自動控制原理論文

1、. 自動控制摘要：綜述了自動控制理論的開展情況，指出自動控制理論所經(jīng)歷的三個開展階段，即經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論和智能控制理論。最后指出，各種控制理論的復合能夠取長補短，是控制理論的開展方向。自動控制理論是自動控制科學的核心。自動控制理論自創(chuàng)立至今已經(jīng)過了三代的開展：第一代為20世紀初開場形成并于50年代趨于成熟的經(jīng)典反應控制理論；第二代為50、60年代在線性代數(shù)的數(shù)學根底上開展起來的現(xiàn)代控制理論；第三代為60年代中期即已萌芽，在開展過程中綜合了人工智能、自動控制、運籌學、信息論等多學科的最新成果并在此根底上形成的智能控制理論。經(jīng)典控制理論(本質(zhì)上是頻域方法)和現(xiàn)代控制理論(本質(zhì)上是時域方法

2、)都是建立在控制對象準確模型上的控制理論，而實際上的工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中的控制對象和過程大多具有非線性、時變性、變構造、不確定性、多層次、多因素等特點，難以建立準確的數(shù)學模型。因此，自動控制專家和學者希望能從要解決問題領域的知識出發(fā)，利用熟練操作者的豐富經(jīng)歷、思維和判斷能力，來實現(xiàn)對上述復雜系統(tǒng)的控制，這就是基于知識的不依賴于準確的數(shù)學模型的智能控制。本文將對經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論和智能控制理論的開展情況及根本容進展介紹。1自動控制理論開展概述自動控制是指應用自動化儀器儀表或自動控制裝置代替人自動地對儀器設備或工業(yè)生產(chǎn)過程進展控制，使之到達預期的狀態(tài)或性能指標。對傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)過程采用自動控制技

3、術，可以有效提高產(chǎn)品的質(zhì)量和企業(yè)的經(jīng)濟效益。對一些惡劣環(huán)境下的控制操作，自動控制顯得尤其重要。自動控制理論是與人類社會開展密切聯(lián)系的一門學科，是自動控制科學的核心。自從19世紀Ma*well對具有調(diào)速器的蒸汽發(fā)動機系統(tǒng)進展線性常微分方程描述及穩(wěn)定性分析以來，經(jīng)過20世紀初Nyquist，Bode，Harris，Evans，Wienner，Nichols等人的出色奉獻，終于形成了經(jīng)典反應控制理論根底，并于50年代趨于成熟。經(jīng)典控制理論的特點是以傳遞函數(shù)為數(shù)學工具，采用頻域方法，主要研究“單輸入單輸出線性定?？刂葡到y(tǒng)的分析與設計，但它存在著一定的局限性，即對“多輸入多輸出系統(tǒng)不宜用經(jīng)典控制理論解決

4、，特別是對非線性、時變系統(tǒng)更是無能為力。隨著20世紀40年代中期計算機的出現(xiàn)及其應用領域的不斷擴展，促進了自動控制理論朝著更為復雜也更為嚴密的方向開展，特別是在Kalman提出的可控性和可觀測性概念以及提出的極大值理論的根底上，在20世紀50、60年代開場出現(xiàn)了以狀態(tài)空間分析(應用線性代數(shù))為根底的現(xiàn)代控制理論。現(xiàn)代控制理論本質(zhì)上是一種“時域法，其研究容非常廣泛，主要包括三個根本容：多變量線性系統(tǒng)理論、最優(yōu)控制理論以及最優(yōu)估計與系統(tǒng)辨識理論?，F(xiàn)代控制理論從理論上解決了系統(tǒng)的可控性、可觀測性、穩(wěn)定性以及許多復雜系統(tǒng)的控制問題。但是，隨著現(xiàn)代科學技術的迅速開展，生產(chǎn)系統(tǒng)的規(guī)模越來越大，形成了復雜的

