现代控制理论的发展概况
现代控制理论
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、系统辩识、最优控制、 自 适应控制等
现代控制理论
绪论
· 学习现代控制理论的意义： 1.是所学专业的理论基础
2.是研究生阶段提高理论水平的重要环节。 3. 是许多专业考博士的必考课。
二、控制理论发展史（三个时期）
· 1． 古典控制理论：
（从30年代~50年代）
（1）建模，传递函数 （2）分析法(基于画图) ，步骤特性 ，根轨迹， 描述建模 ，创造了许多经验模式。
3.智能控制理论
（60年代末至今）
· 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
(1) 专家系统； (2)模糊控制 ，人工智能 (3) 神经网络 ，人脑模型； (4)遗传算法 控制理论与计算机技术相结合 →计算机控制技术
4 、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）
三 、现代控制理论与古典控制理论的对比
· 共同 对象 －系统 主要内容 分析： 研究系统的原理和性能 设计： 改变系统的可能性（综合性能）
古典 · 区别
现代
研究对象： 单入单出（SIS0） 系统 ， 线性定常 工具： 传递函数(结构图) ， 已有初始条件为零时才适用 试探法解决问题 ： PID串联 、超前 、滞后 、反馈
简述控制论发展各阶段及特点
简述控制论发展各阶段及特点控制论是研究控制系统的一门学科，它起源于20世纪40年代末的美国，经过几十年的发展，已经成为现代科学技术中的一个重要分支。
控制论的发展经历了几个阶段，每个阶段都有其特点和代表性的成果。
第一阶段是控制论的萌芽阶段（1940年代末-1950年代初）。
在这个阶段，控制论主要集中于对线性控制系统的研究。
美国数学家诺伯特·维纳（Norbert Wiener）提出了“香农-维纳信息论”，奠定了控制论的理论基础。
此外，数学家理查德·贝尔曼（Richard Bellman）提出了动态规划的概念，为控制论的发展奠定了数学基础。
第二阶段是控制论的发展阶段（1950年代-1970年代）。
在这个阶段，控制论的研究范围逐渐扩大，不再局限于线性系统，开始研究非线性系统和复杂系统。
此时，控制论的重点从单个控制系统转向了多个系统之间的协调与优化。
数学家约翰·卡尔曼（John Kalman）提出了卡尔曼滤波器，为非线性系统的控制提供了一种有效的方法。
此外，数学家雅克·梅耶尔森（Jacques-Louis Lions）提出了分布参数系统的控制理论，为控制论的应用拓宽了领域。
第三阶段是控制论的成熟阶段（1970年代-1990年代）。
在这个阶段，控制论的理论基础更加完善，应用领域更加广泛。
控制论开始与其他学科相结合，如计算机科学、人工智能等。
此时，控制论的研究重点逐渐从线性系统和非线性系统转向了复杂系统和混杂系统。
数学家斯特凡·德费尔（Stefan Deffner）提出了混杂系统的控制理论，为控制论的应用提供了新的思路。
此外，控制论开始应用于实际问题，如交通控制、自动化生产等。
第四阶段是控制论的前沿阶段（1990年代至今）。
在这个阶段，控制论的研究重点逐渐从传统的控制系统转向了复杂网络和自适应控制。
控制论开始与网络科学、复杂系统等学科相结合，探索复杂网络的控制原理和方法。
现代控制理论
第一章 绪 论
(2) 以MIMO线性、非线性、时变与非时变系 统为主要研究对象。 (3) 以线性代数和微分方程为工具，以状态
空间法为基础。
1.1.3 上世纪80年代以来出现了新的控制思想
和控制理论
(1) 多变量频率域控制理论。
(2) 模糊控制理论。
第一章 绪 论
1.2 现代控制理论的主要内容
