專業(yè)英語系統(tǒng)工程(部分)

8/8UNIT1A

電路電路或電網(wǎng)絡(luò)由以某種方式連接的電阻器、電感器和電容器等元件組成。如果網(wǎng)絡(luò)不包含能源，如電池或發(fā)電機，那么就被稱作無源網(wǎng)絡(luò)。換句話說，如果存在一個或多個能源，

那么組合的結(jié)果為有源網(wǎng)絡(luò)。在商量電網(wǎng)絡(luò)的特性時，我們感愛好的是確定電路的電壓和電流。由于網(wǎng)絡(luò)由無源電路元件組成，所以必須首先定義這些元件的電特性.

就電阻來說，電壓-電流的關(guān)系由歐姆定律給出，歐姆定律指出：電阻兩端的電壓等于電阻上流過的電流乘以電阻值。在數(shù)學(xué)上表達為:

u=iR

(1-1A-1)式中

u=電壓，伏特；i

=

電流，安培；R

=

電阻，歐姆。

純電感電壓由法拉第定律定義，法拉第定律指出：電感兩端的電壓正比于流過電感的電流隨時間的變化率。因此可得到：U=Ldi/dt

式中

di/dt

=

電流變化率，

安培/秒；

L

=

感應(yīng)系數(shù)，

享利。

電容兩端建立的電壓正比于電容兩極板上積累的電荷q

。由于電荷的積累可表示為電荷增量dq

的和或積分，因此得到的等式為

u=

，

式中電容量C

是與電壓和電荷相關(guān)的比例常數(shù)。由定義可知，電流等于電荷隨時間的變化率，可表示為i

=

dq/dt。因此電荷增量dq

等于電流乘以相應(yīng)的時間增量，或dq

=

i

dt，

那么等式

(1-1A-3)

可寫為式中

C

=

電容量，法拉。

歸納式(1-1A-1)、(1-1A-2)

和

(1-1A-4)描述的三種無源電路元件如圖1-1A-1

所示。

注意，圖中電流的參考方向為慣用的參考方向，因此流過每一個元件的電流與電壓降的方向全都。

有源電氣元件涉及將其它能量轉(zhuǎn)換為電能，例如，電池中的電能來自其儲存的化學(xué)能，

發(fā)電機的電能是旋轉(zhuǎn)電樞機械能轉(zhuǎn)換的結(jié)果。

有源電氣元件存在兩種基本形式：電壓源和電流源。其抱負(fù)狀態(tài)為：電壓源兩端的電壓恒定，與從電壓源中流出的電流無關(guān)。由于負(fù)載變化時電壓基本恒定，所以上述電池和發(fā)電機被認(rèn)為是電壓源。另一方面，電流源產(chǎn)生電流，電流的大小與電源連接的負(fù)載無關(guān)。雖然電流源在實際中不常見，但其概念的確在表示借助于等值電路的放大器件，比如晶體管中具有廣泛應(yīng)用。電壓源和電流源的符號表示如圖1-1A-2

所示。

分析電網(wǎng)絡(luò)的一般方法是網(wǎng)孔分析法或回路分析法。應(yīng)用于此方法的基本定律是基爾霍夫第肯定律，基爾霍夫第肯定律指出：一個閉合回路中的電壓代數(shù)和為0，換句話說，任一閉合回路中的電壓升等于電壓降。網(wǎng)孔分析指的是：假設(shè)有一個電流——即所謂的回路電流——流過電路中的每一個回

路，求每一個回路電壓降的代數(shù)和，并令其為零。

考慮圖1-1A-3a

所示的電路，其由串聯(lián)到電壓源上的電感和電阻組成，假設(shè)回路電流i

，那么回路總的電壓降為

由于在假定的電流方向上，輸入電壓代表電壓升的方向，所以輸電壓在（1-1A-5）式中為負(fù)。由于電流方向是電壓下降的方向，所以每一個無源元件的壓降為正。利用電阻和電感壓降公式，可得等式(1-1A-6)是電路電流的微分方程式。

