决不确定控制系统的设计问题而产生的,为处理不确定性提供了有效的手段,并逐渐构筑起鲁棒控制理论的完整体系,促进了现代控制理论的发展,为控制系统提供了良好的理论依据和实用的设计方法。
但由于鲁棒控制系统的设计要由高级专家完成,故其缺点在于一旦设计好这个控制器,它的参数可能就不易于改变。
相信鲁棒控制会在我们的生活中得到越来越多的应用的利用。
(3)模糊控制在工业上的应用
近年来,电弧炉炼钢已经成为了主要的炼钢方式之一。
电弧炉系统是一个强非线性,具有三相耦合特征的系统,而且其参数是时变的,同时受到随机扰动的影
响。
如何通过电极调节系统控制合适的弧长并且使之稳定,是控制工程师们迫切需要解决的一个难题。
这一问题的研究对于非线性控制与解耦控制的研究也具有较大的推动作用。
针对电弧炉系统的控制,已有学者进行了大量的研究工作,取得了一定的研究成果。
刘小河等曾经采用分段线性化的方法来处理对象的本质非线性,用 Popov超稳定性理论将其用于电弧炉的电极调节系统 ,取得了成功。
但是分段线性化的方法对于单相电弧炉的情况比较的直观,如果将其推广到三相,则处理过程将变得相对复杂。
近年来,针对电弧炉系统的特点,分别提出了模糊 PID 的方法,神经网络的方法,还有人将工业计算机网络应用于电弧炉系统。
模糊控制是以模糊数学为基础的新型智能控制方法。
由于其具有不依赖于对象的精确模型、鲁棒性好等特点,从其诞生到现在的短短几十年内,模糊控制无论是在理论上还是在应用上都得到了大大的发展。
在模糊系统的设计中,推理方法的选取、隶属函数形状及参数的选取、相关权重的确定以及规则库的确定 ,均是由专家根据实际经验指定的,这是模糊控制优于经典解析模型的优点之一。
4 小结
本文主要针对现代控制理论的研究方向及其在工业中的应用做了探讨,对控制理论做了系统分析,并对智能控制、鲁棒控制和模糊控制等在工业上的应用进行姐详细介绍。
控制总体来说,主要分为两种:运动控制和过程控制。
本文主要是对控制理论做了相关总结,对于实际运用方面如机器人控制等,虽已有大量相关研究,但仍有很多可以提高和发展,这仍是我们研究的重心和目标。