自动控制原理总结报告
自动控制原理总结归纳报告
9.预测控制(Predictive Control)
预测控制是在工业实践过程中独立发展起来的一种新型控制方法,它不仅适用于工业过程这种“慢过程”的控制,也能适用于快速跟踪的伺服系统这种“快过程”控制。目前实用的预测控制方法有动态矩阵控制(DMC),模型算法控制(MAC),广义预测控制(GPC),模型预测启发控制(MPHC)以及预测函数控制(PFC)等。这
系统分析方法是控制系统综合设计的基础这部分的内容主要包括时域分析法、根轨迹法、频域响应法是控制理论的重点。在控制系统中稳定性、快速性和准确性是对控制系统的基本要求也是衡量系统性能的重要指标控制系统不同的分析问题方法都是紧紧围绕这三个方面展开的。只要抓住这个特点就抓住了系统分析的关键有助于加深对不同方法的理解。例如以我军某军舰上的雷达定位系统为例假设给定目标信号要求设计控制器使系统在给定输入下跟踪指定目标最小且抗干扰性最好。这些生动的工程实例大大激发了我的兴趣使我感受到了控制理论的魅力深刻理解了
既打破了常规控制仪表功能的局限,又较好地解决了早期计算机系统对于信息、管理过于集中带来的危险,而且还有大规模数据采集、处理的功能以及较强的数据通信能力。
分布式控制系统既有计算机控制系统控制算法灵活,精度高的优点,又有仪表控制系统安全可靠,维护方便的优点。它的主要特点是:真正实现了分散控制;具有高度的灵活性和可扩展性;较强的数据通信能力;友好而丰富的人机联系以及极高的可靠性。
关键字：控制 方法 发展
正文:
一、自动控制理论的分析方法：（1）时域分析法；（2）频率法；（3）根轨迹法；（4）状态空间方法；（5）离散系统分析方法；（6）非线性分析方法
自动控制原理工作总结报告
自动控制原理工作总结报告
自动控制原理是现代工程技术中的重要理论基础，它涉及到控制系统的设计、
分析和实现。
本报告旨在总结自动控制原理的工作，并探讨其在工程领域中的应用。
首先，自动控制原理的工作涉及到控制系统的建模和分析。
通过对控制系统的
动态特性进行建模，可以得到系统的数学描述，并通过分析系统的稳定性、性能和鲁棒性等指标，从而设计出合适的控制策略。
这些工作对于控制系统的稳定性和性能至关重要。
其次，自动控制原理的工作还涉及到控制器的设计和实现。
控制器是控制系统
中的核心部件，它根据系统的输入和输出信号，实时调节系统的状态，以实现系统的稳定性和性能要求。
通过自动控制原理的工作，可以设计出各种类型的控制器，如比例-积分-微分（PID）控制器、模糊控制器和模型预测控制器等，并将其实现
在实际工程系统中。
最后，自动控制原理的工作还涉及到控制系统的应用。
控制系统广泛应用于工
业生产、交通运输、航空航天、机器人技术等领域，为人类社会的发展做出了重要贡献。
通过自动控制原理的工作，可以实现工程系统的自动化控制，提高生产效率和质量，降低能耗和成本，从而推动工程技术的进步。
总而言之，自动控制原理的工作是现代工程技术中的重要组成部分，它为工程
系统的设计、分析和实现提供了理论基础和方法论。
通过不断地研究和应用自动控制原理，我们可以更好地理解和掌握工程系统的运行规律，实现工程技术的创新和发展。
(完整版)《自动控制原理》全书总结
在求解稳态误差时，需把握以下要点：
(1) 首先要将系统的开环传递函数变成尾1型。
(2) 只要将系统的结构图变换成单回路，系统的误差传
递函数总是如下形式，即
Es
1
We (s)
Xr
s
1 WK
s
则由终值定理得 :
e limet lims E s
t
s0
lim s s0 1
自动控制系统的时域分析
对控制性能的要求
稳定性
稳态特性
三性
（1）系统应是稳定的； 暂态特性