或許在電路中，人們感愛好的變量是電感電壓而不是電感電流。正如圖1-1A-1

指出的用積分代替式(1-1A-6)中的i，可得1-1A-7

UNIT2A

掌握的世界簡介

掌握一詞的含義一般是調(diào)節(jié)、指導(dǎo)或者命令。掌握系統(tǒng)大量存在于我們周圍。在最抽象的意義上說，每個物理對象都是一個掌握系統(tǒng)。掌握系統(tǒng)被人們用來擴展自己的能力，補償生理上的限制，或把自己從常規(guī)、單調(diào)的工作中解脫出來，或者用來節(jié)省開支。例如在現(xiàn)代航空器中，功率助推裝置可以把飛行員的力氣放大，從而克服巨大的空氣阻力推動飛行掌握翼面。飛行員的反應(yīng)速度太慢，如果不附加阻尼偏航系統(tǒng)，飛行員就無法通過稍微阻尼的側(cè)傾轉(zhuǎn)向方式來駕駛飛機。自動飛行掌握系統(tǒng)把飛行員從保持正確航向、高度和姿勢的連續(xù)操作任務(wù)中解脫出來。沒有了這些常規(guī)操作，飛行員可以執(zhí)行其他的任務(wù)，如領(lǐng)航或通訊，這樣就削減了所需的機組人員，降低了飛行費用。在很多情況下，掌握系統(tǒng)的設(shè)計是基于某種理論，而不是靠直覺或試湊法。掌握系統(tǒng)能夠用來處理系統(tǒng)對命令、調(diào)節(jié)或擾動的動態(tài)響應(yīng)。掌握理論的應(yīng)用基本上有兩個方面：動態(tài)響應(yīng)分析和掌握系統(tǒng)設(shè)計。系統(tǒng)分析關(guān)注的是命令、擾動和系統(tǒng)參數(shù)的變化對被控對象響應(yīng)的決定作用。如某動態(tài)響應(yīng)是滿足需要的，就不需要其次步了。如果系統(tǒng)不能滿足要求，而且不能轉(zhuǎn)變被控對象，就需要進行系統(tǒng)設(shè)計，來選擇使動態(tài)性能達到要求的掌握元件。掌握理論本身分成兩個部分：經(jīng)典和現(xiàn)代。經(jīng)典掌握理論始于二次大戰(zhàn)以傳遞函數(shù)的概念為特征，分析和設(shè)計主要在拉普拉斯域和頻域內(nèi)進行?，F(xiàn)代掌握理論是隨著高速數(shù)字計算機的消失而進展起來的。它以狀態(tài)變量的概念為特征，重點在于矩陣代數(shù)，分析和設(shè)計主要在時域。每種方法都有其優(yōu)點和缺點，也各有其提倡者和反對者。與現(xiàn)代掌握理論相比，經(jīng)典方法具有指導(dǎo)性的優(yōu)點，它把重點很少放在數(shù)學(xué)技術(shù)上，而把更多重點放在物理理解上。而且在很多設(shè)計情況中，經(jīng)典方法既簡潔也完全足夠用。在那些更簡單的情況中，經(jīng)典方法雖不能滿足，但它的解可以對應(yīng)用現(xiàn)代方法起幫助作用，而且可以對設(shè)計進行更完整和精確的檢查。由于這些緣由，后續(xù)的章節(jié)將簡略地介紹經(jīng)典掌握理論。掌握系統(tǒng)的分類和術(shù)語

