先進過程控制技術(shù)(內(nèi)模、預測、自適應、魯棒、模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡)

先進過程控制技術(shù)AdvancedProcessControlTechnology

自動化技術(shù)前沿講座之三02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong2課程主要內(nèi)容先進過程控制概論內(nèi)?？刂疲↖nternalModelControl）模型預測控制（PredictiveControl,MPC）自適應控制（AdaptiveControl）魯棒控制（RobustControl）智能控制（IntelligentControl）02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong3簡單控制系統(tǒng)下圖是簡單自動控制系統(tǒng)的示意圖控制環(huán)節(jié)Gcu被控對象Go+-e參考輸入比較環(huán)節(jié)偏差控制量輸出y反饋環(huán)節(jié)H主反饋

擾動n02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong4相對傳統(tǒng)控制的以溫度、壓力、液位等為目標的單回路控制而言，先進控制則是以質(zhì)量和工藝要求為指標的多變量控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong5為什么需要先進控制？

單回路控制系統(tǒng)有：1、燃燒系統(tǒng)－燃料、送風、負壓、含氧量等控制2、加熱系統(tǒng)－物流的溫度控制3、物流系統(tǒng)－流量、壓力等控制各種控制回路之間存在著強耦合系統(tǒng)具有非線性因素各參數(shù)之間有互動作用作干擾處理加熱爐控制的例子02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong6先進控制？燃料

送風機

引風機

噴水

壓力

風燃比

負壓

溫度

水位

給水

結(jié)論：1、在耦合作用下各被控參數(shù)必然有很大波動

2、人們關(guān)心的控制指標：燃燒效率、尾氣含氧量、影響安全因素（水位、負壓）等

3、必需將加熱爐作一整體來考慮－多變量系統(tǒng)

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong7制藥發(fā)酵罐控制菌體濃度還原糖濃度氨氮濃度青霉素效價

營養(yǎng)液氨水硫氨（氮）苯乙酸內(nèi)?？刂?2二月2023?CopyrightbyZhihuanSong9內(nèi)?？刂频幕舅枷雰?nèi)?？刂频奶岢?/p>

內(nèi)?？刂疲↖nternalModelControl,IMC）的概念是1982年由Garcia等人提出的，由于它的跟蹤調(diào)節(jié)性能好，魯棒性強，能消除不可測干擾的影響，設計比較簡單，自提出之后，就成了一種設計與分析控制系統(tǒng)的有力工具。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong10內(nèi)?？刂频幕窘Y(jié)構(gòu)GrGcG

GmGf給定值W

yruym輸出y干擾D內(nèi)部模型反饋濾波器內(nèi)部控制器參考輸入濾波器被控對象內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)框圖02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong11內(nèi)?？刂频幕驹硪话愕姆答伩刂葡到y(tǒng)

系統(tǒng)的反饋信號：過程的輸出。此時不可測干擾對輸出的影響與其他因素混在一起，有時會被淹沒而得不到及時的補償。Gc(s)G(s)u(t)輸出y(t)干擾D(t)控制器被控對象給定值W一般反饋控制系統(tǒng)框圖02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong12內(nèi)?？刂频幕驹淼刃?nèi)?？刂葡到y(tǒng)框圖給定值W內(nèi)部模型Gc(s)G(s)

Gm(s)uym輸出y(t)干擾D(t)被控對象等效內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)框圖

Gm(s)干擾的估計值C(s)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong13內(nèi)模控制的基本原理從圖可以看出

或系統(tǒng)的反饋信號：由于引入的內(nèi)部模型，反饋量由輸出全反饋變成了擾動的估計量。當Gm(z)與G(z)不完全一致時，

將包含模型失配的某些信息，從而有利于系統(tǒng)抗干擾性設計，增強系統(tǒng)的魯棒性。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong14內(nèi)?？刂频男再|(zhì)若對象模型精確【Gm(z)=G(z)】，內(nèi)?？刂凭哂腥缦碌男再|(zhì)：對偶穩(wěn)定性：當控制器C(z)和對象G(z)都穩(wěn)定時，內(nèi)?？刂葡到y(tǒng)的

