現(xiàn)代控制理論基礎(chǔ)-第1章-緒論課件

1、1 現(xiàn)代控制理論2一 控制理論發(fā)展簡(jiǎn)史控制論發(fā)展經(jīng)過(guò)了三個(gè)時(shí)期：第一階段：四十年代末到五十年代的經(jīng)典控制論時(shí)期，著重研究單機(jī)自動(dòng)化，解決單輸入單輸出（SISO-Single Input Single Output）系統(tǒng)的控制問(wèn)題；它的主要數(shù)學(xué)工具是微分方程、拉普拉斯變換和傳遞函數(shù)；主要研究方法是時(shí)域法、頻域法和根軌跡法；主要問(wèn)題是控制系統(tǒng)的快速性、穩(wěn)定性及其精度。第二階段：六十年代的現(xiàn)代控制理論時(shí)期，著重解決機(jī)組自動(dòng)化和生物系統(tǒng)的多輸入多輸出（MIMO-Multi-Input Multi-Output）系統(tǒng)的控制問(wèn)題；主要數(shù)學(xué)工具是一次微分方程組、矩陣論、狀態(tài)空間法等等；主要方法是變分法、極大

2、值原理、動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論等；重點(diǎn)是最優(yōu)控制、隨機(jī)控制和自適應(yīng)控制；核心控制裝置是電子計(jì)算機(jī)；第三階段：七十年代的大系統(tǒng)理論時(shí)期，著重解決生物系統(tǒng)、社會(huì)系統(tǒng)這樣一些眾多變量的大系統(tǒng)的綜合自動(dòng)化問(wèn)題；方法是時(shí)域法為主；重點(diǎn)是大系統(tǒng)多級(jí)遞階控制；核心裝置是網(wǎng)絡(luò)化的電子計(jì)算機(jī)。 31.2 現(xiàn)代控制理論的主要內(nèi)容 系統(tǒng)辨識(shí)線(xiàn)性系統(tǒng)理論最優(yōu)控制最優(yōu)濾波理論自適應(yīng)控制41.3現(xiàn)代控制理論與經(jīng)典控制理論的對(duì)比 經(jīng)典控制理論 現(xiàn)代控制理論 形成和發(fā)展 在20世紀(jì)30-40年代，初步形成。 在20世紀(jì)40年代形成體系。 頻率理論 根軌跡法 在20世紀(jì)50年代形成 動(dòng)態(tài)規(guī)劃法 極大值原理 卡爾曼濾波上世紀(jì)60年代末至8

3、0年代迅速發(fā)展。 非線(xiàn)性系統(tǒng) 大系統(tǒng) 智能系統(tǒng) 以SISO線(xiàn)性定常系統(tǒng)為研究對(duì)象。 以拉氏變換為工具，以傳遞函數(shù)為基礎(chǔ)在 頻率域中分析與設(shè)計(jì)。(2) 以MIMO線(xiàn)性、非線(xiàn)性、時(shí)變與非時(shí)變系統(tǒng)為主要研究對(duì)象。(3) 以線(xiàn)性代數(shù)和微分方程為工具，以狀態(tài) 空間法為基礎(chǔ)。5 一 幾種控制策略9）智能控制。1）PID控制； 3）最優(yōu)控制。2）解耦控制；4）隨機(jī)控制；5）系統(tǒng)辨識(shí)； 7）自適應(yīng)控制；6）預(yù)測(cè)控制；8）魯棒控制6 （1） P-I-D控制K pK D sK I/s控制對(duì)象y(t)d (t)u (t)e(t)r(t)PID控制器u(t)DPIt特點(diǎn)： PID算法蘊(yùn)含了動(dòng)態(tài)控制過(guò)程中過(guò)去現(xiàn)在和將來(lái)

