現(xiàn)代控制理論論文 2015

1、2015級碩士期末論文現(xiàn)代控制理論綜述課 程 現(xiàn)代控制理論 姓 名 學 號 專 業(yè) 2016 年1 月 4 日經(jīng)典控制理論與現(xiàn)代控制理論的差異現(xiàn)代控制理論是建立在狀態(tài)空間法基礎上的一種控制理論，是自動控制理論的一個主要組成部分。在現(xiàn)代控制理論中，對控制系統(tǒng)的分析和設計主要是通過對系統(tǒng)的狀態(tài)變量的描述來進行的，基本的方法是時間域方法?，F(xiàn)代控制理論比經(jīng)典控制理論所能處理的控制問題要廣泛得多，包括線性系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)，定常系統(tǒng)和時變系統(tǒng)，單變量系統(tǒng)和多變量系統(tǒng)。它所采用的方法和算法也更適合于在數(shù)字計算機上進行?，F(xiàn)代控制理論還為設計和構(gòu)造具有指定的性能指標的最優(yōu)控制系統(tǒng)提供了可能性?，F(xiàn)代控制理論的名稱

2、是在1960年以后開始出現(xiàn)的，用以區(qū)別當時已經(jīng)相當成熟并在后來被稱為經(jīng)典控制理論的那些方法?，F(xiàn)代控制理論已在航空航天技術、軍事技術、通信系統(tǒng)、生產(chǎn)過程等方面得到廣泛的應用。現(xiàn)代控制理論的某些概念和方法，還被應用于人口控制、交通管理、生態(tài)系統(tǒng)、經(jīng)濟系統(tǒng)等的研究中。 現(xiàn)代控制理論是在20世紀50年代中期迅速興起的空間技術的推動下發(fā)展起來的?？臻g技術的發(fā)展迫切要求建立新的控制原理，以解決諸如把宇宙火箭和人造衛(wèi)星用最少燃料或最短時間準確地發(fā)射到預定軌道一類的控制問題。這類控制問題十分復雜，采用經(jīng)典控制理論難以解決。1958年，蘇聯(lián)科學家.龐特里亞金提出了名為極大值原理的綜合控制系統(tǒng)的新方法。在這之前，

3、美國學者R.貝爾曼于1954年創(chuàng)立了動態(tài)規(guī)劃，并在1956年應用于控制過程。他們的研究成果解決了空間技術中出現(xiàn)的復雜控制問題，并開拓了控制理論中最優(yōu)控制理論這一新的領域。19601961年，美國學者R.E.卡爾曼和R.S.布什建立了卡爾曼-布什濾波理論，因而有可能有效地考慮控制問題中所存在的隨機噪聲的影響，把控制理論的研究范圍擴大，包括了更為復雜的控制問題。幾乎在同一時期內(nèi)，貝爾曼、卡爾曼等人把狀態(tài)空間法系統(tǒng)地引入控制理論中。狀態(tài)空間法對揭示和認識控制系統(tǒng)的許多重要特性具有關鍵的作用。其中能控性和能觀測性尤為重要，成為控制理論兩個最基本的概念。到60年代初，一套以狀態(tài)空間法、極大值原理、動態(tài)規(guī)

4、劃、卡爾曼-布什濾波為基礎的分析和設計控制系統(tǒng)的新的原理和方法已經(jīng)確立，這標志著現(xiàn)代控制理論的形成。 現(xiàn)代控制理論所包含的學科內(nèi)容十分廣泛，主要的方面有：線性系統(tǒng)理論、非線性系統(tǒng)理論、最優(yōu)控制理論、隨機控制理論和適應控制理論。 線性系統(tǒng)理論是現(xiàn)代控制理論中最為基本和比較成熟的一個分支，著重于研究線性系統(tǒng)中狀態(tài)的控制和觀測問題，其基本的分析和綜合方法是狀態(tài)空間法。按所采用的數(shù)學工具，線性系統(tǒng)理論通常分成為三個學派：基于幾何概念和方法的幾何理論，代表人物是W.M.旺納姆;基于抽象代數(shù)方法的代數(shù)理論，代表人物是R.E.卡爾曼；基于復變量方法的頻域理論，代表人物是H.H.羅森布羅克。 非線性系統(tǒng)理論的