（2）系统达到稳定时，应满足给定的稳态误差
的要求；
（3）系统在暂态过程中应满足暂态品质的要求。
1、系统的响应过程及稳定性
一阶系统的单位阶跃响应
WB
(
s)
1 Ts
1
1t
单位阶越响应： xc (t) 1 e T , (t 0)
参数根轨迹的绘制
定义：以非根轨迹增益(比如比例微分环节或惯性 环节的时间常数 )为可变参数绘制的根轨迹。
Wk
(s)
10( s
s(10s
1) 1)
Wk
(s)
s(Ts
5 1)(s
1)
绘制思路：
变形
闭环传函
与常规（常义）根轨迹的 开环传函具 有相同形式
等效开环系统
例4.9 给定控制系统的开环传递函数为
1、已知传函绘制乃氏曲线，绘制伯特图。 2、已知伯特图求对应系统传函。 3、正确理解相位裕量和增益裕量的物理意义，
并会计算。 4、求相位穿越频率ωj,求穿越频率ωc. 5、最小相位系统的概念。
（8) 开环对数频率特性与系统性能之间的关系 i.低频段决定了系统的稳态误差。 ii. 中频段决定系统的暂态特性。 iii. 高频段决定系统的抗干扰能力。
自动控制原理实训报告
自动控制原理实训报告引言：自动控制原理是现代工程领域中的重要学科，它研究如何利用控制系统来实现对各种物理过程的自动化调节和控制。
本篇报告旨在总结和分析我在自动控制原理实训中所学到的知识和经验，并对实训过程中遇到的问题进行探讨和解决。
一、实训目的和背景自动控制原理实训的主要目的是通过实际操作和实验验证，加深对自动控制原理的理解和掌握。
通过实际操控控制系统，我们可以更好地理解控制系统的工作原理、参数调节和性能评估等方面的知识。
二、实训内容和步骤本次实训主要包括以下内容和步骤：1. 实验仪器和设备的介绍：我们首先了解了实验室中常用的控制系统实验仪器和设备，包括传感器、执行器、控制器等，并学习了它们的基本原理和使用方法。
2. 控制系统的建模与仿真：我们学习了如何将实际的物理过程建立数学模型，并利用仿真软件进行系统性能分析和优化设计。
3. PID控制器的调节：PID控制器是最常用的控制器之一，我们学习了PID控制器的原理和调节方法，并通过实验验证了不同参数对系统响应的影响。
4. 系统性能评估与优化：我们学习了如何评估控制系统的性能指标，如稳定性、快速性和抗干扰能力，并通过调节控制器参数来优化系统性能。
三、实训中遇到的问题及解决方法在实训过程中，我们遇到了一些问题，下面列举了其中的几个，并给出了解决方法：1. 问题一：系统响应不稳定。
解决方法：通过调节PID控制器的参数，如比例系数、积分时间和微分时间，来使系统响应稳定。
2. 问题二：系统响应过慢。
解决方法：增大比例系数和减小积分时间可以提高系统的响应速度。
3. 问题三：系统受到干扰时响应不稳定。
解决方法：通过增加微分时间和加入滤波器等方法，可以提高系统的抗干扰能力。
四、实训心得和体会通过这次自动控制原理实训，我深刻体会到了理论与实践的结合的重要性。
在实际操作中，我们不仅需要理解控制原理，还需要灵活运用所学知识解决实际问题。
此外，实训过程中的团队合作也是非常重要的，通过与同学们的合作，我们共同解决了许多实际问题，加深了对自动控制原理的理解。
自动原理实验报告总结
一、实验背景自动控制原理是自动化技术领域的基础课程，旨在使学生掌握自动控制的基本理论、分析方法及实验技能。
本次实验通过对典型环节的模拟研究，加深了对自动控制原理的理解和应用。
二、实验目的1. 理解自动控制系统的基本组成和原理；2. 掌握典型环节的数学模型和传递函数；3. 学会运用MATLAB软件进行控制系统仿真；4. 分析典型环节的时域响应和频率响应。