4、的主要信息 PID控制適應(yīng)性好，有較強(qiáng)的魯棒性； PID算法簡(jiǎn)單明了，形成了完整的設(shè)計(jì)和參數(shù)調(diào)整方法 PID控制根據(jù)不同的要求，形成了一系列改進(jìn)的PID算法問(wèn)題： 對(duì)存在大滯后環(huán)節(jié)、參數(shù)變化較大甚至結(jié)構(gòu)也變化的對(duì)象，以及系統(tǒng)復(fù)雜環(huán)境復(fù)雜控制性能要求高的場(chǎng)合， PID控制不適用。_7 （2）解耦控制思路： 設(shè)計(jì)一個(gè)解耦補(bǔ)償器，來(lái)消除多變量系統(tǒng)中各有關(guān)輸入輸出變量間的關(guān)聯(lián)作用，使一個(gè)輸入只控制相應(yīng)的一個(gè)輸出，將多變量系統(tǒng)分解為幾個(gè)單變量系統(tǒng)，然后可采用單變量控制策略。多變量控制對(duì)象解耦補(bǔ)償器控制器1控制器nunu1yny1r1rn-解耦補(bǔ)償器實(shí)際上是一種解耦算法，其實(shí)質(zhì)是根據(jù)對(duì)象的傳遞矩陣建立一個(gè)

5、補(bǔ)充矩陣，使兩陣乘積為對(duì)角線(xiàn)矩陣（完全無(wú)耦合）或?qū)蔷€(xiàn)占優(yōu)矩陣（松弛耦合）。注意：在控制對(duì)象的耦合機(jī)理和數(shù)學(xué)模型比較清楚的系統(tǒng)中，解耦控制是很有效的。8（3）最優(yōu)控制動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)量測(cè)uXy特點(diǎn)：模型確定，環(huán)境確定。研究?jī)?nèi)容：在給定性能指標(biāo)下，如何選擇控制規(guī)律u (t)，使性能指標(biāo) J 達(dá)到最優(yōu)。說(shuō)明：經(jīng)典理論依賴(lài)試探法和經(jīng)驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行綜合，對(duì)復(fù)雜難以得到滿(mǎn)意的結(jié)果，對(duì)多輸入系統(tǒng)輸出系統(tǒng)經(jīng)典論顯得無(wú)能為力。用最優(yōu)控制理論可使各種系統(tǒng)可能實(shí)現(xiàn)嚴(yán)格數(shù)學(xué)意義上的最優(yōu)控制規(guī)律?？刂撇呗? （4）隨機(jī)控制特點(diǎn)：系統(tǒng)模型確定，而擾動(dòng)（環(huán)境）可用隨機(jī)過(guò)程明確表示的受控動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。擾動(dòng)：分為模型噪聲和量測(cè)噪聲受控

6、對(duì)象辨識(shí)量測(cè)狀態(tài)估計(jì)控制策略(t)(t)uXy研究?jī)?nèi)容：1）分析動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)和系統(tǒng)變量的統(tǒng)計(jì)特性。2）參數(shù)估計(jì)：屬于曲線(xiàn)擬合問(wèn)題。3）狀態(tài)變量估計(jì)：屬于Klman濾波問(wèn)題。希望估計(jì)越接近真值越好，因此，在某一確定的準(zhǔn)則條件下，使估計(jì)在統(tǒng)計(jì)意義上達(dá)到最優(yōu)稱(chēng)為最優(yōu)估計(jì)。4）最優(yōu)隨機(jī)控制：通過(guò)選擇u(t) ,使隨機(jī)系統(tǒng)的性能指標(biāo)達(dá)到最小，這種控制稱(chēng)為隨機(jī)最優(yōu)控制。10 (5)系統(tǒng)辨識(shí) 1)非參數(shù)模型:對(duì)試驗(yàn)獲取的頻率特性(脈沖響應(yīng)函數(shù))等用最小二乘等擬合的方法得到傳遞函數(shù)(擬合的原則是在保證準(zhǔn)確度的前提下,傳遞函數(shù)的階數(shù)盡可能低一些).特點(diǎn):模型不確定. 借助試驗(yàn)和運(yùn)行所得的數(shù)據(jù),在指定的一類(lèi)系統(tǒng)范圍

