自動化的起源和發(fā)展.ppt

1、自動化尖端技術(shù)，自動化的誕生，人類自開始工作以來就一直夢想著制造無需人類參與就能完成任務(wù)的勞動工具。自刀耕火種時代以來，人們一直夢想生產(chǎn)更多的東西來滿足人們的生活需求。在幾千年的生產(chǎn)過程中，人們發(fā)明了許多節(jié)能工具，比如在河上建造的水輪。水的沖擊可以帶動輪子轉(zhuǎn)動，實現(xiàn)灌溉、淘米等工作。工業(yè)革命(1788)的到來給自動化的發(fā)展帶來了巨大的動力。經(jīng)過一百多年，人們一直在探索，特別是從1934年到1947年(第二次世界大戰(zhàn)期間)經(jīng)過十多年的研究，他們終于提出了自動化理論的基礎(chǔ)工作控制論。它標(biāo)志著自動化技術(shù)的正式誕生。從誕生到現(xiàn)在，自動化技術(shù)在各個領(lǐng)域都發(fā)揮了重要作用，自動化技術(shù)在飛機導(dǎo)航、運輸和導(dǎo)彈控

2、制中的應(yīng)用無處不在。炮兵火力自動化正在發(fā)展，它的發(fā)展從誕生之日起就從未脫離對武器裝備的需求。在第二次世界大戰(zhàn)中，炮兵是盟軍的主要作戰(zhàn)武器。當(dāng)時，火炮威力強大，射程遠(yuǎn)，但命中精度相對較差。沒有第二次世界大戰(zhàn)的巨大實驗場，自動化技術(shù)就不會發(fā)展得如此之快?？梢哉f，“軍事裝備是自動化之父，第二次世界大戰(zhàn)是自動化誕生的產(chǎn)房。”如果說軍事裝備是自動化之父，那么工業(yè)生產(chǎn)就是自動化之母。自動化生產(chǎn)是人們夢想的。福特發(fā)明的汽車生產(chǎn)線是最成功的早期生產(chǎn)線。1913年，福特創(chuàng)造了由特殊機床組成的“運動中的裝配線”。在這條生產(chǎn)線上，要組裝的零件由傳送帶運送給工人，每個工人只完成一項操作。自動化技術(shù)在生產(chǎn)力的發(fā)展中發(fā)揮

3、了巨大的作用，實現(xiàn)了人們擺脫繁重勞動的愿望。同時，自動化技術(shù)在應(yīng)用中不斷發(fā)展和完善。自動化的原理，讓我們舉一個簡單的例子來說明自動化的原理。自動化設(shè)備和機器的關(guān)鍵在于反饋的存在，這使得自動化成為可能。反饋是自動化的秘密。因此，自動控制原理也稱為反饋控制原理。不管結(jié)構(gòu)有多復(fù)雜，一個自動化系統(tǒng)由以下幾個部分組成：第一，檢測和比較裝置。第二，控制器。第三，執(zhí)行機構(gòu)。第四，控制數(shù)量。大腦傳感器系統(tǒng)的控制器系統(tǒng)，眼睛和耳朵的執(zhí)行機構(gòu)系統(tǒng)，手和腳被控對象，溫和的羔羊穩(wěn)定性，不可或缺的魯棒性，健康的系統(tǒng)，極極小的控制系統(tǒng)，自動化的尖端技術(shù)，模糊控制，事實上，我非常清楚最優(yōu)控制“沒有什么比最好的更好”，自適應(yīng)

4、控制，可變系統(tǒng)，魯棒控制，靜態(tài)制動線性控制理論，非線性控制理論的垂直和水平發(fā)展，PID控制， 簡單而優(yōu)秀的預(yù)測控制、預(yù)測控制、專家推理的作用、圍繞專家系統(tǒng)的控制經(jīng)驗、分布式控制系統(tǒng)、模糊控制、模糊控制是基于模糊集理論的一種新的控制方法，它是模糊系統(tǒng)理論和模糊技術(shù)與自動控制技術(shù)的結(jié)合。 同時，這種方法也逐漸成為人們思考問題的重要方法論。1965年，美國控制論專家扎德教授創(chuàng)立了模糊集理論，為描述、研究和處理模糊現(xiàn)象提供了新的工具。利用模糊集理論建立系統(tǒng)模型，提出了一種新的控制器設(shè)計方法模糊控制。模糊控制的核心是利用模糊集理論將人類控制策略的自然語言轉(zhuǎn)化為計算機可接受的算法語言描述的控制算法。這種方