三、实验内容1. 典型环节的数学模型和传递函数；2. 典型环节的时域响应和频率响应；3. MATLAB软件在控制系统仿真中的应用。
四、实验步骤1. 设计典型环节的数学模型和传递函数；2. 利用MATLAB软件进行控制系统仿真；3. 分析仿真结果，验证理论分析的正确性；4. 对仿真结果进行总结和讨论。
五、实验结果与分析1. 一阶环节的时域响应和频率响应（1）时域响应：一阶环节的时域响应为指数函数，其上升时间、稳态误差等性能指标可通过传递函数进行计算。
（2）频率响应：一阶环节的频率响应为斜率为-20dB/dec的直线，相位滞后角为-90°。
2. 二阶环节的时域响应和频率响应（1）时域响应：二阶环节的时域响应为正弦函数，其上升时间、超调量、稳态误差等性能指标可通过传递函数进行计算。
（2）频率响应：二阶环节的频率响应为斜率为-40dB/dec的直线，相位滞后角为-90°。
3. MATLAB软件在控制系统仿真中的应用利用MATLAB软件进行控制系统仿真，可以方便地观察和分析系统的时域响应和频率响应。
通过改变系统参数，可以研究不同参数对系统性能的影响。
六、实验结论1. 通过本次实验，加深了对自动控制原理的理解，掌握了典型环节的数学模型和传递函数；2. 学会了利用MATLAB软件进行控制系统仿真，能够方便地观察和分析系统的性能；3. 了解了系统参数对系统性能的影响，为实际工程应用提供了理论依据。
七、实验体会1. 自动控制原理是自动化技术领域的基础课程，掌握自动控制原理对于从事自动化领域的研究和工程应用具有重要意义；2. 实验是学习自动控制原理的重要手段，通过实验可以加深对理论知识的理解，提高实践能力；3. MATLAB软件在控制系统仿真中具有强大的功能，能够方便地观察和分析系统的性能，为工程应用提供了有力支持。
自动控制原理及其应用总结
自动控制原理及其应用总结引言自动控制是现代科学技术的一项重要研究领域，广泛应用于工业生产、交通运输、航空航天等领域。
本文将对自动控制原理及其应用进行总结，并探讨其在实际应用中的重要性和未来发展趋势。
自动控制原理自动控制原理是指通过设计和实施一定的控制策略，使系统在给定的条件下实现所期望的状态或性能。
自动控制原理主要包括控制系统的建模与分析、控制系统的设计与优化、控制器的选择与实现等内容。
控制系统的建模与分析控制系统的建模是指将实际的物理系统抽象为数学模型，以便进行分析和设计。
常用的建模方法有传递函数、状态空间方法等。
通过对控制系统进行建模，可以对系统的动态特性进行分析，包括稳定性、响应速度、抗干扰性等。
控制系统的设计与优化控制系统的设计是指根据系统的需求和性能指标，选择合适的控制方法和参数，以实现所需的控制效果。
常见的控制方法包括比例积分控制（PID控制）、模糊控制、自适应控制等。
控制系统的优化是指通过调整控制策略和参数，使系统的性能指标达到最佳。
控制器的选择与实现控制器是实现控制策略的具体执行单元。
根据不同的控制方法，控制器可以是传统的模拟电路、数字控制器、可编程逻辑控制器（PLC）等。
控制器的选择和实现与控制系统的设计密切相关，需要考虑到成本、性能以及系统的可扩展性等因素。
自动控制的应用自动控制在现代社会的各个领域都有广泛的应用，下面将介绍几个常见的应用领域。
工业生产工业生产是自动控制的主要应用领域之一。
通过自动控制系统，可以实现对生产过程的监测和控制，提高生产效率和产品质量。
常见的应用包括自动化生产线、智能仓储系统、机器人等。
交通运输交通运输领域也是自动控制的重要应用领域之一。
自动驾驶技术在汽车、船舶、飞机等交通工具上的应用，可以提高交通安全性、减少交通事故发生率，并提高能源利用效率。
