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1、现代控制理论概述建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。发展现代控制理论是在20世纪50年代中期迅速兴起的空间技术的推动下发展起来的。空间技术的发展迫切要求建立新的控制原理，以解决诸如把宇宙火箭和人造
2、卫星用最少燃料或最短时间准确地发射到预定轨道一类的控制问题。这类控制问题十分复杂，采用经典控制理论难以解决。苏联科学家Л.С.庞特里亚金和美国学者R.贝尔曼的研究成果解决了空间技术中出现的复杂控制问题，并开拓了控制理论中最优控制理论这一新的领域。其后，贝尔曼、卡尔曼等人把状态空间法系统地引入控制理论中。其中能控性和能观测性尤为重要，成为控制理论两个最基本的概念。到60年代初，一套以状态空间法、极大值原理、动态规划、卡尔曼-布什滤波为基础的分析和设计控制系统的新的原理和方法已经确立，这标志着现代控制理论的形成。现代控制理论所包含的学科内容十分广泛,主要的方面有:线性系统理论、非线性
3、系统理论、最优控制理论、随机控制理论和适应控制理论。现代控制理论的发展1.智能控制(IntelligentControl)智能控制是人工智能和自动控制的结合物,是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器,实现其目标的自动控制。它的理论基础是人工智能,控制论,运筹学和系统学等学科的交叉,它的主要特点是: (1)同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程; (2)智能控制的核心在高层控制,即组织级,它的主要任务在于对实际环境或过程进行组织; (3)系统获取的信息不仅是数学信息,更重要的是文字符号、图像、图形、声音等各种信息。2.非线性控制(Nonlinea
4、rControl) 非线性控制是复杂控制理论中一个重要的基本问题,也是一个难点课题,它的发展几乎与线性系统平行。由于非线性系统的研究缺乏系统的、一般性的理论及方法,于是综合方法得到较大的发展,主要有李雅普诺夫方法、变结构控制和微分几何法等。3.自适应控制(AdaptiveControl) 自适应控制系统通过不断地测量系统的输入、状态、输出或性能参数,逐渐了解和掌握对象,然后根据所得的信息按一定的设计方法,作出决策去更新控制器的结构和参数以适应环境的变化,达到所要求的控制性能指标。自适应控制系统的类型主要有自校正控制系统,模型参考自适应控制系统,自寻最优控制系统,学习控制系统等
5、。4.鲁棒控制(RobustControl) 过程控制中面临的一个重要问题就是模型不确定性,鲁棒控制主要解决模型的不确定性问题。鲁棒控制的一个主要问题就是鲁棒稳定性,目前常用的有三种方法:代数方法、李雅普诺夫方法和频域法。5.模糊控制(FuzzyControl) 模糊控制借助模糊数学模拟人的思维方法,将工艺操作人员的经验加以总结,运用语言变量和模糊逻辑理论进行推理和决策,对复杂对象进行控制。模糊控制既不是指被控过程是模糊的,也不意味控制器是不确定的,它是表示知识和概念上的模糊性,它完成的工作是完全确定的。6.神经网络控制(NeuralNetworkControl) 神经网络
6、是由所谓神经元的简单单元按并行结构经过可调的连接权构成的网络。神经网络控制就是利用神经网络这种工具从机理上对人脑进行简单结构模拟的新型控制和辨识方法。常见的神经网络控制结构有:参数估计自适应控制系统;内模控制系统;预测控制系统;模型参考自适应系统;变结构控制系统。7.实时专家控制(RealTimeExpertControl)专家系统是一个具有大量专门知识和经验的程序系统,它应用人工智能技术,根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以解决那些需要专家决定的复杂问题。实时专家系统应用模糊逻辑控制和神经网络理论,融进专家系统自适应地管理一个
7、客体或过程的全面行为,自动采集生产过程变量,解释控制系统的当前状况,预测过程的未来行为,诊断可能发生的问题,不断修正和执行控制计划。8.定性控制(QualitativeControl) 定性控制是指系统的状态变量为定性量时(其值不是某一精确值而只知其处于某一范围内),应用定性推理对系统施加控制变量使系统在某一期望范围。9.预测控制(PredictiveControl) 预测控制是在工业实践过程中独立发展起来的一种新型控制方法,它不仅适用于工业过程这种“慢过程”的控制,也能适用