7、內(nèi),確定一個(gè)與被辨識(shí)系統(tǒng)等價(jià)的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型和參數(shù),稱(chēng)為系統(tǒng)辨識(shí). 2)參數(shù)模型：指直接用微分（差分）方程描述的模型。選擇一個(gè)與實(shí)際系統(tǒng)相接近的數(shù)學(xué)模型，選定階數(shù)后根據(jù)輸入輸出數(shù)據(jù)，采用最好的估計(jì)方法確定模型參數(shù)。 離線(xiàn)辨識(shí)（在結(jié)構(gòu)和階數(shù)確定的情況下，記錄全部輸入輸出數(shù)據(jù)，用辨識(shí)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中處理，得參數(shù)估計(jì)）； 在線(xiàn)辨識(shí)（依據(jù)在線(xiàn)的輸入輸出數(shù)據(jù)，用遞推的方法不斷修正參數(shù)的估計(jì)值），若遞推估值越快，則估值精度越高在線(xiàn)實(shí)時(shí)辨識(shí).11（6）自適應(yīng)控制 特點(diǎn)：在模型不確定（工作環(huán)境基本確定或隨機(jī)）的條件下，設(shè)計(jì)控制規(guī)律，使給定性能指標(biāo)盡可能達(dá)到或保持最優(yōu)；要求在工作過(guò)程中不斷地在線(xiàn)辨識(shí)系統(tǒng)模型（結(jié)構(gòu)

8、和參數(shù)）或性能，作為形成及修正最優(yōu)控制的依據(jù)自適應(yīng)能力。1）模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)：2）自校正控制系統(tǒng)系統(tǒng)辨識(shí)與最優(yōu)控制相結(jié)合的自適應(yīng)控制系統(tǒng)。121）模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)： 參考模型 控制器被控對(duì)象自適應(yīng)機(jī)構(gòu)-r(t)e(t)y(t)y m(t)u(t)-+ 在原來(lái)反饋控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上再附加一個(gè)參考模型和一個(gè)自動(dòng)調(diào)節(jié)控制器參數(shù)的調(diào)節(jié)回路。 要求系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中的動(dòng)態(tài)響應(yīng)與參考模型的動(dòng)態(tài)響應(yīng)相一致（狀態(tài)或輸出一致），當(dāng)出現(xiàn)誤差時(shí)，便將誤差送入自適應(yīng)機(jī)構(gòu)，經(jīng)過(guò)自適應(yīng)控制律運(yùn)算產(chǎn)生的調(diào)整作用，來(lái)改變控制器的參數(shù)，或產(chǎn)生等效的附加控制作用，使誤差逐步趨于消失。核心：如何綜合自適應(yīng)律？參數(shù)優(yōu)化法（搜

9、索控制器參數(shù)，使某個(gè)預(yù)定的性能指標(biāo)為最小）；基于穩(wěn)定性理論的設(shè)計(jì)方法（保證控制器參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整過(guò)程是穩(wěn)定的，且調(diào)整過(guò)程盡可能收斂快一些。Liapunov穩(wěn)定性理論是設(shè)計(jì)自適應(yīng)控制系統(tǒng)的有效工具。132）自校正控制系統(tǒng)被控對(duì)象控制器辨識(shí)器w(k)y(k)r(k)u(k) 特點(diǎn)：具有被控對(duì)象數(shù)學(xué)模型的在線(xiàn)辨識(shí)環(huán)節(jié) 首先，對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行在線(xiàn)辨識(shí)，然后根據(jù)辨識(shí)得到的模型參數(shù) 和預(yù)先指定的性能指標(biāo) J 在線(xiàn)地綜合控制作用 。 在設(shè)計(jì)辨識(shí)和控制算法時(shí)，考慮了隨機(jī)擾動(dòng)和測(cè)量噪聲的影響，與隨機(jī)控制不同在于增加了對(duì)對(duì)象的在線(xiàn)辨識(shí)任務(wù)，可稱(chēng)為隨機(jī)自適應(yīng)控制。 算法的關(guān)鍵是如何正確辨識(shí)對(duì)象模型的參數(shù)：確保被辨識(shí)的

10、參數(shù)能收斂到真值（這當(dāng)中有大量的工作要做）?？刂破髟O(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)附加調(diào)節(jié)回路J 可見(jiàn)自適應(yīng)控制是一種逐漸修正漸進(jìn)趨向期望性能的過(guò)程，因此，適用于模型和干擾變換緩慢的系統(tǒng)。14 （7）預(yù)測(cè)控制 1）預(yù)測(cè)模型：是對(duì)象動(dòng)態(tài)行為的預(yù)先描述。能依據(jù)系統(tǒng)的歷史信息和選定的未來(lái)輸入，預(yù)測(cè)未來(lái)一個(gè)時(shí)段的輸出。預(yù)測(cè)模型滾動(dòng)優(yōu)化反饋校正r(k)yr (k+i)控制對(duì)象參考軌跡u (k)ym (k+i)yc(k+i)預(yù)測(cè)控制器Y(k)是一種基于模型又不過(guò)分依賴(lài)模型的控制策略。 2）滾動(dòng)優(yōu)化：是預(yù)測(cè)控制的核心，它保持了優(yōu)化控制的原理，但不是進(jìn)行全局整體優(yōu)化，而是隨時(shí)間推移逐段優(yōu)化在每一時(shí)刻都提出一個(gè)立足于該時(shí)刻且僅涉及到預(yù)