此外，智能交通信号控制系统和智能公交调度系统等也是自动控制在交通运输领域的应用。
航空航天在航空航天领域，自动控制技术是航空器和航天器不可或缺的一部分。
自动控制原理实验总结
自动控制原理实验总结嘿，朋友们！咱今天来聊聊自动控制原理实验总结哈。
你说这自动控制原理实验啊，就像一场奇妙的冒险！在这个过程中，我们就像是勇敢的探险家，在充满未知和挑战的领域里摸索前行。
还记得第一次走进实验室的时候，看着那些仪器设备，心里那叫一个忐忑啊！这都是啥呀？该咋摆弄它们呀？就好像突然被扔到了一个陌生的森林里，有点不知所措呢。
但是，咱可不能退缩呀！慢慢地，和那些仪器混熟了，开始了解它们的脾气性格。
就像和朋友相处一样，知道啥时候该温柔对待，啥时候得给点“压力”。
做实验的时候啊，有时候就像是在走迷宫。
一个参数没调好，可能就走进死胡同啦，得重新回头找路。
有时候一个小小的改动，嘿，居然就柳暗花明又一村了！这感觉，真的太奇妙啦！咱就说那个反馈环节吧，这多像我们生活中的反思呀！根据结果来调整自己的行为，让事情往更好的方向发展。
要是没有这个反馈，那可不得乱套啦？还有啊，实验中的那些曲线，就像是人生的起起落落。
有时候很平稳，有时候又会突然来个大波动。
这就告诉我们，生活中不可能总是一帆风顺的呀，得随时做好应对变化的准备呢。
每一次实验的成功，那感觉，简直比吃了蜜还甜！就好像自己征服了一座高山，那种成就感，没法形容！可要是失败了呢？也别气馁呀，这就是积累经验的时候嘛，下次肯定能做得更好！自动控制原理实验可不只是玩玩仪器那么简单哦，它让我们学会了细心、耐心和思考。
就像盖房子一样，一砖一瓦都得用心搭建。
总之呢，自动控制原理实验是一次超级有趣又超级有收获的旅程。
它让我们看到了科学的神奇，也让我们更加了解这个世界的运转规律。
大家可千万别错过这样的体验呀，快来一起加入这场冒险吧！。
自动控制原理工作总结报告
一、前言随着科学技术的不断发展，自动控制技术在各个领域的应用越来越广泛。
本人在过去的一段时间里，通过学习和实践，对自动控制原理有了更深入的了解。
现将自动控制原理工作总结如下：二、工作内容1. 自动控制原理基础知识学习在本次工作中，我首先系统地学习了自动控制原理的基本概念、基本原理、基本方法等。
通过学习，我对自动控制系统的组成、工作原理、控制规律等有了全面的认识。
2. 自动控制系统分析通过对自动控制系统的分析，我了解了系统的稳定性、快速性、准确性等性能指标，以及如何通过调整系统参数来优化这些性能。
同时，我还学习了系统数学模型、传递函数、频率响应等方面的知识。
3. 自动控制系统的设计在自动控制系统设计方面，我学习了控制器设计、执行机构设计、传感器设计等。
通过对实际案例的分析，我掌握了控制器参数整定、执行机构选型、传感器选型等关键环节。
4. 自动控制系统的应用实践为了更好地掌握自动控制原理，我参与了实际项目的实践。
在项目中，我负责对自动控制系统进行调试、优化，确保系统稳定运行。
通过实践，我对自动控制原理有了更深刻的认识。
三、工作成果1. 理论知识方面通过对自动控制原理的学习，我对自动控制系统的基本概念、基本原理、基本方法等有了全面、系统的掌握。
这为我今后的学习和工作打下了坚实的基础。
2. 实践能力方面在项目实践中，我锻炼了自己的动手能力和解决问题的能力。
通过调试、优化自动控制系统，我学会了如何根据实际需求选择合适的控制器、执行机构、传感器等，确保系统稳定运行。
3. 团队协作能力方面在项目实践中，我学会了与团队成员有效沟通、协作，共同解决问题。
这为我今后在团队中发挥重要作用奠定了基础。
四、不足与改进1. 理论知识方面：虽然我对自动控制原理有了全面、系统的掌握，但在某些方面仍存在不足，如控制器设计、执行机构设计等。
