先進過程控制技術AdvancedProcessControlTechnology

自動化技術前沿講座之三02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong2課程主要內容先進過程控制概論內模控制（InternalModelControl）模型預測控制（PredictiveControl,MPC）自適應控制（AdaptiveControl）魯棒控制（RobustControl）智能控制（IntelligentControl）02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong3簡單控制系統下圖是簡單自動控制系統的示意圖控制環節Gcu被控對象Go+-e參考輸入比較環節偏差控制量輸出y反饋環節H主反饋

擾動n02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong4相對傳統控制的以溫度、壓力、液位等為目標的單回路控制而言，先進控制則是以質量和工藝要求為指標的多變量控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong5為什么需要先進控制？

單回路控制系統有：1、燃燒系統－燃料、送風、負壓、含氧量等控制2、加熱系統－物流的溫度控制3、物流系統－流量、壓力等控制各種控制回路之間存在著強耦合系統具有非線性因素各參數之間有互動作用作干擾處理加熱爐控制的例子02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong6先進控制？燃料

送風機

引風機

噴水

壓力

風燃比

負壓

溫度

水位

給水

結論：1、在耦合作用下各被控參數必然有很大波動

2、人們關心的控制指標：燃燒效率、尾氣含氧量、影響安全因素（水位、負壓）等

3、必需將加熱爐作一整體來考慮－多變量系統

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong7制藥發酵罐控制菌體濃度還原糖濃度氨氮濃度青霉素效價

營養液氨水硫氨（氮）苯乙酸內模控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong9內模控制的基本思想內模控制的提出

內模控制（InternalModelControl,IMC）的概念是1982年由Garcia等人提出的，由于它的跟蹤調節性能好，魯棒性強，能消除不可測干擾的影響，設計比較簡單，自提出之后，就成了一種設計與分析控制系統的有力工具。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong10內模控制的基本結構GrGcG

GmGf給定值W

yruym輸出y干擾D內部模型反饋濾波器內部控制器參考輸入濾波器被控對象內模控制結構框圖02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong11內模控制的基本原理一般的反饋控制系統

系統的反饋信號：過程的輸出。此時不可測干擾對輸出的影響與其他因素混在一起，有時會被淹沒而得不到及時的補償。Gc(s)G(s)u(t)輸出y(t)干擾D(t)控制器被控對象給定值W一般反饋控制系統框圖02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong12內模控制的基本原理等效內模控制系統框圖給定值W內部模型Gc(s)G(s)

Gm(s)uym輸出y(t)干擾D(t)被控對象等效內模控制結構框圖

Gm(s)干擾的估計值C(s)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong13內模控制的基本原理從圖可以看出

或系統的反饋信號：由于引入的內部模型，反饋量由輸出全反饋變成了擾動的估計量。當Gm(z)與G(z)不完全一致時，

將包含模型失配的某些信息，從而有利于系統抗干擾性設計，增強系統的魯棒性。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong14內模控制的性質若對象模型精確【Gm(z)=G(z)】，內模控制具有如下的性質：對偶穩定性：當控制器C(z)和對象G(z)都穩定時，內模控制系統的

閉環一定是穩定的。理想控制器：若模型的逆存在，設計C(z)=Gm-1(z),則C(z)是一個理想的控制器。零穩態偏差：若C(1)=Gm-1(1),則內模控制不存在穩態偏差。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong15對偶穩定性由圖可得系統的傳遞函數為內模控制系統的特征方程

1+C(z)[G(z)-Gm(z)]=0方程兩邊同乘

1/C(Z)G(z)

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong16對偶穩定性若對象模型精確，即Gm(z)=G(z)，則有

內模控制系統穩定的充分必要條件是上式的根全部位于單位圓內。

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong17對偶穩定性若對象G(z)是穩定的，則特征方程的根應全部位于單位圓內。同樣，若控制器C(z)是穩定的，則特征方程的根也應全部位于單位圓內02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong18對偶穩定性內模控制系統的根由兩部分構成：一部分是的根；另一部分是的根。

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong19對偶穩定性內模控制的對偶穩定性：在對象模型精確(Gm(z)=G(z))的條件下，當控制器C(z)和對象G(z)都穩定時，內模控制系統的閉環也一定是穩定的。內模控制解決了控制系統設計中分析穩定性的困難。

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong20理想控制器若對象模型精確，即Gm(z)=G(z)，如果設計設計C(z)=Gm-1(z),且Gm-1(z)存在并可實現,則由系統的脈沖傳遞函數可得到