⑶ 以拉氏变换为工具，以传递函数为基础在
频率域中分析与设计。
⑷ 经典控制理论的局限性
① 难以有效地应用于时变系统、多变量系统
② 难以有效地应用于非线性系统。
1.1.2 现代控制理论
⑴ 现代控制理论的形成和发展
第一章 绪 论 ① 在20世纪50年代形成
动态规划法
极大值原理
卡尔曼滤波 ② 上世纪60年代末至80年代迅速发展。 非线性系统 大系统 智能系统
第一章 绪 论
钱学森
钱学森，男，汉族，浙江省杭州市 人。中国共产党优秀党员、忠诚的共 产主义战士、享誉海内外的杰出科学 家和中国航天事业的奠基人，中国两 弹一星功勋奖章获得者之一。曾任美 国麻省理工学院教授、加州理工学院 教授，曾担任中国人民政治协商会议 第六、七、八届全国委员会副主席、 中国科学技术协会名誉主席、全国政 协副主席等重要职务。
第一章 绪 论
贝尔曼
美国数学家，美国全国科学院院士， 动态规划的创始人。1920年8月26 日生于美国纽约。1984年3月19日 逝世。1941年在布鲁克林学院毕业， 获理学士学位，1943年在威斯康星 大学获理学硕士学位，1946年在普 林斯顿大学获博士学位。1946～ 1948年在普林斯顿大学任助理教 授,1948～1952年在斯坦福大学任 副教授,1953～1956年在美国兰德 公司任研究员，1956年后在南加利 福尼亚大学任数学教授、电气工程 教授和医学教授。
先进的控制理论及其应用
先进的控制理论及其应用控制理论作为工业自动化的关键技术和工程实践的重要支撑，一直是自动化学科的热点和难点。
本文将从控制理论的发展历程、主要应用领域以及前沿研究进行探讨，为读者呈现一幅现代控制理论的全貌。
一、控制理论的发展历程20世纪初期，自动控制理论主要以传统的反馈控制为主，其特点是线性、时不变和基于电气传递函数。
20世纪40年代末到50年代初期，随着计算机、数字信号处理和许多实际控制问题的发展，出现了现代控制理论。
现代控制理论在传统控制基础上采用了新的数学工具如矩阵论、状态空间分析、最优控制等，可以处理非线性、时变和多输入多输出（MIMO）系统，并且可以针对复杂问题进行解决。
此外，现代控制理论还弥补了传统控制理论的不足，例如可以处理多约束问题、较高的鲁棒性、可扩展性和实时可变控制等。
二、控制理论的主要应用领域目前，控制理论已成为现代工业制造的必然选择，被广泛应用于工业过程自动化、交通运输、生态环境、飞行器和航空飞行行业等领域。
以下将介绍控制理论在几个典型应用领域的应用。
1、工业过程自动化领域在工业生产过程中，通过自动化系统进行生产线的控制，在保证生产能力的基础上，大大提高了生产质量和效率。
现代工业生产线上的控制系统不仅可以实现直接控制，还要通过传感器，进行过程反馈，对生产环境进行监控和测量。
特别是在石化、电力、水泥等能源行业领域，控制系统更是必不可少，这些领域的独特特点和复杂性要求自动化控制系统在生产工艺技术，传感器监控以及计算和通讯等方面达到较高的水平。
2、交通运输领域控制理论在交通运输领域的应用也十分广泛。
例如，在自动驾驶汽车领域中，现代控制理论被用于驾驶员辅助系统、车辆跟随控制等。
而且，现代控制理论还能够应用于交通信号灯的控制，使其按时或按需进行开关，优化城市交通流量，以及提高交通管理效率。
3、生态环境领域生态环境保护是当今全球性的发展趋势，而现代的控制理论在此领域也有很大的应用前景。
在水质监测领域，控制理论被应用于提高水质检测的准确性和响应速度。
现代控制理论的发展现状
现代控制理论的发展现状姓名：李艳威学号：B20150004目录1.控制理论综述 (1)2 控制理论的主要研究方向 (3)2.1 非线性控制系统 (3)2.2 系统辨识 (4)2.3 自适应控制 (5)2.4 最优控制 (8)2.5 鲁棒控制 (9)2.6 智能控制技术及应用 (12)3 控制理论的未来 (13)参考文献 (15)1.控制理论综述现代控制技术应用现代控制理论与计算机的最新技术进行系统设计，与常规控制技术相比，它适用于系统的综合与解析设计，更适于多输入多输出、多回路的复杂系统设计，也易于计算机实现，因此受到工程界越来越多的重视并得到广泛的应用。