11、測(cè)時(shí)域的局部?jī)?yōu)化指標(biāo)，進(jìn)行反復(fù)在線(xiàn)優(yōu)化。 3）反饋校正：是在控制的每一步，都檢測(cè)實(shí)際輸出并與基于模型的預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較，以修正模型預(yù)測(cè)的不準(zhǔn)確性，然后再進(jìn)行新的優(yōu)化。15 這種“邊走邊看”的啟發(fā)式的滾動(dòng)優(yōu)化策略，可以隨時(shí)顧及模型失配、時(shí)變、非線(xiàn)性或其他干擾因數(shù)等不確定性的影響，及時(shí)進(jìn)行彌補(bǔ)，減小偏差，以獲得較高的綜合控制質(zhì)量。這在復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境中，要比建立在理想條件下的最優(yōu)控制更加實(shí)際和有效 預(yù)測(cè)控制不講結(jié)構(gòu)形式，只強(qiáng)調(diào)模型的功能，打破了傳統(tǒng)控制中對(duì)模型結(jié)構(gòu)的嚴(yán)格要求，更著眼于在信息的基礎(chǔ)上根據(jù)功能要求按最方步的途徑建立模型。缺點(diǎn)：在建模時(shí)沒(méi)有充分利用過(guò)程知識(shí)，且計(jì)算工作量大。16 （8）魯棒控

12、制 魯棒控制是針對(duì)當(dāng)數(shù)學(xué)模型存在不確定性（包括模型不精確、降階近似、非線(xiàn)性線(xiàn)性化、參數(shù)和特性隨時(shí)間的變化或漂移等）時(shí),所設(shè)計(jì)的控制器仍能使系統(tǒng)保持內(nèi)穩(wěn)定和理想的性能要求，它在一定程度上彌補(bǔ)了現(xiàn)代論對(duì)數(shù)學(xué)模型依賴(lài)過(guò)高的缺陷。 魯棒性：指數(shù)學(xué)模型與實(shí)際過(guò)程出現(xiàn)失配時(shí)，能使系統(tǒng)性能保持在允許范圍內(nèi)的能力 穩(wěn)定魯棒性：設(shè)計(jì)一個(gè)控制器，使對(duì)每一個(gè)攝動(dòng)后的對(duì)象，都能保證閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 品質(zhì)魯棒性：設(shè)計(jì)一個(gè)控制器，使對(duì)每一個(gè)攝動(dòng)后的對(duì)象，閉環(huán)系統(tǒng)都能滿(mǎn)足穩(wěn)定性和某種特定的系統(tǒng)性能。 可見(jiàn)：魯棒性概念是指給定一個(gè)控制器，如果某集合中的每一個(gè)對(duì)象都能保持某種特性成立，則稱(chēng)該控制器對(duì)此特性是魯棒的。17 魯棒

13、控制有兩種方法 現(xiàn)代魯棒控制采用了頻率方法和狀態(tài)空間相結(jié)合,直接在狀態(tài)空間上進(jìn)行設(shè)計(jì).使設(shè)計(jì)過(guò)程簡(jiǎn)單,控制器階次較低,結(jié)構(gòu)特性明顯.1）代數(shù)方法：對(duì)象描述是狀態(tài)矩陣或特征多項(xiàng)式2）頻域方法：對(duì)象描述是傳遞函數(shù)矩陣，典型的是H方法。18 （9）智能控制 “智能控制理論”突破傳統(tǒng)控制中對(duì)象有明確的數(shù)學(xué)描述和控制目標(biāo)是必須量化的制約。是一種能模仿人類(lèi)智能的非傳統(tǒng)的控制方式。 智能控制是在非完整的指標(biāo)下，通過(guò)最基本的操作（即歸納G、集注FA和組合操作CS)，把不確定的復(fù)雜系統(tǒng)引向規(guī)定的目標(biāo)。系統(tǒng)的復(fù)雜性：對(duì)象復(fù)雜；環(huán)境復(fù)雜；任務(wù)復(fù)雜。 導(dǎo)致系統(tǒng)的不確定性，對(duì)傳統(tǒng)控制提出了最大挑戰(zhàn)。特點(diǎn)： 以知識(shí)為基礎(chǔ)