Y(z)=G(z)C(z)[W(z)-D(z)]+D(z)W(z)，給定值擾動下

0，外部擾動下稱C(z)是一個理想的控制器。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong21理想控制器理想控制器的局限性(1)先決條件是Gm-1(z)存在并可實現。而對一般對象G(z)往往有純滯后，有時還有單位圓外的零點，這時C(z)是不可實現或不穩定的。(2)系統對模型誤差將會十分敏感。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong22理想控制器設計時將對象模型分解成：帶穩定零點和帶不穩定零點及純時滯的兩部分：

設計時只利用其含穩定零點和極點部分如果Gm-1(z)存在的條件不滿足，可尋找一個Gm-1(z)的近似解實現內模控制。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong23零穩態偏差若閉環系統穩定,即使模型與對象失配，只要控制器設計時滿足

C(1)=Gm-1(1)

即控制器靜態增益為模型靜態增益的倒數，則根據終值定理，在給定值作單位階躍變化時，由系統的傳遞函數得到系統輸出的穩態值為1，即02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong24零穩態偏差因此，內模控制系統不存在穩態偏差。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong25內模控制器的設計對偶穩定性和理想控制器的前提都是定對象模型精確【Gm(z)=G(z)】若模型失配,即使對象和內模控制器都穩定,閉環系統還有可能不穩定。為使系統具有足夠的魯棒性，內模控制系統在控制器前附加一個濾波器，通過調整濾波器的結構與參數來穩定系統，并使系統獲得期望的動態品質與魯棒性。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong26內模控制器的設計設加入的濾波器傳遞函數為F(z)，給定值

W(z)內部模型C(z)G(z)Gm(z)U(z)ym輸出Y(z)干擾D(z)被控對象帶有濾波器的內模控制系統框圖F(z)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong27內模控制器的設計加入濾波器后的特征方程為當模型失配使系統不穩定時，可通過設計F(z)使特征方程的全部特征根位于單位圓內。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong28內模控制器的設計F(z)的設計方法依對象特性的具體情況而有所不同。如可選或Gm(z)=Gm-(z)Gm+(z)e-tous02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong29內模控制器的設計例子：假設對象和模型的脈沖傳遞函數分別為

G(z)=(z-2+z-1)N(z),Gm(z)=3z-1N(z)

其中N(z)為脈沖傳遞函數中不含純滯后且所有極點、零點均在單位圓內的部分。取控制器C(z)=H-1(z),代入特征方程中，則有

N(z)[1+F(z)(z-2-2z-1)]=002二月2023?CopyrightbyZhihuanSong30內模控制器的設計

若F(z)=1,上式有兩個根位于單位圓上，系統將出現持續振蕩。選一階環節作為濾波器，則原持續振蕩有兩個根變為對任何，此兩根都在單位圓內，保證了系統的穩定。加入濾波器后，動態響應柔和了一些，且系統魯棒性提高。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong31內模控制器的設計

模型與對象的失配很難用數學方程表達，因此濾波系數一般根據對控制品質的要求在線整定。通常它會影響到系統的性能。如增大，系統克服模型失配和參數波動能力增強，但輸出動態響應減慢。因此,的選擇需在魯棒性和快速性之間進行折衷。

預測控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong33預測控制預測控制是自動控制理論的一個分支預測控制是一種計算機優化控制方法預測控制的主要應用領域：工業過程預測控制適于解決多變量、有約束的工業過程控制問題預測控制產生于20世紀70年代末預測控制源于實際應用預測控制廣泛應用于工業控制領域02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong34預測控制的產生背景理論背景：狀態空間理論最優控制理論現代控制理論多變量控制理論

（理論體系、方法、指標…..)應用：航空、機電等……應用背景：工業生產規模不斷擴大對生產過程要求不斷提高：質量、性能、安全……復雜性：非線性、不確定性、時變性、耦合、時滯……02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong35預測控制的產生背景現代控制理論的不足：依賴精確模型適合多變量控制，但算法復雜實現困難：計算量大、魯棒性差…..工程實際：對象越來越復雜，難以建模不確定因素多……02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong36預測控制的產生背景工業過程對控制的要求高質量的控制性能對模型要求不高強魯棒性實現方便便于處理約束條件02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong37預測控制的產生背景控制理論與工程應用之間存在矛盾：精確建模不確定性

