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1、控制理论及智能控制论的发展与现状【摘 要】控制论涉及面很广，研究许多不同领域对象的控制问题，也用了各种比较高深的数学工具，文章拟以通俗的语言，简明的介绍了控制理论及其智能控制论的基本思想、基本问题和主要方法，系统的叙述了控制论和智能控制论的发展历程并讨论了其未来的发展前景。关键词：控制论；智能控制论；神经网络；系统辨识1 引言控制理论经过数十年世界范围的发展，研究成果十分丰富，其中一些研究经过不断发展完善已经成为成熟的独立学科，还有一些研究经过一段时间的繁荣昌盛，大大促进了控制理论的发展，完成了历史的使命，现在看其本身的理论及应用价值却是有限的。当前，控制理论已渗透到几乎所有工程技术领域，新的
2、问题、专题及学科分支大量涌现，五彩缤纷。但也会使人有目不暇接，无所适从之感。当前，高新技术的发展提出了形形色色的新问题，难度大，急待解决.面对这些新问题，现有的控制理论常常显得无能为力，使得一些问题甚至等不及理论上的准备及指点，已在实际中用各种技术手段着手加以解决。在这样的形势下，本文对控制理论的发展及现状进行了系统性的分析与探讨，了解主线索及脉络，以便在对未来的发展做探索时能有所帮助。2 “控制理论”产生的历史背景及其核心内容在20世纪中叶，各学科正处于交叉渗透时期，而且各门学科的边缘区域及其交叉点，正是等待开垦的科学领域。恰如控制论创始人维纳（N.Wiener）所讲的：“在科学发展上可以得
3、到最大收获的领域是各种建立起来的部门之间的被忽视的无人区。”正是基于这种思想，维纳与信息论创始人申农、计算机创始人图灵以及神经学家等进行多次讨论、交流、合作，于1948年发表了控制论关于在动物和机器中控制和通讯科学的著作。论述了控制论的一般方法，推广了反馈的概念，为控制理论这门学科奠定了坚实的基础。从维纳的控制论中，可以总结出3个最基本而又重要的概念：信息、反馈和控制，此即为控制论的三要素。反馈的概念是于1920年首先出现在贝尔电话实验室的文献中，后经维纳的引入，逐渐推广在工程、生物、心理和其他社会科学领域。事实上，一切机械控制系统、一切生命系统以及那些以生命系统为基础的社会系统都是与反馈机制
4、密不可分的。反馈的本质是系统的输出及送回输入端，并由此对系统状态产生具有制约作用的影响。理解反馈的概念必然注意三点：一是反馈存在于系统之中，某个反馈机制必与某个系统相对应；二是反馈系统的流向与系统主信息的流向相反，即由输出回到输入，构成新生环系统；三是反馈的效果是对系统的状态产生影响。任何系统只有通过反馈，才能实现控制。任何要求只有开放，与外界有信息交换，才可能有序。任何系统都是有结构的，系统的整体功能不等于各孤立部分功能之和。我们对这三个问题要有全面的理解：定义处在一定相互联系之中、与环境发生关系的各个组成部分的整体，即为系统；组成系统的各单元、因子等，即为要素；系统内部各个要素的组织形式，
5、即为结构；系统在一定环境中所发挥的作用，即为功能。系统的整体功能，不仅有各部分的功能，还有各个部分相互联系形成新结构而产生的新的功能。这就是系统科学的三大原理：反馈原理、有序原理、整体原理。控制论、信息论、系统论共同处在系统科学中，是共同发展的。它们的创立是物理学与生物学等多学科交叉、结合、渗透的产物，它们进一步揭示出自然、社会、思维领域中许多现象的一致性。只是由于当时科技水平的局限性，控制论只在工程设计中，主要解决线性定常系统的单输入、单输出问题，反馈信号也只是一种信号数值的大小，而反馈形式只是单一的负反馈的模式。这时的控制论被称作“经典控制论”（第一控制论），但对解决当时的系统控制问题是非
6、常有效的，也是相当广泛的，其突出的成就是导致自动化技术的诞生和发展。从维纳开创的“经典控制论”到“现代控制论”，标志着人类对现实世界的认识能力和改造能力的进一步提高，是人类对控制技术认识上的一次飞跃。3 “现代控制论”（Modern Control Theory）的进一步发展3.1 现代控制论的发展过程20世纪6070年代，由于计算机的飞速发展，推动了空间技术的发展。这时，维纳创立的“经典控制论”面临着新的挑战。因为航天技术及其他生产技术的发展，一方面使控制对象变得更加复杂，另一方面对控制的要求提出了更加苛刻的条件。例如非线性的、时变的或者分布参数的系统有关控制问题，对系统本身或其周围环境的不
7、确定因素的适应控制问题，多输入多输出系统的分析和综合问题，以及实现控制的某种目的函数意义下的最优化问题等等，都不是依靠“经典控制论”所能解决的。面对这些挑战，控制理论必须向前发展。而在这个时期，现代科学技术的进步，特别是现代数学和计算机技术的成就恰好为控制理论的发展提供了强有力的工具。正是在这种历史背景下，“现代控制论”应运而生。20世纪60年代初，卡尔曼（Kalman）首先提出了使用状态空间方法分析与综合复杂系统的问题，提出了系统的能控性、能观性、稳定性以及滤波等问题，并指出对于多变量系统，只有用状态变量的描述方法，才能完全表达动力学性质，才能确切描述系统的内在特性。一套以状态空间法、极大值
