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。

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。

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］。

摘要交流伺服电机现广泛应用于机械结构的驱动部件和各种数控机床。

PID控制是伺服系统中使用最多的控制模式之一。

尽管传统的PID控制系统构造简单、运转稳定，但交流伺服电机存在非线性的、强耦合。

当参数变动或非线性因素的影响发生变化时，控制不能实时改动，不能满足系统高性能、高精度的要求。

结合模糊控制和传统PID控制成一种新的控制方法--模糊PID控制是解决上述问题的一种很好的途径。

模糊控制器不需要被控对象的数学模型，而是根据之前人为设定的控制要求设计用来控制的决策算法，使用此方式确定控制量。

模糊控制和传统PID控制融合的结果，不单具有模糊控制的高性能，还具备传统PID控制精准度高的长处。

本文对PID控制算法的原理和模糊控制算法作了简要的描述和比较。

指出模糊PID混合控制法，在误差很大时使用模糊控制,在不大时使用PID控制,在MATLAB软件中，对交流伺服系统的位置控制进行了仿真。

结果表明，该控制系统仿真结果与理论上差距较小。

关键词：PID控制；模糊控制；模糊PID控制器；MATLAB第1章绪论1.1 研究课题的任务本课题的任务是了解交流伺服系统，比较并结合两种控制的优点，结合成一种新的控制方式--模糊PID控制。

该控制法在系统输出差距大时采用模糊控制，而在差距较小时采用PID控制。

文章最后给出了模糊PID位置控制的MATLAB响应图，同时给出了常规PID控制下的效果图，并比较分析。

1.3 交流伺服系统工作原理相对单一的系统，其一般是根据位置检测反馈组成闭环位置伺服系统。

其组成框图参考图1-1内容[14]。

此类系统主要原理是对比输入的目标位置信号和位置检测设备测试的真实位置信号统计其偏差且使用功率变换器的输入端弱化误差。

控制量被信号转换和功率放大驱动，驱动伺服组织，促使误差不断缩减少，一直到最佳值。

（1）位置检测装置是此类系统的关键构成方面，完整系统的动态功能是否可以满足需求，关键的是位置检测传感器的科学选择以及精度。