同时由于工业系统的复杂性，非线形和不确定性，基于定量数学模型的控制方法已不能满足高性能控制的要求，作为现代控制理论前沿的智能控制与集成控制技术也得到了发展。
控制理沦的发展大致分为4个阶段,第一个阶段为50年代-60年代，主要理论为单变量控制理论，实际应用背景为单机自动化；第二阶段为60年代-70年代，主要理论为多变量控制理论，实际应用背景为机组自动化；第三阶段为70年代-80年代，主要理论为大系统理论，实际应用背景为控制管理综合自动化；第四阶段为80年代-90年代，主要理论为智能控制理论，实际应用背景为智能自动化；第五阶段为90年代-21世纪，主要理论为集成控制理论，实际应用背景为网络控制自动化[1]。
现代控制理论即从理想简化模型、简单小规模、单个系统、低可靠性、局部性、低精度——到客观存在的真实具体模型、复杂大规模、众多系统、高可靠性、全局性、高精度——的发展过程。
自动化技术是一门综合性的技术，与其他行业有着紧密地联系，共同促进了科学的发展。
自动控制的发展，从开始阶段的发生到形成一个控制理论，讲整个这个过程。
自动控制就是指这样的反馈控制系统，这是有一个控制器跟一个控制对象组成的，把这个控制对象的输出信号把它取回来，测量回来以后跟所要求的信号进行比较。
现代控制理论及应用
现代控制理论及应用李嗣福教授、博士生导师中国科学技术大学自动化系一、现代控制理论及应用发展简介1. 控制理论及应用发展概况2. 自动控制系统和自动控制理论以单容水槽水位控制和电加热器温度控制为例说明什么是自动控制、控制律（或控制策略）、自动控制系统以及自动控制系统组成结构和自动控制理论所研究的内容。
2.1自动控制：利用自动化仪表实现人的预期控制目标。
2.2自动控制系统及其组成结构自动控制系统：指为实现自动控制目标由自动化仪表与被控对象所联接成闭环系统。
自动控制系统组成结构：是由被控对象、测量代表、控制器或调节器和执行器构成反馈闭环结构，其形式有单回路形式和串级双回路形式。
控制系统性能指标：定性的有稳（定性）、准（确性）、快（速性）。
控制律（或控制策略、控制算法）：控制系统中控制器或调节器所采用的控制策略，即用系统偏差量如何确定控制量的数学表示式。
2.3自动控制系统类型主要有：按系统参数输入信号形式分：定值控制系统或调节系统和随动系统。
按系统结构形式分：前馈控制系统（即开环系统）和反馈控制系统以及复合控制系统；按系统中被控对象的控制输入量数目和被控输出量数目分：单变量控制系统和多变量控制系统；按被控对象特性分：线性控制系统和非线性控制系统；按系统中的信号形式分：模拟（或时间连续）控制系统、数字（或时间离散）控制系统以及混合控制系统。
2.4自动控制理论：研究自动控制系统分析与综合设计的理论和方法。
3. 古典（传统）控制理论：采用数学变换方法（即拉普拉斯变换和富里叶变换）按照系统输出量与输入量之间的数学关系（即系统外部特性）研究控制系统分析和综合设计问题。
具体方法有：根轨迹法；频率响应法。
主要特点：理论方法的物理概念清晰，易于理解；设计出控制律一般较简单，易于仪表实现主要缺点：① 设计需要凭经验试凑，设计结果与设计经验关系很大； ② 系统分析和设计只着眼于系统外部特性；③一般只能处理单变量系统分析和设计问题，而不能处理复杂的多变量系统分析和设计。
现代控制理论1
注意：状态变量选取的非唯一性。同一个系统可以选取不 同变量作为状态变量。在LRC电路中，也可以选取eo(t）及 eo(t）随时间变化率作为状态变量。但状态变量的数目是 唯一的。