（現代控制理論）（實際工業過程）尖銳矛盾02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong38預測控制的產生背景理論途徑：理論工程應用自適應控制：在線調整控制器參數，以適應被控對象的變化。魯棒控制：在設計控制器時考慮對象的不確定性，使得控制系統在被控對象發生變化時，系統性能幾乎不受影響。工程途徑：工程應用理論預測控制：面向工業過程特點，基于簡單模型，通過滾動時域優化、反饋校正等措施，使得控制系統綜合性能優，在線計量小。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong39預測控制的發展歷程1978年，J.Richalet等提出了模型預測啟發控制算法（MPHC，ModelPredictiveHeuristicControl）1980年，Cutler等提出動態矩陣控制（DMC，DynamicMatrixControl）1982年，Meral等在MPHC基礎上進一步提出模型算法控制（MAC，ModelAlgorithmControl）1987年，Clarke等提出廣義預測控制（GPC，GeneralizedPredictiveControl）預測控制理論初步形成90年代以來，其它新型預測控制算法、系統設計與分析方法不斷提出。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong40預測控制的發展歷程預測控制首先在工程實踐獲得成功應用，是實踐超前于理論的一類控制器設計方法；預測控制可看作是經典反饋控制和現代最優控制之間的一種折中（滾動優化+反饋校正）；預測控制是目前過程控制中處理多變量約束控制問題的最有效方法之一；預測控制中的典型代表：MAC、DMC和GPC；MAC：提供了一種先進控制技術的簡單實現方式。DMC：專門針對多變量約束系統提出的一種控制方法，真正體現了預測控制的思想和優點。GPC：提供了一種自適應預測控制框架，但并不適用于多變量約束系統。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong41預測控制的三要素預測控制算法的核心內容：建立內部模型、確定參考軌跡、設計控制算法、在線優化預測控制算法的三要素為：預測模型滾動優化反饋校正02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong42預測控制的三要素預測模型：對未來一段時間內的輸出進行預測；滾動優化：滾動進行有限時域在線優化；反饋校正：通過預測誤差反饋，修正預測模型，提高預測精度。

通過滾動優化和反饋校正彌補模型精度不高的不足，抑制擾動，提高魯棒性。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong433個相關概念：濾波：已知信號的過去測量值，求當前時刻的真值或期望值。預測：已知信號的過去和當前時刻測量值，求未來若干步的期望值。控制：已知系統輸入信號的過去測量值和輸出信號的過去與當前時刻測量值，求能夠社系統按期望軌跡運行的的當前時刻輸入信號值。濾波、預測與控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong44濾波：已知信號的過去測量值：y(k-1),y(k-2),……,y(k-n)求解當前時刻期望值：y(k|k)濾波器：y(k|k)＝

a1y(k-1)+a2y(k-2)+……+any(k-n)濾波、預測與控制濾波器y(k|k)y(k-n)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong45預測：已知信號的過去測量值：y(k),y(k-1),……,y(k-n)求解未來時刻期望值：y(k+1|k),y(k+2|k),……預估器：y(k+1|k)＝

b1y(k)+b2y(k-1)+……+any(k-n)y(k+2|k)＝

b1y(k+1|k)+b2y(k)+……+any(k-n+1)濾波、預測與控制預估器y(k+d|k)y(k)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong46控制：已知信號的過去測量值：u(k-1),……,u(k-m),y(k),y(k-1),……,y(k-n)求解當前時刻期望值：u(k)使得y(k)＝r(k)控制器：u(k)＝f[y(k-1),y(k)]濾波、預測與控制被控系統y(k)u(k)控制器02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong47經典控制：僅利用當前及過去測量值：u(k-1),……,u(k-m),y(k),y(k-1),……,y(k-n)缺點：被動調節預測控制被控系統y(k)u(k)控制器反饋r(k)+-02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong48預測控制：不僅利用當前及過去測量值：u(k-1),……,u(k-m),y(k),y(k-1),……,y(k-n)也利用未來預測值：y(k+1|k),y(k+2|k),……,優點：利用預測的變化趨勢，超前調節預測控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong49預測控制的基本原理02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong50預測模型