5、分析和綜合理論尚不完善。研究領域主要還限于系統(tǒng)的運動穩(wěn)定性、雙線性系統(tǒng)的控制和觀測問題、非線性反饋問題等。更一般的非線性系統(tǒng)理論還有待建立。從70年代中期以來，由微分幾何理論得出的某些方法對分析某些類型的非線性系統(tǒng)提供了有力的理論工具。 最優(yōu)控制理論是設計最優(yōu)控制系統(tǒng)的理論基礎，主要研究受控系統(tǒng)在指定性能指標實現(xiàn)最優(yōu)時的控制規(guī)律及其綜合方法。在最優(yōu)控制理論中，用于綜合最優(yōu)控制系統(tǒng)的主要方法有極大值原理和動態(tài)規(guī)劃。最優(yōu)控制理論的研究范圍正在不斷擴大，諸如大系統(tǒng)的最優(yōu)控制、分布參數(shù)系統(tǒng)的最優(yōu)控制等。 隨機控制理論的目標是解決隨機控制系統(tǒng)的分析和綜合問題。維納濾波理論和卡爾曼-布什濾波理論是隨機控制

6、理論的基礎之一。隨機控制理論的一個主要組成部分是隨機最優(yōu)控制，這類隨機控制問題的求解有賴于動態(tài)規(guī)劃的概念和方法。 適應控制理論系統(tǒng)是在模仿生物適應能力的思想基礎上建立的一類可自動調(diào)整本身特性的控制系統(tǒng)。適應控制系統(tǒng)的研究?？蓺w結(jié)為如下的三個基本問題：識別受控對象的動態(tài)特性；在識別對象的基礎上選擇決策；在決策的基礎上做出反應或動作。 一、現(xiàn)代控制理論的發(fā)展 1.智能控制(Intelligent Control) 智能控制是人工智能和自動控制的結(jié)合物，是一類無需人的干預就能夠獨立地驅(qū)動智能機器，實現(xiàn)其目標的自動控制。智能控制的注意力并不放在對數(shù)學公式的表達、計算和處理上，而放在對任務和模型的描述，

7、符號和環(huán)境的識別以及知識庫和推理機的設計開發(fā)上。智能控制用于生產(chǎn)過程，讓計算機系統(tǒng)模仿專家或熟練操作人員的經(jīng)驗，建立起以知識為基礎的廣義模型，采用符號信息處理、啟發(fā)式程序設計、知識表示和自學習、推理與決策等智能化技術，對外界環(huán)境和系統(tǒng)過程進行理解、判斷、預測和規(guī)劃，使被控對象按一定要求達到預定的目的。 2.非線性控制(Nonlinear Control) 非線性控制是復雜控制理論中一個重要的基本問題，也是一個難點課題，它的發(fā)展幾乎與線性系統(tǒng)平行。非線性系統(tǒng)的發(fā)展，數(shù)學工具是一個相當困難的問題，泰勒級數(shù)展開對有些情況是不能適用的。古典理論中的“相平面”法只適用于二階系統(tǒng)，適用于含有一個非線性元件

8、的高階系統(tǒng)的“描述函數(shù)”法也是一種近似方法。由于非線性系統(tǒng)的研究缺乏系統(tǒng)的、一般性的理論及方法，于是綜合方法得到較大的發(fā)展 3.自適應控制(Adaptive Control) 自適應控制系統(tǒng)通過不斷地測量系統(tǒng)的輸入、狀態(tài)、輸出或性能參數(shù)，逐漸了解和掌握對象，然后根據(jù)所得的信息按一定的設計方法，作出決策去更新控制器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)以適應環(huán)境的變化，達到所要求的控制性能指標。 4.魯棒控制(Robust Control) 過程控制中面臨的一個重要問題就是模型不確定性，魯棒控制主要解決模型的不確定性問題，但在處理方法上與自適應控制有所不同。自適應控制的基本思想是進行模型參數(shù)的辯識。進而設計控制器?？刂破?/p>

9、參數(shù)的調(diào)整依賴于模型參數(shù)的更新，不能預先把可能出現(xiàn)的不確定性考慮進去。而魯棒控制在設計控制器時盡量利用不確定性信息來設計一個控制器，使得不確定參數(shù)出現(xiàn)時仍能滿足性能指標要求。魯棒控制認為系統(tǒng)的不確定性可用模型集來描述，系統(tǒng)的模型并不唯一，可以是模型集里的任一元素，但在所設計的控制器下，都能使模型集里的元素滿足要求。 5.模糊控制(Fuzzy Control) 模糊控制借助模糊數(shù)學模擬人的思維方法，將工藝操作人員的經(jīng)驗加以總結(jié)，運用語言變量和模糊邏輯理論進行推理和決策，對復雜對象進行控制。模糊控制既不是指被控過程是模糊的，也不意味控制器是不確定的，它是表示知識和概念上的模糊性，它完成的工作是完全

