自動控制原理總結(jié)報告

1、自動控制原理總結(jié)報告專業(yè)自動化班級09自動化<1>班姓名學號完成時間自動控制原理總結(jié)報告摘要:本學期我們學習了自動控制原理的前前8章，重點介紹了前6章，離散系統(tǒng)的分析與線性系統(tǒng)類似。自動控制技術(shù)所取得的成就和起到的作用給各行各業(yè)的人們留下了深刻的印象。從最初的機械轉(zhuǎn)速、位移的控制到工業(yè)過程中對溫度、壓力、流量、物位的控制，從遠洋巨輪到深水潛艇的控制，而今的數(shù)控機床，汽車工業(yè)，自動控制技術(shù)的應(yīng)用幾乎無處不在。關(guān)鍵是自動控制理論和技術(shù)已經(jīng)介入到了電氣、機械、航空、化工、核反應(yīng)等諸多的學科和領(lǐng)域。所以越來越多的工程技術(shù)人員和科學工作者開始了解和關(guān)注自動控制的知識。關(guān)鍵字：控制方法發(fā)展正文

2、:一、自動控制理論的分析方法：（1）時域分析法；（2）頻率法；（3）根軌跡法；（4）狀態(tài)空間方法；（5）離散系統(tǒng)分析方法；（6）非線性分析方法系統(tǒng)的數(shù)學模型（1）解析表達：微分方程；差分方程；傳遞函數(shù)；脈沖傳遞函數(shù)；頻率特性；脈沖響應(yīng)函數(shù)；階躍響應(yīng)函數(shù)（2）圖形表達：動態(tài)方框圖（結(jié)構(gòu)圖）；信號流圖；零極點分布；頻率響應(yīng)曲線；單位階躍響應(yīng)曲線自動控制原理基礎(chǔ)系列課程內(nèi)容體系具有系統(tǒng)性、科學性、先進性、實用性，對課程體系進行了改革確立了以系統(tǒng)分析、系統(tǒng)建模、系統(tǒng)綜合為自動控制原理課程的主線構(gòu)建了由時域分析、復(fù)域分析、頻域分析、系統(tǒng)校正4個模塊構(gòu)成的知識體系。從課程的體系出發(fā)以系統(tǒng)建模f系統(tǒng)分析綜合

3、設(shè)計作為課程主線。數(shù)學模型是描述系統(tǒng)內(nèi)部各物理量或變量之間關(guān)系的數(shù)學表達式建立一個合理的模型是系統(tǒng)分析和設(shè)計的前提。從不同的角度對系統(tǒng)進行建模加深對這方面內(nèi)容的理解。例如可用船舶上的電機調(diào)速系統(tǒng)為例通過建立它的微分方程、傳遞函數(shù)、結(jié)構(gòu)圖、信號流圖這些不同的數(shù)學模型來建立各模型的聯(lián)系。系統(tǒng)分析方法是控制系統(tǒng)綜合設(shè)計的基礎(chǔ)這部分的內(nèi)容主要包括時域分析法、根軌跡法、頻域響應(yīng)法是控制理論的重點。在控制系統(tǒng)中穩(wěn)定性、快速性和準確性是對控制系統(tǒng)的基本要求也是衡量系統(tǒng)性能的重要指標控制系統(tǒng)不同的分析問題方法都是緊緊圍繞這三個方面展開的。只要抓住這個特點就抓住了系統(tǒng)分析的關(guān)鍵有助于加深對不同方法的理解。例如以

4、我軍某軍艦上的雷達定位系統(tǒng)為例假設(shè)給定目標信號要求設(shè)計控制器使系統(tǒng)在給定輸入下跟蹤指定目標最小且抗干擾性最好。這些生動的工程實例大大激發(fā)了我的興趣使我感受到了控制理論的魅力深刻理解了結(jié)合控制理論的發(fā)展更新教學內(nèi)容近年來控制理論得到了蓬勃發(fā)展特別在非線性控制、分布參數(shù)控制、魯棒控制、自適應(yīng)控制、智能控制等方向上取得了重要進展。例如每章結(jié)束后都開設(shè)一個專題介紹本學科的發(fā)展動態(tài)這種方法擴大了我們的知識面培養(yǎng)了我們探索科學技術(shù)的興趣。結(jié)合船舶電氣的發(fā)展而言近幾年來隨著電力、電子、控制技術(shù)、通訊及信息技術(shù)等的不斷發(fā)展及其在船舶上的廣泛應(yīng)用船舶電氣自動化程度大大地提高。新一代大功率半導體電力電子器件在材料