閉環(huán)一定是穩(wěn)定的。理想控制器：若模型的逆存在，設計C(z)=Gm-1(z),則C(z)是一個理想的控制器。零穩(wěn)態(tài)偏差：若C(1)=Gm-1(1),則內(nèi)?？刂撇淮嬖诜€(wěn)態(tài)偏差。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong15對偶穩(wěn)定性由圖可得系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為內(nèi)模控制系統(tǒng)的特征方程

1+C(z)[G(z)-Gm(z)]=0方程兩邊同乘

1/C(Z)G(z)

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong16對偶穩(wěn)定性若對象模型精確，即Gm(z)=G(z)，則有

內(nèi)?？刂葡到y(tǒng)穩(wěn)定的充分必要條件是上式的根全部位于單位圓內(nèi)。

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong17對偶穩(wěn)定性若對象G(z)是穩(wěn)定的，則特征方程的根應全部位于單位圓內(nèi)。同樣，若控制器C(z)是穩(wěn)定的，則特征方程的根也應全部位于單位圓內(nèi)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong18對偶穩(wěn)定性內(nèi)?？刂葡到y(tǒng)的根由兩部分構(gòu)成：一部分是的根；另一部分是的根。

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong19對偶穩(wěn)定性內(nèi)模控制的對偶穩(wěn)定性：在對象模型精確(Gm(z)=G(z))的條件下，當控制器C(z)和對象G(z)都穩(wěn)定時，內(nèi)?？刂葡到y(tǒng)的閉環(huán)也一定是穩(wěn)定的。內(nèi)?？刂平鉀Q了控制系統(tǒng)設計中分析穩(wěn)定性的困難。

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong20理想控制器若對象模型精確，即Gm(z)=G(z)，如果設計設計C(z)=Gm-1(z),且Gm-1(z)存在并可實現(xiàn),則由系統(tǒng)的脈沖傳遞函數(shù)可得到

Y(z)=G(z)C(z)[W(z)-D(z)]+D(z)W(z)，給定值擾動下

0，外部擾動下稱C(z)是一個理想的控制器。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong21理想控制器理想控制器的局限性(1)先決條件是Gm-1(z)存在并可實現(xiàn)。而對一般對象G(z)往往有純滯后，有時還有單位圓外的零點，這時C(z)是不可實現(xiàn)或不穩(wěn)定的。(2)系統(tǒng)對模型誤差將會十分敏感。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong22理想控制器設計時將對象模型分解成：帶穩(wěn)定零點和帶不穩(wěn)定零點及純時滯的兩部分：

設計時只利用其含穩(wěn)定零點和極點部分如果Gm-1(z)存在的條件不滿足，可尋找一個Gm-1(z)的近似解實現(xiàn)內(nèi)模控制。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong23零穩(wěn)態(tài)偏差若閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定,即使模型與對象失配，只要控制器設計時滿足

C(1)=Gm-1(1)

即控制器靜態(tài)增益為模型靜態(tài)增益的倒數(shù)，則根據(jù)終值定理，在給定值作單位階躍變化時，由系統(tǒng)的傳遞函數(shù)得到系統(tǒng)輸出的穩(wěn)態(tài)值為1，即02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong24零穩(wěn)態(tài)偏差因此，內(nèi)?？刂葡到y(tǒng)不存在穩(wěn)態(tài)偏差。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong25內(nèi)?？刂破鞯脑O計對偶穩(wěn)定性和理想控制器的前提都是定對象模型精確【Gm(z)=G(z)】若模型失配,即使對象和內(nèi)模控制器都穩(wěn)定,閉環(huán)系統(tǒng)還有可能不穩(wěn)定。為使系統(tǒng)具有足夠的魯棒性，內(nèi)模控制系統(tǒng)在控制器前附加一個濾波器，通過調(diào)整濾波器的結(jié)構(gòu)與參數(shù)來穩(wěn)定系統(tǒng)，并使系統(tǒng)獲得期望的動態(tài)品質(zhì)與魯棒性。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong26內(nèi)模控制器的設計設加入的濾波器傳遞函數(shù)為F(z)，給定值

