第1章现代控制 绪论.ppt

* * 一 控制理论发展简史 控制论发展经过了三个时期： 第一阶段：四十年代末到五十年代的经典控制论时期，着重研究单机自动化，解决单输入单输出（SISO-Single Input Single Output）系统的控制问题；它的主要数学工具是微分方程、拉普拉斯变换和传递函数；主要研究方法是时域法、频域法和根轨迹法；主要问题是控制系统的快速性、稳定性及其精度。 第二阶段：六十年代的现代控制理论时期，着重解决机组自动化和生物系统的多输入多输出（MIMO-Multi-Input Multi-Output）系统的控制问题；主要数学工具是一次微分方程组、矩阵论、状态空间法等等；主要方法是变分法、极大值原理、动态规划理论等；重点是最优控制、随机控制和自适应控制；核心控制装置是电子计算机； 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 ⑴系统辨识 ⑵线性系统理论 ⑶最优控制 ⑷最优滤波理论 ⑸自适应控制 * 1.3现代控制理论与经典控制理论的对比 经典控制理论 现代控制理论 ⑴ 形成和发展 ① 在20世纪30-40年代，初步形成。 ② 在20世纪40年代形成体系。 频率理论 根轨迹法 ⑴ 形成和发展 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 ⑵ 以SISO线性定常系统为研究对象。 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。 (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。 * 一 几种控制策略 9）智能控制。 1）PID控制； 3）最优控制。 2）解耦控制； 4）随机控制； 5）系统辨识； 7）自适应控制； 6）预测控制； 8）鲁棒控制 * （1） P-I-D控制 K p K D s K I/s 控制对象 y(t) d (t) u (t) e(t) r(t) PID控制器 u(t) D P I t 特点： ①PID算法蕴含了动态控制过程中过去现在和将来的主要信息 ② PID控制适应性好，有较强的鲁棒性； ③ PID算法简单明了，形成了完整的设计和参数调整方法 ④ PID控制根据不同的要求，，形成了一系列改进的PID算法 问题： 对存在大滞后环节、参数变化较大甚至结构也变化的对象，以及系统复杂环境复杂控制性能要求高的场合， PID控制不适用。 _ * （2）解耦控制 思路： 设计一个解耦补偿器，来消除多变量系统中各有关输入输出变量间的关联作用，使一个输入只控制相应的一个输出，将多变量系统分解为几个单变量系统，然后可采用单变量控制策略。 多变量控制对象 解耦 补偿器 控制器1 控制器n un u1 yn y1 r1 rn - - 解耦补偿器实际上是一种解耦算法，其实质是根据对象的传递矩阵建立一个补充矩阵，使两阵乘积为对角线矩阵（完全无耦合）或对角线占优矩阵（松弛耦合）。 注意： 在控制对象的耦合机理和数学模型比较清楚的系统中，解耦控制是很有效的。 * （3）最优控制 动力学系统 量测 u X y 特点： 模型确定，环境确定。 研究内容： 在给定性能指标下，如何选择控制规律u (t)，使性能指标 J 达到最优。 说明： 经典理论依赖试探法和经验对系统进行综合，对复杂难以得到满意的结果，对多输入系统输出系统经典论显得无能为力。用最优控制理论可使各种系统可能实现严格数学意义上的最优控制规律。 控制策略 Σ * （4）随机控制 特点：系统模型确定，而扰动（环境）可用随机过程明确表示的受控动力学系统。扰动：分为模型噪声和量测噪声 受控对象 辨识 量测 状态估计 控制策略 ξ(t) η(t) u X y 研究内容： 1）分析动力学系统和系统变量的统计特性。 2）参数估计：属于曲线拟合问题。 3）状态变量估计：属于Klman滤波问题。希望估计越接近真值越好，因此，在某一确定的准则条件下，使估计在统计意义上达到最优称为最优估计。 4）最优随机控制：通过选择u(t) ,使随机系统的性能指标达到最小，这种控制称为随机最优控制。 * (5)系统辨识 1)非参数模型:对试验获取的频率特性(脉冲响应函数)等用最小二乘等拟合的方法得到传递函数