控制科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展及其思考-wenkub
2023-07-08 08:33:34 本頁面
【正文】 基于知識(shí)的分層控制等?，F(xiàn)代工程技術(shù)、生態(tài)或社會(huì)環(huán)境等領(lǐng)域的研究對(duì)象往往是十分復(fù)雜的系統(tǒng)，對(duì)這類系統(tǒng)難以用常規(guī)的數(shù)學(xué)方法來建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，需要用學(xué)習(xí)、推理或統(tǒng)計(jì)意義上的模型來描述實(shí)際系統(tǒng)，這就導(dǎo)致了智能控制的研究。1979年瑞典人Cellier首先引入混合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的概念，把系統(tǒng)分為離散、連續(xù)和接口3個(gè)部分。離散事件系統(tǒng)的研究雖然取得較大進(jìn)展，但還沒有一套完整的理論體系來評(píng)價(jià)離散時(shí)間系統(tǒng)模型與實(shí)際對(duì)象的差異。系統(tǒng)的狀態(tài)隨離散事件發(fā)生而瞬時(shí)改變，不能用通常的動(dòng)態(tài)方程來描述，一般稱這類系統(tǒng)為離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)（DEDS）?，F(xiàn)在，系統(tǒng)H∞范數(shù)已成為系統(tǒng)的重要性能指標(biāo)。一般地，系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型與實(shí)際系統(tǒng)存在著參數(shù)或結(jié)構(gòu)等方面的差異，而我們?cè)O(shè)計(jì)的控制律大多都是基于系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，為了保證實(shí)際系統(tǒng)對(duì)外界干擾、系統(tǒng)的不確定性等有盡可能小的敏感性，導(dǎo)致了研究系統(tǒng)魯棒控制問題。當(dāng)實(shí)際系統(tǒng)受到的外界干擾和系統(tǒng)模型誤差被看作為隨機(jī)噪聲時(shí)，我們把這類系統(tǒng)稱為隨機(jī)系統(tǒng)。我國(guó)學(xué)者在細(xì)長(zhǎng)體彈性振動(dòng)系統(tǒng)的建模和振動(dòng)控制、振動(dòng)系統(tǒng)的譜分析、能控性和反饋鎮(zhèn)定、一般無窮維系統(tǒng)的極大值原理、人口系統(tǒng)控制、人口預(yù)測(cè)和控制等方面都做出了重要貢獻(xiàn)。混沌系統(tǒng)作為非線性系統(tǒng)的重要組成部分，在混沌生成、混沌抑制、混沌同步化、混沌通訊應(yīng)用以及混沌信息編碼等方面已經(jīng)取得一些突破性的進(jìn)展。近30年來，控制科學(xué)在非線性系統(tǒng)控制、分布參數(shù)系統(tǒng)控制、系統(tǒng)辨識(shí)、隨機(jī)與自適應(yīng)控制、魯棒控制、離散事件系統(tǒng)和混合系統(tǒng)、智能控制等研究方向上取得了許多重要進(jìn)展。特別是數(shù)字計(jì)算機(jī)的廣泛使用，為控制科學(xué)與技術(shù)開辟了更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域?；仡櫧倌陙淼墓こ碳夹g(shù)的發(fā)展，可以看到，20世紀(jì)的控制科學(xué)與技術(shù)是在實(shí)踐的重大需求驅(qū)動(dòng)下快速發(fā)展的，他經(jīng)歷了若干重要的發(fā)展時(shí)期，如20世紀(jì)初的Lyapunov穩(wěn)定理論和PID控制律概念；20年代的反饋放大器；30年代的Nyquist與Bode圖；40年代維納的控制論；50年代貝爾曼動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論和龐特里亞金極大值原理；60年代卡爾曼濾波器、系統(tǒng)狀態(tài)空間法、系統(tǒng)能控性和能觀性；70年代的自校正控制和自適應(yīng)控制；80年代針對(duì)系統(tǒng)不確定狀況的魯棒控制；90年代基于智能信息處理的智能控制理論。在21世紀(jì)初的十幾年，這些方向仍將是控制科學(xué)發(fā)展的主要研究方向，它們之間的交叉與結(jié)合，將形成許多應(yīng)用性更強(qiáng)的重要研究方向。這些研究成果將對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的深入研究提供了有意義的借鑒。由于實(shí)際系統(tǒng)的復(fù)雜性，人們往往很難（或不可能）從基本的物理定律出發(fā)直接推導(dǎo)出系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，這就需要利用可以測(cè)量的系統(tǒng)輸入和輸出數(shù)據(jù)，來構(gòu)造系統(tǒng)內(nèi)結(jié)構(gòu)及參數(shù)的估計(jì)，并研究估計(jì)的可靠性和精度等問題，這就是系統(tǒng)辨識(shí)的任務(wù)。近年來，在非線性濾波、隨機(jī)極大值原理、隨機(jī)最優(yōu)控制綜合等方面已有新的進(jìn)展。近年來，對(duì)非線性系統(tǒng)的魯棒適應(yīng)控制[16]的研究已成為一個(gè)熱點(diǎn)方向。如何有效利用過程信息來降低系統(tǒng)的不確定性，是魯棒控制研究的重要內(nèi)容。對(duì)它的研究始于20世紀(jì)80年代初。離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)自然延伸就是混合動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。1989年Golli針對(duì)計(jì)算機(jī)磁盤驅(qū)動(dòng)器模型引入混合系統(tǒng)的概念，把連續(xù)部分和接口部分結(jié)合起來進(jìn)行研究。智能控制的主要目標(biāo)是使控制系統(tǒng)具有學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法均具有模擬人類思維結(jié)構(gòu)的方式的特點(diǎn)，將三者結(jié)合是智能控制研究的主要方向之一。但這些方法本質(zhì)上還是沒有擺脫基于數(shù)學(xué)模型的定量化思想。根據(jù)現(xiàn)有的理論和技術(shù)描述復(fù)雜的控制過程會(huì)出現(xiàn)片面性、單一性，建立的模型有可能與實(shí)際過程相差甚遠(yuǎn)。為了提高系統(tǒng)性能，傳統(tǒng)控制系統(tǒng)可能變得相當(dāng)復(fù)雜，從而使得系統(tǒng)的可靠性與其它系統(tǒng)性能成為不可調(diào)和的矛盾。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下存在延時(shí)、數(shù)據(jù)的丟失、數(shù)據(jù)時(shí)序或序的變化及數(shù)據(jù)的非等間隔采樣，使得網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的空地變得十分復(fù)雜和困難。2）理論問題由于復(fù)雜系統(tǒng)的建模、穩(wěn)定性與系統(tǒng)設(shè)計(jì)缺乏理論支撐和指導(dǎo)，有必要綜合應(yīng)用其他學(xué)科，如數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)的最新進(jìn)展來建立一個(gè)解決復(fù)雜性問題的完整理論。基于上述問題，控制科學(xué)界多年來一直在探索著新的方法，尋求更加符合實(shí)際的“發(fā)展軌跡”。能否用人工智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯推理、啟發(fā)式知識(shí)、專家系統(tǒng)等理論去解決難以建立精確數(shù)學(xué)模型的控制問題一直是我們十多年來追求的目標(biāo)。1967年，Leondes和Mendel首次正式使用“智能控制”一詞。經(jīng)驗(yàn)主義和理性主義的模型與解釋在很大程度上影響著人類的認(rèn)知過程。長(zhǎng)期以來，人們?cè)谛畔⑻幚碇械恼J(rèn)知模型和基于感知的智能化信息處理研究領(lǐng)域作了不少工作，取得了很大進(jìn)展，但其水平距人們所期望的
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