W(z)內(nèi)部模型C(z)G(z)Gm(z)U(z)ym輸出Y(z)干擾D(z)被控對象帶有濾波器的內(nèi)?？刂葡到y(tǒng)框圖F(z)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong27內(nèi)模控制器的設計加入濾波器后的特征方程為當模型失配使系統(tǒng)不穩(wěn)定時，可通過設計F(z)使特征方程的全部特征根位于單位圓內(nèi)。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong28內(nèi)?？刂破鞯脑O計F(z)的設計方法依對象特性的具體情況而有所不同。如可選或Gm(z)=Gm-(z)Gm+(z)e-tous02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong29內(nèi)?？刂破鞯脑O計例子：假設對象和模型的脈沖傳遞函數(shù)分別為

G(z)=(z-2+z-1)N(z),Gm(z)=3z-1N(z)

其中N(z)為脈沖傳遞函數(shù)中不含純滯后且所有極點、零點均在單位圓內(nèi)的部分。取控制器C(z)=H-1(z),代入特征方程中，則有

N(z)[1+F(z)(z-2-2z-1)]=002二月2023?CopyrightbyZhihuanSong30內(nèi)?？刂破鞯脑O計

若F(z)=1,上式有兩個根位于單位圓上，系統(tǒng)將出現(xiàn)持續(xù)振蕩。選一階環(huán)節(jié)作為濾波器，則原持續(xù)振蕩有兩個根變?yōu)閷θ魏?，此兩根都在單位圓內(nèi)，保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定。加入濾波器后，動態(tài)響應柔和了一些，且系統(tǒng)魯棒性提高。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong31內(nèi)?？刂破鞯脑O計

模型與對象的失配很難用數(shù)學方程表達，因此濾波系數(shù)一般根據(jù)對控制品質(zhì)的要求在線整定。通常它會影響到系統(tǒng)的性能。如增大，系統(tǒng)克服模型失配和參數(shù)波動能力增強，但輸出動態(tài)響應減慢。因此,的選擇需在魯棒性和快速性之間進行折衷。

預測控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong33預測控制預測控制是自動控制理論的一個分支預測控制是一種計算機優(yōu)化控制方法預測控制的主要應用領域：工業(yè)過程預測控制適于解決多變量、有約束的工業(yè)過程控制問題預測控制產(chǎn)生于20世紀70年代末預測控制源于實際應用預測控制廣泛應用于工業(yè)控制領域02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong34預測控制的產(chǎn)生背景理論背景：狀態(tài)空間理論最優(yōu)控制理論現(xiàn)代控制理論多變量控制理論

（理論體系、方法、指標…..)應用：航空、機電等……應用背景：工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不斷擴大對生產(chǎn)過程要求不斷提高：質(zhì)量、性能、安全……復雜性：非線性、不確定性、時變性、耦合、時滯……02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong35預測控制的產(chǎn)生背景現(xiàn)代控制理論的不足：依賴精確模型適合多變量控制，但算法復雜實現(xiàn)困難：計算量大、魯棒性差…..工程實際：對象越來越復雜，難以建模不確定因素多……02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong36預測控制的產(chǎn)生背景工業(yè)過程對控制的要求高質(zhì)量的控制性能對模型要求不高強魯棒性實現(xiàn)方便便于處理約束條件02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong37預測控制的產(chǎn)生背景控制理論與工程應用之間存在矛盾：精確建模不確定性