10、確定的。 1974年英國工程師E.H.Mamdam首次把Fuzzy集合理論用于鍋爐和蒸氣機的控制以來，開辟了Fuzzy控制的新領域，特別是對于大時滯、非線性等難以建立精確數(shù)學模型的復雜系統(tǒng)，通過計算機實現(xiàn)模糊控制往往能取得很好的結(jié)果。 模糊控制的特點是不需要精確的數(shù)學模型，魯棒性強，控制效果好，容易克服非線性因素的影響，控制方法易于掌握。最近有人提出神經(jīng)模糊Inter3融合控制模型，即把融合結(jié)構(gòu)、融合算法及控制合為一體進行設計。又有人提出利用同倫BP網(wǎng)絡記憶模糊規(guī)則，以“聯(lián)想方式”使用這些經(jīng)驗。 模糊控制有待進一步研究的問題:模糊控制系統(tǒng)的功能、穩(wěn)定性、最優(yōu)化問題的評價;非線性復雜系統(tǒng)的模糊建

11、模，模糊規(guī)則的建立和模糊推理算法的研究;找出可遵循的一般設計原則。 6.神經(jīng)網(wǎng)絡控制(Neural Network Control) 神經(jīng)網(wǎng)絡是由所謂神經(jīng)元的簡單單元按并行結(jié)構(gòu)經(jīng)過可調(diào)的連接權構(gòu)成的網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡的種類很多，控制中常用的有多層前向BP網(wǎng)絡，RBF絡，Hopfield網(wǎng)絡以及自適應共振理論模型(ART)等。 神經(jīng)網(wǎng)絡控制就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡這種工具從機理上對人腦進行簡單結(jié)構(gòu)模擬的新型控制和辨識方法。神經(jīng)網(wǎng)絡在控制系統(tǒng)中可充當對象的模型，還可充當控制器。 7.實時專家控制(Real Time Expert Control) 專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識和經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它應用人工智能

12、技術，根據(jù)某個領域一個或多個人類專家提供的知識和經(jīng)驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復雜問題。專家系統(tǒng)和傳統(tǒng)的計算機程序最本質(zhì)的區(qū)別在于:專家系統(tǒng)所要解決的問題一般沒有算法解，并且往往要在不完全、不精確或不確定的信息基礎上作出結(jié)論。 實時專家系統(tǒng)應用模糊邏輯控制和神經(jīng)網(wǎng)絡理論，融進專家系統(tǒng)自適應地管理一個客體或過程的全面行為，自動采集生產(chǎn)過程變量，解釋控制系統(tǒng)的當前狀況，預測過程的未來行為，診斷可能發(fā)生的問題，不斷修正和執(zhí)行控制計劃。實時專家系統(tǒng)具有啟發(fā)性、透明性、靈活性等特點，目前已經(jīng)在航天試驗指揮、工業(yè)爐窯的控制、高爐爐熱診斷中得到廣泛應用。目前需要進一步研

13、究的問題是如何用簡潔語言來描述人類長期積累的經(jīng)驗知識，提高聯(lián)想化記憶和自學習能力。 8.定性控制(Qualitative Control) 定性控制是指系統(tǒng)的狀態(tài)變量為定性量時(其值不是某一精確值而只知其處于某一范圍內(nèi))，應用定性推理對系統(tǒng)施加控制變量使系統(tǒng)在某一期望范圍。 9.預測控制(Predictive Control) 預測控制是在工業(yè)實踐過程中獨立發(fā)展起來的一種新型控制方法，它不僅適用于工業(yè)過程這種“慢過程”的控制，也能適用于快速跟蹤的伺服系統(tǒng)這種“快過程”控制。目前實用的預測控制方法有動態(tài)矩陣控制(DMC)，模型算法控制(MAC)，廣義預測控制(GPC)，模型預測啟發(fā)控制(MPHC

