自動(dòng)控制原理總結(jié)報(bào)告

1、自動(dòng)控制原理總結(jié)報(bào)告專業(yè)自動(dòng)化班級(jí)09自動(dòng)化<1>班姓名學(xué)號(hào)完成時(shí)間自動(dòng)控制原理總結(jié)報(bào)告摘要:本學(xué)期我們學(xué)習(xí)了自動(dòng)控制原理的前前8章，重點(diǎn)介紹了前6章，離散系統(tǒng)的分析與線性系統(tǒng)類似。自動(dòng)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(jī)械轉(zhuǎn)速、位移的控制到工業(yè)過程中對(duì)溫度、壓力、流量、物位的控制，從遠(yuǎn)洋巨輪到深水潛艇的控制，而今的數(shù)控機(jī)床，汽車工業(yè)，自動(dòng)控制技術(shù)的應(yīng)用幾乎無處不在。關(guān)鍵是自動(dòng)控制理論和技術(shù)已經(jīng)介入到了電氣、機(jī)械、航空、化工、核反應(yīng)等諸多的學(xué)科和領(lǐng)域。所以越來越多的工程技術(shù)人員和科學(xué)工作者開始了解和關(guān)注自動(dòng)控制的知識(shí)。關(guān)鍵字：控制方法發(fā)展正文

2、:一、自動(dòng)控制理論的分析方法：（1）時(shí)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(xué)模型（1）解析表達(dá)：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(dá)：動(dòng)態(tài)方框圖（結(jié)構(gòu)圖）；信號(hào)流圖；零極點(diǎn)分布；頻率響應(yīng)曲線；單位階躍響應(yīng)曲線自動(dòng)控制原理基礎(chǔ)系列課程內(nèi)容體系具有系統(tǒng)性、科學(xué)性、先進(jìn)性、實(shí)用性，對(duì)課程體系進(jìn)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(dòng)控制原理課程的主線構(gòu)建了由時(shí)域分析、復(fù)域分析、頻域分析、系統(tǒng)校正4個(gè)模塊構(gòu)成的知識(shí)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(jì)作為課程主線。數(shù)學(xué)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(xué)表達(dá)式建立一個(gè)合理的模型是系統(tǒng)分析和設(shè)計(jì)的前提。從不同的角度對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模加深對(duì)這方面內(nèi)容的理解。例如可用船舶上的電機(jī)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(hào)流圖這些不同的數(shù)學(xué)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(jì)的基礎(chǔ)這部分的內(nèi)容主要包括時(shí)域分析法、根軌跡法、頻域響應(yīng)法是控制理論的重點(diǎn)。在控制系統(tǒng)中穩(wěn)定性、快速性和準(zhǔn)確性是對(duì)控制系統(tǒng)的基本要求也是衡量系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)控制系統(tǒng)不同的分析問題方法都是緊緊圍繞這三個(gè)方面展開的。只要抓住這個(gè)特點(diǎn)就抓住了系統(tǒng)分析的關(guān)鍵有助于加深對(duì)不同方法的理解。例如以

4、我軍某軍艦上的雷達(dá)定位系統(tǒng)為例假設(shè)給定目標(biāo)信號(hào)要求設(shè)計(jì)控制器使系統(tǒng)在給定輸入下跟蹤指定目標(biāo)最小且抗干擾性最好。這些生動(dòng)的工程實(shí)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(xué)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(jìn)展。例如每章結(jié)束后都開設(shè)一個(gè)專題介紹本學(xué)科的發(fā)展動(dòng)態(tài)這種方法擴(kuò)大了我們的知識(shí)面培養(yǎng)了我們探索科學(xué)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(dòng)化程度大大地提高。新一代大功率半導(dǎo)體電力電子器件在材料