（現(xiàn)代控制理論）（實際工業(yè)過程）尖銳矛盾02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong38預測控制的產(chǎn)生背景理論途徑：理論工程應用自適應控制：在線調(diào)整控制器參數(shù)，以適應被控對象的變化。魯棒控制：在設計控制器時考慮對象的不確定性，使得控制系統(tǒng)在被控對象發(fā)生變化時，系統(tǒng)性能幾乎不受影響。工程途徑：工程應用理論預測控制：面向工業(yè)過程特點，基于簡單模型，通過滾動時域優(yōu)化、反饋校正等措施，使得控制系統(tǒng)綜合性能優(yōu)，在線計量小。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong39預測控制的發(fā)展歷程1978年，J.Richalet等提出了模型預測啟發(fā)控制算法（MPHC，ModelPredictiveHeuristicControl）1980年，Cutler等提出動態(tài)矩陣控制（DMC，DynamicMatrixControl）1982年，Meral等在MPHC基礎上進一步提出模型算法控制（MAC，ModelAlgorithmControl）1987年，Clarke等提出廣義預測控制（GPC，GeneralizedPredictiveControl）預測控制理論初步形成90年代以來，其它新型預測控制算法、系統(tǒng)設計與分析方法不斷提出。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong40預測控制的發(fā)展歷程預測控制首先在工程實踐獲得成功應用，是實踐超前于理論的一類控制器設計方法；預測控制可看作是經(jīng)典反饋控制和現(xiàn)代最優(yōu)控制之間的一種折中（滾動優(yōu)化+反饋校正）；預測控制是目前過程控制中處理多變量約束控制問題的最有效方法之一；預測控制中的典型代表：MAC、DMC和GPC；MAC：提供了一種先進控制技術(shù)的簡單實現(xiàn)方式。DMC：專門針對多變量約束系統(tǒng)提出的一種控制方法，真正體現(xiàn)了預測控制的思想和優(yōu)點。GPC：提供了一種自適應預測控制框架，但并不適用于多變量約束系統(tǒng)。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong41預測控制的三要素預測控制算法的核心內(nèi)容：建立內(nèi)部模型、確定參考軌跡、設計控制算法、在線優(yōu)化預測控制算法的三要素為：預測模型滾動優(yōu)化反饋校正02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong42預測控制的三要素預測模型：對未來一段時間內(nèi)的輸出進行預測；滾動優(yōu)化：滾動進行有限時域在線優(yōu)化；反饋校正：通過預測誤差反饋，修正預測模型，提高預測精度。

通過滾動優(yōu)化和反饋校正彌補模型精度不高的不足，抑制擾動，提高魯棒性。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong433個相關(guān)概念：濾波：已知信號的過去測量值，求當前時刻的真值或期望值。預測：已知信號的過去和當前時刻測量值，求未來若干步的期望值?？刂疲阂阎到y(tǒng)輸入信號的過去測量值和輸出信號的過去與當前時刻測量值，求能夠社系統(tǒng)按期望軌跡運行的的當前時刻輸入信號值。濾波、預測與控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong44濾波：已知信號的過去測量值：y(k-1),y(k-2),……,y(k-n)求解當前時刻期望值：y(k|k)濾波器：y(k|k)＝

a1y(k-1)+a2y(k-2)+……+any(k-n)濾波、預測與控制濾波器y(k|k)y(k-n)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong45預測：已知信號的過去測量值：y(k),y(k-1),……,y(k-n)求解未來時刻期望值：y(k+1|k),y(k+2|k),……預估器：y(k+1|k)＝

b1y(k)+b2y(k-1)+……+any(k-n)y(k+2|k)＝

b1y(k+1|k)+b2y(k)+……+any(k-n+1)濾波、預測與控制預估器y(k+d|k)y(k)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong46控制：已知信號的過去測量值：u(k-1),……,u(k-m),y(k),y(k-1),……,y(k-n)求解當前時刻期望值：u(k)使得y(k)＝r(k)控制器：u(k)＝f[y(k-1),y(k)]濾波、預測與控制被控系統(tǒng)y(k)u(k)控制器02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong47經(jīng)典控制：僅利用當前及過去測量值：u(k-1),……,u(k-m),y(k),y(k-1),……,y(k-n)缺點：被動調(diào)節(jié)預測控制被控系統(tǒng)y(k)u(k)控制器反饋r(k)+-02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong48預測控制：不僅利用當前及過去測量值：u(k-1),……,u(k-m),y(k),y(k-1),……,y(k-n)也利用未來預測值：y(k+1|k),y(k+2|k),……,優(yōu)點：利用預測的變化趨勢，超前調(diào)節(jié)預測控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong49預測控制的基本原理02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong50預測模型