5、大系統(tǒng)，導致了控制對象、控制器以及控制任務和目的的日益復雜化，從而導致現(xiàn)代控制理論的成果很少在實際中得到應用。經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論在應用中遇到了不少難題，影響了它們的實際應用，其主要原因有三：這些控制系統(tǒng)的設計和分析都是建立在準確的數(shù)學模型的根底上的，而實際系統(tǒng)由于存在不確定性、不完全性、模糊性、時變性、非線性等因素，一般很難獲得準確的數(shù)學模型；研究這些系統(tǒng)時，人們必須提出一些比擬苛刻的假設，而這些假設在應用中往往與實際不符；為了提高控制性能，整個控制系統(tǒng)變得極為復雜，這不僅增加了設備投資，也降低了系統(tǒng)的可靠性。于是，自動控制工作者一直在尋求新的出路，他們在考慮：能否不要完全以控制對象為

6、研究主體，而以控制器為研究主體呢？能否用20世紀50年代中期出現(xiàn)并得到快速開展的人工智能的邏輯推理、啟發(fā)式知識、專家系統(tǒng)等來解決難以建立準確數(shù)學模型的控制問題呢？第三代控制理論即智能控制理論就是在這樣的背景下提出來的，它是人工智能和自動控制穿插的產(chǎn)物，是當今自動控制科學的出路之一。下面分別介紹三代控制理論的開展及其最根本容。2經(jīng)典控制理論的開展及根本容自動控制中一個最根本的概念是反應，人類對反應控制的應用可以追溯到很早的時期。但是，直到產(chǎn)業(yè)革命時期，英國人James Watt創(chuàng)造蒸汽機離心飛錘式調(diào)速器，解決了在負載變化條件下保持蒸汽機根本恒速的問題，自動控制才引起人們的重視。從那時起的100多

7、年以來，隨著社會生產(chǎn)力的開展和需要，自動控制理論和技術也得到了不斷的開展和提高。在20世紀30至40年代期間，Nyquist于1932年提出穩(wěn)定性的頻率判據(jù)，Bode于1940年在頻率法中引入對數(shù)坐標系并于1945年寫了“網(wǎng)絡分析和反應放大器設計“一書，Harris于1942年引入傳遞函數(shù)概念，Evans于1948年提出根軌跡法，Wienner于1949年出版了“控制關于在動物和機器中控制和通訊的科學“一書。由于他們卓越的工作，從而奠定了經(jīng)典控制理論的根底。到20世紀50年代，經(jīng)典控制理論已趨于成熟。經(jīng)典控制理論主要用于解決反應控制系統(tǒng)中控制器的分析與設計的問題。圖1為反應控制系統(tǒng)的簡化原理框

8、圖。圖1反應控制系統(tǒng)的簡化原理框圖經(jīng)典控制理論主要研究線性定常系統(tǒng)。所謂線性控制系統(tǒng)是指系統(tǒng)中各組成環(huán)節(jié)或元件的狀態(tài)或特性可以用線性微分方程描述的控制系統(tǒng)。如果描述該線性系統(tǒng)的微分方程的系數(shù)是常數(shù)，則稱為線性定常系統(tǒng)。描述自動控制系統(tǒng)輸入量、輸出量和部量之間關系的數(shù)學表達式稱為系統(tǒng)的數(shù)學模型，它是分析和設計控制系統(tǒng)的根底。經(jīng)典控制理論中廣泛使用的頻率法和根軌跡法，是建立在傳遞函數(shù)根底上的。線性定常系統(tǒng)的傳遞函數(shù)是在零初始條件下系統(tǒng)輸出量的拉普拉斯變換與輸入量的拉普拉斯變換之比，是描述系統(tǒng)的頻域模型。傳遞函數(shù)只描述了系統(tǒng)的輸入、輸出關系，沒有部變量的表示。經(jīng)典控制理論的特點是以傳遞函數(shù)為數(shù)學工具

9、，本質(zhì)上是頻域方法，主要研究“單輸入單輸出線性定?？刂葡到y(tǒng)的分析與設計，對線性定常系統(tǒng)已經(jīng)形成相當成熟的理論。典型的經(jīng)典控制理論包括PID控制、Smith控制、解耦控制、Dalin控制、串級控制等。經(jīng)典控制理論盡管原則上只適宜于解決“單輸入單輸出系統(tǒng)中的分析與設計問題，但是，經(jīng)典控制理論至今仍活潑在各種工業(yè)控制領域中。事實上，經(jīng)典控制理論現(xiàn)在仍不失其價值和實用意義，仍是進一步研究現(xiàn)代控制理論和智能控制理論的根底。3現(xiàn)代控制理論的開展及根本容經(jīng)典控制理論雖然具有很大的實用價值，但也有著明顯的局限性。其局限性表現(xiàn)在下面二個方面：第一，經(jīng)典控制理論建立在傳遞函數(shù)和頻率特性的根底上，而傳遞函數(shù)和頻率特