例1.如下图所示的电路，试以电压u为输人，以电容C上的电压 uC为输出变量，列写其状态空间表达式。 解： 图电路的贮能元件有 电感L1，L2和电容C。根据 基尔霍夫定律列写电路方程：
R1 R1 1 di1 dt L i1 L i2 L u 1 1 1 u R R2 di2 R1 i2 1 i2 c L2 L2 dt L2 duc 1 dt C i2
R1 R1 L L1 x1 1 x R1 R1 R2 2 L2 L2 x3 1 0 C
现在令x1=i1，x2=i2， x3=uc，将上式写成矩 阵形式即为状态方程。
1 0 x1 L 1 1 x 2 0 u L2 0 x3 0
i(t ) eo (t ) 01 eo (t )
状态方程和输出方程合起来称作系统的状态空间表达式。 令：
di(t ) R . dt L 1 i (t ) 1 改写为 x Ax bu L L ei (t ) deo (t ) 1 0 eo (t ) 0 y Cx dt c A为2x2型系数矩阵，b为2x1型输入矩阵，C为1x2型输 出矩阵.
第三阶段：七十年代的大系统理论时期，着重 解决生物系统、社会系统这样一些众多变量的 大系统的综合自动化问题；方法是时域法为主； 重点是大系统多级递阶控制；核心装置是网络 化的电子计算机。
1.2 现代控制理论的主要内容
自适应控制
非线性系统理论 鲁棒性分析与鲁棒控制
分布参数控制
离散事件控制 智能控制
线性系统理论(1/2)
1.2.1 线性系统理论
线性系统是一类最为常见系统,也是控制理论中讨论得最为深 刻的系统。 该分支着重于研究线性系统状态的运动规律和改变这种 运动规律的可能性和方法,以建立和揭示系统结构、参数、 行为和性能间的确定的和定量的关系。 通常,研究系统运动规律的问题称为分析问题,研究改变运 动规律的可能性和方法的问题则为综合问题。
粗略地说,系统的鲁棒性是指所关注的系统性能指标对系 统的不确定性(如系统的未建模动态、系统的内部和外部 扰动等)的不敏感性。 目前该领域主要讨论稳定性的鲁棒性问题,涉及其他 性能指标的鲁棒性的不多。
鲁棒性分析与鲁棒控制(2/4)
鲁棒性分析讨论控制系统对所讨论的性能指标的鲁棒性, 给出系统能保持该性能指标的最大容许建模误差和内外 部扰动的上确界。 目前该问题中较受重视的问题是多项式簇的稳定性 问题。 在多项式簇问题中,2003年当选为中国科学院院 士的北京大学黄琳教授给出了著名的棱边定理。
非线性系统理论(4/4)
微分几何方法目前主要研究非线性系统的结构性理论,主 要成果: 能控能观性； 基于非线性变换(同胚变换)的线性化； 状态反馈线性化；
解耦；
结构性分解； 反馈镇定等。
鲁棒性分析与鲁棒控制(1/4)
1.2.7 鲁棒性分析与鲁棒控制
系统的数学模型与实际系统存在着参数或结构等方面的差异, 而我们设计的控制律大多都是基于系统的数学模型,为了保证 实际系统对外界干扰、系统的不确定性等有尽可能小的敏感 性,导致了研究系统鲁棒控制问题。
鲁棒性分析与鲁棒控制(3/4)
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现代控制理论的发展概况
传统的控制理论是在20世纪30到40年代，奈奎斯特、伯德、维纳等人的著作为自动控制理论的初步形成而奠定了基础的。
而由于航空航天技术的推动和计算机技术飞速发展，控制理论在1960年前后有了重大的突破和创新。
在此期间，由卡尔曼提出的线性控制系统的状态空间法、能控性和能观测性的概念，奠定了现代控制理论的基础，其提出的卡尔曼滤波，在随机控制系统的分析与控制中得到广泛应用；庞特里亚金等人提出了极大值原理，深入研究了最优控制问题；由贝而曼提出最优控制的动态规划法，广泛用于各类最优控制问题。
这些就构成了后来被称为现代控制理论的发展起点和基础。
