领域纵览 量和执行子系统中的噪音、影响系统物理特性的外部干扰、以及物理系统的 不确定动态(参数误差、未建模影响等)等 external disturbances ∑) Actuate system Sensors h Plant D/A Computer A/D Controller 图21:现代控制系统的组成 基本反馈控制回路经常与前馈控制相结合,其中指令性的执行机构输入是 为了获得期望特性而基于系统模型计算的。反馈形成闭环,其动作是基于测 量值和期望值之差的,而前馈是开环的,是基于预定的规划。为了获得较高 的性能和鲁棒性,人们常常使用带有前馈的反馈 值得注意的是,反馈是控制的主要要素,同时控制也普遍存在于科学和自 然界中。生物系统通过反馈来保持热、化学和生物条件的动态平衡。全球气 候的动态取决于大气、海洋、陆地和太阳间的相互反馈。生态学中也充满了 反馈的例子,引起动物和植物间的复杂的相互作用。通过市场,以及商品与 服务的交换,经济活动是建立在个人与公司间的反馈上的 控制的思想和工具也可应用到这些系统中,但本报告只着重于工程系统中 的反馈。因此,这里的讨论仅仅局限于控制诸多方面的一小部分,选择了那 些正在发生巨大变化和最需要新思想、新技术的领域。 控制理论 控制理论是指用来分析和综合控制系统的数学体系。过去50多年里,控 制理论学者始终关注着完整性和正确性问题。这包括证明反馈控制系统的稳 定性和鲁棒性的一整套严格的理论基础,数学家和工程师为此做了大量工 作。开发的计算工具也保证了当存在不确定性时系统的性能。方法上的严格 性是现代控制的一个特点,并且使得控制在许多领域中取得了成功。 因此,下面简单地回顾一下现代控制理论的发展史是十分有用的
8 领域纵览 量和执行子系统中的噪音、影响系统物理特性的外部干扰、以及物理系统的 不确定动态（参数误差、未建模影响等）等。 图 2.1: 现代控制系统的组成 基本反馈控制回路经常与前馈控制相结合，其中指令性的执行机构输入是 为了获得期望特性而基于系统模型计算的。反馈形成闭环，其动作是基于测 量值和期望值之差的，而前馈是开环的，是基于预定的规划。为了获得较高 的性能和鲁棒性，人们常常使用带有前馈的反馈。 值得注意的是，反馈是控制的主要要素，同时控制也普遍存在于科学和自 然界中。生物系统通过反馈来保持热、化学和生物条件的动态平衡。全球气 候的动态取决于大气、海洋、陆地和太阳间的相互反馈。生态学中也充满了 反馈的例子，引起动物和植物间的复杂的相互作用。通过市场，以及商品与 服务的交换，经济活动是建立在个人与公司间的反馈上的。 控制的思想和工具也可应用到这些系统中，但本报告只着重于工程系统中 的反馈。因此，这里的讨论仅仅局限于控制诸多方面的一小部分，选择了那 些正在发生巨大变化和最需要新思想、新技术的领域。 控制理论 控制理论是指用来分析和综合控制系统的数学体系。过去50多年里，控 制理论学者始终关注着完整性和正确性问题。这包括证明反馈控制系统的稳 定性和鲁棒性的一整套严格的理论基础，数学家和工程师为此做了大量工 作。开发的计算工具也保证了当存在不确定性时系统的性能。方法上的严格 性是现代控制的一个特点，并且使得控制在许多领域中取得了成功。 因此，下面简单地回顾一下现代控制理论的发展史是十分有用的
1什么是控制 自动控制的起源要追述到工业革命的开始,那时人们用简单的速度调节 器在负载、蒸汽供应和设备变化的情况下,自动保持蒸汽发动机的速度 在20世纪初期,控制理论被应用于新兴的电子领域,尽管真空管设备变化很 大,这些理论使反馈放大器能自动保持恒定的性能 随着单输入单输出反馈控制系统方法的发展,20世纪40年代已建立了控 制理论的理论基础,这些方法包括用于建立模型和分析频率响应和稳定性的 传递函数和Bode图法,以及研究反馈系统稳定性的 Nyquist图和増益/幅值裕 度⑨。通过设计反馈回路,减少干扰对闭环系统的影响,保证系统的稳定性 和具有抗干扰能力。第一阶段的控制技术被定义为古典控制,现在仍是工科 学生控制课程的基础。 20世纪60年代,是控制理论发展的第二阶段,称为“现代控制”,主要 研究针对多变量系统的控制方法与工具,其中必须同时设计众多的强耦合回 路。这些方法、工具使用了控制系统的状态空间表示法,并与数值优化和最 优控制相结合。