17 复杂时滞系统控制基础理论与方法
智能控制理论及应用复习
智能控制理论及应用第1章绪论■《智能控制》在自动化课程体系中的位置《智能控制》是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器。
与《自动控制原理》和《现代控制原理》一起构成了自动控制课程体系的理论基础。
■《智能控制》在控制理论中的位置《智能控制》是目前控制理论的最高级形式，代表了控制理论的发展趋势，能有效地处理复杂的控制问题。
其相关技术可以推广应用于控制之外的领域：金融、管理、土木、设计等等。
■经典控制和现代控制理论的统称为传统控制，智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。
智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的。
■传统控制和智能控制的主要区别：➢传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。
智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。
➢传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式；智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
传统控制和智能控制的统一：智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。
■智能控制与传统控制的特点。
传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。
它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。
适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制：以上问题用智能的方法同样可以解决。
智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。
■智能控制应用对象的特点(1)不确定性的模型模型未知或知之甚少；模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
(2)高度的非线性(3)复杂的任务要求■自动控制的发展过程■智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成：人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。
控制考研面试题目(3篇)
第1篇一、基本概念与理论1. 请简述控制系统的基本组成和分类。
2. 什么是反馈控制？请举例说明其在实际中的应用。
3. 简述比例控制、积分控制和微分控制的特点及适用条件。
4. 请解释什么是PID控制器，并说明其参数整定方法。
5. 什么是状态空间描述？请举例说明其在控制系统中的应用。
6. 简述线性系统的稳定性判据和鲁棒稳定性分析方法。
7. 什么是系统辨识？请说明其在控制系统中的应用。
8. 什么是自适应控制？请举例说明其在实际中的应用。
9. 简述模糊控制的基本原理和特点。
10. 什么是神经网络控制？请说明其在控制系统中的应用。
二、控制系统设计与分析1. 请说明控制系统设计的基本步骤。
2. 简述根轨迹法在控制系统设计中的应用。
3. 什么是频域法？请说明其在控制系统设计中的应用。
4. 简述状态空间设计法的基本原理和步骤。
5. 请解释什么是极点配置法，并说明其在控制系统设计中的应用。
6. 简述李雅普诺夫稳定性理论的基本原理和步骤。
7. 什么是鲁棒控制？请说明其在控制系统设计中的应用。
8. 请解释什么是鲁棒控制器的参数调整方法。
9. 简述自适应控制器的结构及其特点。
10. 请说明神经网络控制器的设计方法。
三、控制系统应用与实例1. 请举例说明反馈控制在工业控制系统中的应用。
2. 简述PID控制器在汽车电子控制系统中的应用。
3. 请解释什么是工业过程控制系统，并举例说明其在实际中的应用。
4. 简述机器人控制系统中的运动控制策略。
