自動控制理論發(fā)展歷史課件

控制理論產(chǎn)生和發(fā)展控制理論的發(fā)展階段1，經(jīng)典（自動）控制理論2，現(xiàn)代控制理論3，后現(xiàn)代控制理論經(jīng)典控制理論1，萌芽階段2，起步階段3，發(fā)展階段4，標(biāo)志階段萌芽階段起步階段到十八世紀(jì)，自動控制技術(shù)逐漸應(yīng)用到現(xiàn)代工業(yè)中，其中最卓越的代表是瓦特發(fā)明的蒸汽機(jī)離心調(diào)速器發(fā)展階段1868年，J.C.Maxwell提出了簡單的穩(wěn)定性代數(shù)判據(jù)1895年，Routh和Hurwitz各自提出了兩個著名的穩(wěn)定性判據(jù)——勞斯判據(jù)和赫爾維茲判據(jù)1932年，Nyquist提出了頻域響應(yīng)法1948年，Evans提出了根軌跡法建立在Nyquist的頻率響應(yīng)法和Ewans的根軌跡基礎(chǔ)上的理論，稱為經(jīng)典控制理論標(biāo)志階段1948年，控制論奠基人Weiner出版了《控制論——關(guān)于在動物和機(jī)器中控制與通訊的科學(xué)》1954年，我國著名科學(xué)家錢學(xué)森將控制理論應(yīng)用與工程實(shí)踐，出版了《工程控制論》現(xiàn)代控制理論現(xiàn)代控制理論的產(chǎn)生背景

現(xiàn)代數(shù)學(xué)，例如泛函分析，現(xiàn)代代數(shù)等，為控制理論提供了多種多樣的分析工具；

數(shù)字計算機(jī)為現(xiàn)代控制理論發(fā)展提供了應(yīng)用平臺，計算機(jī)的飛速發(fā)展，推動了核能技術(shù)，空間技術(shù)的發(fā)展，從而出現(xiàn)了多輸入多輸出系統(tǒng)，非線性系統(tǒng)和時變系統(tǒng)現(xiàn)代控制理論的發(fā)展1956年，龐德里亞金提出了極大值原理1957年，貝爾曼（Bellman）提出了動態(tài)規(guī)劃1959年，卡爾曼（Kalman）和布西創(chuàng)建了卡爾曼濾波理論；1960年在控制系統(tǒng)的研究中成功地運(yùn)用了狀態(tài)空間法，并提出了可控性和可觀性的概念到20世紀(jì)70年代，系統(tǒng)辨識，最優(yōu)控制，離散時間系統(tǒng)和自適應(yīng)控制的發(fā)展大大豐富了現(xiàn)代控制理論的內(nèi)容系統(tǒng)辨識系統(tǒng)辨識是根據(jù)系統(tǒng)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)來確定系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，必須存在實(shí)際系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)。系統(tǒng)辨識是為已經(jīng)存在的系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型辨識三要素：數(shù)據(jù)，模型類和準(zhǔn)則。辨識就是按照一個準(zhǔn)則在一個模型類中最優(yōu)控制最優(yōu)控制是現(xiàn)代控制理論的核心，它研究的主要問題是：在滿足一定約束條件下，尋求最優(yōu)控制策略，使得性能指標(biāo)取極大值或極小值飛船的軟著陸經(jīng)典控制理論與現(xiàn)代控制理論差異經(jīng)典控制理論現(xiàn)代控制理論研究對象單輸入單輸出系統(tǒng)多輸入多輸出系統(tǒng)研究方法傳遞函數(shù)（外部描述法）狀態(tài)空間法（內(nèi)部描述）研究工具拉普拉斯變換線性代數(shù)矩陣設(shè)計方法PID控制和校正網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)反饋和輸出反饋其他頻率法的物理意義直觀，實(shí)用，難于實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制易于實(shí)現(xiàn)實(shí)時控制和最優(yōu)控制主要解決單變量系統(tǒng)的反饋控制主要解決多變量系統(tǒng)的優(yōu)化控制后現(xiàn)代控制理論大系統(tǒng)理論代表控制理論向廣度方向發(fā)展。由工程技術(shù)大系統(tǒng)，向社會經(jīng)濟(jì)大系統(tǒng),生物生態(tài)大系統(tǒng)發(fā)展，由狹義的控制，向廣義的控制領(lǐng)域發(fā)展，包括：調(diào)節(jié),控制,管理,指揮等。智能控制理論

代表控制理論向高度方向發(fā)展，提高控制系統(tǒng)的智能水平。如：自尋優(yōu),自適應(yīng),自學(xué)習(xí),自組織等方面的智能水平