这些早期的状态空间方法利用线性常微分方程来研究系统的 响应,同时通过配置闭环系统的特征根来保证稳定性 几乎同一时期,随着 Pontryagin极大值原理和 Bellman动态规划的建立,最 优控制理论也取得了长足进步。最优控制理论给出了使代价函数最小的控制 器的精确条件,其解或以开环输入(如计算产生最优轨迹的推力),或以闭 环反馈律的形式给出。估计理论也受益于最优控制的研究成果,开发了卡尔 曼滤波器,并很快使之成为在许多领域里应用的标准工具。卡尔曼滤波器可 以根据(小)部分可测信号估计出系统的内部状态 最后,在20世纪80年代控制理论进入了第三发展阶段,称为“鲁棒多变量 控制”。在系统存在不确定性时,鲁棒多变量控制为保证期望的闭环特性提 供了强有力的严格方法。在许多方面,鲁棒控制从早期的控制理论中借鉴了 些关键思想,其中不确定性是设计方法学的重要因素。这里算子理论是相 当有用的。无论是已有的技术,还是新的数学方法,控制与数学的结合也更 加紧密了 在过去的20多年,控制理论出现了许多分支,包括自适应、非线性、图 论、混沌、模糊和神经网络控制等。所有这些也都建立在将应用、理论和计 算联系起来的传统方法之上,用严格的数学方法推导实用的方法。控制与其 他学科的联系也更加密切,特别是应用数学、物理学和运筹学 如今,控制理论提供了丰富的方法论和数学支持,以及为反馈系统提供了 分析和设计的工具。控制理论有四个重要概念,即:动态,建模,互联和不 确定性。这四个概念既是工程设计系统,也是自然系统的关键
2.1 什么是控制 9 自动控制的起源要追述到工业革命的开始，那时人们用简单的速度调节 器在负载、蒸汽供应和设备变化的情况下，自动保持蒸汽发动机的速度。 在20世纪初期，控制理论被应用于新兴的电子领域，尽管真空管设备变化很 大，这些理论使反馈放大器能自动保持恒定的性能。 随着单输入单输出反馈控制系统方法的发展，20世纪40年代已建立了控 制理论的理论基础，这些方法包括用于建立模型和分析频率响应和稳定性的 传递函数和Bode图法，以及研究反馈系统稳定性的Nyquist图和增益/幅值裕 度[9]。通过设计反馈回路，减少干扰对闭环系统的影响，保证系统的稳定性 和具有抗干扰能力。第一阶段的控制技术被定义为古典控制，现在仍是工科 学生控制课程的基础。 20世纪60年代，是控制理论发展的第二阶段，称为“现代控制”，主要 研究针对多变量系统的控制方法与工具，其中必须同时设计众多的强耦合回 路。这些方法、工具使用了控制系统的状态空间表示法，并与数值优化和最 优控制相结合。这些早期的状态空间方法利用线性常微分方程来研究系统的 响应，同时通过配置闭环系统的特征根来保证稳定性。 几乎同一时期，随着Pontryagin极大值原理和Bellman动态规划的建立，最 优控制理论也取得了长足进步。最优控制理论给出了使代价函数最小的控制 器的精确条件，其解或以开环输入（如计算产生最优轨迹的推力），或以闭 环反馈律的形式给出。估计理论也受益于最优控制的研究成果，开发了卡尔 曼滤波器，并很快使之成为在许多领域里应用的标准工具。卡尔曼滤波器可 以根据（小）部分可测信号估计出系统的内部状态。 最后，在20世纪80年代控制理论进入了第三发展阶段，称为“鲁棒多变量 控制”。在系统存在不确定性时，鲁棒多变量控制为保证期望的闭环特性提 供了强有力的严格方法。在许多方面，鲁棒控制从早期的控制理论中借鉴了 一些关键思想，其中不确定性是设计方法学的重要因素。这里算子理论是相 当有用的。无论是已有的技术，还是新的数学方法，控制与数学的结合也更 加紧密了。 在过去的20多年，控制理论出现了许多分支，包括自适应、非线性、图 论、混沌、模糊和神经网络控制等。所有这些也都建立在将应用、理论和计 算联系起来的传统方法之上，用严格的数学方法推导实用的方法。控制与其 他学科的联系也更加密切，特别是应用数学、物理学和运筹学。 如今，控制理论提供了丰富的方法论和数学支持，以及为反馈系统提供了 分析和设计的工具。控制理论有四个重要概念，即：动态，建模，互联和不 确定性。这四个概念既是工程设计系统，也是自然系统的关键
