现代控制理论发展文献综述

<<现代控制理论>>的文献综述
轮机1305班 1049721301970 陈彬彬
内容摘要
通过查阅这些参考资料和文献，深入了解了现代控制理论的产生、发展、内容和研究方法，并通过将其与本科期间学过的古典控制理论进行了对比，了解了两种控制理论的异同。

最后初步认识了现代控制理论在各领域中的应用。

这些参考资料和文献对以后对现代控制理论的学习将会有方向性的指导作用。

关键词：现代控制理论经典控制理论发展应用
第一章前言
建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。

在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。

现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。

它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。

现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。

现代控制理论的名称是在1960年以后开始出现的，用以区别当时已经相当成熟并在后来被称为经典控制理论的那些方法。

现代控制理论已在航空航天技术、军事技术、通信系统、生产过程等方面得到广泛的应用。

现代控制理论的某些概念和方法，还被应用于人口控制、交通管理、生态系统、经济系统等的研究中。

第二章主体部分
2.1 现代控制理论的产生、发展、内容和研究方法
2.1.1现代控制理论的产生及其发展
第一阶段:经典(自动)控制理论
经典控制理论即古典控制理论,也称为自动控制理论。

它的发展大致经历了以下几个过程：
1.萌芽阶段
如果要追朔自动控制技术的发展历史,早在两千年前中国就有了自动控制技术的萌芽。

两千年前我国发明的指南车，就是一种开环自动调节系统。

公元1086－1089年（北宋哲宗元祐初年）,我国发明的水运仪象台,就是一种闭环自动调节系统。

2.起步阶段
随着科学技术与工业生产的发展，到十八世纪，自动控制技术逐渐应用到现代工业中。

其中最卓越的代表是瓦特（J.Watt）发明的蒸汽机离心调速器，加速了第一次工业革命的步伐。

3. 发展阶段
1868年马克斯韦尔（J.C.Maxwell）解决了蒸汽机调速系统中出现的剧烈振荡的不稳定问题，提出了简单的稳定性代数判据。

1895年劳斯（Routh）与赫尔维茨（Hurwitz）把马克斯韦尔的思想扩
展到高阶微分方程描述的更复杂的系统中,各自提出了两个著名的稳定性判据—劳斯判据和赫尔维茨判据。

基本上满足了二十世纪初期控制工程师的需要。

由于第二次世界大战需要控制系统具有准确跟踪与补偿能力，1932年奈奎斯特（H.Nyquist）提出了频域内研究系统的频率响应法，为具有高质量的动态品质和静态准确度的军用控制系统提供了所需的分析工具。

1948年伊万斯
（W.R.Ewans）提出了复数域内研究系统的根轨迹法。

建立在奈奎斯特的频率响应法和伊万斯的根轨迹法基础上的理论，称为经典（古典）控制理论（或自动控制理论）。

4. 标志阶段
1947年控制论的奠基人美国数学家韦纳（N.Weiner）把控制论引起的自动化同第二次产业革命联系起来，并与1948年出版了《控制论—关于在动物和机器中控制与通讯的科学》，书中论述了控制理论的一般方法，推广了反馈的概念，为控制理论这门学科奠定了基础。

我国著名科学家钱学森将控制理论应用于工程实践，并与1954年出版了《工程控制论》。

第二阶段：现代控制理论
科学技术的发展不仅需要迅速地发展控制理论，而且也给现代控制理论的发展准备了两个重要的条件—现代数学和数字计算机。

现代数学，例如泛函分析、现代代数等，为现代控制理论提供了多种多样的分析工具；而数字计算机为现代控制理论发展提供了应用的平台。

在二十世纪五十年代末开始，随着计算机的飞速发展，推动了核能技术、空间技术的发展，从而对出现的多输入多输出系统、非线性系统和时变系统
1.五十年代后期，贝尔曼（Bellman）等人提出了状态分析法；在1957年提出了动态规划。