大系統(tǒng)理論大系統(tǒng)理論：關(guān)于大系統(tǒng)分析和設(shè)計的理論大系統(tǒng)的特征：規(guī)模龐大,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,目標(biāo)多樣,影響因素眾多,且常帶有隨機(jī)性的系統(tǒng)包括大系統(tǒng)的建模，模型降階，遞階控制和穩(wěn)定性等內(nèi)容大系統(tǒng)理論的產(chǎn)生背景隨著生產(chǎn)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，出現(xiàn)了許多大系統(tǒng)，如電力系統(tǒng)，城市交通網(wǎng)，數(shù)字通信網(wǎng)，生態(tài)系統(tǒng)等這些系統(tǒng)由于規(guī)模龐大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，造成系統(tǒng)內(nèi)部各部分之間通信的困難，提高了通信的成本，降低了通信的可靠性原有的控制理論，都是建立在集中控制的基礎(chǔ)上，即認(rèn)為整個系統(tǒng)的信息能集中到某一點(diǎn)，經(jīng)過處理，再向系統(tǒng)各部分發(fā)出控制信號大系統(tǒng)理論分類遞階控制理論多級結(jié)構(gòu)：在對分散的子系統(tǒng)實(shí)行局部控制的基礎(chǔ)上再加一個協(xié)調(diào)級，去解決子系統(tǒng)之間的控制作用不協(xié)調(diào)的問題分散控制理論：分散控制有多個控制站，每個控制站是控制系統(tǒng)的一個部分，稱為子系統(tǒng)分散控制是把大系統(tǒng)劃分為若干個子系統(tǒng)后分別進(jìn)行控制DCS是將若干臺微機(jī)分散應(yīng)用于過程裝置，全部信息通過通信網(wǎng)絡(luò)由上位計算機(jī)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化控制智能控制專家系統(tǒng)模糊控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制專家系統(tǒng)根據(jù)人們在某一領(lǐng)域內(nèi)的知識,經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)而建立的解決問題和做決策的計算機(jī)軟件系統(tǒng)，它能對復(fù)雜問題給出專家水平的結(jié)果專家系統(tǒng)的發(fā)展20世紀(jì)60年代初，出現(xiàn)了運(yùn)用邏輯學(xué)和模擬心理活動的一些通用問題求解程序，它們可以證明定理和進(jìn)行邏輯推理1965年，F(xiàn).A.費(fèi)根鮑姆等人研制了世界上第一個專家系統(tǒng)dendral，可以推斷化學(xué)分子式專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)的意義：

它能模仿人類專家解決特定問題時的推理過程，因而可供非專家們用來增進(jìn)問題解決的能力，也可使專家知識獲得普遍的應(yīng)用專家系統(tǒng)的工作過程：

用戶通過人機(jī)界面回答系統(tǒng)的提問，推理機(jī)將用戶輸入的信息與知識庫中各個規(guī)則的條件進(jìn)行匹配，并把被匹配規(guī)則的結(jié)論存放到綜合數(shù)據(jù)庫中。最后專家系統(tǒng)將得出最終結(jié)論呈現(xiàn)給用戶模糊控制發(fā)展背景：現(xiàn)代工業(yè)的特征：

復(fù)雜性：系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的高維，時變，高度非線性

不確定性：系統(tǒng)內(nèi)部的未知和不確定的因素

高標(biāo)準(zhǔn)的性能要求模糊控制的特征：

不需要對象的精確數(shù)學(xué)模型，而要求有關(guān)的控制經(jīng)驗(yàn)知識；魯棒性強(qiáng)模糊控制定義：利用模糊數(shù)學(xué)的基本思想和理論的控制方法發(fā)展背景：1956年，美國系統(tǒng)論專家Zadeh教授創(chuàng)立了模糊集合論，提供了處理模糊信息的工具1974年，英國學(xué)者M(jìn)amdani首次將模糊理論應(yīng)用于工業(yè)控制（蒸汽機(jī)的壓力和速度控制）模糊控制局限性：

整個過程是“定義”出來的。當(dāng)然每一種“定義”都有其優(yōu)勢或者缺陷，但我們無法用某個指標(biāo)來評論它。而且這些“定義”會帶來不同的結(jié)果，是得一般理論分析很難進(jìn)展下去發(fā)展方向：

將模糊控制與各種只能優(yōu)化算法相結(jié)合，如遺傳算法，模擬退火算法，粒子群優(yōu)化算法等

深入分析模糊系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征及逼近精度，建立一套完整的理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性，自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的。試圖通過模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，記憶信息的方式進(jìn)行信息處理人工神經(jīng)元人工神經(jīng)元是對生物神經(jīng)元的一種模擬與簡化，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元如圖為一種簡化的人工神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，它是一個多輸入，單輸出的非線性元件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史1943年，心理學(xué)家W.Mcculloch和數(shù)理邏輯學(xué)家W.Pitts在分