b. 自校正自适应控制 （Self-Turning Adaptive Control)
（4）系统辨识 建立系统动态模型的方法： 根据系统的输入输出的试验数据，从一类给定的模型 中确定一个被研究系统本质特征等价的模型，并确定 其模型的结构和参数。
（5）最佳滤波理论（最佳估计器） 当系统中存在随机干扰和环境噪声时，其综合必须应 用概率和统计方法进行。即：已知系统数学模型，通 过输入输出数据的测量，利用统计方法对系统状态估 计。
1945年，美国Bode在《网络分析和反馈放大 器设计》中提出频率响应分析法－Bode图。
1948年，美国Wiener在《控制论－关于在动 物和机器中控制和通信的科学》中系统地论 述了控制理论的一般原理和方法。 －－－标志控制学科的诞生
控制论：研究动物（包括人类）和机器内部 控制和通信的一般规律的学科。
（2）如何克服系统结构的不确定性及干扰带来 的影响？
（3）如何实现满足要求的控制策略？
（1）线性系统理论 研究线性系统在输入作用下状态运动过程 规律，揭示系统的结构性质、动态行为之 间的关系。
主要内容： 状态空间描述、能控性、能观性和稳定性、 状态反馈、状态观测器设计等。
（2）最优控制 在给定约束条件和性能指标下，寻找使系统性 能指标最佳的控制规律。
Kalman滤波器
1954年，钱学森的《工程控制论》在美国出 版。 －－－奠定了工程控制论的基础
（1）经典控制理论 a.特点
研究对象：单输入、单输出线性定常系统。 解决方法：频率法、根轨迹法、传递函数。 非线性系统：相平面法和描述函数分析。 数学工具：拉氏变换、常微分方程。
b.局限性 难以应用于时变系统、多变量系统。 难以揭示系统更为深刻的特性。
第八章 现代控制理论初步
一、 控制理论发展概况 二、 现代控制理论的主要特点 三、 现代控制理论基本内容
一、 控制理论发展概况
控制论：1948年 美国数学家维纳《控制论》 1940——1950 经典控制理论 单机自动化 1960——1970 现代控制理论 机组自动化 1970——1980 大系统理论 控制管理综 合 1980——1990 智能控制理论 智能自动化 1990——21c 集成控制理论 网络控制自 动化
主要方法： 变分法、极大值原理、动态规划等
极大值原理
现代控制理论的核心
即：使系统的性能指标达到最优（最小或最大）
某一性能指标最优：
如时间最短或燃料消耗最小等。
（3）自适应控制 在控制系统中，控制器能自动适应内外部参数、 外部环境变化，自动调整控制作用，使系统达 到一定意义下的最优。
a. 模型参考自适应控制 （Model Reference Adaptive Control)
二、 现代控制理论的主要特点
研究对象：线性系统、非线性系统、时变系统、 多变量系统、连续与离散系统
数学上：状态空间法
方法上：研究系统输入/输出特性和内部性能
内容上：线性系统理论、系统辨识、最优控制、 自适应控制等
三、 现代控制理论基本内容 控制理论必须回答的三个问题：
（1）系统能否被控制？可控性有多大？
主要内容： 模糊控制 神经网络控制 专家控制、遗传算法
(5) 控制理论发展趋势 企业：资源共享、因特网、信息集成 信息技术+控制技术 集成控制技术
网络控制 技术
计算机集成制造CIMS：（工厂自动化） Computer Integrated Manufacturing System
应用：生物控制、经济控制、社会控制等
1788年，英国Wate利用反馈原理发明蒸汽机 用的离心调速机。
1875年，1895年，英国Routh和德国Hurwitz 先后提出判别系统稳定性的代数方法。
1892年，俄国李雅普诺夫在《论运动稳定性 的一般问题》中建立了动力学系统的一般稳 定性理论。
1932年，Nyquist提出了据频率响应判断系 统稳定性的准则。
大系统结构分为三类： 多级（递阶）控制 多层控制（按任务） 多段控制（如导弹轨迹控制）
决策、协调、 计划、组织、 管理
公司
协调控制级
计算机实现生产 调度，过程控制 的最优化
调节装置
工厂 车间
递阶控制级 局部控制级
（4）智能控制 是具有某些仿人智能的工程控制与信息处理 系统，如智能机器人。
利用知识进行学习、推理与联想，对环境干 扰与不确定因素具有鲁棒性。
(2)现代控制理论 随着计算机技术、航空航天技术的迅速发展而发展 起来的。
a.特点 研究对象：多输入、多输出系统，线性、定常或时 变、离散系统。 解决方法：状态空间法（时域方法）。 数学工具：线性代数、微分方程。
b.主要标志 1965年，R.Bellman提出了寻求最优控制的动态规 划方法。
1958年，R.E.Kalman采用状态空间法分析系 统，提出能控性、能观性、Kalman滤波概念 1961年，庞特里亚金证明了最优控制中的极 大值原理。
（3）大系统理论 是指规模庞大、结构复杂、变量众多的信息 与控制系统，如生产过程、交通运输、生物 工程、社会经济和空间技术等复杂系统。
复杂系统的特点：
（1）动力学模型的不确定性 （2）测量信息的粗糙性和不完整性 （3）动态行为或扰动的随机性 （4）离散层次和连续层次的混杂性 （5) 系统动力学的高度复杂性 （6）状态变量的高维性和分布性 （7）各系统间的强耦合性