5、法不僅可以實現(xiàn)控制，而且可以模擬人類的思維方式，有效地控制一些無法建立數(shù)學(xué)模型的被控對象。模糊控制作為智能領(lǐng)域中最實用的控制方法，解決了傳統(tǒng)控制方法在工業(yè)控制領(lǐng)域、家電自動化領(lǐng)域等諸多行業(yè)中無法解決或難以解決的問題，取得了顯著的效果。最優(yōu)控制研究的主要內(nèi)容是：如何選擇控制律，使控制系統(tǒng)的性能和質(zhì)量在一定意義上達(dá)到最優(yōu)，目前解決最優(yōu)控制問題的方法是上述兩種方法，可以采用一些數(shù)值解法。這些方法成功地解決了許多動態(tài)控制問題，如最小時間控制、最小燃料控制和最優(yōu)調(diào)節(jié)器。最優(yōu)控制已經(jīng)成功地應(yīng)用于航空航天、導(dǎo)航、導(dǎo)彈、動力系統(tǒng)、控制裝置、生產(chǎn)設(shè)備和生產(chǎn)過程，也已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于經(jīng)濟系統(tǒng)和社會系統(tǒng)。最優(yōu)控制問題

6、有四個關(guān)鍵點：(1)被控對象是一個動態(tài)系統(tǒng)。(2)初始和終止條件(時間和狀態(tài))。(3)績效指標(biāo)。(4)容許控制。最優(yōu)控制問題的實質(zhì)是找出允許的控制動作或控制規(guī)律，使動態(tài)系統(tǒng)(被控對象)從初始狀態(tài)轉(zhuǎn)移到某個要求的終端狀態(tài)，并保證某個要求的性能指標(biāo)達(dá)到最小值或最大值。迄今為止，最優(yōu)控制理論的研究在深度和廣度上都取得了很大的進展。然而，隨著人們對客觀世界認(rèn)識的加深，一系列新問題也隨之提出。毫不夸張地說，最優(yōu)控制理論仍然是最活躍的科學(xué)領(lǐng)域之一。適應(yīng)性控制在日常生活中，所謂的自我適應(yīng)指的是生物體可以改變習(xí)慣以適應(yīng)新環(huán)境的一種特征。因此，直觀地說，自適應(yīng)控制器應(yīng)該是能夠修改自身特性以適應(yīng)對象動態(tài)特性和擾動

7、變化的控制器。自適應(yīng)控制的研究對象是一個具有一定不確定性的系統(tǒng)。這里所謂的“不確定性”是指描述被控對象及其環(huán)境的數(shù)學(xué)模型不是完全確定的，它包含一些未知因素和隨機因素。任何實際系統(tǒng)都有不同程度的不確定性，這種不確定性有時出現(xiàn)在系統(tǒng)內(nèi)部，有時出現(xiàn)在系統(tǒng)外部。從系統(tǒng)內(nèi)部來看，描述受控對象的數(shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)可能不會被設(shè)計者預(yù)先準(zhǔn)確地知道。由于外部環(huán)境對系統(tǒng)的影響，它可以等效地用許多擾動來表示。這些干擾通常是不可預(yù)測的。此外，測量中還存在一些不確定因素。面對這些各種各樣的不確定性，如何設(shè)計合適的控制函數(shù)使某一特定的性能指標(biāo)達(dá)到并保持最優(yōu)或近似最優(yōu)是自適應(yīng)控制要解決的問題。魯棒控制和魯棒控制的研究始于

8、20世紀(jì)50年代。近50年來，魯棒控制一直是國際自動控制領(lǐng)域的研究熱點。所謂“魯棒性”是指控制系統(tǒng)在一定的參數(shù)擾動下保持一定性能的特性。根據(jù)性能的不同定義，它可以分為穩(wěn)定魯棒性和性能魯棒性。以閉環(huán)系統(tǒng)的魯棒性為目標(biāo)設(shè)計的固定控制器稱為魯棒控制器。魯棒控制方法是在時域或頻域中假設(shè)過程動態(tài)特性及其變化范圍的信息。一些算法不需要精確的過程模型，但是需要一些離線識別。一般魯棒控制系統(tǒng)的設(shè)計是基于一些最壞的情況，因此一般系統(tǒng)不能工作在最優(yōu)狀態(tài)。常用的設(shè)計方法包括INA法、同步穩(wěn)定化、完整性控制器設(shè)計、魯棒控制、魯棒PID控制、魯棒極點配置、魯棒觀測器等。魯棒控制方法適用于以穩(wěn)定性和可靠性為主要目標(biāo)的應(yīng)用

