线性系统理论(2/2)
系统结构性问题,如能控性、能观性、系统实现和结 构性分解等； 线性状态反馈及极点配置； 镇定； 解耦； 状态观测器等。 近30年来,线性系统理论一直是控制领域研究的重点,其主要 研究方法有: 以状态空间分析为基础的代数方法； 以多项式理论为基础的多项式描述法； 以空间分解为基础的几何方法。
鲁棒性分析与鲁棒控制(4/4)
1980年代出现的H∞设计方法和变结构控制(滑模控制)推动了 鲁棒控制理论的发展。 现在,系统H∞范数已成为系统的重要性能指标。 如何有效利用过程信息来降低系统的不确定性,是鲁棒控 制研究的重要内容。 由于许多控制问题可归结为线性矩阵不等式(LMI)的研 究,1990年代中期出现了关于LMI的控制软件工具。 近几年,非线性系统、时滞饱和系统、时滞故障系统的鲁 棒综合控制问题已经成为新的热点研究方向,而且已经有 不少应用实例,例如,核反应堆的温度跟踪鲁棒控制、导弹 系统的鲁棒自适应最优跟踪设计、机器人操作的鲁棒神 经控制。
1.2.9 离散事件控制
系统的状态随离散事件发生而瞬时改变,不能用通常的微分方 程描述的动力学模型来表示,一般称这类系统为离散事件动态 系统(DEDS)。 对它的研究始于1980年代初。 目前已发展了多种处理离散事件系统的方法和模型,例如, 有限状态马尔科夫链、 Petri网、 排队网络、 自动机理论、
Ch.1 绪 论
目录(1/1)
目录
1.1 控制理论发展概述 1.2 现代控制理论的主要内容 1.3 Matlab软件概述 软件概述 1.4 本书的主要内容 参考教材 参考期刊
现代控制理论的主要内容(1/2)
1.2 现代控制理论的主要内容
在工业生产过程应用中,常常遇到被控对象精确状态空间模型 不易建立、合适的最优性能指标难以构造以及所得到最优的、 稳定的控制器往往过于复杂等问题。 为了解决这些问题,科学家们从20世纪50年代末现代控制 理论的诞生至今,不断提出新的控制方法和理论,其内容相 当丰富、广泛,极大地扩展了控制理论的研究范围。 下面简单介绍现代控制理论的主要分支及所研究的内容: 线性系统理论 最优控制
随机系统理论和最优估计(1/2)
1.2.3 随机系统理论和最优估计
实际工业、农业、社会及经济系统的内部本身含有未知或不 能建模的因素,外部环境上亦存在各种扰动因素,以及信号或 信息的检测与传输上往往不可避免地带有误差和噪音。 随机系统理论将这些未知的或未建模的内外扰动和误差, 用不能直接测量的随机变量及过程以概率统计的方式来 描述,并利用随机微分方程和随机差分方程作为系统动态 模型来刻划系统的特性与本质。 随机系统理论就是研究这类随机动态系统的系统分析、 优化与控制。
自适应控制(2/5)
自适应控制系统应具有三个基本功能: 辨识对象的结构和参数,以便精确地建立被控对象的数学 模型; 给出一种控制律以使被控系统达到期望的性能指标; 自动修正控制器的参数。 因此自适应控制系统主要用于过程模型未知或过程模型结构已 知但参数未知且随机的系统。
自适应控制(3/5)
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。 最近,非线性系统的自适应控制,基于神经网络的自适应控制得到 重视,提出了一些新的方法。 自适应控制领域是少数几个中国人取得较大成就的领域。中 国科学院陈翰馥院士与郭雷院士在1990年代初圆满解决自适 应控制的收敛性问题。
非线性系统理论(2/4)
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: 它是迄今为止最完善,最一般的非线性方法,但是由于 它的一般性,在用来分析稳定性或用来镇定综合时都 欠缺构造性。 变结构控制: 由于其滑动模态(sliding-mode)具有对干扰与摄动的 不变性, 1980年代受到重视，是一种实用的非线性控 制的综合方法。 微分几何法:在过去的20年中,微分几何法一直是非线性 控制系统研究的主流,它对非线性系统的结构分析、分解 以及与结构有关的控制设计带来极大方便。
现代控制理论的主要内容(2/2)
随机系统理论和最优估计 系统辨识 自适应控制 非线性系统理论 鲁棒性分析与鲁棒控制 分布参数控制 离散事件控制 智能控制
线性系统理论(1/2)
1.2.1 线性系统理论
线性系统是一类最为常见系统,也是控制理论中讨论得最为深 刻的系统。 该分支着重于研究线性系统状态的运动规律和改变这种 运动规律的可能性和方法,以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。 通常,研究系统运动规律的问题称为分析问题,研究改变运 动规律的可能性和方法的问题则为综合问题。 线性系统理论的主要内容有
被控 系统
反馈 节器 调
图2 3 自校正控制系统
非线性系统理论(1/4)
1.2.6 非线性系统理论
