自动控制理论发展历史

自动控制理论发展历史第一页，共二十七页，编辑于2023年，星期一控制理论的发展阶段1，经典（自动）控制理论2，现代控制理论3，后现代控制理论第二页，共二十七页，编辑于2023年，星期一经典控制理论1，萌芽阶段2，起步阶段3，发展阶段4，标志阶段第三页，共二十七页，编辑于2023年，星期一萌芽阶段第四页，共二十七页，编辑于2023年，星期一起步阶段到十八世纪，自动控制技术逐渐应用到现代工业中，其中最卓越的代表是瓦特发明的蒸汽机离心调速器第五页，共二十七页，编辑于2023年，星期一发展阶段1868年，J.C.Maxwell提出了简单的稳定性代数判据1895年，Routh和Hurwitz各自提出了两个著名的稳定性判据——劳斯判据和赫尔维兹判据1932年，Nyquist提出了频域响应法1948年，Evans提出了根轨迹法建立在Nyquist的频率响应法和Ewans的根轨迹基础上的理论，称为经典控制理论第六页，共二十七页，编辑于2023年，星期一标志阶段1948年，控制论奠基人Weiner出版了《控制论——关于在动物和机器中控制与通讯的科学》1954年，我国著名科学家钱学森将控制理论应用与工程实践，出版了《工程控制论》第七页，共二十七页，编辑于2023年，星期一现代控制理论现代控制理论的产生背景

现代数学，例如泛函分析，现代代数等，为控制理论提供了多种多样的分析工具；

数字计算机为现代控制理论发展提供了应用平台，计算机的飞速发展，推动了核能技术，空间技术的发展，从而出现了多输入多输出系统，非线性系统和时变系统第八页，共二十七页，编辑于2023年，星期一现代控制理论的发展1956年，庞德里亚金提出了极大值原理1957年，贝尔曼（Bellman）提出了动态规划1959年，卡尔曼（Kalman）和布西创建了卡尔曼滤波理论；1960年在控制系统的研究中成功地运用了状态空间法，并提出了可控性和可观性的概念到20世纪70年代，系统辨识，最优控制，离散时间系统和自适应控制的发展大大丰富了现代控制理论的内容第九页，共二十七页，编辑于2023年，星期一系统辨识系统辨识是根据系统的试验数据来确定系统的数学模型，必须存在实际系统的输入输出数据。系统辨识是为已经存在的系统建立数学模型辨识三要素：数据，模型类和准则。辨识就是按照一个准则在一个模型类中第十页，共二十七页，编辑于2023年，星期一最优控制最优控制是现代控制理论的核心，它研究的主要问题是：在满足一定约束条件下，寻求最优控制策略，使得性能指标取极大值或极小值飞船的软着陆第十一页，共二十七页，编辑于2023年，星期一经典控制理论与现代控制理论差异经典控制理论现代控制理论研究对象单输入单输出系统多输入多输出系统研究方法传递函数（外部描述法）状态空间法（内部描述）研究工具拉普拉斯变换线性代数矩阵设计方法PID控制和校正网络状态反馈和输出反馈其他频率法的物理意义直观，实用，难于实现最优控制易于实现实时控制和最优控制主要解决单变量系统的反馈控制主要解决多变量系统的优化控制第十二页，共二十七页，编辑于2023年，星期一后现代控制理论大系统理论代表控制理论向广度方向发展。由工程技术大系统，向社会经济大系统,生物生态大系统发展，由狭义的控制，向广义的控制领域发展，包括：调节,控制,管理,指挥等。智能控制理论

代表控制理论向高度方向发展，提高控制系统的智能水平。如：自寻优,自适应,自学习,自组织等方面的智能水平

第十三页，共二十七页，编辑于2023年，星期一大系统理论大系统理论：关于大系统分析和设计的理论大系统的特征：规模庞大,结构复杂,目标多样,影响因素众多,且常带有随机性的系统包括大系统的建模，模型降阶，递阶控制和稳定性等内容第十四页，共二十七页，编辑于2023年，星期一大系统理论的产生背景随着生产的发展和科学技术的进步，出现了许多大系统，如电力系统，城市交通网，数字通信网，生态系统等这些系统由于规模庞大，结构复杂，造成系统内部各部分之间通信的困难，提高了通信的成本，降低了通信的可靠性原有的控制理论，都是建立在集中控制的基础上，即认为整个系统的信息能集中到某一点，经过处理，再向系统各部分发出控制信号第十五页，共二十七页，编辑于2023年，星期一大系统理论分类递阶控制理论多级结构：在对分散的子系统实行局部控制的基础上再加一个协调级，去解决子系统之间的控制作用不协调的问题第十六页，共二十七页，编辑于2023年，星期一分散控制理论：分散控制有多个控制站，每个控制站是控制系统的一个部分，称为子系统分散控制是把大系统划分为若干个子系统后分别进行控制DCS是将若干台微机分散应用于过程装置，全部信息通过通信网络由上位计算机监控，实现最优化控制第十七页，共二十七页，编辑于2023年，星期一智能控制专家系统模糊控制神经网络控制第十八页，共二十七页，编辑于2023年，星期一专家系统根据人们在某一领域内的知识,经验和技术而建立的解决问题和做决策的计算机软件系统，它能对复杂问题给出专家水平的结果第十九页，共二十七页，编辑于2023年，星期一专家系统的发展20世纪60年代初，出现了运用逻辑学和模拟心理活动的一些通用问题求解程序，它们可以证明定理和进行逻辑推理1965年，F.A.费根鲍姆等人研制了世界上第一个专家系统dendral，可以推断化学分子式第二十页，共二十七页，编辑于2023年，星期一专家系统专家系统的意义：

它能模仿人类专家解决特定问题时的推理过程，因而可供非专家们用来增进问题解决的能力，也可使专家知识获得普遍的应用专家系统的工作过程：

用户通过人机界面回答系统的提问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。最后专家系统将得出最终结论呈现给用户第二十一页，共二十七页，编辑于2023年，星期一模糊控制发展背景：现代工业的特征：

复杂性：系统结构和参数的高维，时变，高度非线性

不确定性：系统内部的未知和不确定的因素

高标准的性能要求模糊控制的特征：

不需要对象的精确数学模型，而要求有关的控制经验知识；鲁棒性强第二十二页，共二十七页，编辑于2023年，星期一模糊控制定义：利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法发展背景：1956年，美国系统论专家Zadeh教授创立了模糊集合论，提供了处理模糊信息的工具1974年，英国学者Mamdani首次将模糊理论应用于工业控制（蒸汽机的压力和速度控制）第二十三页，共二十七页，编辑于2023年，星期一第二十四页，共二十七页，编辑于2023年，星期一模糊控制局限性：

整个过程是“定义”出来的。当然每一种“定义”都有其优势或者缺陷，但我们无法用某个指标来评论它。而且这些“定义”会带来不同的结果，是得一般理论分析很难进展下去发展方向：

将模糊控制与各种只能优化算法相结合，如遗传算法，模拟退火算法，粒子群优化算法等

深入分析模糊系统的结构特征及逼近精度，建立一套完整的理论第二十五页，共二十七页，编辑于2023年，星期一神经网络控制人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性，自适应信息处理系统。它是