【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 )等 ? H?控制理論 魯棒控制理論最突出成就 是 H?控制 和 μ 方法 。 魯棒控制 理論主要研究分析和綜合這兩 方面問題 綜合方面 要研究的是： 采用什么控制結(jié)構(gòu)、用什么設(shè)計(jì)方法保證控制系統(tǒng)具有更強(qiáng)的魯棒性 ，包括如何應(yīng)對(duì)系統(tǒng)存在的不確定性和外加干擾的影響。它 彌補(bǔ)了現(xiàn)代控制理論需要對(duì)象精確數(shù)學(xué)模型的缺陷 ，使得系統(tǒng)的分析和綜合方法更加有效、實(shí)用 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 29 Date: 5/28/2022 — 2022 — 魯棒控制 理論的應(yīng)用 ? 廣泛應(yīng)用于化工、機(jī)器人、航空、航天、 交通等 各個(gè) 領(lǐng)域 ? 魯棒控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要由高級(jí)專家完成，故其缺點(diǎn)在于一旦設(shè)計(jì)好這個(gè)控制器，它的參數(shù)可能就不易于改變 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 30 Date: 5/28/2022 — 2022 — 跟蹤控制 ? 可分為路徑跟蹤和軌跡跟蹤 ? 路徑 跟蹤： 一種不考慮時(shí)間的幾何位置 跟蹤 ? 軌跡跟蹤： 希望系統(tǒng)在指定時(shí)間到達(dá)指定位置 。 ? 目的 ： 使系統(tǒng)的輸出盡可能的逼近目標(biāo)軌跡 。 ? 軌跡控制的 應(yīng)用，特別是 機(jī)床行業(yè)及機(jī)械手 的 控制 ? 對(duì) 軌跡跟蹤控制的研究主要從 提高跟蹤精度 ， 抑制干擾誤差 等方面著手的 。 ? 提高軌跡系統(tǒng)的跟蹤精度可以采用最優(yōu)預(yù)見 控制技術(shù) 或是與魯棒控制結(jié)合。 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 31 Date: 5/28/2022 — 2022 — 預(yù)見控制 ? 對(duì)目標(biāo)值的過去、現(xiàn)在、未來(lái)和干擾信號(hào)的未來(lái)情況完全知道的情況下，使目標(biāo)值與被控制量間的 偏差達(dá)到最小 。 ? 由于控制對(duì)象一般都包含 動(dòng)態(tài)項(xiàng) ，所以當(dāng)前時(shí)刻施加上的控制輸入并不能立即在被控制量 (輸出 )上表現(xiàn)出來(lái)，而是 有一些延遲 。 ? 出發(fā)點(diǎn)： 了解目標(biāo)值信號(hào)及干擾信號(hào)如何變化 。 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 32 Date: 5/28/2022 — 2022 — 預(yù)見控制原理 控制受控對(duì)象的輸出 ,使圖中斜線形成的面積最小化 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 33 Date: 5/28/2022 — 2022 — 預(yù)測(cè)控制 ? 模型預(yù)測(cè)控制算法是一種 基于預(yù)測(cè)模型的 控制 算法。 ? 系統(tǒng)在預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上根據(jù) 對(duì)象的歷史信息和未來(lái)輸入 預(yù)測(cè) 其未來(lái)輸出 ，并根據(jù)被控變量與給定值之間的誤差確定當(dāng)前時(shí)刻的控制作用，使之適應(yīng)動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)的存儲(chǔ)性和因果性 特點(diǎn)。 ? 線性與非線性系統(tǒng)都可作為預(yù)測(cè)模型 ? 特點(diǎn)： 對(duì) 模型要求低、綜合控制質(zhì)量好、在線計(jì)算 方便 ? 三個(gè)基本特征：即模型預(yù)測(cè)，滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 34 Date: 5/28/2022 — 2022 — 應(yīng)用 ? 直接在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)產(chǎn)生的一種基于模型的計(jì)算機(jī)優(yōu)化控制算法。 ? 過程控制應(yīng)用 最成功，也最具有前途的先進(jìn)控制 策略。 ? 從工業(yè) 應(yīng)用： 1）取代 PID控制器 解決一些局部控制 問題； 2） 處理復(fù)雜的多變量控制問題時(shí)更具 優(yōu)勢(shì)。 ? 