預測模型的功能根據被控對象的歷史信息{u(k-j),y(k-j)|j≥1

}和未來輸入{u(k+j-1)|j=1,…,M}，預測系統未來響應{y(k+j)|j=1,…,P}。預測模型形式參數模型：如微分方程、差分方程、狀態方程、傳遞函數等非參數模型：如脈沖響應、階躍響應、模糊模型、智能模型等02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong512

yu143未來過去k時刻

1—控制策略Ⅰ

2—控制策略Ⅱ

3—對應于控制

策略Ⅰ的輸出

4—對應于控制策略Ⅱ的輸出基于模型的預測示意圖（P=M）預測模型02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong52預測模型（P>M）kk+mk-j過去當前未來控制時域M預測時域Pk+py(k-j)u(k-j)y1(k+j|k)y2(k+j|k)u1(k+j|k)u2

(k+j|k)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong53常用預測模型差分方程狀態方程脈沖傳遞函數02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong54常用預測模型由于即因而其中02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong55常用預測模型脈沖響應模型（要求系統為開環穩定對象）階躍響應模型（要求系統為開環穩定對象）02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong56輸出預測

利用預測模型得到輸出預測ym(k+j|k)ym(k+j|k)＝f[u(k-i),y(k-i)]

i＝1,2,3,……..j02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong57滾動優化控制目的通過某一性能指標J的最優,確定未來的控制作用u(k+j|k)。指標J希望模型預測輸出盡可能趨近于參考軌跡。優化過程隨時間推移在線優化，每時刻反復進行優化目標只關心預測時域內系統的動態性能每周期只將u(k|k)施加于被控過程全局看是動態優化02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong58滾動優化（P=M）滾動優化示意圖

uuyryryk時刻優化213yk+1時刻優化213k+1kt/T1─參考軌跡yr(虛線)2─最優預測輸出y(實線)3─最優控制作用u02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong59滾動優化（P>M）02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong60反饋校正每到一個新的采樣時刻，都要通過實際測到的輸出信息對基于模型的預測輸出進行修正，然后再進行新的優化。不斷根據系統的實際輸出對預測輸出值作出修正使滾動優化不但基于模型，而且利用了反饋信息，構成閉環優化。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong61反饋校正y(k+j|k)=ym(k+j|k)+e(k+j|k)e(k+j|k)=y

(k|k)-y(k+j|k)02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong62誤差校正示意圖yukk+141231─k時刻的預測輸出2─k＋１時刻實際輸出

3─預測誤差4─k＋１時刻校正后的預測輸出t/T反饋校正02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong63kk-jk+Py(k-j)u(k-j)y

(k+j|k)u(k+j)ym

(k+j|k-1)y(k)ym(k)e(k)反饋校正02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong64預測控制的特點建模方便,不需要深入了解過程內部機理非最小化描述的離散卷積和模型,有利于提高系統的魯棒性不增加理論困難,可推廣到有約束條件、大純滯后、非最小相位及非線性等過程滾動的優化策略,較好的動態控制效果簡單實用的模型校正方法，魯棒性較強02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong65預測控制的特點對模型要求不高魯棒性可調可處理約束(操作變量MV、被控變量CV)可處理“方”、“瘦”、“胖”，進行自動轉換可實現多目標優化（包括經濟指標）可處理特殊系統：非最小相位系統、偽積分系統、零增益系統02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong66

常用預測控制算法動態矩陣控制（DMC，DynamicMatrixControl）模型算法控制（MAC，ModelAlgorithmControl）廣義預測控制（GPC，GeneralizedPredictiveControl）預測函數控制（PFC，PredictiveFunctionalControl）滾動時域控制（RHC，RecedingHorizonControl）自適應控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong68自適應控制自適應控制分類自校正調節器（STR,Self-turningRegulator）自校正控制器（STC,Self-turningController）模型參考自適應（MRAC）增益調度自適應控制（GSAC）廣義極小方差控制（GMVC）02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong69自適應控制被控對象控制器控制器參數校正準則02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong70增益調度自適應控制被控對象控制器增益調度02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong71模型參考自適應控制參考模型控制器被控對象參數校正準則02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong72自校正調節器被控對象參數估計控制器控制器參數校正02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong73自適應控制應用增益調度控制器自適應控制器可變參數控制器固定參數控制器02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong74魯棒控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong75魯棒控制

