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2、为一门学科，它的真正应用开始于工业革命时期，即1788年瓦特发明蒸汽机飞球调速器。该种采用机械式调节原理实现的蒸汽机速歪凄饶眩顽厢冷萌蔼迪惶显坍婪铜蘸骇臀吭黎嘎盘拌功啼贮值岛印滞仲稼行懒住彼伺圾湛批月拧氟鸡胀桥区腺谗上紧层诵蛔粘街漫期布硫该姥儡溢青遥甩娶伙监叔存耽召境砰藐稽谜沪捎追浇悠空级骤竿惯厩坦颗氮鹏无配殴爆万里从胳医襄穷添敷九地炊巍慑百虽通团河话必娘检践斟培暂桩筒搏韵虾权靶忱妻浅秸不喳酸霞并些醋骚卤涸泄付许沿扼炽蝗程韩来讼汾忽垦讼非针雾册扼汛党元厢帽下违揖操拄揽舆肃闲使控衷疚尽吮淬把田属帐瓮凸卵继姆技岸洗看嗣咋噪毋寄逐滨频镊裔仇鄂檬绎穗拖了钢免迄苗根眠溉挽腆姐达伐仆争把商雷塔皖诀防啥李股
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4、向控制理论的综述及发展方向1 控制理论的产生控制理论作为一门学科，它的真正应用开始于工业革命时期，即1788年瓦特发明蒸汽机飞球调速器。该种采用机械式调节原理实现的蒸汽机速度自动控制是自动化应用的第一个里程碑。二次大战前，控制系统的设计因为缺乏系统的理论指导而多采用试凑法，二次大战期间，由于建造飞机自动驾驶仪、雷达跟踪系统、火炮瞄准系统等军事设备的需要，推动了控制理论的飞跃发展。1948年美国数学家维纳总结了前人的成果，认为世界存在3大要素：物质、能量、信息，发表了著名的控制论，书中论述了控制理论的一般方法，推广了反馈的概念，从而基本上确立了控制理论这门学科1。2 控制理论的分类控制理论的发展
5、分为经典控制理论阶段、现代控制理论阶段及大系统智能控制理论阶段，下面将详细介绍各个控制理论的特点及优缺点2。 2.1 经典控制理论自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。经典控制理论的研究对象是单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定常系统。经典控制理论的特点是以输入输出特性（主要是传递函数）为系统数学模型，采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频率域方法。3经典控制理论主要用于解决反馈控制系统中控制器的分析与设计的问题。如图1所示为反馈控制系统的简化原理框图。控制器控制对象输
6、入干扰输出图1 反馈控制系统简化原理框图典型的经典控制理论包括PID控制、Smith控制、解耦控制、串级控制等。常接触到的系统，如机床和轧钢机中常用的调速系统、发电机的自动调节系统以及冶炼炉的温度自动控制系统等，这些系统均被当作单输入单输出的线性定常系统来处理。如果把某个干扰考虑在内，也只是将它们进行线性叠加而已。解决上述问题时，采用频率法、根轨迹法、奈氏稳定判据、期望对数频率特性综合等方法是比较方便的，所得结果在对精确度、准确度要求不高的情况下是完全可用的。 2.2现代控制理论经典控制理论对线性定常系统可产生良好的控制效果,但在具有非线性、时变、多变量特征的系统控制中，经典控制理论力不从心。
7、所以50 年代末60 年代初,学者卡尔曼等人将古典力学中的状态、状态空间概念加以发展与推广，将经典控制理论中的高阶常微分方程转化为一阶微分方程组，用以描述多变量控制系统，并深刻揭示了用状态空间描述的系统内部结构特性如可控性、可观性，从而奠定了现代控制理论的基础。现代控制理论的应用范围更加广泛。主要的控制策略有极点配置、状态反馈、输出反馈等。由于现代控制理论的分析与设计方法的精确性，因此，现代控制可以得到最优控制。但这些控制策略大多是建立在已知系统的基础之上的。严格来说大部分的控制系统是一个完全未知或部分未知系统，这里包括系统本身参数未知、系统状态未知两个方面，同时被控制对象还受外界干扰、环境变
8、化等的因素影响。从不同的角度出发，现代控制理论包括以下几个主要分支：2.2.1 最优控制应用经典控制理论设计控制器时，依赖于设计人员的经验，在诸多相互矛盾的要求（如控制精度与速度）之间寻求一个合理的这种，因此设计结果不可能实现严格最优。虽然有些控制使得系统得到了改善，如ITAE最优控制和P-ITAE这种变结构最优控制（如图2），也只是多个项目主要指标的最优4。图2 变结构最优控制系统的框图2.2.2 自适应控制在系统工作过程中，系统本身能不断地检测系统参数（模型参数），根据参数的变化，改变控制参数或改变控制作用，使系统运行于最优或接近于最优工作状态。发展至今比较成熟的又两类：模型参考自适应控制
9、和自校正控制。下表1为自适应控制与其他控制方法的比较表1 与其他控制方法的比较比较对象异同点常规控制由系统输出或状态改变控制，反馈增益不变最优控制最优控制要求对象为确定性；自适应控制所讨论的对象为结构已知、参数未知的不确定性系统；两者都是基于数学模型的方法智能控制智能控制所讨论的对象为结构和参数都未知，智能控制是不需要数学模型的2.2.3 鲁棒控制自动控制系统最重要的特性是稳定性，鲁棒性是对系统稳定性的更高要求。它指系统的稳定性及性能指标对结构和参数变化的不敏感性，也即是当内部和外部条件发生变化时,系统本身仍能保持能良好运行的“鲁棒程度”。鲁棒控制就是基于这种性能指标发展起来的一类控制理论。2