5. 请说明神经网络控制在生物医学工程中的应用。
6. 简述自适应控制在无人机控制系统中的应用。
7. 请解释什么是模糊控制在家电控制系统中的应用。
8. 简述模糊控制在智能交通控制系统中的应用。
9. 请说明鲁棒控制在导弹制导控制系统中的应用。
10. 请解释什么是神经网络控制在智能电网中的应用。
四、控制系统仿真与实验1. 请说明控制系统仿真的基本步骤。
2. 简述MATLAB/Simulink在控制系统仿真中的应用。
具有状态及输入时滞的T—S模糊系统的鲁棒控制
Ｄｅ． 撕 ｅ
具有状态及输人时滞的 Ｔ— Ｓ 模 糊 系统 的鲁 棒 控 制
袁 文 杰 ，陈 兵
（ 青岛大学 自动化工程学院 复杂性科学研究所 ，山东 青岛 ２６ ７ ） ６０ １
摘
要 ：针 对 一类具 有状 态 时滞 和输入 时滞 的不 确定 非 线性 时滞 系统 ，基 于 Ｔ—ｓ模糊
方法 ，并基于线性矩阵不等式方法和自由矩阵技术给出了时滞相关意义下系统鲁棒稳定的充分条件和 控制 器 的设 计 。最 后 ，利用 数值 例子 与现有 结果 进行 了比较ห้องสมุดไป่ตู้，并 进行 仿真 。仿 真结果 说 明文 中所 提 出
结果 的郊 县有 结果具 有更 少 的保 守性 。
通过网络传输 ，由此而导致的控制输人时滞现象是不可避免 的。在控制器设计中如果不考虑存在的输
人延迟 很可 能会 引起相 应 闭环 系统 性能 恶化甚 至不 稳定 。
因此 ，研究具有输人延迟系统的镇定性问题是非常有意义的。至今 ，关于具有状态时滞和输人时 滞的系统的控制同题引起了很大的关注 ，其研究结果也主要集中在线性系统上。但是对于同时具有状
智能控制理论及应用
摘要：介绍了智能控制理论的发展概况、研究对象与工具、功能特点，简要列举了智能控制的集中应用。
关键词：智能控制；神经网络；应用0前言自从美国数学家维纳在20世纪49年代创立控制论以来，智能控制理论与智能化系统发展十分迅速。
智能控制理论被誉为最新一代的控制理论，代表性的理论有模糊控制、神经网络控制、基因控制即遗传算法、混沌控制、小波理论、分层递阶控制、拟人化智能控制、博弈论等。
应用智能控制理论解决工程控制系统问题，这样一类系统称为智能化系统。
他广泛应用于复杂的工业过程控制、机器人与机械手控制、航天航空控制、交通运输控制等。
他尤其适用于被控对象模型包含有不确定性、时变、非线性、时滞、耦合等难以控制的因素。
采用其它控制理论难以设计出合适与符合要求的系统时，都有可能期望应用智能化理论获得满意的解决。
科学技术高度发展导致了被控对象在结构上的复杂化和大型化。
在许多系统中，复杂性不仅仅表现在高维性上，更多则是表现在系统信息的模糊性、不确定性、偶然性和不完全性上。
此时，人工智能得益于计算机技术的飞速发展，已逐渐成为一门学科，并在实际应用中显示出很强的生命力。
同时，国际学术界对智能控制的研究也十分活跃，到了20世纪90年代，各种智能控制的国际学术会议日益频繁。
国内也在20世纪80年代初开始进行智能控制研究。
1智能控制理论的发展阶段虽然智能控制理论只有几十年的历史，尚未形成较完整的理论体系，蛋其已有的应用成果和理论发展表明它已成为自动控制的前沿学科之一。
智能控制主要经历了以下几个发展阶段：1.1 自动控制的发展与挫折上世纪40~50年代，以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来，并且成功地用在雷达及火力控制系统上，形成了“古典控制理论”。
上世纪60~70年代，数学家们在控制理论发展中占据了主导地位，形成了以状态空间法为代表的“现代控制理论”。
他们引入了能控、能观、满秩等概念，使得控制理论建立在严密精确的数学模型之上，从而造成了理论与实践之间巨大的分歧。
2010-973-冯夏庭 深部重大工程灾害的孕育演化机制与动态调控理论
2010-973计划项目项目名称：深部重大工程灾害的孕育演化机制与动态调控理论首席科学家：冯夏庭中国科学院武汉岩土力学研究所起止年限：2010年1月-2014年8月依托部门：中国科学院一、研究内容1、拟解决的关键科学问题根据国家重大需求、国际科学前沿和国内外研究现状，本项目紧密围绕深部重大工程灾害的孕育演化机制与动态调控理论的基础研究，从多学科交叉的视角，凝练出拟解决的四个关键科学问题。