10、性均屬于系統(tǒng)的外部描述(只描述輸入量和輸出量之間的關系)，不能充分反映系統(tǒng)部的狀態(tài)；第二，無論是根軌跡法還是頻率法，本質(zhì)上是頻域法(或稱復域法)，都要通過積分變換(包括拉普拉斯變換、傅立葉變換、Z變換)，因此原則上只適宜于解決“單輸入單輸出線性定常系統(tǒng)的問題，對“多輸入多輸出系統(tǒng)不宜用經(jīng)典控制理論解決，特別是對非線性、時變系統(tǒng)更是無能為力。現(xiàn)代控制理論正是為了克制經(jīng)典控制理論的局限性而在20世紀50、60年代逐步開展起來的。現(xiàn)代控制理論本質(zhì)上是一種“時域法。它引入了“狀態(tài)的概念，用“狀態(tài)變量(系統(tǒng)部變量)及“狀態(tài)方程描述系統(tǒng)，因而更能反映出系統(tǒng)的在本質(zhì)與特性。從數(shù)學的觀點看，現(xiàn)代控制理論中的狀

11、態(tài)變量法，簡單地說就是將描述系統(tǒng)運動的高階微分方程，改寫成一階聯(lián)立微分方程組的形式，或者將系統(tǒng)的運動直接用一階微分方程組表示。這個一階微分方程組就叫做狀態(tài)方程。采用狀態(tài)方程后，最主要的優(yōu)點是系統(tǒng)的運動方程采用向量、矩陣形式表示，因此形式簡單、概念清晰、運算方便，尤其是對于多變量、時變系統(tǒng)更是明顯。特別是在Kalman提出的可控性和可觀測性概念和提出的極大值理論的根底上，現(xiàn)代控制理論被引向更為深入的研究。現(xiàn)代控制理論研究的主要容包括三局部：多變量線性系統(tǒng)理論、最優(yōu)控制理論以及最優(yōu)估計與系統(tǒng)辨識理論。由于篇幅所限，有關現(xiàn)代控制理論研究的具體容請參見有關文獻，這里從略?，F(xiàn)代控制理論從理論上解決了系統(tǒng)

12、的可控性、可觀測性、穩(wěn)定性以及許多復雜系統(tǒng)的控制問題。但是，隨著現(xiàn)代科學技術的迅速開展，生產(chǎn)系統(tǒng)的規(guī)模越來越大，形成了復雜的大系統(tǒng)，導致了控制對象、控制器以及控制任務和目的的日益復雜化，從而導致現(xiàn)代控制理論的成果很少在實際中得到應用。4智能控制理論的開展及根本容“智能控制這一概念是美國普渡大學(Purdue University)電氣工程系的美籍華人傅京教授于20世紀70年代初提出來的。早在1965年，他提出把人工智能領域中的啟發(fā)式規(guī)則應用于學習系統(tǒng)，這一時期可以看作是“智能控制思想的萌芽階段。“智能控制是在當時經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論在實際應用中面臨著嚴峻挑戰(zhàn)的時期自動控制工作者苦于為自動

13、控制理論尋求新出路而提出來的，它是人工智能和自動控制穿插的產(chǎn)物，是當今自動控制科學的出路之一。智能控制是指驅(qū)動智能機器自主地實現(xiàn)其目標的過程，也就是說，智能控制是一類無需人的直接干預就能獨立地驅(qū)動智能機器實現(xiàn)其目標的自動控制。智能控制的根底是人工智能、控制論、運籌學和信息論等學科的穿插。智能控制理論及系統(tǒng)具有下面幾個鮮明的特點：第一，在分析和設計智能控制系統(tǒng)時，重點不要放在傳統(tǒng)控制器的分析和設計上，而要放在智能機模型上，也就是說，不要把重點放在對數(shù)學公式的描述、計算和處理上(實際上，一些復雜大系統(tǒng)可能根本無法用準確的數(shù)學模型進展描述)，而要把重點放在對非數(shù)學模型的描述、符號和環(huán)境的識別、知識庫

