开元体育自动化前沿技术

　　开元体育自动化前沿技术人工智能是一门边缘学科，用来模拟人的思维，已经引起了 许多学科的日益重视，并且有越来越多的实用意义，而且许多不 同专业背景的科学家正在人工智能领域内获得一些新的思维和新 的方法。作为一个计算机科学中涉及智能计算机系统的一个分支， 这些系统呈现出与人类的智能行为有关的特性开元体育。

　　鲁棒控制（Robust Control）方面的研究始于20世纪50年代。 在过去的50年中，鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。所谓 “鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下， 维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒 性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定 称为鲁棒。

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　　预测控制是近年来发展起来的一类新型的计算机控制算法。由 于它采用多步测试、滚动优化和反馈校正等控制策略，因而控制效 果好，适用于控制不易建立精确数字模型且比较复杂的工业生产过 程，所以它一出现就受到国内外工程界的重视，并已在石油、化工、 电力、冶金、机械等工业部门的控制系统得到了成功的应用。

　　任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性，这些不确定性 有时表现在系统内部，有时表现在系统的外部。从系统内部来讲， 描述被控对象的数学模型的结构和参数，设计者事先并不一定能准 确知道。作为外部环境对系统的影响，可以等效地用许多扰动来表 示。这些扰动通常是不可预测的。此外，还有一些测量时产生的不 确定因素进入系统。面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如 何设计适当的控制作用，使得某一指定的性能指标达到并保持最优 或者近似最优，这就是自适应控制所要研究解决的问题。

　　模糊控制是以模糊集合理论为基础的一种新兴的控制手段，它 是模糊系统理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。自从这 门科学诞生以来，它产生了许多探索性甚至是突破性的研究与应用 成果，同时，这一方法也逐步成为了人们思考问题的重要方。

　　1965年美国的控制论专家L. A. Zadeh教授创立了模糊集合论， 从而为描述，研究和处理模糊性现象提供了一种新的工具。一种利 用模糊集合的理论来建立系统模型，设计的新型方法——模 糊控制也随之问世了。模糊控制的核心就是利用模糊集合理论，把 人的控制策略的自然语言转化为计算机能够接受的算法语言所描述 的控制算法，这种方法不仅能实现控制，而且能模拟人的思维方式 对一些无法构造数学模型的被控对象进行有效的控制。

　　在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应 新的环境的一种特征。因此，直观地讲，自适应应当是这样 一种，它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的 变化。

　　自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，这里 所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完 全确定的开元体育，其中包含一些未知因素和随机因素。

　　对非线性控制系统的研究，到上个世纪四十年代，已取得 一些明显的进展。主要的分析方法有：相平面法、李亚普诺夫法 和描述函数法等。这些方法都已经被广泛用来解决实际的非线性 系统问题。但是这些方法都有一定的局限性，都不能成为分析非 线性系统的通用方法。例如，用相平面法虽然能够获得系统的全 部特征，如稳定性、过渡过程等，但大于三阶的系统无法应用。 李亚普诺夫法则仅限于分析系统的绝对稳定性问题，而且要求非 线性元件的特性满足一定条件。虽然这些年来，国内外有不少学 者一直在这方面进行研究，也研究出一些新的方法，如频率域的 波波夫判据，广义圆判据，输入输出稳定性理论等。但总的来说， 非线性控制系统理论目前仍处于发展阶段，远非完善，很多问题 都还有待研究解决，领域十分宽。

　　最优控制问题有四个关键点：（1）受控对象为动态系统。（2） 初始与终端条件（时间和状态）。（3）性能指标。（4）容许控制 。而最优控制问题的实质就是要找出容许的控制作用或控制规律， 使动态系统（受控对象）从初始状态转移到某种要求的终端状态， 并且保证某种要求的性能指标达到最小值或者是最大值。

　　时至今日，最优控制理论的研究，无论在深度或是广度上，都 有了较大的进展。然而，随着人们对客观世界认识的不断深化，又 提出了一系列有待解决的新问题。可以毫不夸张地说，最优控制理 论依旧是极其活跃的科学领域之一。

　　从刀耕火种的年代起，人们就梦想着省时省力地生产出更 多的东西，来满足人们生活的需要。人们在几千年的生产过程 中，发明了很多节省力气的工具，如在河流上建造的水车。可 以通过水的冲击带动轮子转动，实现灌溉、淘米等工作。

　　工业的到来(1788年)，为自动化的发展带来了巨大 的动力。此后的一百多年中，人们一直在探索，特别是，经过 从1934年到1947年的十几年研究(二战期间),最终提出了自动化 的理论基础著作——控制论。标志着自动化技术的正式诞生。

　　严格地说，一切实际的系统都是非线性的，真正的线性系统在 现实世界是不存在的。但是，很大一部分实际系统，它们的某些主 要关系特性，在一定的范围内，可以充分精确地用线性系统来加以 近似地代表。并且，实际系统与理想化了的线性系统间的差别，对 于所研究的问题而言已经小到无关紧要的程度而可予以忽略不计。 因此，从这个意义上说，线性系统或者可线性化的系统又是大量存 在的，而这正是研究线性系统的实际背景。