9、。同時，該過程的動態(tài)特性是已知的，并且可以預(yù)測不確定因素的變化范圍。飛機和宇宙飛船的控制就是這種系統(tǒng)的一個例子。線性控制理論是系統(tǒng)與控制理論中最成熟、最基本的分支，是現(xiàn)代控制理論的基石。系統(tǒng)和控制理論的其他分支在不同程度上受到線性控制理論的概念、方法和結(jié)果的影響和促進。嚴(yán)格地說，所有實際系統(tǒng)都是非線性的，真實世界中不存在真實的線性系統(tǒng)。然而，在一定范圍內(nèi)，大部分實際系統(tǒng)，它們的一些主要關(guān)系特征，可以用具有足夠精度的線性系統(tǒng)來近似表示。此外，實際系統(tǒng)和理想線性系統(tǒng)之間的差異太小，對于所研究的問題不能忽略。因此，在這個意義上，存在著大量的線性系統(tǒng)或線性化系統(tǒng)，這是研究線性系統(tǒng)的實際背景。簡而言之，

10、線性系統(tǒng)理論主要研究線性系統(tǒng)狀態(tài)的運動規(guī)律以及改變這種運動規(guī)律的可能方法，并建立和揭示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、參數(shù)、行為和性能之間明確的定量關(guān)系。在系統(tǒng)研究過程中，建立合理的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型是首要前提。對于線性系統(tǒng)，常用的模型有時域模型和頻域模型。時域模型更直觀，而頻域模型是一個更強大的工具，建立它們的基本方法一般是分析方法和實驗方法。自20世紀(jì)40年代以來，非線性控制系統(tǒng)的研究取得了明顯的進展。主要分析方法有相平面法、李雅普諾夫法和描述函數(shù)法。這些方法已被廣泛用于解決實際的非線性系統(tǒng)問題。然而，這些方法都有一定的局限性，不能作為分析非線性系統(tǒng)的通用方法。例如，雖然相平面法可以獲得系統(tǒng)的所有特性，如穩(wěn)定性、過渡

11、過程等。大于三階的系統(tǒng)不能應(yīng)用。李雅普諾夫定律僅限于分析系統(tǒng)的絕對穩(wěn)定性，非線性元件的特性需要滿足一定的條件。盡管近年來國內(nèi)外許多學(xué)者在這一領(lǐng)域進行了研究，但他們也發(fā)展了一些新的方法，如頻域波波夫準(zhǔn)則、廣義圓準(zhǔn)則、輸入輸出穩(wěn)定理論等。但總的來說，非線性控制系統(tǒng)的理論還處于發(fā)展階段，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠完善，還有許多問題有待解決，而且領(lǐng)域很廣。非線性控制理論作為一種有前途的控制理論，將成為21世紀(jì)控制理論的主旋律，為人類社會提供更先進的控制系統(tǒng)，使自動化水平有更大的飛躍。PID控制簡單而優(yōu)秀。作為最早實用的控制器，PID控制器已有50多年的歷史，至今仍是應(yīng)用最廣泛的工業(yè)控制器。PID控制器簡單易懂，在使用中

12、不需要精確的系統(tǒng)模型等先決條件，因此成為應(yīng)用最廣泛的控制器。PID控制器由比例單元、積分單元和微分單元組成。輸入e (t)與輸出u (t)之間的關(guān)系為：因此其傳遞函數(shù)如下：由于其應(yīng)用廣泛、使用靈活，所以有一系列產(chǎn)品，使用時只需設(shè)置三個參數(shù)(Kp、Ki和Kd)。在許多情況下，三個單元都不是必需的，但是可以采用其中的一個或兩個，但是比例控制單元是必需的。PID控制器是最簡單但有時是最好的控制器，而預(yù)測控制是近年來發(fā)展起來的一種新型計算機控制算法。由于采用了多步測試、軋制優(yōu)化和反饋校正等控制策略，控制效果良好，適用于難以建立精確數(shù)字模型的復(fù)雜工業(yè)生產(chǎn)過程的控制。因此，自出現(xiàn)以來，一直受到國內(nèi)外工程界

13、的重視，并已成功應(yīng)用于石油、化工、電力、冶金、機械等工業(yè)部門的控制系統(tǒng)中。下面以模型算法控制為例描述預(yù)測控制的基本原理。由于預(yù)測控制具有適應(yīng)復(fù)雜生產(chǎn)過程控制的特點，預(yù)測控制具有很強的生命力?？梢灶A(yù)見，隨著預(yù)測控制在理論和應(yīng)用上的不斷發(fā)展和完善，它將在工業(yè)生產(chǎn)過程中發(fā)揮越來越重要的作用，顯示出廣闊的應(yīng)用前景，故障診斷和現(xiàn)代機械制造系統(tǒng)具有控制規(guī)模大、自動化程度高和靈活性強的特點。由于制造系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，價格越來越貴，各種故障造成的停機是一個無法承受的負(fù)擔(dān)。故障診斷系統(tǒng)能夠滿足這種情況下的需求，即能夠制定合理的維護計劃，最大限度地減少停機時間和維修時間，并在故障發(fā)生后做出快速響應(yīng)。因此，故障