魯棒控制是70年代興起的、目前仍然非常活躍的一個研究領域，具有非常廣泛的研究內容。本世紀初，控制系統設計方法主要是基于Bode曲線和Nyquist曲線，可以用間接的方法處理系統不確定性問題發展了在增益和相位存在變化時仍能保證閉環系統穩定的增益裕度和相位裕度概念遺憾的是這些處理方法大多數局限于單變量輸入單變量輸出系統。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong76隨著時間的推移，科學技術的發展要求處理大量的多變量輸入多變量輸出系統的設計問題以二次型最優控制(LQ)為代表的一類多變量控制系統設計和最優化方法應運而生。但是隨著其在實際工程中的應用，發現LQ理論設計出來的控制器對系統不確定性因素反應較為敏感不能保證閉環系統具有一定的穩定性和性能的魯棒性控制器設計過程要求準確知道干擾過程的全部統計特性這一要求使該理論的工程應用受到工程實際條件的某些限制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong7760--70年代，控制理論中關于狀態空間的結構性理論得到了突破性的進展建立了線性系統的能控、能觀性理論提出了反饋鎮定的一整套嚴密的理論和方法這些理論和方法卻依賴于受控對象的精確的數學模型02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong78由于實際的系統往往都是運行在不斷變化的環境中，各種因素(如溫度、原料、負荷、設備等)都是隨時間變化的，一般說來，這種變化是無法精確掌握的。又由于受理論和方法的限制，在實際系統的建模過程中經常要做—些簡化處理，如降階、時變參數的定常化處理、非線性方程的線性化等使得實際系統和我們賴以做分析和設計的數學模型之間存在一定的差別。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong79數學模型的這種不確定性必須在控制系統設計時進行考慮因此在控制系統設計中的：穩定魯棒性在穩定魯棒性要求的前提條件下的性能魯棒性很值得進行研究的。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong80從廣義上來說，系統不確定性按其結構可以分為以下兩類：不確定性的結構未知，僅僅已知不確定性變化的界限。不確定性的結構已知，存在著參數的變化(參數不確定性)。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong81“魯棒”一詞來自英文詞“Robust”的音譯Robustness，即魯棒性，其含義是穩健、強壯，因而也常稱之為穩健性或強壯性在70年代初期，人們正式地將魯棒性的概念引入現代控制理論，然而關于魯棒性本身卻沒有給出確切的定義。目前現代控制理論中所涉及的各種魯棒性都具有其各自的含義。簡單地說，魯棒性是“抗擾動的能力”但若要確切、全面地刻劃其含義卻不是一件容易的事情。

02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong82從某種抽象的意義上來談魯棒性本身，而不局限于控制系統的魯棒性。首先，魯棒性是一種性質，它應該與某種事物相關聯。如控制系統、矩陣等。因而我們通常所說的控制系統的魯棒性即是與控制系統相關的某種意義下的抗擾能力其次，魯棒性所言及的對象并不是事物本身，而是事物的某種性質，如控制系統的穩定性、矩陣的可逆性或正定性等等。魯捧性的定義02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong83因而通常的“控制系統的魯棒性”這種說法并不確切。是一種很籠統的說法。如若確切地表述，則需指明“某事物的某種性質”的魯棒性，如控制系統的穩定性的魯棒性，簡稱控制系統的穩定魯棒性；控制系統的某種性能的魯棒性，簡稱控制系統的性能魯棒性02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong84再次，既然魯棒性所表征的是“抗干擾的能力”，則必與所言事物的某種形式的“擾動”相關聯。如對于控制系統而言，某些參量的變化、外界干擾等都可視為擾動；對于矩陣而言，其元素的攝動即是一種擾動。“擾動”往往都有多種形式，某事物的某性質針對事物不同形式的擾動決定了該事物、該性質的不同的魯棒性。上面的“事物”、“事物的某種性質”和“事物的某種形式的擾動”是言及魯捧性所必須的三個方面，缺一不可。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong85總體上說，魯棒控制包含兩大部分內容：控制系統的魯棒性分析魯棒控制系統設計02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong86

魯棒控制系統設計的任務可以較為籠統地概括如下：給定一個受到某種擾動的系統，求取系統的某種形式的控制律，使得①當擾動不存在時，在該控制律作用下的閉環系統具有某種希望的性能或要求；②當擾動存在時，在該控制律作用下，閉環系統還仍能完全保持或在一定程度上繼續保持所希望的性能和要求。

魯捧控制系統設計02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong87在上述提法中，涉及到下述幾方面因素：①作為研究對象的受控系統;②系統所受的擾動；③控制律形式；④閉環系統的希望性能或要求；⑤“在一定程度上繼續保持”系統性能02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong88