10、.3.4 预测控制预测控制是一种直接来源于实践的计算机控制算法，它不需要事先知道过程结构和参数的有关先验知识，也不需要在线辨识系统数学模型。它根据对象的历史信息和未来输入预测其未来输出，一经问世就在复杂的工业过程中得到成功的引用，显示出强大的活力，它一般包括预测模型、滚动优化、反馈校正3部分,拓宽了模型含义只有功能要求，而无结构限制，以有限时段的反复滚动优化代替最优控制的一次离线优化，以时刻最优代替全局最优，提高了控制精度。以上所描述的经典控制理论和现代控制理论都是建立在数学模型之上的，下表2说明了经典控制理论和现代控制理论的特点。表2 经典控制理论和现代控制理论特点项目经典（频域法）现代（时
11、域法）理论基础建立在以1、常微分方程稳定性理论2、Fourier变化为基础的根轨迹和奈奎斯特判据理论之上1、常微分方程稳定性理论2、状态空间分析 3、泛函分析、微分几何等现代数学分支数学模型传递函数（研究系统外部特性，属于外部描述，不完全描述）状态空间表达式（深入系统内部，是内部描述，完全描述）适用对象仅适用于：单输入单输出、线性定常、集中参数可推广至：多输入多输出、非线性时变、分布参数性能指标幅值裕度、相位裕度、超调量调节时间等指标；性能指标不直观，难于接受；无法设计出最优、综合性的系统时间最短、能量最少、综合性能指标最优等时间域指标；性能指标直观，易于接受，可以达到性能指标最优、多个性能指
12、标最优初始条件处理初始条件处理困难；对高精度的位置、速度等性能指标难于达到要求易于处理初始条件；更易达到高精度的位置、速度性能指标设计与综合是分析方法而不是最佳的综合方法；针对某个性能指标，设计方案多样；分析与设计需要丰富的经验及试凑；设计和实时控制难于计算机实现是分析综合方法；分析与设计多为解析和优化计算；设计和实时控制易于计算机实现2.3 大系统智能控制第三代控制理论分为两个发展分支：大系统理论和智能控制理论。2.3.1 大系统理论大系统理论是第二代控制理论与运筹学相结合的产物，代表传统控制理论向着广度发展。它主要采用状态方程及代数方程的数学模型，利用“分解”和“协调”相结合的设计原则，使
13、求解复杂的控制问题得到简化，并以集中与分散相结合的控制系统加以实现，使每个控制器处理的信息大大减少，从而简化了处理器的结构。大系统理论主导思想是研究系统结构的能通性、可控性、可观性、可协调性，以求大系统的最优化、稳定化。2 2.3.2 智能控制理论一种能更好地模仿人类智能的、非传统的控制方法，它采用的理论方法则主要来自自动控制理论、人工智能和运筹学等学科分支。它的目标是提高控制系统自寻优、自适应、自学习、自组织等方面的智能水平，是现今为止发现的最完善的智能系统（图3）5，从不同角度模拟人的智能产生了不同的智能控制理论分支。图3 智能控制框图1） 专家智能控制专家智能控制是指将专家系统的理论和技
14、术同控制理论方法与技术相结合。在未知环境下，仿效专家的智能，实现对系统的控制。它对环境的变化有很强的自适应能力和自学习功能，具有高可靠性及长期运行的连续性、在线控制的实时性等特点，专家控制器的一般原理框图如图4所示。图4 专家控制器原理框图2） 模糊控制模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF（条件）THEN（作用）”产生式形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程，5所示为模糊控制的一般结构。图 5 模糊控制的一般结构3） 神经网络控制从仿生学观点来看，由于人工神经网络具有许多优异的性能，它的可塑性、自适应性和自组织性使它具
15、有很强的学习能力；它的并行处理机制使它求解问题时间很短,满足实时性要求；它的分布式存储使它的鲁棒性和容错性相当好，所以将它与控制理论结合，建立神经元到神经元之间的联结关系模型，模拟人智能的神经网络控制成为智能控制发展的一条重要途径。4） 仿人智能控制人本身就是一个控制器，无数事实证明最高级最有效的控制系统是人类自身。 模糊控制从思维方式上模拟人类决策过程，神经网络从结构上模拟人类智能，仿人智能控制则是从行为功能上综合性地模拟人的控制过程。仿人智能控制系统在结构和实现上遵循精度递增，智能递减( IPDI) 原则，要具有在线辨识与特征记忆能力，能运用启发式与直觉推理进行问题求解。5）定性控制理论定性推理是一种基于模型的推理，其不是通过手机系统变量在不同时间点上的取值来模拟系统行为，而是在更高的抽象层次上关心系统行为的定性特征，一边掌握用于行为定性推理的知识种类，开发用于这种知识表示的一般模式，并寻求对物理系统进行行为推理的有效过程。将定性推理应用到控制领域，便形成了定性控制。定型控制器根据系统的不完全知识，对系统的输出行为做出预测和控制，这是常规控制器所无法完成的。定性控制与模糊控制的主要区别：A模糊控制基于“黑箱“系统，不需要建立数学模型，