8、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的确立，标志着现代控制理论的形成。对于“现代控制论”来说，首先遇到的问题是将实际系统抽象为数学模型，有了数学模型，才能有效地去研究系统的各个方面。许多机电系统、经济系统、管理系统等都可近似认为是线性系统。线性系统和力学中的质点一样，是一个理想模型，这是研究复杂事物通用的、主要的方法。“现代控制论”从自然和社会现象中抽象出理想模型，用状态空间方法表示，然后再做理论上的探讨。以“双机拖动”系统为例，从抽象出数学模型入手，直到工程设计，从而可以获得一个清晰、完整的设计思路的设计方法。这个系统为“获取反馈”，必须根据系统的能控性与
9、能观性，设计观测器，即用观测器作“状态估计”。在此基础上再进一步研究遇到外界干扰的影响。通过这种设计才可获得一个清楚的、完整的、较为系统的概念。在“现代控制论”中，线性系统理论是其数学基础。线性系统理论包括了矩阵论，是一门严谨的数学学科。我们学习数学，要掌握“方法论”，要逐步学会如何列出数学表达式，并且从中理解其物理实质。数学运算是逻辑思维与一些具体运算知识和技能相结合在处理数量关系时的表现。数学是一个层次、一个层次地抽象，与此同时，其内涵也是一次比一次更加广泛深刻。现代控制理论是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
10、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。3.2
11、现代控制理论的学科内容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) 线性系统理论 它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。(2) 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
12、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。(3) 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。(4) 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
13、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。(5) 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：识别受控对象的动态特性；在识别对象的基础上选择决策；在决策的基础上做出反应或动作。3.3 现代控制理论的研究现状为了适应更为广泛、更加复杂的控制要求，弥补经典控制理论之不足，一种建立在线性代数，概率论，随机过程理论等数学工具基础上的现代控制理论（第二代控制理论）迅速发展起来，迎来了自动控制理论的第二个发展阶段。这种理论所采用有时域法和状态空间方
14、法，不仅能提供系统的外部信息，而且可以提供系统的内部信息。同时具有解决线性和非线性系统，定常和时变系统、单变量和多变量系统的通用特点，而他的繁琐的数学计算，由于电子计算机的迅速发展和应用也得到了很好的解决。因此，它得以迅速的发展和广泛的应用。有人曾把状态空间法的应用，极大值原理和卡尔曼滤波技术的提出（或加上贝尔曼的动态规划）作为现代控制理论的起点，这种高度的概括，说明了现代控制理论的基本特点：即分析系统的内在特性，控制参数导优和系统的抗干扰能力问题。概括地说，它大致包括以下五个方面的基本内容：(1) 最优控制问题最优控制问题是系统如何按照一定的目标来确定一系统的控制函数，它是基于对系统的全部状
15、态的观测而得的。也就是所谓的观测器设计问题，当系统状态不能全部直接观测时就需为系统设计一个状态观测器，它涉及到控制系统的能控性和能观性，在这些状态运动的基础上确定系统的最优控制规律，可见，系统状态运动的能观性和能控性是最优控制系统的先决条件。(2) 最优估计问题最优估计问题是指如何从系统受到的随机干扰的输出系统的状态运动。由于系统受到干扰（随机干扰），要根据输出来求出系统的状态，就涉及到利用统计数学的工具来尽可能地消除干扰的影响。这样就产生了对系统的预测、滤波和平滑处理问题。预测是相当多一类最优控制问题的先决条件，滤波则可以从被干扰的信息和干扰分布在不同频段或少量重叠的情况，维纳滤波为信息的干
16、扰噪声混杂在相同频段提供了解决方法，而卡尔曼滤波则把这种方法扩大到各种不平稳过程，平滑处理是用更多的量测数据，包括后来的数据来估计前某一时刻（时间点）上的信息，这种以牺牲时间来换取估计精度的作法在某些场合不仅是合适的，而且是必要的。(3) 随机最优控制随机最优控制是为一个承受随机干扰的系统，为使其达到希望的目标而确定一个控数。一般实际系统都要不同程度地受到许多噪声的干扰，在这种情况下的最优控制问题就成为随机最优控制。(4) 动态系统辨识在设计一个控制系统时，特别是设计一个最优控制系统，都必须建立系统的数学模型。在设计过程中，如果系统受到动态干扰（包括测量干扰），如何消除干扰的影响，确定系统的最合适的数学模型，称为动态系统辨识。当需要同时确定系统的结构和参数时，即是系统的动态辨识问题。(5) 自适应控制自适应控制是利用各种直接或间接的辨识系统动态特征的方法来得到一个数学模型，该模型可以随时调整控制律以得到对系统的