科学问题一：深部岩体结构与地应力特征及其对灾害的控制作用深部岩体的物质性、结构性及赋存性是有别于其它材料的本质特征。
深部岩体的“三性”及其相互关系是控制深部工程灾害的关键因素。
就“物质性”而言，本项目的研究对象是深部硬岩；就“结构性”而言，深部工程岩体结构和地质缺陷具有高度的隐蔽性、不确定性和时空变异性。
因此，如何识别深部岩体的地质特征成为需要研究的首要关键问题，比如，如何采用弹性波正反演理论、瞬变电磁波反演理论以及这两种方法的综合方法，解译并识别岩体结构及相关构造，等等。
为合理表征岩体结构特征，需要综合深部岩体探测结果与基于围岩表面岩体结构精确测量结果，建立考虑体积密度、空间RQD和几何分布特征的三维岩体结构参数化模型。
同时，需要研究高应力强卸荷作用下岩体结构时空演化规律、岩体力学行为的结构控制、结构与应力协调控制和结构控制转化为应力控制的机制、条件和模型。
针对深部岩体的“赋存性”，需要研究岩体复杂的应力环境特征及高精度的测试方法；重点需要揭示具有强烈构造活动特征的工程区地应力场形成机制，建立考虑强烈构造活动和复杂地形地貌形成过程以及非线性边界条件的深部长大工程区三维地应力场反演理论；需要研究高应力强卸荷作用下深部工程围岩应力场演化过程的分析方法，建立典型深埋长大工程区的三维地应力场形成与开挖扰动引起的演化模型。
本科学问题的研究为深部重大工程灾害的孕育演化机制、时空预测与调控理论研究提供必要的地质模型、应力模型及其相关数据。
时滞对振动主动控制系统控制效果的影响分析
时滞对振动主动控制系统控制效果的影响分析张伟中;张斌;伍晓红;孙清【摘要】为解决振动主动控制技术在实际工程应用中反馈环节的时滞会导致受控系统失稳的问题,以获得最优的控制效果,提出了采用逐步输入荷载项的方法,对精细积分方法进行修正,用以求解含双时滞受控系统的动力学方程.通过数值仿真,计算不同时滞情况下的系统响应,在得到不同反馈增益下含双时滞的动力系统响应峰值分布基础上,分析了时滞变化和反馈增益不同的取值对系统响应的影响.研究结果表明,时滞对受控系统控制效果的影响程度随反馈增益的增大而增大,当时滞量和反馈控制增益匹配调节适当时,可以使系统保持稳定状态,该结果可为考虑时滞影响的结构振动主动控制算法的合理设计提供依据.%In order to slove the problems of time delays in feedback control may result in the unstable motion of an active controlled system for vibrations in actual engineering applications and to obtain the optimal control effect, by solving a kind of dynamic equation of control system with double time delays with a modified precise integration method based on a step —by—step input load method, the influences of different values of time delays and feedback control gains on stability of active control system were investigated. A numerical example of response peak distribution of dynamic system with two delays under different feedback gains was proved by calculating different system response under variable time delays. The influences of different values of time delays and feedback control gains on distribution of stabile areas of system were investigated and analyzed, which indicates that the