掌握系統(tǒng)可依據(jù)系統(tǒng)本身或其參量進行分類：

開環(huán)和閉環(huán)系統(tǒng)（如圖2-1A-1）：開環(huán)掌握系統(tǒng)是掌握行為與輸出無關(guān)的系統(tǒng)。而閉環(huán)系統(tǒng)，其被控對象的輸入在某種程度上依靠于實際的輸出。由于輸出以由反饋元件決定的一種函數(shù)形式反饋回來，然后被輸入減去。閉環(huán)系統(tǒng)通常是指負(fù)反饋系統(tǒng)或簡稱為反饋系統(tǒng)。連續(xù)和離散系統(tǒng)：全部變量都是時間的連續(xù)函數(shù)的系統(tǒng)稱做連續(xù)變量或模擬系統(tǒng)，描述的方程是微分方程。離散變量或數(shù)字系統(tǒng)有一個或多個只是在特別時刻可知的變量，如圖2-1A-2b，描述方程是差分方程。如果時間間隔是可控的，系統(tǒng)被稱做數(shù)據(jù)采樣系統(tǒng)。離散變量隨機地產(chǎn)生，例如：為只能接受離散數(shù)據(jù)的數(shù)字計算機供應(yīng)一個輸入。顯然，當(dāng)采樣間隔減小時，離散變量就接近一個連續(xù)變量。不連續(xù)的變量，如圖2-1A-2c所示，消失在開關(guān)或乓-乓掌握系統(tǒng)中。這將分別在后續(xù)的章節(jié)中商量。線性和非線性系統(tǒng)：如果系統(tǒng)全部元件都是線性的，系統(tǒng)就是線性的。如果任何一個是非線性的，系統(tǒng)就是非線性的。時變和時不變系統(tǒng)：一個時不變系統(tǒng)或靜態(tài)系統(tǒng)，其參數(shù)不隨時間變化。當(dāng)供應(yīng)一個輸入時，時不變系統(tǒng)的輸出不依靠于時間。描述系統(tǒng)的微分方程的系數(shù)為常數(shù)。如果有一個或多個參數(shù)隨時間變化，則系統(tǒng)是時變或非靜態(tài)系統(tǒng)供應(yīng)輸入的時間必須已知，微分方程的系數(shù)是隨時間而變化的。集中參數(shù)和分散參數(shù)系統(tǒng)：集中參數(shù)系統(tǒng)是其物理性質(zhì)被假設(shè)集中在一塊或多塊，從而與任何空間分布無關(guān)的系統(tǒng)。在作用上，物體被假設(shè)為剛性的，被作為質(zhì)點處理；彈簧是沒有質(zhì)量的，電線是沒有電阻的，或者對系統(tǒng)質(zhì)量或電阻進行適當(dāng)?shù)难a償；溫度在各部分是全都的，等等。在分布參數(shù)系統(tǒng)中，要考慮到物理特性的連續(xù)空間分布。物體是有彈性的，彈簧是有分布質(zhì)量的，電線具有分布電阻，溫度在物體各處是不同的。集中參數(shù)系統(tǒng)由常微分方程描述，而分布參數(shù)系統(tǒng)由偏微分方程描述。確定系統(tǒng)和隨機系統(tǒng)：一個系統(tǒng)或變量，如果其將來的性能在合理的限度內(nèi)是可猜測和重復(fù)的，則這個系統(tǒng)或變量就是確定的。否則，系統(tǒng)或變量就是隨機的。對隨機系統(tǒng)或有隨機輸入的確定系統(tǒng)的分析是基于概率論基礎(chǔ)上的。單變量和多變量系統(tǒng)：單變量系統(tǒng)被定義為對于一個參考或命令輸入只有一個輸出的系統(tǒng)，常常被稱為單輸入單輸出（SISO）系統(tǒng)。多變量（MIMO）系統(tǒng)含有任意多個輸入和輸出。掌握系統(tǒng)工程設(shè)計問題掌握系統(tǒng)工程由掌握結(jié)構(gòu)的分析和實際組成。分析是對所存在的系統(tǒng)性能的商量，設(shè)計問題是對系統(tǒng)部件的一種選擇和支配從而實現(xiàn)特定的任務(wù)。掌握系統(tǒng)的設(shè)計并不是一個精確或嚴(yán)格確定的過程，而是一系列相關(guān)事情的序列，典型的挨次是：1)被控對象的建模；2）系統(tǒng)模型的線性化；3）系統(tǒng)的動態(tài)分析；4）系統(tǒng)的非線性仿真；5）掌握思想和方法的建立；6）性能指標(biāo)的選擇；7）掌握器的設(shè)計；8）整個系統(tǒng)的動態(tài)分析；9）整個系統(tǒng)的非線性仿真；10）所用硬件的選擇；11）開發(fā)系統(tǒng)的建立和測試；12）產(chǎn)品模型的設(shè)計；13）產(chǎn)品模型的測試。