2.1959年卡尔曼（Kalman）和布西创建了卡尔曼滤波理论；1960年在控制系统的研究中成功地应用了状态空间法，并提出了可控性和可观测性的新概念。

3. 1961年庞特里亚金（俄国人）提出了极小（大）值原理。

4. 罗森布洛克（H.H.Rosenbrock）、欧文斯（D.H.Owens）和麦克法轮（G.J.MacFarlane）研究了使用于计算机辅助控制系统设计的现代频域法理论，将经典控制理论传递函数的概念推广到多变量系统，并探讨了传递函数矩阵与状态方程之间的等价转换关系，为进一步建立统一的线性系统理论奠定了基础
5. 20世纪70年代奥斯特隆姆（瑞典）和朗道（法国，ndau）在自适应控制理论和应用方面作出了贡献
第三阶段：智能控制理论
20世纪70年代末，控制理论向着“大系统理论”、“智能控制理论”和“复杂系统理论”的方向发展：
1．大系统理论：用控制和信息的观点，研究各种大系的结构方案、总体设计中的分解方法和协调等问题的技术基础理论。

2.智能控制理论：研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有某些拟人智能的工程控制与信息处理系统的理论。

3.复杂系统理论：把系统的研究拓广到开放复杂巨系统的范筹，以解决复杂系统的控制为目标。

2.1.2现代控制理论的内容和研究方法
现代控制理论主要内容有，线性系统理论、建模和系统识别、最优滤波理论、最优控制以及自适应控制五个方面，研究方法是状态空间法。

线性系统理论：是现代控制理论中最为基本和比较成熟的一个分支，着重于研究线性系统中状态的
控制和观测问题，其基本的分析和综合方法是状态空间法。

按所采用的数学工具，线性系统理论通
常分成为三个学派：基于几何概念和方法的几何理论，代表人物是W.M.旺纳姆;基于抽象代数方法
的代数理论,代表人物是R.E.卡尔曼；基于复变量方法的频域理论，代表人物是H.H.罗森布罗克。

非线性系统理论：非线性系统的分析和综合理论尚不完善。

研究领域主要还限于系统的运动稳定性、双线性系统的控制和观测问题、非线性反馈问题等。

更一般的非线性系统理论还有待建立。

从70年代中期以来，由微分几何理论得出的某些方法对分析某些类型的非线性系统提供了有力的理论工具。

最优控制理论：最优控制理论是设计最优控制系统的理论基础，主要研究受控系统在指定性能指标实现最优时的控制规律及其综合方法。

在最优控制理论中，用于综合最优控制系统的主要方法有极
大值原理和动态规划。

最优控制理论的研究范围正在不断扩大，诸如大系统的最优控制、分布参数
系统的最优控制等。

随机控制理论：随机控制理论的目标是解决随机控制系统的分析和综合问题。

维纳滤波理论和卡尔曼-布什滤波理论是随机控制理论的基础之一。

随机控制理论的一个主要组成部分是随机最优控制，这类随机控制问题的求解有赖于动态规划的概念和方法。

适应控制理论：适应控制系统是在模仿生物适应能力的思想基础上建立的一类可自动调整本身特性的控制系统。

适应控制系统的研究常可归结为如下的三个基本问题：①识别受控对象的动态特性；
②在识别对象的基础上选择决策；③在决策的基础上做出反应或动作。

2.2 经典控制理论与现代控制理论的差异
经典控制理论本质上是频域分析方法，以表达系统输入与输出关系的传递函数为数学模型、根轨迹和BODE图为主要工具，系统输出对特定输入响应的稳、快准性能为研究重点，常借助图表分析设计系统。

综合方法主要为输出反馈和期望频率校正。

校正方法主要包括串联校正、反馈校正、串联反馈校正、前馈校正和扰动补偿等，校正装置由能实现控制规律的调节器构成，例如PI、PD、 PID控制器。

然而在设计中，有时并不可能完全满足控制系统的所有性能指标，并非是最优
控制系统。

现代控制理论实质上是时域分析方法，以揭示系统外部输入输出关系与部状态的状态空间表达式为动态数学模型、状态空间法为主要工具、在多种约束条件下寻找使系统某个性能指标传函取极值的最优规律为研究重点，借助计算机分析设计系统。