10 领域纵览 动态特性对所有控制系统都是十分重要的。控制理论开发了很多用于分析 动态系统稳定性和性能的工具。通过反馈,人们可以改变系统的动态以达到 应用要求:使不稳定的系统变得稳定,使响应迟缓的系统加快响应速度,使 工作点漂移的系统保持恒定。控制理论提供了一整套技术来分析复杂系统的 稳定性及动态响应,并通过分析元件的线性和非线性增益给出这种系统的性 能约束。当存在干扰、参数不确定性和未建摸动态时,(这些概念在传统动 力学和动态系统课程中没有详细说明),这些技术是非常有用的 控制理论也为(面向控制的)系统建模和辨识提供了新技术。由于模型在 反馈系统的分析和设计中是十分重要的,已经开发了很多先进实用的工具以 建立面向控制的模型。这些技术包括系统的输入/输出描述法(干扰如何通 过系统传播)以及数据驱动(data- driven)的系统辨识技术。与反馈无关的 “强迫响应”建立模型的实验法在控制领域得以完善,并且在许多学科中都 得到了应用。已经建立了有效的建模理论,包括模型精度和与实验数据比较 的严格定义。 控制理论的第三个关键概念是子系统间的互联方式。系统的输入/输出描 述法允许人们把各部件的动态连接起来以建立复杂系统的模型。所得系统的 动态不仅取决于各部件的动态,也与这些部件间的互联结构有关。控制工具 为研究这些连接的特性和与之相关的稳定性、鲁棒性和期望性能提供了方法 论 最后,现代控制理论的显著特征之一是它提供了一个可以明确表示不确定 性的框架。这样,人们可通过一个系统集来表示随时间变化的系统的可能表 现。这种描述不确定性的框架对所有的工程应用都是十分重要的,而且控制 社团已经开发了一套功能强大的工具来处理不确定性。这是必须的,因为反 馈的作用并不是总是良好的。实际上,如果不确定性得不到妥善处理,将导 致灾难性的失误(如通过正反馈)。 控制技术 控制技术包括传感、执行和计算三部分内容,它们一起构成了一个工作 系统。图2.2a表示在车辆工程中应用传感、执行和计算的一些趋势。和其它 许多应用领域一样,传感器、执行器及微处理器的数量正在飞快增长,如防 抱死刹车、自适应巡航控制、主动抑制(震动或噪声)( active restraint)系 统和增强型发动机控制等一些新特性被引入市场。这些技术的性价比曲线如 图2.2b所示。电子技术如传感、计算和通讯等的价格正在大幅下降,使更多 的信息处理成为可能。或许,最重要的是通讯技术发展的结果,如今低廉的 通讯费用使许多新应用成为可能
10 领域纵览 动态特性对所有控制系统都是十分重要的。控制理论开发了很多用于分析 动态系统稳定性和性能的工具。通过反馈，人们可以改变系统的动态以达到 应用要求：使不稳定的系统变得稳定，使响应迟缓的系统加快响应速度，使 工作点漂移的系统保持恒定。控制理论提供了一整套技术来分析复杂系统的 稳定性及动态响应，并通过分析元件的线性和非线性增益给出这种系统的性 能约束。当存在干扰、参数不确定性和未建摸动态时，（这些概念在传统动 力学和动态系统课程中没有详细说明），这些技术是非常有用的。 控制理论也为（面向控制的）系统建模和辨识提供了新技术。由于模型在 反馈系统的分析和设计中是十分重要的，已经开发了很多先进实用的工具以 建立面向控制的模型。这些技术包括系统的输入/输出描述法（干扰如何通 过系统传播）以及数据驱动（data-driven）的系统辨识技术。与反馈无关的 “强迫响应”建立模型的实验法在控制领域得以完善，并且在许多学科中都 得到了应用。已经建立了有效的建模理论，包括模型精度和与实验数据比较 的严格定义。 控制理论的第三个关键概念是子系统间的互联方式。系统的输入/输出描 述法允许人们把各部件的动态连接起来以建立复杂系统的模型。所得系统的 动态不仅取决于各部件的动态，也与这些部件间的互联结构有关。控制工具 为研究这些连接的特性和与之相关的稳定性、鲁棒性和期望性能提供了方法 论。 最后，现代控制理论的显著特征之一是它提供了一个可以明确表示不确定 性的框架。这样，人们可通过一个系统集来表示随时间变化的系统的可能表 现。这种描述不确定性的框架对所有的工程应用都是十分重要的，而且控制 社团已经开发了一套功能强大的工具来处理不确定性。这是必须的，因为反 馈的作用并不是总是良好的。实际上，如果不确定性得不到妥善处理，将导 致灾难性的失误（如通过正反馈）。 控制技术 控制技术包括传感、执行和计算三部分内容，它们一起构成了一个工作 系统。图2.2a表示在车辆工程中应用传感、执行和计算的一些趋势。和其它 许多应用领域一样，传感器、执行器及微处理器的数量正在飞快增长，如防 抱死刹车、自适应巡航控制、主动抑制（震动或噪声）（active restraint）系 统和增强型发动机控制等一些新特性被引入市场。这些技术的性价比曲线如 图2.2b所示。电子技术如传感、计算和通讯等的价格正在大幅下降，使更多 的信息处理成为可能。或许，最重要的是通讯技术发展的结果，如今低廉的 通讯费用使许多新应用成为可能