這個挨次不是固定的，全包括的或必要次序的。這里給出為后續(xù)單元提出和商量的技術(shù)做一個合理的闡述。UNIT7A傳統(tǒng)掌握與智能掌握“傳統(tǒng)掌握”這個術(shù)語是指在過去的幾十年里進展起來的用于掌握以微分和差分方程表述的動態(tài)系統(tǒng)的理論和方法。我們注意到在解決某些問題時僅僅使用這種數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)表述是不充分的。事實上，眾所周知，使用微分和差分方程結(jié)構(gòu)是無法充分描述一些掌握問題的。例如在商量包括離散大事的制造與通信系統(tǒng)時,自治與排隊論就被引入到系統(tǒng)的掌握中。特別是在掌握領(lǐng)域外的大多數(shù)人的頭腦中，“智能掌握”這個術(shù)語意味著掌握接受諸如模糊或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。很多非科研性的文章和介紹使這個觀念愈加根深蒂固。然而智能掌握并非局限于使用那些方法。事實上，依據(jù)智能掌握的一些定義并非使用了神經(jīng)或模糊掌握器就可以被認(rèn)為是智能的。現(xiàn)在存在一些掌握問題無法使用傳統(tǒng)的微分和差分方程形式來公式化和商量。為了能夠用一種系統(tǒng)的方法來處理這些問題，一些眾所周知的智能掌握方法就被提出了。傳統(tǒng)掌握與智能掌握有明顯區(qū)分，對此本文將在下文中描述。我們應(yīng)該記住一點，就是智能掌握使用了傳統(tǒng)掌握方法來解決一些“低層的”掌握問題，所以傳統(tǒng)掌握也包含在智能掌握領(lǐng)域內(nèi)的。智能掌握嘗試著進展和增強傳統(tǒng)掌握方法以解決新的具有挑戰(zhàn)性的掌握問題。“智能掌握”中的掌握一詞與“傳統(tǒng)掌握”中的掌握一詞相比有所不同，并且擁有更廣泛的內(nèi)涵。首先，其關(guān)心的方法更廣泛且可描述，例如使用離散大事系統(tǒng)模型或者微分差分方程模型，再或者二者兼有之。由此引領(lǐng)了混合掌握系統(tǒng)理論的進展，即通過使用離散序列體系來商量連續(xù)動態(tài)過程的掌握。此外，智能掌握還顧及更加廣泛的方法，而能掌握的目標(biāo)也更加廣泛。例如，“更換衛(wèi)星上的部件A”對于空間機械手掌握器來說就是一個普遍性的任務(wù)；這個任務(wù)可以分成很多的子任務(wù)，其中的幾個可能包含如“跟隨特定軌跡”此類問題，而這種問題恰可用傳統(tǒng)掌握方法來解決。針對簡單系統(tǒng)為了在一段時間內(nèi)達到掌握目的，掌握器必須應(yīng)對固定反饋魯棒掌握器和自適應(yīng)掌握器無法解決的顯著的不確定性。由于要在存在巨大的不確定性的條件下實現(xiàn)掌握目標(biāo)，故障診斷和掌握重構(gòu)、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)成為了智能掌握器重要的考慮因素。明顯地，任務(wù)計劃是智能掌握設(shè)計的一個重要領(lǐng)域。因此，智能掌握是傳統(tǒng)掌握的提高。其更有挑戰(zhàn)性和普遍性。不斷提高的掌握要求需要使用不同于傳統(tǒng)掌握典型應(yīng)用的方法，這一點并不令人吃驚。智能掌握領(lǐng)域其實是跨學(xué)科的，它嘗試將諸如掌握、計算機科學(xué)和運籌學(xué)等多個領(lǐng)域的理論和方法混合和擴展，使之能達到簡單系統(tǒng)的掌握目標(biāo)。注意，由于運籌學(xué)和計算機科學(xué)領(lǐng)域的理論和方法是依據(jù)不同的需要進展而來的，通常這些理論和方法無法直接用來解決掌握問題；在特別簡單的動態(tài)系統(tǒng)掌握器能用系統(tǒng)的手段設(shè)計出來之前，這些理論和方法必須首先得到增強，并且其與傳統(tǒng)掌握方法結(jié)合的新方法也得到進展。