14、進(jìn)行推理，用啟發(fā)式來(lái)引導(dǎo)求解過(guò)程； 采用符號(hào)信息化處理、啟發(fā)式程序設(shè)計(jì)、知識(shí)表示、自動(dòng)推理等，對(duì)實(shí)際環(huán)境或過(guò)程進(jìn)行決策和規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)廣義問(wèn)題的求解。即采用人工思維過(guò)程，對(duì)用傳統(tǒng)控制論難以控制的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)有效的控制。19 智能控制的分類(lèi) 基于規(guī)則的智能控制系統(tǒng) 模糊控制系統(tǒng) 基于連接的智能控制系統(tǒng) 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng) 混合智能控制系統(tǒng) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制系統(tǒng) 基于行為的智能控制系統(tǒng) 由多傳感器組成的各種機(jī)器人 20 模糊控制不須建立對(duì)象的精確的數(shù)學(xué)模型，而用語(yǔ)言歸納操作人員的控制策略，運(yùn)用語(yǔ)言變量和模糊集合論形成控制算法。它繞過(guò)對(duì)象的不確定性、不精確性、噪音以及非線(xiàn)性、時(shí)變性、時(shí)滯等影響，因此系統(tǒng)

15、的魯棒性強(qiáng)。模糊化模糊推理模糊判決控制對(duì)象規(guī)則庫(kù)增量計(jì)算euy模糊控制器把精確量(一般取誤差及誤差變化律)轉(zhuǎn)化成模糊量；按總結(jié)的語(yǔ)言規(guī)則（在規(guī)則庫(kù)中）進(jìn)行模糊推理；把推理結(jié)果轉(zhuǎn)化成可以用于實(shí)際控制的精確量。問(wèn)題：需要完善的控制規(guī)則。r21 專(zhuān)家控制 專(zhuān)家控制是試圖在控制閉環(huán)中加入一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的控制工程師，系統(tǒng)為他提供一個(gè)“控制工具箱”，即可對(duì)控制、辨識(shí)、測(cè)量、監(jiān)視等各種方法和算法選擇自便、調(diào)用自如。故專(zhuān)家控制可視為對(duì)一個(gè)控制專(zhuān)家在解決問(wèn)題或進(jìn)行控制操作時(shí)的思路、方法，經(jīng)驗(yàn)、策略的模擬。信息處理特征提取推理機(jī)控制規(guī)則集控制對(duì)象yu專(zhuān)家控制器r控制專(zhuān)家在完成控制任務(wù)時(shí)主要進(jìn)行三項(xiàng)工作：觀察、檢測(cè)系統(tǒng)

16、中的有關(guān)變量和狀態(tài)； 運(yùn)用自己的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)判斷當(dāng)前系統(tǒng)運(yùn)行的情況，并分析比較各種可以采用的控制策略；選擇控制策略予以執(zhí)行。22神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用來(lái)模擬腦神經(jīng)的結(jié)構(gòu)和思維、判斷等腦功能的一種信息處理系統(tǒng)。特點(diǎn)：很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)(離線(xiàn)或在線(xiàn))和自組織能力;高速處理(并行)能力；很強(qiáng)的處理非線(xiàn)性問(wèn)題的能力；很強(qiáng)的信息綜合能力；分布式存儲(chǔ)信息和容錯(cuò)的能力。單神經(jīng)元控制；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。23控制對(duì)象K學(xué)習(xí)算法增量計(jì)算.321.e(k)r(k)pi(k)u(k)y(k)x3x2x1_神經(jīng)控制器 輸入為xi (k), i=1,n， 權(quán)重i (k), i=1,n ， 輸出為輸入的加權(quán)和。K0為比例系數(shù)。 取x1(k) =r(k)為系統(tǒng)參考輸入，x2(k) =e(k) =r(k) - y(k)為誤差，x3(k)= 為誤差的增量。學(xué)習(xí)過(guò)程就是