5、、理論、機(jī)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(jìn)展船舶設(shè)備進(jìn)一步向高可靠、節(jié)能型方向發(fā)展對(duì)船舶電力推進(jìn)和輔機(jī)電力拖動(dòng)技術(shù)帶來重大變革可編程序控制器和單片機(jī)已逐漸發(fā)展成為船舶控制中的一種普遍控制方式。自動(dòng)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(xué)時(shí)安排也不十分充裕。要想在有限的時(shí)間內(nèi)把這門理論性和工程應(yīng)用性都很強(qiáng)的課程學(xué)好必須認(rèn)真的學(xué)習(xí)。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(rèn)識(shí)到學(xué)習(xí)本課程的重要性并對(duì)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(dòng)控制的結(jié)合物,是一類無需人的干預(yù)就能夠獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器,實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制。智能控制的注意力并不放在對(duì)數(shù)學(xué)公式的表達(dá)、計(jì)算和處理上,而放在對(duì)任務(wù)和模型的描述,符號(hào)和環(huán)境的識(shí)別以及知識(shí)庫和推理機(jī)的設(shè)計(jì)開發(fā)上。智能控制用于生產(chǎn)過程,讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模仿專家或熟練操作人員的經(jīng)驗(yàn),建立起以知識(shí)為基礎(chǔ)的廣義模型,采用符號(hào)信息處理、啟發(fā)式程序設(shè)計(jì)、知識(shí)表示和自學(xué)習(xí)、推理與決策等智能化技術(shù),對(duì)外界環(huán)境和系統(tǒng)過程進(jìn)行理解、判斷、預(yù)測和規(guī)劃,使被控對(duì)象按一定要求達(dá)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(yùn)籌學(xué)和系統(tǒng)學(xué)等學(xué)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(gè)重要的基本問題,也是一個(gè)難點(diǎn)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(xué)工具是一個(gè)相當(dāng)困難的問題,泰勒級(jí)數(shù)展開對(duì)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(gè)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(duì)象,然后根據(jù)所得的信息按一定的設(shè)計(jì)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(dá)到所要求的控制性能

8、指標(biāo)。4. 魯棒控制(RobustControl)過程控制中面臨的一個(gè)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(jìn)行模型參數(shù)的辯識(shí),進(jìn)而設(shè)計(jì)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(jìn)去。而魯棒控制在設(shè)計(jì)控制器時(shí)盡量利用不確定性信息來設(shè)計(jì)一個(gè)控制器,使得不確定參數(shù)出現(xiàn)時(shí)仍能滿足性能指標(biāo)要求。魯棒控制認(rèn)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(jì)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(gè)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(xué)模擬人的思維方法,將工藝操作人員的經(jīng)驗(yàn)加以總結(jié),運(yùn)用語言變量和模糊邏輯理論進(jìn)行推理和決策,對(duì)復(fù)雜對(duì)象進(jìn)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(shí)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(jī)的控制以來,開辟了Fuzzy控制的新領(lǐng)域,特別是對(duì)于大時(shí)滯、非線性等難以建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜系統(tǒng),通過計(jì)算機(jī)實(shí)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(jī)理上對(duì)人腦進(jìn)行簡單結(jié)構(gòu)模擬的新型控制和辨識(shí)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制系統(tǒng)中可充當(dāng)對(duì)象的模型,還可充當(dāng)控制器7. 實(shí)時(shí)專家控制(RealTimeExpertControl)專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng),它應(yīng)用人工智能技術(shù),根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)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(jì)算機(jī)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(shí)時(shí)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(jìn)專家系統(tǒng)自適應(yīng)地管理一個(gè)客體或過程的全面行為,自動(dòng)采集生產(chǎn)過程變量,解釋控制系統(tǒng)的當(dāng)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(jì)劃。實(shí)時(shí)專家系統(tǒng)具有啟發(fā)性、透明性、靈活性等特點(diǎn),目前已經(jīng)在航天試驗(yàn)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(jìn)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(yàn)知識(shí),提高聯(lián)想化記憶和自學(xué)習(xí)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(shí)(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(duì)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(yàn)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(duì)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(xué)理論,改進(jìn)定性推理方法,注重定性和定量知識(shí)的結(jié)合;研究定性建模方法,定性控制方法;加強(qiáng)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(shí)踐過程中獨(dú)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(shí)用的預(yù)測控制方法有動(dòng)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(dǎo)內(nèi)模概念的預(yù)測控制方法:結(jié)構(gòu)對(duì)外來激勵(lì)的響應(yīng)主要由其本身的模態(tài)所決定,即結(jié)構(gòu)只對(duì)激勵(lì)信息中與其起主導(dǎo)作用的幾個(gè)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(duì)被控對(duì)象進(jìn)行在線辨識(shí),然后用廣義預(yù)測控制規(guī)律進(jìn)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(dòng)優(yōu)化策略少;對(duì)任意的一般系統(tǒng),其穩(wěn)定性和魯棒性分析較難進(jìn)行;參數(shù)調(diào)整的總體規(guī)則雖然比較明確,但對(duì)不同類型的系統(tǒng)的具體調(diào)整方法仍有待進(jìn)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(jì)算機(jī)控制系統(tǒng),它融合了控制技術(shù)(Control),計(jì)算機(jī)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(shí)現(xiàn)對(duì)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(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)于信息、管理過于集中帶來的危險(xiǎn),而且還有大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、處理的功能以及較強(qiáng)的數(shù)