預測模型的功能根據(jù)被控對象的歷史信息{u(k-j),y(k-j)|j≥1

}和未來輸入{u(k+j-1)|j=1,…,M}，預測系統(tǒng)未來響應{y(k+j)|j=1,…,P}。預測模型形式參數(shù)模型：如微分方程、差分方程、狀態(tài)方程、傳遞函數(shù)等非參數(shù)模型：如脈沖響應、階躍響應、模糊模型、智能模型等02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong512

yu143未來過去k時刻

1—控制策略Ⅰ

2—控制策略Ⅱ

3—對應于控制

策略Ⅰ的輸出

4—對應于控制策略Ⅱ的輸出基于模型的預測示意圖（P=M）預測模型02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong52預測模型（P>M）kk+mk-j過去當前未來控制時域M預測時域Pk+py(k-j)u(k-j)y1(k+j|k)y2(k+j|k)u1(k+j|k)u2

(k+j|k)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong53常用預測模型差分方程狀態(tài)方程脈沖傳遞函數(shù)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong54常用預測模型由于即因而其中02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong55常用預測模型脈沖響應模型（要求系統(tǒng)為開環(huán)穩(wěn)定對象）階躍響應模型（要求系統(tǒng)為開環(huán)穩(wěn)定對象）02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong56輸出預測

利用預測模型得到輸出預測ym(k+j|k)ym(k+j|k)＝f[u(k-i),y(k-i)]

i＝1,2,3,……..j02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong57滾動優(yōu)化控制目的通過某一性能指標J的最優(yōu),確定未來的控制作用u(k+j|k)。指標J希望模型預測輸出盡可能趨近于參考軌跡。優(yōu)化過程隨時間推移在線優(yōu)化，每時刻反復進行優(yōu)化目標只關(guān)心預測時域內(nèi)系統(tǒng)的動態(tài)性能每周期只將u(k|k)施加于被控過程全局看是動態(tài)優(yōu)化02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong58滾動優(yōu)化（P=M）滾動優(yōu)化示意圖

uuyryryk時刻優(yōu)化213yk+1時刻優(yōu)化213k+1kt/T1─參考軌跡yr(虛線)2─最優(yōu)預測輸出y(實線)3─最優(yōu)控制作用u02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong59滾動優(yōu)化（P>M）02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong60反饋校正每到一個新的采樣時刻，都要通過實際測到的輸出信息對基于模型的預測輸出進行修正，然后再進行新的優(yōu)化。不斷根據(jù)系統(tǒng)的實際輸出對預測輸出值作出修正使?jié)L動優(yōu)化不但基于模型，而且利用了反饋信息，構(gòu)成閉環(huán)優(yōu)化。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong61反饋校正y(k+j|k)=ym(k+j|k)+e(k+j|k)e(k+j|k)=y

(k|k)-y(k+j|k)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong62誤差校正示意圖yukk+141231─k時刻的預測輸出2─k＋１時刻實際輸出

3─預測誤差4─k＋１時刻校正后的預測輸出t/T反饋校正02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong63kk-jk+Py(k-j)u(k-j)y

(k+j|k)u(k+j)ym

(k+j|k-1)y(k)ym(k)e(k)反饋校正02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong64預測控制的特點建模方便,不需要深入了解過程內(nèi)部機理非最小化描述的離散卷積和模型,有利于提高系統(tǒng)的魯棒性不增加理論困難,可推廣到有約束條件、大純滯后、非最小相位及非線性等過程滾動的優(yōu)化策略,較好的動態(tài)控制效果簡單實用的模型校正方法，魯棒性較強02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong65預測控制的特點對模型要求不高魯棒性可調(diào)可處理約束(操作變量MV、被控變量CV)可處理“方”、“瘦”、“胖”，進行自動轉(zhuǎn)換可實現(xiàn)多目標優(yōu)化（包括經(jīng)濟指標）可處理特殊系統(tǒng)：非最小相位系統(tǒng)、偽積分系統(tǒng)、零增益系統(tǒng)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong66