今后，我将加强这方面的学习，提高自己的理论水平。
2. 实践能力方面：在项目实践中，我遇到了一些实际问题，如系统调试、优化等。
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自动控制原理总结报告专业自动化班级09自动化<1>班姓名学号完成时间自动控制原理总结报告摘要:本学期我们学习了自动控制原理的前前8章，重点介绍了前6章，离散系统的分析与线性系统类似。
自动控制技术所取得的成就和起到的作用给各行各业的人们留下了深刻的印象。
从最初的机械转速、位移的控制到工业过程中对温度、压力、流量、物位的控制，从远洋巨轮到深水潜艇的控制，而今的数控机床，汽车工业，自动控制技术的应用几乎无处不在。
关键是自动控制理论和技术已经介入到了电气、机械、航空、化工、核反应等诸多的学科和领域。
所以越来越多的工程技术人员和科学工作者开始了解和关注自动控制的知识。
关键字：控制方法发展正文:一、自动控制理论的分析方法：（1）时域分析法；（2）频率法；（3）根轨迹法；（4）状态空间方法；（5）离散系统分析方法；（6）非线性分析方法系统的数学模型(1)解析表达：微分方程；差分方程；传递函数；脉冲传递函数；频率特性；脉冲响应函数；阶跃响应函数(2)图形表达：动态方框图（结构图）；信号流图；零极点分布；频率响应曲线；单位阶跃响应曲线自动控制原理基础系列课程内容体系具有系统性、科学性、先进性、实用性，对课程体系进行了改革确立了以系统分析、系统建模、系统综合为自动控制原理课程的主线构建了由时域分析、复域分析、频域分析、系统校正4个模块构成的知识体系。
从课程的体系出发以系统建模→系统分析→综合设计作为课程主线。
数学模型是描述系统内部各物理量或变量之间关系的数学表达式建立一个合理的模型是系统分析和设计的前提。
从不同的角度对系统进行建模加深对这方面内容的理解。
例如可用船舶上的电机调速系统为例通过建立它的微分方程、传递函数、结构图、信号流图这些不同的数学模型来建立各模型的联系。
系统分析方法是控制系统综合设计的基础这部分的内容主要包括时域分析法、根轨迹法、频域响应法是控制理论的重点。
在控制系统中稳定性、快速性和准确性是对控制系统的基本要求也是衡量系统性能的重要指标控制系统不同的分析问题方法都是紧紧围绕这三个方面展开的。
只要抓住这个特点就抓住了系统分析的关键有助于加深对不同方法的理解。
例如以我军某军舰上的雷达定位系统为例假设给定目标信号要求设计控制器使系统在给定输入下跟踪指定目标最小且抗干扰性最好。
这些生动的工程实例大大激发了我的兴趣使我感受到了控制理论的魅力深刻理解了结合控制理论的发展更新教学内容近年来控制理论得到了蓬勃发展特别在非线性控制、分布参数控制、鲁棒控制、自适应控制、智能控制等方向上取得了重要进展。
例如每章结束后都开设一个专题介绍本学科的发展动态这种方法扩大了我们的知识面培养了我们探索科学技术的兴趣。
结合船舶电气的发展而言近几年来随着电力、电子、控制技术、通讯及信息技术等的不断发展及其在船舶上的广泛应用船舶电气自动化程度大大地提高。
新一代大功率半导体电力电子器件在材料、理论、机理、制造工艺和应用技术等方面的研究开发取得了突破性的进展船舶设备进一步向高可靠、节能型方向发展对船舶电力推进和辅机电力拖动技术带来重大变革可编程序控制器和单片机已逐渐发展成为船舶控制中的一种普遍控制方式。
自动控制原理课程虽然是电专业的基础专业课程但是一般学时安排也不十分充裕。
要想在有限的时间内把这门理论性和工程应用性都很强的课程学好必须认真的学习。
例如在课程绪论部分通过与专业相关的典型示例引出控制、开环控制、闭环控制以及反馈等基本概念使我们认识到学习本课程的重要性并对控制理论在专业发展的作用有了一定的了解。