在一個具體的魯棒控制系統設計問題中，上述幾方面因素都要有具體的內容或含義。根據這些因素的內容或含義的不同便決定了不同的魯棒控制系統設計問題：由于我們所研究的系統從性質到描述形式都是多種多樣的，而且它們所受的擾動也可以具有各種特定形式，人們對于控制系統的性能要求也可能是多方面的，所以這些因素的不同組合便給出了眾多的魯棒控制系統設計問題。

由此可見，試圖給出一個包羅萬象的魯棒控制系統設計問題是不現實的。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong89

根據用于反饋的信號是采用系統狀態還是系統輸出可將反饋控制分為：狀態反饋控制和輸出反饋控制狀態反饋控制顯然狀態反饋控制實現起來比較容易但在實際工程應用中，大多數系統的狀態很難直接測量得到以實現反饋控制盡管可以采用狀態觀測器等技術來達到系統狀態重構的目的，但是總非盡如人意。輸出反饋控制輸出反饋控制雖然實現起來相對困難一些但是大多數系統的輸出可以直接測量得到，從而可以方便地構成反饋控制系統。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong90

魯棒控制系統的形式；圖12.2.1.不確定性的線性反饋關聯魯棒控制器智能控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong92智能控制

是近年來新發展起來的一種控制技術，是人工智能在控制上的應用。智能控制的概念和原理主要是針對被控對象、環境、控制目標或任務的復雜性提出來的，它的指導思想是依據人的思維方式和處理問題的技巧，解決那些目前需要人的智能才能解決的復雜的控制問題。被控對象的復雜性體現為:模型的不確定性，高度非線性，分布式的傳感器和執行器，動態突變，多時間標度，復雜的信息模式，龐大的數據量，以及嚴格的特性指標等。智能控制是驅動智能機器自主地實現其目標的過程，對自主機器人的控制就是典型的例子而環境的復雜性則表現為變化的不確定性和難以辨識。

智能控制是從“仿人”的概念出發的。一般認為，其方法包括專家控制、模糊控制、神經網絡控制和學習控制等方法。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong93

智能控制是一個新興的學科領域，它是控制理論發展的高級階段。它主要用來解決那些用傳統方法難以解決的復雜系統的控制問題。

智能控制系統是實現某種控制任務的一種智能系統，它由智能控制器和對象組成，具備一定的智能行為。02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong94智能控制智能控制是自動控制發展的第三個里程碑復雜工程系統、社會系統和生物系統等需求原有控制理論進一步發展的需求其他科學發展的推動02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong95智能控制智能控制發展的兩個方向1)人機結合的智能控制2)智能自主控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong96專家系統是一種基于知識的系統，它主要面臨的是各種非結構化問題。尤其是處理定性的、啟發式或不確定的知識信息，經過各種推理過程達到系統任務目標。專家系統技術的特點為解決傳統控制理論的局限性提供了重要的啟示，二者的結合導致了一種新穎的專家控制系統。它是指將專家系統的設計規范和運行機制與傳統控制理論和技術相結合而成的實時控制系統的設計和實現方法。專家控制系統02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong97

與經典控制理論和現代控制理論相比，模糊控制的主要特點是不需要建立對象的數學模型。

模糊控制是用模糊數學的知識模仿人腦的思維方式，對模糊現象進行識別和判決，給出精確的控制量，對被控對象進行控制。模糊控制

1.什么是模糊控制?2.模糊控制的特點02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong98操作員手動給出計算機自動給出控制經驗+當前狀態控制量經驗控制將控制經驗事先總結歸納好，放在計算機中。傳感器測量的當前值根據當前的狀態，對照控制經驗，給出適當的控制量+模糊控制事先總結歸納出一套完整的控制規則，放在計算機中。模糊推理判決計算出控制量手動控制+傳感器測量的當前值模糊控制02二月2023?CopyrightbyZhihuanSong99

首先根據操作人員手動控制的經驗，總結出一套完整的控制規則，再根據系統當前的運行狀態，經過模糊推理、模糊判決等運算，求出控制量，實現對被控對象的控制。4.模糊控制的基本思想

用計算機模擬操作人員手動控制的經驗，對被控對象進行控制。

3.手動控制和經驗控制

操作人員根據對象的當前狀態和以往的控制經驗，用手動控制的方法給出適當的控制量，對被控對象進行控制。模糊控制

模糊控制并不需要建立控制過程的精確的數學模型，而是完全憑人的經驗知識“直觀”地控制，屬于智能控制的范疇。02二月2023?Copyrightby