　　自动化设备和机器的关键就在于反馈的存在，正是有了他的存 在，才使自动化成为可能。反馈就是自动化的奥妙所在。所以 自动控自原理也叫反馈控制原理。 一个自动化系统无论结构多么复杂都是由下面几部分组成： 第一，检测比较装置。 第二，。 第三，执行机构。 第四，控制量。

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　　简单说，线性系统理论主要研究线性系统状态的运动规律和改 变这种运动规律的可能性方法，建立和揭示系统结构、参数、行为 和性能间的确定的和定量的关系。在对系统进行研究的过程中，建 立合理的系统数学模型是首要的前提，对于线性系统，常用的模型 有时间域模型和频率域模型，时间域模型比较直观，而频率域模型 则是一个更强大的工具，而者建立的基本途径一般都通过解析法和 实验法。

　　福特发明的汽车生产线是最成功的早期生产线年福特 创建了由专用机床组成的“运动中的组装线”在这种生产线上， 要组装的部件由传送带运到一个个工人面前，每一个工人只完成 一种操作。

　　自动化技术为生产力的发展起了巨大作用，实现了人们摆脱 繁重的劳动的愿望。同时自动化技术也在应用中得到不断发展和 完善。

　　非线性控制理论作为很有前途的控制理论，将成为二十一世 纪的控制理论的主旋律，将为我们人类社会提供更先进的控制系 统，使自动化水平有更大的飞越。

　　PID（比例-积分-微分）作为最早实用化的已有50 多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业。PID简单易 懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广 泛的。

　　模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法，已 经在工业控制领域，家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了 传统控制方法无法或者是难以解决的问题，取得了令人瞩目的成效 。

　　最优控制问题研究的主要内容是：怎样选择控制规律才能使控 制系统的性能和品质在某种意义下为最优，求解最优控制问题的方 法，目前主要的就是上述的两种方法，另外可能还会用到一些数值 解法。用这些方法已经成功的解决了许多动态控制问题开元体育，如最小时 间控制，最少燃料控制和最佳调节器等。最优控制已经在航天，航 海，导弹，电力系统，控制装置，生产设备和生产过程中得到了比 较成功的应用，而且在经济系统和社会系统中也得到了广泛的应用。

　　鲁棒控制方法适用于稳定性和可靠性作为首要目标的应用， 同时过程的动态特性已知且不确定因素的变化范围可以预估。飞 机和空间飞行器的控制是这类系统的例子。

　　线性控制理论是系统与控制理论中最为成熟和最为基础的一个 组成分支，是现代控制理论的基石。系统与控制理论的其他分支， 都不同程度地受到线性控制理论的概念、方法和结果的影响和推动。

　　由于预测控制具有适应复杂生产过程控制的特点，所以预测控制 具有强大的生命力。可以预言，随着预测控制在理论和应用两方面 的不断发展和完善，它必将在工业生产过程中发挥出越来越大的作 用，展现出广阔的应用的前景

　　现代的机械制造系统具有控制规模大、自动化程度高和柔性 化强的特点。由于制造系统的结构越来越复杂，价格越来越昂贵， 因此因为各种故障而导致的停机都是不可忍受的负担。故障诊断 系统就能够在这个情况下满足需要，也就是能够合理制定维修计 划，最大限度减少停机维修的时间，以及在故障发生之后能够迅 速做出反应。因此，故障诊断系统在现在得到了迅速的发展。

　　从诞生到现在，自动化技术在各个领域大显身手，飞机 导航、交通运输、导弹控制中到处都是自动化技术的应用。

　　在第二次世界大战中，同盟队的主要作战武器是火炮。 当时的火炮威力大、射程远，但是命中精度比较差。如果没有二 战这个巨大的实验场，自动化技术也不会有如此大的发展。可以 这样说“军事装备是自动化之父，二战是自动化诞生的产房”。

　　人工智能的主要领域包括问题求解、语言处理、自动定理证 明、智能数据检索等领域。这些综合概念在自然语言处理、情报 检索、自动程序设计、数学证明都有重要应用。人工智能的第一 个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序。

　　人工智能包含的领域非常广泛，问题的求解只是其中的一个 重要方面。其他的方面包括比如谓词演算、规则演绎系统、机器 人问题以及专家系统等一系列问题。人工智能作为一个复杂的边 缘学科，正在有着越来越广阔的前景，随着新的数学理论的完善 以及计算机新的硬件的出现，人工智能必将能够更好地模拟人的 思维。

　　PID由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D） 组成。其输入e (t)与输出u (t)的关系为:

　　它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定 三个参数（Kp， Ki和Kd）即可。在很多情况下，并不一定需要全 部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不 可少的。

　　鲁棒控制方法，是对时间域或频率域来说，一般要假设过程 动态特性的信息和它的变化范围。一些算法不需要精确的过程模 型，但需要一些离线辨识。

　　一般鲁棒控制系统的设计是以一些最差的情况为基础，因此 一般系统并不工作在最优状态。常用的设计方法有：INA方法， 同时 镇定，完整性设计，鲁棒控制， 鲁棒PID控制以及 鲁棒极点配置，鲁棒观测器等。