罗森布洛克、麦克法轮和欧文斯研究了使用于计算机辅助控制系统设计的现代频域法理论，将经典控制理论传递函数的概念推广到多变量系统，并探讨了传递函数矩阵与状态方程之间的等价转换关系，为进一步建立统一的线性系统理论奠定了基础。
20世纪70年代奥斯特隆姆和朗道在自适应控制理论和应用方面作出了贡献。
与此同时，关于系统辨识、最优控制、离散时间系统和自适应控制的发展大大丰富了现代控制理论的内容。
鲁棒控制理论阶段：由于现代数学的发展，结合着H2和H￥等范数而出现了H2和H ￥控制，还有逆系统控制等方法。
20世纪70年代末，控制理论向着“大系统理论”、“智能控制理论”和“复杂系统理论”的方向发展。
“大系统理论”：用控制和信息的观点，研究各种大系统的结构方案、总体设计中的分解方法和协调等问题的技术基础理论。
“智能控制理论”：研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有某些拟人智能的工程控制与信息处理系统的理论。
“复杂系统理论”：把系统的研究拓广到开放复杂巨系统的范筹，以解决复杂系统的控制为目标。
而“现代控制理论”这一名称是1960年卡尔曼的著名文章发表后出现的，其在经典控制理论的基础上，以线性代数和微分方程为主要的数学工具，以状态空间法为基础，分析与设计控制系统。
现代控制理论中首先得到透彻研究的是多输入多输出线性系统，其中特别重要的是对刻划控制系统本质的基本理论的建立，如可控性、可观性、实现理论、典范型、分解理论等，使控制由一类工程设计方法提高为一门新的科学。
同时为满足从理论到应用，在高水平上解决很多实际中所提出控制问题的需要，促使非线性系统、最优控制、自适应控制、辩识与估计理论、卡尔曼滤波、鲁棒控制等发展为成果丰富的独立学科分支。
较之经典控制理论，现代控制理论的研究对象要广泛得多，原则上讲，它既可以是单变量的、线性的、定常的、连续的，也可以是多变量的、非线性的、时变的、离散的。
如今的现代控制理论已发展成五个分支：
1、线性系统理论，性系统理论是现代控制理论的基础，也是现代控制理论中理论最完善、技术上较成熟，应用也是最广泛的部分。
主要研究线性系统在输入作用下状态运动过程的规律和改变这些规律的可能性与措施；建立和揭示系统的结构性质、动态行为和性能之间的关系。
线性系统理论主要包括系统的状态空间描述、能控性、能观测性和稳定性分析，状态反馈、状态观测器及补偿的理论和设计方法等内容。
2、最优控制理论，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。
主要方法有变分法、极大值原理、动态规划等。
其中极大值原理是现代控制理论的核心（使系统的性能指标达到最优——最小或最大）。
一般而言，最优化方式有离线静态优化方式和在线动态优化方式，而最优化问题的求解方法大致可分为四类：解析法、数值解法（直接法）、解析与数值相结合的寻优方法、网络最优化方法。
优化方法的新进展包括：一，在线优化方法，基于对象数学模型的离线优化方法。
含局部参数最优化和整体最优化设计方法、预测控制中的滚动优化算法、稳态递阶控制、系统优化和参数估计的集成研究方法.。
二，智能优化方法，含神经网络优化方法、遗传算法、模糊优化方法、模糊优化方法。
最优控制理论的应用领域十分广泛，如时间最短、能耗最小、线性二次型指标最优、跟踪问题、调节问题和伺服机构问题等。
但它在理论上还有不完善的地方，其中两个重要的问题就是优化算法中的鲁棒性问题和最优化算法的简化和实用性问题。
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。
有模型参考自适应控制与自校正自适应控制之分。
自适应控制和常规的反馈控制和最优控制一样，也是一种基于数学模型的控制方法，所不同的只是自适应控制所依据的关于模型和扰动的先验知识比较少，需要在系统的运行过程中去不断提取有关模型的信息，使模型逐步完善。