常用預測控制算法動態(tài)矩陣控制（DMC，DynamicMatrixControl）模型算法控制（MAC，ModelAlgorithmControl）廣義預測控制（GPC，GeneralizedPredictiveControl）預測函數(shù)控制（PFC，PredictiveFunctionalControl）滾動時域控制（RHC，RecedingHorizonControl）自適應控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong68自適應控制自適應控制分類自校正調(diào)節(jié)器（STR,Self-turningRegulator）自校正控制器（STC,Self-turningController）模型參考自適應（MRAC）增益調(diào)度自適應控制（GSAC）廣義極小方差控制（GMVC）02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong69自適應控制被控對象控制器控制器參數(shù)校正準則02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong70增益調(diào)度自適應控制被控對象控制器增益調(diào)度02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong71模型參考自適應控制參考模型控制器被控對象參數(shù)校正準則02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong72自校正調(diào)節(jié)器被控對象參數(shù)估計控制器控制器參數(shù)校正02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong73自適應控制應用增益調(diào)度控制器自適應控制器可變參數(shù)控制器固定參數(shù)控制器02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong74魯棒控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong75魯棒控制

魯棒控制是70年代興起的、目前仍然非常活躍的一個研究領域，具有非常廣泛的研究內(nèi)容。本世紀初，控制系統(tǒng)設計方法主要是基于Bode曲線和Nyquist曲線，可以用間接的方法處理系統(tǒng)不確定性問題發(fā)展了在增益和相位存在變化時仍能保證閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定的增益裕度和相位裕度概念遺憾的是這些處理方法大多數(shù)局限于單變量輸入單變量輸出系統(tǒng)。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong76隨著時間的推移，科學技術(shù)的發(fā)展要求處理大量的多變量輸入多變量輸出系統(tǒng)的設計問題以二次型最優(yōu)控制(LQ)為代表的一類多變量控制系統(tǒng)設計和最優(yōu)化方法應運而生。但是隨著其在實際工程中的應用，發(fā)現(xiàn)LQ理論設計出來的控制器對系統(tǒng)不確定性因素反應較為敏感不能保證閉環(huán)系統(tǒng)具有一定的穩(wěn)定性和性能的魯棒性控制器設計過程要求準確知道干擾過程的全部統(tǒng)計特性這一要求使該理論的工程應用受到工程實際條件的某些限制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong7760--70年代，控制理論中關(guān)于狀態(tài)空間的結(jié)構(gòu)性理論得到了突破性的進展建立了線性系統(tǒng)的能控、能觀性理論提出了反饋鎮(zhèn)定的一整套嚴密的理論和方法這些理論和方法卻依賴于受控對象的精確的數(shù)學模型02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong78由于實際的系統(tǒng)往往都是運行在不斷變化的環(huán)境中，各種因素(如溫度、原料、負荷、設備等)都是隨時間變化的，一般說來，這種變化是無法精確掌握的。又由于受理論和方法的限制，在實際系統(tǒng)的建模過程中經(jīng)常要做—些簡化處理，如降階、時變參數(shù)的定?；幚?、非線性方程的線性化等使得實際系統(tǒng)和我們賴以做分析和設計的數(shù)學模型之間存在一定的差別。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong79數(shù)學模型的這種不確定性必須在控制系統(tǒng)設計時進行考慮因此在控制系統(tǒng)設計中的：穩(wěn)定魯棒性在穩(wěn)定魯棒性要求的前提條件下的性能魯棒性很值得進行研究的。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong80從廣義上來說，系統(tǒng)不確定性按其結(jié)構(gòu)可以分為以下兩類：不確定性的結(jié)構(gòu)未知，僅僅已知不確定性變化的界限。不確定性的結(jié)構(gòu)已知，存在著參數(shù)的變化(參數(shù)不確定性)。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong81“魯棒”一詞來自英文詞“Robust”的音譯Robustness，即魯棒性，其含義是穩(wěn)健、強壯，因而也常稱之為穩(wěn)健性或強壯性在70年代初期，人們正式地將魯棒性的概念引入現(xiàn)代控制理論，然而關(guān)于魯棒性本身卻沒有給出確切的定義。目前現(xiàn)代控制理論中所涉及的各種魯棒性都具有其各自的含義。簡單地說，魯棒性是“抗擾動的能力”但若要確切、全面地刻劃其含義卻不是一件容易的事情。