综合方法主要为极点配置、状态反馈、
各种综合目标的最优化。

所设计的系统能运行在接近某种意义下的最优状态现代控制理论是在经典
控制理论的基础上发展得到的。

两种理论在方法和思路上显著不同。

通过比较分析两种理论的各自的研究对象，数学建模和
应用领域，了解两种理论的异同，可以方便我们选择合适的理论来研究和控制系统。

2.2.1研究对象
经典控制系统一般局限于单输入单输出，线性定常系统。

严格的说，理想的线性系统在实际中并不存在。

实际的物理系统，由于组成系统的非线性元件的存在，可以说都是非线性系统。

但是，
在系统非线性不严重的情况时，某些条件下可以近似成线性。

所以，实际中很多的系统都能用经
典控制系统来研究。

所以，经典控制理论在系统的分析研究中发挥着巨大的作用。

现代控制理论相对于经典控制理论，应用的范围更广。

现代控制理论不仅适用于单输入单输出系统，还可以研究多输入多输出系统；不仅可以分析线性系统，还可以分析非线性系统；不仅可以分析定常系统，还可以分析时变系统。

虽然现代控制理论的适用范围更多，但并不能定性的说现代控制理论更优
于经典控制理论。

我们要根据具体研究对象，选择合适的理论进行分析，这样才能是分析的更简便，工作量较小。

2.2.2数学建模
微分方程（适用于连续系统）和差分方程（适用于离散系统）是描述和分析控制系统的基本方法。

然而，求解高阶和复杂的微分和差分方程较为繁琐，甚至难以求出具体的系统表达式。

所以，通
过其它的数学模型来描述系统。

经典控制理论是频域的方法，主要以根轨迹法和频域分析法为主
要的分析、设计工具。

因此，经典控制理论是以传递函数（零初始状态下，输出与输入Laplace
变换之比）为数学模型。

传递函数适用于单输入单输出线性定常系统，能方便的处理这一类系统
频率法或瞬态响应的分析和设计。

然而对于多信号、非线性和时变系统，传递函数这种数学模型就无能为力了。

传递函数只能反应系统的外部特性，即输入与输出的关系，而不能反应系统部的
动态变化特性。

现代控制理论则主要状态空间为描述系统的模型。

状态空间模型是用一阶微分方
程组来描述系统的方法，能够反应出系统部的独立变量的变化关系，是对系统的一种完全描述。

状态空间描述法不仅可以描述单输入单输出线性定常系统，还可以描述多输入多输出的非线性时变系统。

另外，状态空间分析法还可以用计算机分析系统。

2.2.3 应用领域
两种控制理论在工业生产、环境保护、航空航天等领域发挥着巨大的作用。

由于经典控制理论发
展的比较早，相对而言理论比较成熟，并且生产生活中很多过程都可近似看为线性定常系统，所
以经典控制理论应用的比较广泛。

现代控制理论是在经典控制理论基础上发展而来的，对于研究
复杂系统较为方便。

并且现代控制理论可以借助计算机分析和设计系统，所以有其独特的优越性。

两种理论有其各自的特点，所以在对系统进行分析与设计时，要根据系统的特征选取和是的理论。

2.2.4 总结
通过对两种控制理论的对比分析，可以了解到两种理论的异同。

经典控制理论研究系统比较
直观，方便分析和改善系统的输入输出性能。

现代控制理论重点是研究系统部动态性能，能够很
好的认识和分析系统，但对于低阶系统的研究却较为繁琐。

两种理论有其各自的特长，但又存在
着局限性。

所以熟识两种理论，具体的问题具体分析，选取合适的理论研究不同的系统。

随着社会的发展，两种理论对科技的进步发挥着巨大的推动作用。

在实践中，两种理论也会得到发展和完善，并且促进新的理论的形成，智能控制理论就是个很好的例子。

2.3 现代控制理论的应用
现代控制理论已在航空航天技术、军事技术、通信系统、生产过程等方面得到广泛的应用。

现
代控制理论的某些概念和方法，还被应用于人口控制、交通管理、生态系统、经济系统等的研究中。

智能控制 :智能控制是人工智能和自动控制的结合物,是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器,实现其目标的自动控制。

智能控制的注意力并不放在对数学公式的表达、计算和处理上,而放在
对任务和模型的描述,符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上。