influence of time delays becomes more distinct as system feedback gains increase.The system always keeps stable state when the time delay and the feedback gain get matched, which provides evidence to design active structural vibration control algorithm under the influence of time delays.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2013(024)003【总页数】5页(P317-321)【关键词】振动主动控制;精细积分方法;时滞;动力响应【作者】张伟中;张斌;伍晓红;孙清【作者单位】浙江机电职业技术学院,杭州,310053;河南省电力勘测设计院,郑州,450007;西安交通大学,西安,710049;西安交通大学,西安,710049【正文语种】中文【中图分类】TH113.10 引言时滞系统普遍存在于自然和工程实际中，从自然界到人类社会，从自然科学、工程技术到社会科学，时滞现象无处不在［1-12］。
离散线性多时滞系统稳定的充分必要条件
N
x[k +=1] A1x[k ] + ∑ Ai x[k − di ] 。
(1)
i=2
其中， Ai 是方阵， di ≥ 0 为非负整数，N 为正整数。对 N > 2 情形的强稳定性研究，鲜少有文献报道，可 能的原因之一是，多时滞问题本身巨大的复杂性，另一原因可能是采用 K-L 泛函，在处理问题的过程中
性检验是失效的。近年来出现了研究系统强稳定的充分必要条件[5] [6] [8]，这一类研究结果避免了检验
失效的问题，但计算复杂度是系统矩阵规模的平方，这在系统规模较大时实际计算不可行。
对式(1)进行傅立叶(Fourie)变换，得到系统稳定的充分必要条件为：
∑ =∆
det
e
jω I
−
A1
−
N i=2
N
考虑到 ∑ A1 + Aie− jθi 是关于 θi 的周期函数(周期为 2π )，为方便后文描述，将上述分析概括为下列引
i=2
理 1：
引理 1 系统(1)强稳定的充分必要条件为：
∑ [ ] ρ
A1
+
N i=2
Ai e− jθi
< 1,∀θi
∈
−π, π
。
(3)
N
N
当 Ai 为实矩阵时，式(3)的验证区间可缩短 θi ∈[0, π] (因为 A1 + ∑ Aie− jθi 与 A1 + ∑ Aie jθi 具有相同的特
对于含有连续参数的二次型，为了判断二次型的符号，根据连续函数的性质，可以求得二次型关于
参数的驻点，如果所有驻点处的二次型函数值均小于零，则可以断定参数矩阵是稳定的。
引理 3 设 A 具有线性无关的特征向量，λ= i ( A) ri= e jϕi ,i 1, 2,, n1 ，是矩阵 A 的非零特征值，n1 为非
自适应修正Smith算法控制大时滞过程的仿真研究
叶 分类号： Ｐ ７ ． 】 Ｔ ２３２
文献际识码 ： 文章编号 ：０ ３ ２ １ ０ ８１ ０ １ ０ Ｂ １０ ７４ （ ０ ）０ ０２—４ ２
Ｓｅｆ ａ ｔ ｅＣｏ ｒｃｉｇＳｍｉ ｅ ｉ ｏ ｒ ｎｒｌ ｆ ａｇ ｌＡｄ ｐｉ － ｒ ｔ ｔ Ｐｒｄｃ ｒｏ ｔ ｒｅ — ｖ ｅ ｎ ｈ ｔ ｆ Ｃｏ ｏ ｏ Ｌ
ｔｍｅ Ｄｅａ ｏ ｅ ｓ ｉ ｌｙ Ｐｒ ｃ ｓ
ＬＩ Ｇｕ － ｉ ｎ ， Ｕ ｉｘａ ｇ ＣＨＥＮ ｕ ＺＨＵ ｆ ｎ ， Ｅ Ｊ， Ｘｕ－ｅ ｇ ＸＩ Ｙｕ （ ｏ ｔ ｈｎ ｉｅｓｙｏ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｌ ｇ ｆ ｔｍａ ｏ ｃｅ ｃ ｎ ｎ ｉｅｉｇ， ａ ｇ ｈ ｕ５ ０ ４ ｈｎ ） Ｓ ｕｈＣ ｉａ ｖ ｒｉ ｆ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｃｏｌ ｅｏ Ａｕｏ ｔ ｎＳ ｉｎ ｅａ ｄＥ ｇｎ ｒ Ｕｎ ｔ ｅ ｉ ｎ Ｇｕ ｎ ｚ 工业控制 中， 由于工质 或材料 的传输 、信号 的传 递， 以及 元件老化 、零 点漂移等原 因。使得许多对 象在 不同程度上存在纯滞后 、参数 时变等复杂特性 。大滞后