14、)以及預測函數(shù)控制(PFC)等。 最近有人提出一種新的基于主導內(nèi)模概念的預測控制方法:結(jié)構(gòu)對外來激勵的響應主要由其本身的模態(tài)所決定，即結(jié)構(gòu)只對激勵信息中與其起主導作用的幾個主要自振頻率相接近的頻率成分有較大的響應。目前利用神經(jīng)網(wǎng)絡對被控對象進行在線辨識，然后用廣義預測控制規(guī)律進行控制得到較多重視。 預測控制目前存在的問題是預測精度不高;反饋校正方法單調(diào);滾動優(yōu)化策略少;對任意的一般系統(tǒng)，其穩(wěn)定性和魯棒性分析較難進行;參數(shù)調(diào)整的總體規(guī)則雖然比較明確，但對不同類型的系統(tǒng)的具體調(diào)整方法仍有待進一步總結(jié)。 10.分布式控制系統(tǒng)(Distributed Control System) 分布式控制系統(tǒng)又稱

15、集散控制系統(tǒng)，是70年代中期發(fā)展起來的新型計算機控制系統(tǒng)，它融合了通信技術(Communication)，計算機技術(Computer)，圖像顯示技術(CRT)，控制技術(Control)的“4C”技術，形成了以微處理器為核心的系統(tǒng)，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的監(jiān)視、控制和管理。 既打破了常規(guī)控制儀表功能的局限，又較好地解決了早期計算機系統(tǒng)對于信息、管理過于集中帶來的危險，而且還有大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、處理的功能以及較強的數(shù)據(jù)通信能力。 分布式控制系統(tǒng)既有計算機控制系統(tǒng)控制算法靈活，精度高的優(yōu)點，又有儀表控制系統(tǒng)安全可靠，維護方便的優(yōu)點。它的主要特點是:真正實現(xiàn)了分散控制;具有高度的靈活性和可擴展性;較強的數(shù)據(jù)

16、通信能力;友好而豐富的人機聯(lián)系以及極高的可靠性。 二：經(jīng)典控制理論與現(xiàn)代控制理論的差異自動控制有經(jīng)典控制與現(xiàn)代控制之分：經(jīng)典控制使用三角函數(shù)（微分方程，拉普拉斯變換，Z變換 ）進行研究，因此經(jīng)典控制主要是從頻率域的角度對系統(tǒng)進行研究；而現(xiàn)代控制主要從時間域的角度（主要是狀態(tài)方程）對系統(tǒng)進行研究！ 現(xiàn)代控制理論有卡爾曼在60年代創(chuàng)立。此后李雅普諾夫和約當在進一步研究之后，得出了在現(xiàn)代控制論中占據(jù)核心地位的矩陣特征值理論。 李雅普諾夫?qū)τ诳刂评碚摰淖畲筘暙I是系統(tǒng)穩(wěn)定性理論。這個理論是從能量角度考察系統(tǒng)，即只有消耗能量的系統(tǒng)才是穩(wěn)定的，得出了系統(tǒng)穩(wěn)定性的判據(jù)。這個理論對于整個控制理論有基礎性的作用。

17、它不僅適合于線性系統(tǒng)，同樣適合于非線性系統(tǒng)?？刂葡到y(tǒng)設計的關鍵在于獲取被控對象數(shù)學模型（模型一旦建立，可以認為數(shù)學模型的參數(shù)不便）。當然從理論上說，獲取被控對象的精確數(shù)學模型的概率為零。但是我們知道，對于賦范線性空間，有這樣一個結(jié)論，如果兩個可測函數(shù)之間在范數(shù)意義下能夠的逼近足夠好，那么對于同樣的輸入，兩個模型的輸出之間的誤差就可以足夠小。這保證了我們可以在一定的允許誤差范圍內(nèi)使用“足夠精確”的模型進行控制系統(tǒng)設計。 嚴格地說，真正的線性系統(tǒng)并不存在，任何系統(tǒng)都帶有一定的非線性。目前對于非線性系統(tǒng)，還沒有找到統(tǒng)一有效的解決方法，一般的研究方法都是對非線性系統(tǒng)線性化之后再進行處理。 被控對象在現(xiàn)實環(huán)境的影響下，自身的結(jié)構(gòu)會發(fā)生一些變化，這樣就有可能導致原來建立的數(shù)學模型失真（模型參數(shù)可變），進而影響控制效果。為解決這種問題而產(chǎn)生了模型辨識與控制同時進行的思想，就是自適應控制（即在控制過程中不斷的辨識被控對象或過程的數(shù)學模型或修改模型參數(shù)，根據(jù)此事的被控