同樣傳統(tǒng)掌握的諸如穩(wěn)定性類的定義也必須隨之修改，例如被控過程被描述為離散時間系統(tǒng)模型；本文也談到了這個問題。在智能掌握中，當(dāng)商量計劃系統(tǒng)時，如能到達性和死鎖等進展于運籌學(xué)和計算機科學(xué)領(lǐng)域的定義將被使用到。基于諸如猜測運算的嚴(yán)格數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)被用于商量此類問題。然而，為了解決掌握問題，這些數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)可能不太便利，他們必須提高，或者必須進展新的方法來妥善處理這些問題。來源于計算機科學(xué)和運籌學(xué)的技術(shù)主要是作為分析非動態(tài)系統(tǒng)的工具進展起來的，當(dāng)將其應(yīng)用到掌握時，綜合這些技術(shù)來設(shè)計動態(tài)系統(tǒng)的實時反饋掌握律才是我們主要關(guān)心的。鑒于此商量，我們應(yīng)該清晰主要為應(yīng)用所驅(qū)動的智能掌握商量含有特別重要和具有挑戰(zhàn)性的理論成分。但凡重大的理論跨越必先解決一些懸而未決的問題，于是掌握理論學(xué)家們被邀請來解決這些問題。這些問題雖然很平凡，但仍需付出巨大努力才能解決。如前所述，智能掌握中的掌握一詞要比傳統(tǒng)掌握中的掌握一詞具有更普遍的意義；其事實上也更近于日常用語中的掌握一詞。由于智能掌握解決了包含傳統(tǒng)掌握解決的問題在內(nèi)的更多更廣泛的問題，所以提出有代表性的例子相當(dāng)困難。智能掌握能夠解決一些傳統(tǒng)掌握無法闡釋的掌握問題。例如，在軋鋼廠中，傳統(tǒng)掌握器可以包括鋼輥的速度（rpm）整定器，而智能掌握結(jié)構(gòu)的掌握器卻可以包含更多，如故障診斷和報警系統(tǒng)；還有決定整定器設(shè)定點的問題，這個問題可以基于過程指令序列、經(jīng)濟決策、維護時間表和機器可用性等多方面。由于這些因素在作為全局目標(biāo)的產(chǎn)品生產(chǎn)過程掌握中起著各自的作用，所以其必須被考慮到。智能掌握和傳統(tǒng)掌握的另一個區(qū)分在于掌握器和被控系統(tǒng)的分離。在傳統(tǒng)掌握中的被稱為設(shè)備的被控系統(tǒng)通常是獨立和區(qū)分于掌握器的。在給定設(shè)備且不變的情況下，掌握器由設(shè)計人員來設(shè)計；注意最近關(guān)于坐標(biāo)系統(tǒng)設(shè)計和掌握在諸如空間結(jié)構(gòu)和化學(xué)工藝等領(lǐng)域被報道，同樣某種設(shè)計的轉(zhuǎn)變導(dǎo)致系統(tǒng)更加易于掌握。在智能掌握中設(shè)備和掌握器可能沒有明顯的分離；掌握律可能被嵌入而成為被控系統(tǒng)的一部分。這開辟了新的機遇和挑戰(zhàn)，由于它可能影響到用更系統(tǒng)的方法來進行過程的設(shè)計。除傳統(tǒng)掌握外，智能掌握還包括如自計劃、自學(xué)習(xí)、搜尋算法、混合系統(tǒng)、故障診斷和重構(gòu)、自治、Petri網(wǎng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊規(guī)律等相關(guān)商量領(lǐng)域。另外，為了掌握簡單系統(tǒng)，有效處理簡單計算的問題也是商量的領(lǐng)域之一；傳統(tǒng)掌握中其還在商量者關(guān)心之外，而當(dāng)嘗試掌握簡單系統(tǒng)時，很明顯它已經(jīng)是一個中心的問題。此時正適合給智能掌握中的智能一詞作概要的說明。我們注意到“智能”的精確定義已經(jīng)不為人類所知數(shù)千年了。