各種新的控制算法和 策略 魯 棒 預(yù)測(cè)控制 、 自適應(yīng) 預(yù)測(cè)控制 、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè)控制 、 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 35 Date: 5/28/2022 — 2022 — 滑模控制 ? 本質(zhì) 上是一類特殊的 非線性控制 ，其非線性表現(xiàn)為控制作用的不連續(xù)性。與其他控制策略的不同之處：系統(tǒng)的“結(jié)構(gòu)”并不固定，而是 在動(dòng)態(tài)過程中，根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)有目的地不斷變化 。 ? 滑?？刂?優(yōu)點(diǎn) 滑動(dòng)模態(tài)可以設(shè)計(jì)且與對(duì)象參數(shù)和擾動(dòng)無(wú)關(guān) ， 具有 快速響應(yīng)、對(duì)參數(shù)變化和擾動(dòng)不靈敏（ 魯棒性） 無(wú)須 系統(tǒng)在線辨識(shí)、物理實(shí)現(xiàn) 簡(jiǎn)單 。 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 36 Date: 5/28/2022 — 2022 — ? 滑?？刂迫秉c(diǎn) 當(dāng)狀態(tài)軌跡到達(dá)滑動(dòng)模態(tài)面后，難以嚴(yán)格沿著滑動(dòng)模態(tài)面向平衡點(diǎn)滑動(dòng)，而是在其兩側(cè)來(lái)回穿越地趨近平衡點(diǎn)，從而產(chǎn)生抖振 —— 滑?？刂茖?shí)際應(yīng)用中的主要障礙。 滑模變結(jié)構(gòu)控制的應(yīng)用 ?電機(jī)、電力系統(tǒng)、機(jī)器人、航天器、伺服系統(tǒng) 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 37 Date: 5/28/2022 — 2022 — 重復(fù)控制 ? 重復(fù)控制是基于 內(nèi)模原理 的一種控制方法。 ? 用于伺服系統(tǒng)軌跡的高精度控制 ? 特點(diǎn)： 控制精度高，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單及控制性能的非參數(shù)依賴性 分類 ： 1）連續(xù)時(shí)延內(nèi)模重復(fù)控制，應(yīng)用于伺服系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2）離散 時(shí)延內(nèi)模重復(fù) 控制 3）有限維重復(fù)控制 4）非線性系統(tǒng)重復(fù)控制 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 38 Date: 5/28/2022 — 2022 — 重復(fù)控制 ? 應(yīng)用 旋轉(zhuǎn) 或具有周期性質(zhì) 系統(tǒng)的高精度 控制 中 高 精度軌跡 伺服系統(tǒng)、 如， 計(jì)算機(jī) 硬盤、 機(jī)器人 控制、氣象衛(wèi)星姿態(tài)控制、有源 振動(dòng)補(bǔ)償 、噪聲 補(bǔ)償控制 ? 不足 ： ? 學(xué)習(xí)能力： 其學(xué)習(xí)能力的有限性，重復(fù)控制 可能會(huì) 放大非重復(fù)頻率處的 干擾信號(hào) ? 優(yōu)化的設(shè)計(jì) 方法： 還 缺少 能系統(tǒng)、有效解決上述問題的魯棒重復(fù)控制器 的設(shè)計(jì) 和優(yōu)化方法 。 ? 非線性重復(fù)控制。重復(fù)控制方法在 非線性系統(tǒng) 中的研究還十分有限。 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 39 Date: 5/28/2022 — 2022 — 內(nèi) 模 控制 一種基于 過程數(shù)學(xué)模型 進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)的新型控制策略。 169。 MNMT, Tianjin University, 2022 40 Date: 5/28/2022 — 2022 — 智能控制 ? 自動(dòng)控制發(fā)展的 高級(jí) 階段 ? 研究對(duì)復(fù)雜的 不確定性 被控對(duì)象（過程）采用人工智能 的方法有效地 克服 系統(tǒng)的不確定性，使系統(tǒng)從 無(wú)序 狀態(tài)到 有序 狀態(tài)轉(zhuǎn)移的 方法 . ? 特點(diǎn)： 非線性控制、變結(jié)構(gòu)、總體自尋優(yōu)、 滿足多樣性目標(biāo)的高性能 要求 ? 人工智能、自動(dòng)控制 和 運(yùn)籌學(xué) 三個(gè)主要學(xué)科相結(jié)合的產(chǎn)物 169。