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong82從某種抽象的意義上來談魯棒性本身，而不局限于控制系統(tǒng)的魯棒性。首先，魯棒性是一種性質(zhì)，它應該與某種事物相關(guān)聯(lián)。如控制系統(tǒng)、矩陣等。因而我們通常所說的控制系統(tǒng)的魯棒性即是與控制系統(tǒng)相關(guān)的某種意義下的抗擾能力其次，魯棒性所言及的對象并不是事物本身，而是事物的某種性質(zhì)，如控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、矩陣的可逆性或正定性等等。魯捧性的定義02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong83因而通常的“控制系統(tǒng)的魯棒性”這種說法并不確切。是一種很籠統(tǒng)的說法。如若確切地表述，則需指明“某事物的某種性質(zhì)”的魯棒性，如控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性的魯棒性，簡稱控制系統(tǒng)的穩(wěn)定魯棒性；控制系統(tǒng)的某種性能的魯棒性，簡稱控制系統(tǒng)的性能魯棒性02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong84再次，既然魯棒性所表征的是“抗干擾的能力”，則必與所言事物的某種形式的“擾動”相關(guān)聯(lián)。如對于控制系統(tǒng)而言，某些參量的變化、外界干擾等都可視為擾動；對于矩陣而言，其元素的攝動即是一種擾動?！皵_動”往往都有多種形式，某事物的某性質(zhì)針對事物不同形式的擾動決定了該事物、該性質(zhì)的不同的魯棒性。上面的“事物”、“事物的某種性質(zhì)”和“事物的某種形式的擾動”是言及魯捧性所必須的三個方面，缺一不可。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong85總體上說，魯棒控制包含兩大部分內(nèi)容：控制系統(tǒng)的魯棒性分析魯棒控制系統(tǒng)設計02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong86

魯棒控制系統(tǒng)設計的任務可以較為籠統(tǒng)地概括如下：給定一個受到某種擾動的系統(tǒng)，求取系統(tǒng)的某種形式的控制律，使得①當擾動不存在時，在該控制律作用下的閉環(huán)系統(tǒng)具有某種希望的性能或要求；②當擾動存在時，在該控制律作用下，閉環(huán)系統(tǒng)還仍能完全保持或在一定程度上繼續(xù)保持所希望的性能和要求。

魯捧控制系統(tǒng)設計02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong87在上述提法中，涉及到下述幾方面因素：①作為研究對象的受控系統(tǒng);②系統(tǒng)所受的擾動；③控制律形式；④閉環(huán)系統(tǒng)的希望性能或要求；⑤“在一定程度上繼續(xù)保持”系統(tǒng)性能02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong88

在一個具體的魯棒控制系統(tǒng)設計問題中，上述幾方面因素都要有具體的內(nèi)容或含義。根據(jù)這些因素的內(nèi)容或含義的不同便決定了不同的魯棒控制系統(tǒng)設計問題：由于我們所研究的系統(tǒng)從性質(zhì)到描述形式都是多種多樣的，而且它們所受的擾動也可以具有各種特定形式，人們對于控制系統(tǒng)的性能要求也可能是多方面的，所以這些因素的不同組合便給出了眾多的魯棒控制系統(tǒng)設計問題。

由此可見，試圖給出一個包羅萬象的魯棒控制系統(tǒng)設計問題是不現(xiàn)實的。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong89

根據(jù)用于反饋的信號是采用系統(tǒng)狀態(tài)還是系統(tǒng)輸出可將反饋控制分為：狀態(tài)反饋控制和輸出反饋控制狀態(tài)反饋控制顯然狀態(tài)反饋控制實現(xiàn)起來比較容易但在實際工程應用中，大多數(shù)系統(tǒng)的狀態(tài)很難直接測量得到以實現(xiàn)反饋控制盡管可以采用狀態(tài)觀測器等技術(shù)來達到系統(tǒng)狀態(tài)重構(gòu)的目的，但是總非盡如人意。輸出反饋控制輸出反饋控制雖然實現(xiàn)起來相對困難一些但是大多數(shù)系統(tǒng)的輸出可以直接測量得到，從而可以方便地構(gòu)成反饋控制系統(tǒng)。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong90