5、、理論、機理、制造工藝和應(yīng)用技術(shù)等方面的研究開發(fā)取得了突破性的進展船舶設(shè)備進一步向高可靠、節(jié)能型方向發(fā)展對船舶電力推進和輔機電力拖動技術(shù)帶來重大變革可編程序控制器和單片機已逐漸發(fā)展成為船舶控制中的一種普遍控制方式。自動控制原理課程雖然是電專業(yè)的基礎(chǔ)專業(yè)課程但是一般學時安排也不十分充裕。要想在有限的時間內(nèi)把這門理論性和工程應(yīng)用性都很強的課程學好必須認真的學習。例如在課程緒論部分通過與專業(yè)相關(guān)的典型示例引出控制、開環(huán)控制、閉環(huán)控制以及反饋等基本概念使我們認識到學習本課程的重要性并對控制理論在專業(yè)發(fā)展的作用有了一定的了解。二、控制未來發(fā)展1. 智能控制(IntelligentControl)智能控制

6、是人工智能和自動控制的結(jié)合物,是一類無需人的干預(yù)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(wù)和模型的描述,符號和環(huán)境的識別以及知識庫和推理機的設(shè)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(chǔ)的廣義模型,采用符號信息處理、啟發(fā)式程序設(shè)計、知識表示和自學習、推理與決策等智能化技術(shù),對外界環(huán)境和系統(tǒng)過程進行理解、判斷、預(yù)測和規(guī)劃,使被控對象按一定要求達到預(yù)定的目的。智能控制的理論基礎(chǔ)是人工智能,控制論,運籌學和系統(tǒng)學等學科的交叉。2. 非線性控制(NonlinearControl)非

7、線性控制是復(fù)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(yīng)控制(AdaptiveControl)自適應(yīng)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(shè)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(yīng)環(huán)境的變化達到所要求的控制性能

8、指標。4. 魯棒控制(RobustControl)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(yīng)控制有所不同。自適應(yīng)控制的基本思想是進行模型參數(shù)的辯識,進而設(shè)計控制器。控制器參數(shù)的調(diào)整依賴于模型參數(shù)的更新,不能預(yù)先把可能出現(xiàn)的不確定性考慮進去。而魯棒控制在設(shè)計控制器時盡量利用不確定性信息來設(shè)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(shè)計的控制器下,都能使模型集里的元素滿足要求。魯棒控制的一個主要問題就是魯棒穩(wěn)定性。5. 模糊控制

9、(FuzzyControl)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(fù)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確定的。1974年英國工程師E.H.Mamdan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(lǐng)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(fù)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。6. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制(NeuralNetworkControl)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由所謂神經(jīng)元的簡單單元按并行結(jié)

10、構(gòu)經(jīng)過可調(diào)的連接權(quán)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的種類很多,控制中常用的有多層前向BP網(wǎng)絡(luò),RBF網(wǎng)絡(luò),Hopfield網(wǎng)絡(luò)以及自適應(yīng)共振理論模型(ART)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(RealTimeExpertControl)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(yīng)用人工智能技術(shù),根據(jù)某個領(lǐng)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(fù)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

11、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(chǔ)上作出結(jié)論。實時專家系統(tǒng)應(yīng)用模糊邏輯控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,融進專家系統(tǒng)自適應(yīng)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(yù)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(yīng)用。目前需要進一步研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(QualitativeControl)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

12、精確值而只知其處于某一范圍內(nèi)),應(yīng)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。定性控制與模糊控制的區(qū)別:模糊控制不需建模,其控制律憑經(jīng)驗或算法調(diào)整,而定性控制基于定性模型,控制規(guī)則基于對系統(tǒng)的定性分析;模糊控制是基于狀態(tài)的精確測量值,而定性控制基于狀態(tài)的定性測量值。定性控制面臨的問題:發(fā)展定性數(shù)學理論,改進定性推理方法,注重定性和定量知識的結(jié)合;研究定性建模方法,定性控制方法;加強定性控制應(yīng)用領(lǐng)域的研究。9. 預(yù)測控制(PredictiveControl)預(yù)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“

13、快過程”控制。目前實用的預(yù)測控制方法有動態(tài)矩陣控制(DMC),模型算法控制(MAC),廣義預(yù)測控制(GPC),模型預(yù)測啟發(fā)控制(MPHC以及預(yù)測函數(shù)控制(PFC)等。這最近有人提出一種新的基于主導內(nèi)模概念的預(yù)測控制方法:結(jié)構(gòu)對外來激勵的響應(yīng)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(yīng)。目前利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對被控對象進行在線辨識,然后用廣義預(yù)測控制規(guī)律進行控制得到較多重視。預(yù)測控制目前存在的問題是預(yù)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)(DistributedControlSystem)分布式控制系統(tǒng)又稱集散控制系統(tǒng),是70年代中期發(fā)展起來的新型計算機控制系統(tǒng),它融合了控制技術(shù)(Control),計算機技術(shù)(Computer),通信技術(shù)(Communication),圖像顯示技術(shù)(CRT)的“4C”技術(shù),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)