二、控制未来发展1.智能控制(Intelligent Control)智能控制是人工智能和自动控制的结合物,是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器,实现其目标的自动控制。
智能控制的注意力并不放在对数学公式的表达、计算和处理上,而放在对任务和模型的描述,符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上。
智能控制用于生产过程,让计算机系统模仿专家或熟练操作人员的经验,建立起以知识为基础的广义模型,采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示和自学习、推理与决策等智能化技术,对外界环境和系统过程进行理解、判断、预测和规划,使被控对象按一定要求达到预定的目的。
智能控制的理论基础是人工智能,控制论,运筹学和系统学等学科的交叉。
2.非线性控制(Nonlinear Control)非线性控制是复杂控制理论中一个重要的基本问题,也是一个难点课题,它的发展几乎与线性系统平行。
非线性系统的发展,数学工具是一个相当困难的问题,泰勒级数展开对有些情况是不能适用的。
古典理论中的“相平面”法只适用于二阶系统,适用于含有一个非线性元件的高阶系统的“描述函数”法也是一种近似方法。
由于非线性系统的研究缺乏系统的、一般性的理论及方法,于是综合方法得到较大的发展。
3.自适应控制(Adaptive Control)自适应控制系统通过不断地测量系统的输入、状态、输出或性能参数,逐渐了解和掌握对象,然后根据所得的信息按一定的设计方法,作出决策去更新控制器的结构和参数以适应环境的变化,达到所要求的控制性能指标。
4.鲁棒控制(Robust Control)过程控制中面临的一个重要问题就是模型不确定性,鲁棒控制主要解决模型的不确定性问题,但在处理方法上与自适应控制有所不同。
自适应控制的基本思想是进行模型参数的辩识,进而设计控制器。
控制器参数的调整依赖于模型参数的更新,不能预先把可能出现的不确定性考虑进去。
而鲁棒控制在设计控制器时尽量利用不确定性信息来设计一个控制器,使得不确定参数出现时仍能满足性能指标要求。
鲁棒控制认为系统的不确定性可用模型集来描述,系统的模型并不唯一,可以是模型集里的任一元素,但在所设计的控制器下,都能使模型集里的元素满足要求。
鲁棒控制的一个主要问题就是鲁棒稳定性。
5.模糊控制(Fuzzy Control)模糊控制借助模糊数学模拟人的思维方法,将工艺操作人员的经验加以总结,运用语言变量和模糊逻辑理论进行推理和决策,对复杂对象进行控制。
模糊控制既不是指被控过程是模糊的,也不意味控制器是不确定的,它是表示知识和概念上的模糊性,它完成的工作是完全确定的。
1974年英国工程师E.H.Mamdam首次把Fuzzy集合理论用于锅炉和蒸气机的控制以来,开辟了Fuzzy控制的新领域,特别是对于大时滞、非线性等难以建立精确数学模型的复杂系统,通过计算机实现模糊控制往往能取得很好的结果。
6.神经网络控制(Neural Network Control)神经网络是由所谓神经元的简单单元按并行结构经过可调的连接权构成的网络。
神经网络的种类很多,控制中常用的有多层前向BP网络,RBF网络,Hopfield 网络以及自适应共振理论模型(ART)等。
神经网络控制就是利用神经网络这种工具从机理上对人脑进行简单结构模拟的新型控制和辨识方法。