具体地说，可以依据对象的输入输出数据，不断地辨识模型参数，这个过程称为系统的在线辩识。
随着生产过程的不断进行，通过在线辩识，模型会变得越来越准确，越来越接近于实际。
既然模型在不断的改进，显然，基于这种模型综合出来的控制作用也将随之不断的改进。
在这个意义下，控制系统具有一定的适应能力。
比如说，当系统在设计阶段，由于对象特性的初始信息比较缺乏，系统在刚开始投入运行时可能性能不理想，但是只要经过一段时间的运行，通过在线辩识和控制以后，控制系统逐渐适应，最终将自身调整到一个满意的工作状态。
再比如某些控制对象，其特性可能在运行过程中要发生较大的变化，但通过在线辩识和改变控制器参数，系统也能逐渐适应。
对那些对象特性或扰动特性变化范围很大，同时又要求经常保持高性能指标的一类系统，采取自适应控制是合适的。
但是同时也应当指出，自适应控制比常规反馈控制要复杂的多，成本也高的多，因此只是在用常规反馈达不到所期望的性能时，才会考虑采用。
4、系统辨识。
根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。
通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。
对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。
对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。
而系统辨识所研究的问题恰好是这些问题的逆问题。
通常，预先给定一个模型类μ＝｛M｝（即给定一类已知结构的模型），一类输入信号u和等价准则J＝L(y，yM)(一般情况下，J是误差函数，是过程输出y和模型输出yM的一个泛函)；然后选择使误差函数J达到最小的模型，作为辨识所要求的结果。
系统辨识包括两个方面：结构辨识和参数估计。
在实际的辨识过程中，随着使用的方法不同，结构辨识和参数估计这两个方面并不是截然分开的，而是可以交织在一起进行的。
辨识的基本步骤为：①先验知识和建模目的的依据。
先验知识指关于系统运动规律、数据以及其他方面的已有知识。
这些知识对选择模型结构、设计实验和决定辨识方法等都有重要作用。
用于不同目的的模型可能会有很大差别。
②实验设计。
辨识是从实验数据中提取有关系统信息的过程，设计实验的目标之一是要使所得到的数据能包含系统更多的信息。
主要包括输入信号设计，采样区间设计，预采样滤波器设计等。
③结构辨识。
即选择模型类中的数学模型M的具体表达形式。
除线性系统的结构可通过输入输出数据进行辨识外，一般的模型结构主要通过先验知识获得。
④参数估计。
知道模型的结构后，用输入输出数据确定模型中的未知参数。
实际测量都是有误差的，所以参数估计以统计方法为主。
⑤模型适用性检验。
造成模型不适用主要有三方面原因：模型结构选择不当；实验数据误差过大或数据代表性太差；辨识算法存在问题。
检验方法主要有利用先验知识检验和利用数据检验两类。
5、最佳滤波理论，亦称为最佳估计理论。
当系统受到环境或负载干扰时，其不确定性可以用概率和统计的方法进行描述和处理。
也就是在系统数学模型已经建立的基础上，利用被噪
声等污染的系统输入输出的量测数据，通过统计方法获得有用信号的最优估计。
经典的维纳滤波理论阐述的是对平稳随机过程按均方意义的最佳滤波，而现代的卡尔曼滤波理论用状态空间法设计最佳滤波器。
克服了前者的局限性，适用于非平稳过程并在很多领域中得到广泛应用，成为现代控制理论的基石。
如今在应用领域上，虽然现代控制理论是经典控制理的进步与补充，但由于现代控制理论的发展晚，而经典控制理论的趋于成熟，两者在相应的领域仍有不可替代的作用！。