对象 是工业生产过程 中很难控制 的一类 对象 ， 它是 “ 具 有 滞后的过程 ， 在输入 作用下不能立 刻观察 出它对 输 出
收 稿 日期 ： ０ —０ —０ ２ ８ ０ ４ ８
｝ 空韦Ｕ 论 与 应 用 理
《 动 技术 应 》 ０８ 第２卷 ０ 自 化 与 用 ２０年 第１期 ７
但在 实际应用时 由于参 数较多 ， 增加 了参数整 定的难度 。 其实 ， 上述校正 算法 可 以进行简化 。因此 ， 文建议一种 本 简化 的改进的 自适 应 Ｓ ｔ ｍｉｈ预估补偿算法 ， 即采用常数 Ｏ值进 行 自适应修正 ， ｔ 使修正更 加简单易行 ， 并且也能达
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项目名称：
复杂时滞系统控制基础理论与方法
推荐单位：
工业和信息化部
项目简介：
代表性论文专著目
录（不超过8篇）:
主要完成人：1. 姓名：夏元清
技术职称：正高级
工作单位：北京理工大学
对本项目主要学术贡献： 提出了利用多面体描述不确定性时滞系统模型以及扩维切换方法，证明了该类系统稳定和镇定的充分必要条件（属于发现点1）；提出
了网络化预测补偿控制思想，给出了网络化控制系统的稳定性分析和控制器设计方法（属于发现点2）；建立了复杂时滞系统马氏跳变模型及变结构控制方法；
提出了复杂时滞系统分步控制方法，满足了多性能指标要求（属于发现点3）。占本人工作量的70%。(代表性论著[1,2,5,7,8])
曾获国家科技奖励情况：项目“多源信息环境下自主地面移动平台导航、控制及应用”获2011年度国家科技进步二等奖，排名第2；项目“多源信息复杂系统控
制基础理论与方法”获 2010年度北京市科学技术奖二等奖，排名第 1；项目“网络化控制系统分析与综合”获2012年度教育部自然科学二等奖，排名第 1。
2. 姓名：付梦印
技术职称：正高级
工作单位：北京理工大学
对本项目主要学术贡献： 系统地给出了具有时滞、异步、丢包等非完整性信息融合方法，提高了非完整信息条件下状态估计精度；给出了基于预测的网络化控
制器设计方法，保证了预测优化的收敛性和闭环系统的稳定性（属于发现点2）; 提出了分步控制方法，应用在陆用武器系统网络控制中，较好地解决了这类复
杂时滞系统的控制问题（属于发现点3）。占本人工作量的60%。(代表性论著[1,6])
曾获国家科技奖励情况：项目“多源信息环境下自主地面移动平台导航、控制及应用”获2011年度国家科技进步二等奖，排名第1；项目“多源信息复杂系统控
制基础理论与方法”获 2010年度北京市科学技术奖二等奖，排名第 2；项目“网络化控制系统分析与综合”获2012年度教育部自然科学二等奖，排名第 2。
3. 姓名：任雪梅
技术职称：正高级
工作单位：北京理工大学
对本项目主要学术贡献： 提出了带有时滞和输入输出信号滤波的复杂时滞系统辨识模型，采用具有时滞估计能力的非线性最小二乘算法实现了时滞和系统参数
的在线估计；对于具有非高斯噪声下的非结构网络化控制系统，提出了动态自学习自优化的神经网络辨识方法；将时滞引入到神经网络中，提出了复杂时滞系统
的时滞估计及非线性时滞神经网络建模辨识方法（属于发现点1）。占本人工作量的50%。(代表性论文[3,4])
曾获国家科技奖励情况： 项目“网络化控制系统分析与综合”获2012年度教育部自然科学二等奖，排名第3。
4. 姓名：邓志红
技术职称：正高级
工作单位：北京理工大学
对本项目主要学术贡献： 提出了利用有限步长信息进行预测与补偿的数据融合方法，克服了时滞、数据丢失等因素影响，提高了估计精度；提出了基于修正卡
尔曼滤波和状态扩维方法，解决了不同网络传输通道数据包到达概率不一致时的数据融合问题，提高了网络化数据融合方法的适应性，应用在陆用武器网络控制
系统中（属于发现点2）。占本人工作量的45%。(代表性论著[6])
曾获国家科技奖励情况：项目“多源信息环境下自主地面移动平台导航、控制及应用”获2011年度国家科技进步二等奖，排名第4；项目“多源信息复杂系统控
制基础理论与方法”获 2010年度北京市科学技术奖二等奖，排名第 4； 项目“网络化控制系统分析与综合”获2012年度教育部自然科学二等奖，排名第4。
国家科学技术奖励工作办公室