14、和推理機設計和開發(fā)等上面來。第二，智能控制的核心是高層控制，其任務在于對實際環(huán)境或過程進展組織，即決策和規(guī)劃，實現(xiàn)廣義問題求解。第三，智能控制是一門邊緣穿插學科，傅京教授于1971年首先提出了智能控制的二元交集理論(即人工智能和自動控制的穿插)，美國的于1977年把傅京的二元構造擴展為三元構造(即人工智能、自動控制和運籌學的穿插)，后來中南工業(yè)大學的蔡自興教授又將三元構造擴展為四元構造(即人工智能、自動控制、運籌學和信息論的穿插)，從而進一步完善了智能控制的構造理論。第四，智能控制是一個新興的研究和應用領域，有著極其誘人的開展前途。自從“智能控制概念的提出到現(xiàn)在，自動控制和人工智能專家和學者已

15、經(jīng)提出了各種智能控制理論，有些已經(jīng)在實際中發(fā)揮了重要作用。下面對一些有影響的智能控制理論和系統(tǒng)進展介紹。4.1 遞階智能控制遞階智能控制(Hierarchical Intelligent Control)是在研究早期學習控制系統(tǒng)的根底上，從工程控制論角度總結人工智能與自適應控制、自學習控制和自組織控制的關系之后逐漸形成的，它是智能控制的最早理論之一。該理論最初是由提出的。該系統(tǒng)由組織級、協(xié)調(diào)級、執(zhí)行級3級組成。遞階智能控制遵循“精度隨智能降低而提高的原理分級分布。在遞階智能控制系統(tǒng)中，智能主要表達在高的層次即組織級上，由人工智能起控制作用；協(xié)調(diào)級是組織級和執(zhí)行級之間的接口，承上起下，由人工智能

16、和運籌學共同作用；執(zhí)行級要求具有較高的精度和較低的智能，仍然采用現(xiàn)有數(shù)學解析控制算法，對相關過程執(zhí)行適當?shù)目刂谱饔谩?.2 專家智能控制專家系統(tǒng)(E*pert System)是人工智能的一個重要分支，它是于1965年由美國斯坦福大學當時的年輕教授開創(chuàng)的人工智能研究的新領域。專家系統(tǒng)ES與當時人們追求的通用問題求解程序GPS不同，專家系統(tǒng)并不試圖發(fā)現(xiàn)很強有力的和很通用的問題求解方法，它把研究圍縮小在一個特定的相對狹小的專業(yè)領域中。人類專家之所以成為專家，是因為他擁有解決自己專業(yè)領域問題的大量專門知識，包括各種有用的訣竅和經(jīng)歷，專家系統(tǒng)實際上就是在計算機上實現(xiàn)的這種領域?qū)＜业哪７挛?。應用專家系統(tǒng)的

17、概念和技術，模擬人類專家的控制知識與經(jīng)歷而建造的控制系統(tǒng)，就是專家控制系統(tǒng)。雖然專家控制系統(tǒng)是基于專家系統(tǒng)建立起來的，但是它與專家系統(tǒng)之間存在一些重要差異。首先，一般的專家系統(tǒng)中操作人員是系統(tǒng)的組成局部，通過人機對話完成“計算機專家的功能，而專家控制系統(tǒng)中沒有操作人員的參與，要求專家控制系統(tǒng)能夠獨立和自動地對控制對象做出決策；其次，專家系統(tǒng)通常以離線方式工作，而專家控制系統(tǒng)需要獲取在線動態(tài)信息，并對系統(tǒng)進展實時控制。4.3 模糊智能控制模糊理論是美國加利福尼亞大學的自動控制理論專家教授最先提出的。1965年他在“InformationControl雜志上發(fā)表了“Fuzzy Set(模糊集)一文