最近這個問題以引起多個學(xué)科的注意，如心理學(xué)、哲學(xué)和生物學(xué)，當(dāng)然還有人工智能（AI）；注意AI被定義為使用計算模型實現(xiàn)智能的商量。對于什么構(gòu)成了智能還沒有全都的意見。關(guān)于廣泛使用的智商測驗的商量表明我還遠未理解這個問題。在這個報告中我們也未嘗試給智能下一個全面的定義。取而代之，我們介紹和商量了幾種在前面提及的解決簡單系統(tǒng)掌握時表現(xiàn)出可用性的智能系統(tǒng)的特點。現(xiàn)在排列了關(guān)于“智能掌握”的一些內(nèi)容。智能掌握器設(shè)想仿照人類智力，如自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)、在巨大不確定性條件下的自計劃和處理大量的數(shù)據(jù)等等，以便能有效的掌握簡單過程；并且由于這些智力能力被人為使人類智能重要的特征，所以這也為智能掌握使用智能這個詞做了解釋。當(dāng)然智能掌握這個詞在近些年被一些人濫用和誤用，這是很不幸的。注意這個術(shù)語既不是第一次也不是最后一次服務(wù)于某人的目的而被使用。象諸如最優(yōu)這個詞被他人大量使用（或被誤用）一樣，智能掌握這個易被記住的詞也被一些人大量使用（或誤用）乃至更多；當(dāng)然一些最嚴(yán)峻的錯誤甚至牽涉到“民主”這個詞！不論好壞，智能掌握這個詞被大量使用。一個替代性詞匯是“自治掌握”。它強調(diào)一點，即在完成甚至設(shè)置掌握目標(biāo)時智能掌握器關(guān)注如何可以達到更高程度的自治，而非強調(diào)達到這些目標(biāo)的方法。另一方面，“智能掌握”只是一個今日看來有用的名字而已。同樣地由于六十年月的“現(xiàn)代掌握”已經(jīng)變成了主流部分，現(xiàn)在它也變成了“傳統(tǒng)掌握”了，而今日所謂“智能掌握”在不遠的將來也就只能被稱為“掌握”了。比使用的術(shù)語更重要的是定義和方法，及是否掌握領(lǐng)域和智能掌握能夠滿足當(dāng)今科技社會日益增長的掌握需求。這才是真正的挑戰(zhàn)。我愿以樂觀的語調(diào)來結(jié)束這篇概述；而且也的確有很多樂觀的理由。這確實是掌握領(lǐng)域一段極好的時間。我們正在擴展我們的視野，建立遠大的目標(biāo)，打開新局面，迎接新挑戰(zhàn)，我們正瞥見那令人興奮且有前途的將來。UNIT4AAProcessControlSystem此部分的主要目的是滿足讀者對自動過程掌握的需要和激勵讀者來學(xué)習(xí)。自動過程掌握與持續(xù)過程變量、溫度、壓力、流量、成分和期望操作值一類的量有關(guān)。正如我們在后續(xù)的章節(jié)中所看到的，過程本身是動態(tài)的。變化不斷發(fā)生，并且如果激勵未加入，重要的過程變量——與平安有關(guān)的變量、產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)率——將不能獲得期望值。為了強化概念，讓我們來考慮一個過程流通過濃縮流加熱的熱變換器，其過程框圖如圖4-1A-1此單元的目的是把一過程流從某一入口溫度Ti(t)加熱到某一期望出口溫度T(t)。如前所述，熱介質(zhì)是濃縮流。只要對周圍環(huán)境沒有熱損失，過程流所獲得的能量等同于濃縮流釋放的熱量。也就是說，熱變換器和管子均絕緣。在這種情況下，釋放的熱量就是濃縮流濃縮的潛熱。在此過程中，有很多變量可變化，從而造成出口溫度偏離期望值。如果發(fā)生此情況，激勵必須加入以更正此偏差。也就是說，激勵將掌握出口溫度以維持其期望值。完成此目的的一種方法是首先測量溫度T(t)，然后與期望值比較，基于此比較值，確定以什么來更正偏差。濃縮流的流量可用于更正偏差。也就是說，如果溫度高于期望值，那么到熱變換器的濃縮流的流量（能量）可調(diào)節(jié)削減。如果溫度低于期望值，那么到熱變換器的濃縮流的流量（能量）可調(diào)節(jié)增加。全部這些均可由操作者人工完成，并且如果過程簡潔明白，這將不成問題。然而，在大多數(shù)過程掌握工廠中，均有數(shù)百個變量必須保持期望值，那么更正過程將需要