自動控制理論發(fā)展歷史課件

1、控制理論產(chǎn)生和發(fā)展控制理論的發(fā)展階段1，經(jīng)典（自動）控制理論2，現(xiàn)代控制理論3，后現(xiàn)代控制理論經(jīng)典控制理論1，萌芽階段2，起步階段3，發(fā)展階段4，標(biāo)志階段萌芽階段起步階段到十八世紀(jì)，自動控制技術(shù)逐漸應(yīng)用到現(xiàn)代工業(yè)中，其中最卓越的代表是瓦特發(fā)明的蒸汽機離心調(diào)速器發(fā)展階段1868年，J.C.Maxwell提出了簡單的穩(wěn)定性代數(shù)判據(jù)1895年，Routh和Hurwitz各自提出了兩個著名的穩(wěn)定性判據(jù)勞斯判據(jù)和赫爾維茲判據(jù)1932年，Nyquist提出了頻域響應(yīng)法1948年，Evans提出了根軌跡法建立在Nyquist的頻率響應(yīng)法和Ewans的根軌跡基礎(chǔ)上的理論，稱為經(jīng)典控制理論標(biāo)志階段1948年，控

2、制論奠基人Weiner出版了控制論關(guān)于在動物和機器中控制與通訊的科學(xué)1954年，我國著名科學(xué)家錢學(xué)森將控制理論應(yīng)用與工程實踐，出版了工程控制論系統(tǒng)辨識系統(tǒng)辨識是根據(jù)系統(tǒng)的試驗數(shù)據(jù)來確定系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，必須存在實際系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)。系統(tǒng)辨識是為已經(jīng)存在的系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型辨識三要素：數(shù)據(jù)，模型類和準(zhǔn)則。辨識就是按照一個準(zhǔn)則在一個模型類中最優(yōu)控制最優(yōu)控制是現(xiàn)代控制理論的核心，它研究的主要問題是：在滿足一定約束條件下，尋求最優(yōu)控制策略，使得性能指標(biāo)取極大值或極小值飛船的軟著陸經(jīng)典控制理論與現(xiàn)代控制理論差異經(jīng)典控制理論現(xiàn)代控制理論研究對象單輸入單輸出系統(tǒng)多輸入多輸出系統(tǒng)研究方法傳遞函數(shù)（外部描述法）狀

3、態(tài)空間法（內(nèi)部描述）研究工具拉普拉斯變換線性代數(shù)矩陣設(shè)計方法PID控制和校正網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)反饋和輸出反饋其他頻率法的物理意義直觀，實用，難于實現(xiàn)最優(yōu)控制易于實現(xiàn)實時控制和最優(yōu)控制主要解決單變量系統(tǒng)的反饋控制主要解決多變量系統(tǒng)的優(yōu)化控制大系統(tǒng)理論分類遞階控制理論多級結(jié)構(gòu)：在對分散的子系統(tǒng)實行局部控制的基礎(chǔ)上再加一個協(xié)調(diào)級，去解決子系統(tǒng)之間的控制作用不協(xié)調(diào)的問題分散控制理論：分散控制有多個控制站，每個控制站是控制系統(tǒng)的一個部分，稱為子系統(tǒng)分散控制是把大系統(tǒng)劃分為若干個子系統(tǒng)后分別進行控制DCS是將若干臺微機分散應(yīng)用于過程裝置，全部信息通過通信網(wǎng)絡(luò)由上位計算機監(jiān)控，實現(xiàn)最優(yōu)化控制智能控制專家系統(tǒng)模糊控制神

4、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制專家系統(tǒng)根據(jù)人們在某一領(lǐng)域內(nèi)的知識,經(jīng)驗和技術(shù)而建立的解決問題和做決策的計算機軟件系統(tǒng)，它能對復(fù)雜問題給出專家水平的結(jié)果模糊控制定義：利用模糊數(shù)學(xué)的基本思想和理論的控制方法發(fā)展背景： 1956年，美國系統(tǒng)論專家Zadeh教授創(chuàng)立了模糊集合論，提供了處理模糊信息的 工具 1974年，英國學(xué)者Mamdani首次將模糊理論應(yīng)用于工業(yè)控制（蒸汽機的壓力和速度控制）模糊控制局限性： 整個過程是“定義”出來的。當(dāng)然每一種“定義”都有其優(yōu)勢或者缺陷，但我們無法用某個指標(biāo)來評論它。而且這些“定義”會帶來不同的結(jié)果，是得一般理論分析很難進展下去發(fā)展方向： 將模糊控制與各種只能優(yōu)化算法相結(jié)合，如遺傳算法

5、，模擬退火算法，粒子群優(yōu)化算法等 深入分析模糊系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征及逼近精度，建立一套完整的理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性，自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的。試圖通過模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，記憶信息的方式進行信息處理人工神經(jīng)元人工神經(jīng)元是對生物神經(jīng)元的一種模擬與簡化，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元如圖為一種簡化的人工神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，它是一個多輸入，單輸出的非線性元件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史1943年，心理學(xué)家W.Mcculloch和數(shù)理邏輯學(xué)家W.Pitts在分析，總結(jié)神經(jīng)元基本特性的基礎(chǔ)上首先提出神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型。此模型沿用至今50年代末，F(xiàn).Rosenblatt設(shè)計制作了“感知機”，首次把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究從理論探討付諸工程實踐80年代，美國物理學(xué)家Hopfield在美國科學(xué)院院刊上發(fā)表了兩篇關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論文，引起了巨大的反響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對手寫A,B兩個字母的識別為例進行說明，規(guī)定當(dāng)A輸入網(wǎng)絡(luò)時，輸出1；輸入B時，輸出0首先，給網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值賦予（0，1）區(qū)間內(nèi)的隨機值，將A輸入給網(wǎng)絡(luò)。這時如果輸出為1，則使連接權(quán)值增大，以便使網(wǎng)絡(luò)再次遇到A時，仍能作出正確的判斷若輸出為0，則把網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值減小。經(jīng)過以上學(xué)習(xí)方法若干次后，網(wǎng)絡(luò)判斷的正確率將大大提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向