18、，首次提出了模糊集合的概念，并很快被人們承受。1974年，英國的Mamdani首先把模糊理論用于工業(yè)控制，取得了良好的效果。從此，模糊邏輯控制理論和模糊邏輯控制系統(tǒng)的應用開展很快，展示了模糊理論在控制領域中有著很好的開展前景。模糊邏輯控制現(xiàn)已成為智能控制的重要組成局部。專家控制系統(tǒng)和模糊邏輯控制系統(tǒng)至少有一點是共同的，即二者都要建立人類經(jīng)歷和人類決策行為的模型。此外，二者都含有知識庫和推理機。因此，模糊邏輯控制器(FLC)通常又稱為模糊專家控制器(FEC)，有時人們也把模糊專家系統(tǒng)叫做第二代專家系統(tǒng)，因為它能夠為專家系統(tǒng)的設計、開發(fā)和實現(xiàn)提供2個根本的和統(tǒng)一的優(yōu)點，即模糊知識表示和模糊推理方法

19、。4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡智能控制1943年麥卡洛克和皮茨(Pitts)提出一種叫做“似腦機器(Mindlike Machine)的思想。這種機器可由基于生物神經(jīng)元特性的互連模型來制造，這就是最初的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)概念。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用研究的不斷深入，新的神經(jīng)網(wǎng)絡模型不斷推出，現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型已達近百種。在智能控制領域中，應用最多的是BP網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡、動態(tài)遞歸網(wǎng)絡、聯(lián)想記憶網(wǎng)絡、Adaline網(wǎng)絡等。基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能控制系統(tǒng)作為一個新興領域，之所以能引起自動控制界的廣泛興趣，其原因是：神經(jīng)網(wǎng)絡具有逼近任何非線性函數(shù)的能力；神經(jīng)網(wǎng)絡易于用VLSI實現(xiàn)，從而使神

20、經(jīng)網(wǎng)絡具有快速和容錯性高的優(yōu)點；神經(jīng)網(wǎng)絡自身的構造及其多輸入多輸出的特點，使其易用于多變量系統(tǒng)的控制，且與其它逼近方法相比擬更為經(jīng)濟；神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應和自學習的特性。神經(jīng)網(wǎng)絡的這些特點說明它有著傳遞函數(shù)在線性系統(tǒng)中的作用，但能夠自然地擴展到具有非線性、時變性、復雜性、不確定性的大系統(tǒng)中。值得提出的是，雖然其特點十分具有吸引力，但其理論研究還不成熟，許多問題還有待進一步研究。4.5 學習控制系統(tǒng)人們對學習機器的設想與研究始于20世紀50年代，它是一種模擬人的記憶與條件反射的自動裝置。學習機的概念是與控制論同時出現(xiàn)的?，F(xiàn)有的機器學習的方法種類繁多，如歸納學習、類比學習、基于解釋的學習和基于人工神

21、經(jīng)網(wǎng)絡的學習等等。學習控制最初用于解決飛行器的控制、模式分類和通信等問題，然后逐漸用于電力系統(tǒng)和生產(chǎn)過程控制。學習控制系統(tǒng)能夠處理具有不確定性和非線性的過程，并能保證良好的適應性、滿意的穩(wěn)定性和足夠快的收斂。因此，近年來學習控制系統(tǒng)已獲得廣泛的應用。4.6 定性控制理論定性推理(Qualitative Reasoning)是一種基于模型的推理。定性推理的對象是現(xiàn)實世界的物理系統(tǒng)，例如機器裝置或電子器件。定性推理的根本思想是：為了搞清楚一個物理系統(tǒng)的行為，往往不需要使用嚴格的定量方法。傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)所進展的推理廣義上都認為是定性的，但與這里講的定性推理不同。定性推理不是通過收集系統(tǒng)變量在不同時間點上的取值來模擬系統(tǒng)行為，而是在更高的抽象層次上關心系統(tǒng)行為的定性特征，以便掌握用于行為定性推理的知識種類，開發(fā)用于這種知識表示的一般模式，并尋求對物理系統(tǒng)進展行為推理的有效過程。將定性推理應用到控制領域，便形成了智能控制的又一個新的分支，即定性控制。1986年，Clocksin和Morgan發(fā)表了“Qualitative Control論文，第一次給出了定性控制的要領，提出了幾種控制方案并將其同常規(guī)的控制方法做了比擬，隨后出現(xiàn)了一系列有關定性控制的文章。定性控制器根據(jù)系統(tǒng)的不完全的知識，對系統(tǒng)的輸出行為做出預測和控制，這是常規(guī)控制器所無法