神经网络在控制系统中可充当对象的模型,还可充当控制器7.实时专家控制(Real Time Expert Control)专家系统是一个具有大量专门知识和经验的程序系统,它应用人工智能技术,根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以解决那些需要专家决定的复杂问题。
专家系统和传统的计算机程序最本质的区别在于:专家系统所要解决的问题一般没有算法解,并且往往要在不完全、不精确或不确定的信息基础上作出结论。
实时专家系统应用模糊逻辑控制和神经网络理论,融进专家系统自适应地管理一个客体或过程的全面行为,自动采集生产过程变量,解释控制系统的当前状况,预测过程的未来行为,诊断可能发生的问题,不断修正和执行控制计划。
实时专家系统具有启发性、透明性、灵活性等特点,目前已经在航天试验指挥、工业炉窑的控制、高炉炉热诊断中得到广泛应用。
目前需要进一步研究的问题是如何用简洁语言来描述人类长期积累的经验知识,提高联想化记忆和自学习能力。
8.定性控制(Qualitative Control)定性控制是指系统的状态变量为定性量时(其值不是某一精确值而只知其处于某一范围内),应用定性推理对系统施加控制变量使系统在某一期望范围。
定性控制与模糊控制的区别:模糊控制不需建模,其控制律凭经验或算法调整,而定性控制基于定性模型,控制规则基于对系统的定性分析;模糊控制是基于状态的精确测量值,而定性控制基于状态的定性测量值。
定性控制面临的问题:发展定性数学理论,改进定性推理方法,注重定性和定量知识的结合;研究定性建模方法,定性控制方法;加强定性控制应用领域的研究。
9.预测控制(Predictive Control)预测控制是在工业实践过程中独立发展起来的一种新型控制方法,它不仅适用于工业过程这种“慢过程”的控制,也能适用于快速跟踪的伺服系统这种“快过程”控制。
目前实用的预测控制方法有动态矩阵控制(DMC),模型算法控制(MAC),广义预测控制(GPC),模型预测启发控制(MPHC)以及预测函数控制(PFC)等。
这最近有人提出一种新的基于主导内模概念的预测控制方法:结构对外来激励的响应主要由其本身的模态所决定,即结构只对激励信息中与其起主导作用的几个主要自振频率相接近的频率成分有较大的响应。
目前利用神经网络对被控对象进行在线辨识,然后用广义预测控制规律进行控制得到较多重视。
预测控制目前存在的问题是预测精度不高;反馈校正方法单调;滚动优化策略少;对任意的一般系统,其稳定性和鲁棒性分析较难进行;参数调整的总体规则虽然比较明确,但对不同类型的系统的具体调整方法仍有待进一步总结。
10.分布式控制系统(Distributed Control System)分布式控制系统又称集散控制系统,是70年代中期发展起来的新型计算机控制系统,它融合了控制技术(Control),计算机技术(Computer),通信技术(Communication),图像显示技术(CRT)的“4C”技术,形成了以微处理器为核心的系统,实现对生产过程的监视、控制和管理。
既打破了常规控制仪表功能的局限,又较好地解决了早期计算机系统对于信息、管理过于集中带来的危险,而且还有大规模数据采集、处理的功能以及较强的数据通信能力。
分布式控制系统既有计算机控制系统控制算法灵活,精度高的优点,又有仪表控制系统安全可靠,维护方便的优点。
它的主要特点是:真正实现了分散控制;具有高度的灵活性和可扩展性;较强的数据通信能力;友好而丰富的人机联系以及极高的可靠性。
总结：通过这一学期的学习，我对自动控制原理这门课有了深刻的认识，现在能够简单的分析一些问题了，过程实验给我们很大的提高。
虽然现在还不知道未来要从事什么行业，但不管怎样要学好当前的每门课。
基础一定要打好。