14、診斷系統(tǒng)得到了快速發(fā)展。故障診斷是隨著生產(chǎn)過程的復(fù)雜化而產(chǎn)生的一種技術(shù)。由于它與現(xiàn)代傳感器技術(shù)和專家系統(tǒng)技術(shù)的結(jié)合，已經(jīng)顯示出強大的生命力，并將為提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性提供越來越有力的支持。人工智能作為一門邊緣學(xué)科，用來模擬人的思維，已經(jīng)越來越受到許多學(xué)科的重視，具有越來越多的現(xiàn)實意義，許多不同專業(yè)背景的科學(xué)家在人工智能領(lǐng)域獲得了一些新的思維和方法。作為涉及智能計算機系統(tǒng)的計算機科學(xué)的一個分支，這些系統(tǒng)表現(xiàn)出與人類智能行為相關(guān)的特征。人工智能的主要領(lǐng)域包括問題解決、語言處理、自動定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索等。這些綜合概念在自然語言處理、信息檢索、自動編程和數(shù)學(xué)證明中有重要應(yīng)用。人工智能的第一個

15、成就是開發(fā)了可以解決難題的下棋程序。人工智能涵蓋了廣泛的領(lǐng)域，而問題解決只是其中一個重要方面。其他方面包括謂詞演算、規(guī)則演繹系統(tǒng)、機器人問題和專家系統(tǒng)等一系列問題。人工智能作為一門復(fù)雜的邊緣學(xué)科，有著越來越廣闊的前景。隨著新數(shù)學(xué)理論的改進和新計算機硬件的出現(xiàn)，人工智能將能夠更好地模擬人們的思維。專家系統(tǒng)是基于知識的智能推理系統(tǒng)，涉及知識獲取、知識庫、推理控制機制和智能人機界面的研究，是人工智能和領(lǐng)域知識相結(jié)合的系統(tǒng)。近年來，專家系統(tǒng)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用極大地推動了各種應(yīng)用領(lǐng)域向智能方向發(fā)展，成為人工智能從實驗室研究進入實用領(lǐng)域的一個里程碑。在一個成熟的專家系統(tǒng)中，幾項技術(shù)是至關(guān)重要的。首先，為

16、了便于計算機中知識的存儲、檢索、使用和修改，以及推理和搜索，知識表示技術(shù)必須具有高效率。目前，主要有生產(chǎn)表達(dá)、語義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)、框架表達(dá)、謂詞邏輯表達(dá)等技術(shù)，新技術(shù)還在開發(fā)中；其次，由于在專家系統(tǒng)中需要用計算機來模擬人的思維，不精確的推理方法是必要的，而概率算法曾經(jīng)成為滿足實際需要的最重要的方法。近年來，模糊數(shù)學(xué)的引入為這一領(lǐng)域的發(fā)展開辟了新的前景；最后，它涉及到知識表示技術(shù)和推理方法。作為對人們思維搜索過程的模擬，搜索策略的好壞對系統(tǒng)的成敗也有著重要的意義?，F(xiàn)在人們已經(jīng)使用了狀態(tài)空間法、問題遞歸法、最佳優(yōu)先法等?？傊?，人工智能系統(tǒng)的特殊性決定了它是一個對基礎(chǔ)研究依賴性很強的跨學(xué)科領(lǐng)域。它的發(fā)展一

17、定會向我們展示科技王國的更多魅力，讓我們的生活更美好。分布式控制系統(tǒng)，即所謂的分布式控制系統(tǒng)，或在某些數(shù)據(jù)中稱為分布式系統(tǒng)，是在集中控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上發(fā)展和演變而來的一種新型的計算機控制系統(tǒng)。就系統(tǒng)功能而言，集散控制系統(tǒng)與集控系統(tǒng)差別不大，但實現(xiàn)系統(tǒng)功能的方式卻完全不同。發(fā)展中國家自1975年誕生以來，經(jīng)歷了30多年的發(fā)展。在過去的30年里，雖然集散控制系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)沒有發(fā)生重大變化，但通過不斷的發(fā)展和改進，其功能和性能都有了很大的提高。總的來說，集散控制系統(tǒng)正朝著更加開放、標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)品化的方向發(fā)展。21世紀(jì)以來，計算機技術(shù)突飛猛進，越來越多的新技術(shù)被應(yīng)用于集散控制系統(tǒng)?？删幊绦蚩刂破魇菫闀r序邏輯控制而開發(fā)的電子設(shè)備