魯棒控制系統(tǒng)的形式；圖12.2.1.不確定性的線性反饋關(guān)聯(lián)魯棒控制器智能控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong92智能控制

是近年來新發(fā)展起來的一種控制技術(shù)，是人工智能在控制上的應用。智能控制的概念和原理主要是針對被控對象、環(huán)境、控制目標或任務的復雜性提出來的，它的指導思想是依據(jù)人的思維方式和處理問題的技巧，解決那些目前需要人的智能才能解決的復雜的控制問題。被控對象的復雜性體現(xiàn)為:模型的不確定性，高度非線性，分布式的傳感器和執(zhí)行器，動態(tài)突變，多時間標度，復雜的信息模式，龐大的數(shù)據(jù)量，以及嚴格的特性指標等。智能控制是驅(qū)動智能機器自主地實現(xiàn)其目標的過程，對自主機器人的控制就是典型的例子而環(huán)境的復雜性則表現(xiàn)為變化的不確定性和難以辨識。

智能控制是從“仿人”的概念出發(fā)的。一般認為，其方法包括專家控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制和學習控制等方法。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong93

智能控制是一個新興的學科領域，它是控制理論發(fā)展的高級階段。它主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復雜系統(tǒng)的控制問題。

智能控制系統(tǒng)是實現(xiàn)某種控制任務的一種智能系統(tǒng)，它由智能控制器和對象組成，具備一定的智能行為。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong94智能控制智能控制是自動控制發(fā)展的第三個里程碑復雜工程系統(tǒng)、社會系統(tǒng)和生物系統(tǒng)等需求原有控制理論進一步發(fā)展的需求其他科學發(fā)展的推動02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong95智能控制智能控制發(fā)展的兩個方向1)人機結(jié)合的智能控制2)智能自主控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong96專家系統(tǒng)是一種基于知識的系統(tǒng)，它主要面臨的是各種非結(jié)構(gòu)化問題。尤其是處理定性的、啟發(fā)式或不確定的知識信息，經(jīng)過各種推理過程達到系統(tǒng)任務目標。專家系統(tǒng)技術(shù)的特點為解決傳統(tǒng)控制理論的局限性提供了重要的啟示，二者的結(jié)合導致了一種新穎的專家控制系統(tǒng)。它是指將專家系統(tǒng)的設計規(guī)范和運行機制與傳統(tǒng)控制理論和技術(shù)相結(jié)合而成的實時控制系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)方法。專家控制系統(tǒng)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong97

與經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論相比，模糊控制的主要特點是不需要建立對象的數(shù)學模型。

模糊控制是用模糊數(shù)學的知識模仿人腦的思維方式，對模糊現(xiàn)象進行識別和判決，給出精確的控制量，對被控對象進行控制。模糊控制

1.什么是模糊控制?2.模糊控制的特點02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong98操作員手動給出計算機自動給出控制經(jīng)驗+當前狀態(tài)控制量經(jīng)驗控制將控制經(jīng)驗事先總結(jié)歸納好，放在計算機中。傳感器測量的當前值根據(jù)當前的狀態(tài)，對照控制經(jīng)驗，給出適當?shù)目刂屏?模糊控制事先總結(jié)歸納出一套完整的控制規(guī)則，放在計算機中。模糊推理判決計算出控制量手動控制+傳感器測量的當前值模糊控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong99

首先根據(jù)操作人員手動控制的經(jīng)驗，總結(jié)出一套完整的控制規(guī)則，再根據(jù)系統(tǒng)當前的運行狀態(tài)，經(jīng)過模糊推理、模糊判決等運算，求出控制量，實現(xiàn)對被控對象的控制。4.模糊控制的基本思想

用計算機模擬操作人員手動控制的經(jīng)驗，對被控對象進行控制。

3.手動控制和經(jīng)驗控制

操作人員根據(jù)對象的當前狀態(tài)和以往的控制經(jīng)驗，用手動控制的方法給出適當?shù)目刂屏?，對被控對象進行控制。模糊控制

模糊控制并不需要建立控制過程的精確的數(shù)學模型，而是完全憑人的經(jīng)驗知識“直觀”地控制，屬于智能控制的范疇。02二月2023?Copyrightby