自动控制理论发展概况

1、精选优质文档-倾情为你奉上自动控制理论发展概况航自动控制（automatic control）是指在没有人直接参与的情况下利用机械以及程序进行的工程生产以及生活应用，于是在此需求下就形成了一种系统，称之为自动控制系统，这是一类力求以尽可能少的人类干预实现尽可能多的自动监视、检测、调节和控制作用以达到预期技术要求的人造系统。而为了更好地让人们学习和应用这个系统，则派生了一门学科，即自动控制理论，研究这类系统的构思、设计、性能、分析，乃至实施和运行的原理和技术。自动控制理论已经经过了漫长的发展，关于自动控制的历史，早在古代，我国勤劳的劳动人民就凭借生产实践中积累的丰富经验和对控制以及反馈概念的深刻

2、理解以及直观认识，发明了许多蕴含着深刻控自动控制技术的工具。如果要深入追溯自动控制技术的发展历史，那么早在两千年前中国就有了自动控制技术的萌芽。 例如，两千年前我国发明的指南车，就是一种自动调节系统。它利用差速原理，利用系统，根据车轮的转动，由车上木人指示方向。不论车子转向何方，木人的手始终指向南方，“车虽回运而手常指南”。这是最早的自动化控制应用，也是自动化技术的萌芽阶段。经典控制理论的发展阶段。 后来到18世纪，欧洲开始了轰轰烈烈的工业革命，工业迅速发展，这段时间让人们认识到机械运作在工业工程上的巨大便利以及其极高的效率。1788年瓦特为了控制蒸汽机的速度而发明了离心式调速器，又

3、称瓦特调速器或。这是一个闭环控制系统，也是一个反馈调节系统，这一发明为经典控制理论的发展拉开了序幕。控制理论发展的初期，主要是以反馈理论为基础的自动调节原理，主要用于工业控制。于是在工业革命的时期，自动控制技术有一个非常良好的发展环境，在20世纪形成了比较完整的自动控制理论体系，即经典控制理论。经典控制理论的分析方法为复数域方法，以传递函数作为系统数学模型，可通过试验方法建立数学模型，物理概念清晰，得到广泛的工程应用。但是只适应单变量线性定常系统，对系统内部状态缺少了解，且复数域方法研究时域特性，得不到精确的结果。现代控制理论的发展阶段。因为经典控制理论在实际应用中存在较大的局限性，于是随着科

4、技的发展，20世纪60年代初，以线性代数理论和状态空间分析法为基础的现代控制理论迅速发展起来。在现代控制理论的发展过程中，有很多科学家提出的理论为现代控制理论做出了杰出的贡献，其中具有代表性的有：极大值原理，是20世纪50年代中期苏联学者.庞特里亚金提出的，极大值原理是对中的推广，能用于处理由于源的限制而使系统的输入（即控制）作用有约束的问题，并且通过此找出了最优控制问题存在的必要条件。动态规划：20世纪50年代初数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问

5、题的新方法动态规划。此方法为最优控制问题提出了一条重要的解决思路。罗森布洛克(IHRosenbrcek)、欧文斯(DHOwens)和麦克法轮(GMacFarlane)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，为进一步建立统一的线性系统理论奠定了基础。现代控制理论本质上是一种“时域法”，其引入了“状态变量”和“状态方程”描述系统，更能反映出系统的内在本质和特性。适应于多变量、非线性、时变系统。大系统理论以的发展阶段。20世纪70年代开始，出现了一些新的控制方法和理论，其主要的理论方向称之为大系统理论。大系统理论是研究规模庞大、结构复杂、目标多样、功能综合、因素众多的工程与非工程大系统的

6、自动化和有效控制的理论。大系统指在结构上和维数上都具有某种复杂性的系统。具有多目标、多属性、多层次、多变量等特点。如经济计划管理系统、信息分级处理系统、交通运输管理和控制系统、生态环境保护系统以及水源的分配管理系统等。大系统理论是70年代以来，在生产规模日益扩大、系统日益复杂的情况下发展起来的一个新领域。它的主要研究课题有大系统结构方案，稳定性、最优化以及模型简化等。大系统理论是以控制论、信息论、微电子学、社会经济学、生物生态学、运筹学和系统工程等学科为理论基础，以控制技术、信息与通信技术、电子计算机技术为基本条件而发展起来的。原有的控制理论，不论是，还是，都是建立在集中控制的基础上，即认为整

7、个系统的信息能集中到某一点，经过处理，再向系统各部分发出控制信号。这种理论应用到大系统时遇到了困难。这不仅由于系统庞大，信息难以集中，也由于系统过于复杂，集中处理的信息量太大，难以实现。因此需要有一种新的理论，用以弥补原有控制理论的不足。大系统的自动化和有效控制，常用多级递阶系统和分散控制系统两种形式。其手段是“大系统的分析与综合”。大系统理论是过程控制与信息处理相结合的综合自动化理论基础，是动态的系统工程理论。它是一个多输入、多输出、多干扰、多变量的系统。智能控制理论的发展阶段。智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动实现控制目标的自动控制技术。试图单用传统的控制理论和方法去解决复杂的对象，复杂的环境和复杂的任务是不可能的。智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。智能控制是以控制理论、计算机科学、运筹学等学科为基础,扩展了相关的理论和技术,其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。尽管智能控制在目前的高端领域应