智能控制用于生产过程,让计算机系统模仿专家或熟练操作人员的经验,建立起以知识为基础的广义模型,采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示和自学习、推理与决策等智能化技术,对外界环境和系统过程进行理解、判断、预测和规划,使被控对象按一定要求达到预定的目的。

非线性控制:非线性控制是复杂控制理论中一个重要的基本问题,也是一个难点课题,它的发展几乎与线性系统平行。

非线性系统的发展,数学工具是一个相当困难的问题,泰勒级数展开对有些情况是不
能适用的。

古典理论中的“相平面”法只适用于二阶系统,适用于含有一个非线性元件的高阶系统的“描述函数”法也是一种近似方法。

由于非线性系统的研究缺乏系统的、一般性的理论及方法,于是综合方法得到较大的发展
自适应控制 :自适应控制系统通过不断地测量系统的输入、状态、输出或性能参数,逐渐了解和掌握对象,然后根据所得的信息按一定的设计方法,作出决策去更新控制器的结构和参数以适应环境的变化,达到所要求的控制性能指标。

鲁棒控制 :鲁棒控制主要解决模型的不确定性问题,但在处理方法上与自适应控制有所不同,在设计控制器时尽量利用不确定性信息来设计一个控制器,使得不确定参数出现时仍能满足性能指标要求。

鲁棒控制认为系统的不确定性可用模型集来描述,系统的模型并不唯一,可以是模型集里的任一元素,但在所设计的控制器下,都能使模型集里的元素满足要求
模糊控制 :模糊控制借助模糊数学模拟人的思维方法,将工艺操作人员的经验加以总结,运用语言变量和模糊逻辑理论进行推理和决策,对复杂对象进行控制。

模糊控制既不是指被控过程是模糊的,也不意味控制器是不确定的,它是表示知识和概念上的模糊性,它完成的工作是完全确定的。

特点是不需要精确的数学模型,鲁棒性强,控制效果好,容易克服非线性因素的影响,控制方法易于掌握。

神经网络控制:神经网络是由所谓神经元的简单单元按并行结构经过可调的连接权构成的网络。

神经网络的种类很多,控制中常用的有多层前向BP网络,RBF网络,Hopfield网络以及自适应共振理论模型(ART)等,就是利用神经网络这种工具从机理上对人脑进行简单结构模拟的新型控制和辨识方法。

神经网络在控制系统中可充当对象的模型,还可充当控制器。

实时专家控制:专家系统是一个具有大量专门知识和经验的程序系统,它应用人工智能技术,根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以解决那些需要专家决定的复杂问题。

定性控制:定性控制是指系统的状态变量为定性量时(其值不是某一精确值而只知其处于某一范围内),应用定性推理对系统施加控制变量使系统在某一期望范围。

预测控制:预测控制是在工业实践过程中独立发展起来的一种新型控制方法,它不仅适用于工业过程这种“慢过程”的控制,也能适用于快速跟踪的伺服系统这种“快过程”控制。

分布式控制系统：又称集散控制系统,是70年代中期发展起来的新型计算机控制系统,它融合了控制技术,计算机技术，通信技术,图像显示技术,形成了以微处理器为核心的系统,实现对生产过程的监视、控制和管理。

主要特点是:真正实现了分散控制;具有高度的灵活性和可扩展性;较强的数据通信能力;友好而丰富的人机联系以及极高的可靠性。

第三章总结
本文详细阐述了现代控制理论的产生发展和应用以及相对于经典控制理论基础上的改变。

总管以后的发展趋势，由于科学技术的发展以及工程技术的需要，越来越多的复杂机电系统将会出现在
人们面前。

而往往这些机电系统是非线性的，采用传统的经典控制和现代控制方法已经不能满足解
决工程问题中出现的非线性问题的需要。

况且经典控制理论和现代控制理论在解决非线性问题方面
已经达到了接近成熟和完善的地步。

所以，以后控制方法将会想着解决非线性问题的方向发展。

微分几何方法，变结构控制理论，
逆系统方法，神经网络方法，非线性频域控制理论，混沌动力学方法等非线性方法将会成为以后控
制理论发展的重点方向。

参考文献
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