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。 实际的工程和社会经济系统大多为非线性系统,线性系统 只是实际系统的一种近似或理想化。 因此,研究非线性系统的系统分析、综合和控制的非线性 系统理论亦是现代控制理论的一个重要分支。
最优控制(1/1)
1.2.2 最优控制
最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最 优解的一门学科。 具体地说就是研究被控系统在给定的约束条件和性能指 标下,寻求使性能指标达到最佳值的控制规律问题。 例如要求航天器达到预定轨道的时间最短、所消耗的燃 料最少等。 该分支的基本内容和常用方法为 变分法； 庞特里亚金的极大值原理； 贝尔曼的动态规划方法。
系统辨识(2/2)
系统辨识包括两个方面：结构辨识和参数估计。 在实际的辨识过程中,随着使用的方法不同,结构辨识和参 数估计这两个方面并不是截然分开的,而是可以交织在一 起进行的。 系统辨识是重要的建模方法,因此亦是控制理论实现和应用 的基础。 系统辨识是控制理论中发展最为迅速的领域,它的发展还 直接推动了自适应控制领域及其他控制领域的发展。
自适应控制(4/5)
模型参考自适应控制系统的主要结构为
参 模 考 型 前馈 节 调 器 被 控系 统
反 调 器 馈 节 自 应机 适 构 图1 模 参 自 应控 型 考 适 制
自适应控制(5/5)
自校正控制系统的主要结构为
调节 参数 器 设计 计算 与 (自适 机构 应 ) 前 馈调 节器 参数 估计
鲁棒性分析与鲁棒控制(2/4)
鲁棒性分析讨论控制系统对所讨论的性能指标的鲁棒性, 给出系统能保持该性能指标的最大容许建模误差和内外 部扰动的上确界。 目前该问题中较受重视的问题是多项式簇的稳定性国科学院院 士的北京大学黄琳教授给出了著名的棱边定理。
鲁棒性分析与鲁棒控制(3/4)
自适应控制(1/5)
1.2.5 自适应控制
自适应控制研究当被控系统的数学模型未知或者被控系统的 结构和参数随时间和环境的变化而变化时,通过实时在线修正 控制系统的结构或参数使其能主动适应变化的理论和方法。 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,做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。 该分支诞生于1950年代末,是控制理论中近60年发展最为 迅速、最为活跃的分支。
分布参数控制(4/4) 分布参数控制
分布参数控制系统既有计算机控制系统控制算法灵活,精度高 的优点,又有仪表控制系统安全可靠,维护方便的优点。 它的主要特点是: 真正实现了分散控制; 具有高度的灵活性和可扩展性; 较强的数据通信能力; 友好而丰富的人机联系以及极高的可靠性。
离散事件控制 (1/2)
分布参数控制(1/4) 分布参数控制
1.2.8 分布参数控制
自1970年代开始,国内外学者开始重视分布参数系统的研究。 分布参数系统是无穷维系统,一般由偏微分方程、积分方程、 泛函微分方程或抽象空间中的微分方程所描述。 分布参数控制系统的典型实例有: 电磁场﹑引力场﹑温度场等物理场, 大型加热炉、水轮机和汽轮机, 化学反应器中的物质分布状态, 长导线中的电压和电流等控制对象, 环境系统(如污染物在一区域內的分布),
鲁棒控制主要研究的是设计对各种不确定性有鲁棒性的控制 系统的理论和方法。 鲁棒控制研究的兴起以1980年代线性系统的H∞控制和基 于特征结构配置的鲁棒控制为标志。 近年来,对非线性系统的鲁棒适应控制的研究已成为一个 热点方向。 人工神经网方法、滑动模方法及鲁棒控制方法的结合可 以设计出对一大类连续时间非线性系统稳定的自适应控 制律。
分布参数控制(2/4) 分布参数控制
生态系统(如物种的空间分布), 社会系统(如人口密度分布)等。 分布参数系统广泛应用于 热工﹑化工﹑导弹﹑航天﹑航空﹑核裂变﹑聚变等 工程系统； 生态系统﹑环境系统﹑社会系统等。
分布参数控制(3/4) 分布参数控制
分布参数控制系统有三种控制方式, 点控制方式:将控制作用加在控制对象的几个孤立点 处。 分布控制方式:将控制作用加在控制对象的几个区域 内。 边界控制方式:将控制作用加在控制对象边界上。 这种控制又有点控制和分布控制之分。 类似地,测量方式也可分为点测量﹑分布测量和边界测量。
系统辨识(1/2)
1.2.4 系统辨识
简而言之,系统辨识就是 利用系统在试验或实际运行中所测得的输入输出数据, 运用数学方法归纳和构造出描述系统动态特性的数学模 型, 并估计出其模型参数的理论和方法。 该分支是由数理统计学发展而来的。 无论是采用经典控制理论或现代控制理论,在进行系统 分析、综合和控制系统设计时,都需要事先知道系统的 数学模型。
离散事件控制 (2/2)
扰动分析法、 极大代数法等。 其理论已经应用于 柔性制造系统、 计算机通信系统、 交通系统等。 离散事件系统的研究虽然取得较大进展,但还没有一套完 整的理论体系来评价离散时间系统模型与实际对象的差 异。 离散事件动态系统自然延伸就是混合动态系统。