2.1什么是控制 (a)Engine Control Electronics (b) Control Technology Trends Functions Actuation Actuators 1980198319861089190219051908 1998 Ye Y Pau 图2.2:控制技术的趋势:(a)发动机控制中传感器、执行机构和控制功能的数 目间6,(b)部件技术的性价比趋势曲线 控制也与嵌入式软件集成技术密切相关。实际上,所有的现代控制系统都 是用数字计算机来实现的。通常它们只是完成各种管理任务的大型计算系统 的一小部分。因此,控制软件成为系统设计的主要部分,并使得生产和过程 具有许多新特征。在线重构是计算机控制系统的基本特征,本质上,这也是 个控制问题 控制系统中软件的应用逐渐增多,这对控制学科来讲既是机遇也是挑战 随着嵌入式系统的普及和系统间通讯的普及,人们不仅可能设计出可重构的 系统,而且可能设计出能感知其条件、环境,并能与生产者、用户和维护者 互动的系统。这些“智能”系统改善了系统的性能,缩短了停工期,并提供 了一些新功能。在价格低廉的计算、通讯和传感技术出现以前,这是难以想 象的。然而,面对不确定性及其元件损坏,智能系统需要更高级的算法来确 保性能指标的实现,也需要新的方法来实时验证软件。人们每天使用商用字 处理软件的经验表明实现这一点是十分困难的。 控制技术的新兴领域之一是嵌入式实时软件|32。这通常是在计算机科学 领域内考虑的,但动力学、建模、互联和不确定性的作用正使嵌入式系统与 控制系统具有相同的意义。因此,软件作为控制技术的关键要素,必须把计算 机科学原理和方法与控制理论结合起来。这在很多领域已经开始了,例如在 混合系统和机器人学,其动力学和控制算法的连续数学表示法正在与逻辑和 计算机科学的离散算法结合。 与其他学科的比较 控制工程依赖并分享来自物理学(动力学和建模)、计算机科学(信息 和软件)和运筹学(优化和博弈理论)的研究成果,但在角度和算法上却存 在不同之处
2.1 什么是控制 11 图 2.2: 控制技术的趋势：(a) 发动机控制中传感器、执行机构和控制功能的数 目[6]，(b) 部件技术的性价比趋势曲线。 控制也与嵌入式软件集成技术密切相关。实际上，所有的现代控制系统都 是用数字计算机来实现的。通常它们只是完成各种管理任务的大型计算系统 的一小部分。因此，控制软件成为系统设计的主要部分，并使得生产和过程 具有许多新特征。在线重构是计算机控制系统的基本特征，本质上，这也是 一个控制问题。 控制系统中软件的应用逐渐增多，这对控制学科来讲既是机遇也是挑战。 随着嵌入式系统的普及和系统间通讯的普及，人们不仅可能设计出可重构的 系统，而且可能设计出能感知其条件、环境，并能与生产者、用户和维护者 互动的系统。这些“智能”系统改善了系统的性能，缩短了停工期，并提供 了一些新功能。在价格低廉的计算、通讯和传感技术出现以前，这是难以想 象的。然而，面对不确定性及其元件损坏，智能系统需要更高级的算法来确 保性能指标的实现，也需要新的方法来实时验证软件。人们每天使用商用字 处理软件的经验表明实现这一点是十分困难的。 控制技术的新兴领域之一是嵌入式实时软件 [32]。这通常是在计算机科学 领域内考虑的，但动力学、建模、互联和不确定性的作用正使嵌入式系统与 控制系统具有相同的意义。因此，软件作为控制技术的关键要素, 必须把计算 机科学原理和方法与控制理论结合起来。这在很多领域已经开始了，例如在 混合系统和机器人学，其动力学和控制算法的连续数学表示法正在与逻辑和 计算机科学的离散算法结合。 与其他学科的比较 控制工程依赖并分享来自物理学（动力学和建模）、计算机科学（信息 和软件）和运筹学（优化和博弈理论）的研究成果，但在角度和算法上却存 在不同之处
领域纵览 和其它科学理论的关键区别是,控制基本上是一门工程科学。与理解自然 的自然科学不同,工程科学的目的在于理解和发展造福人类的新系统。典型 的例子是对人类生活做出重大贡献的交通、电子、通讯和娱乐系统。工程最 早以开矿、民用建设、机械、电子和计算等传统学科出现,作为系统学科的 控制出现在1950年前后,其发展速度却远远超出了这些传统学科。工程科学 的最高成果是发现能够作为分析复杂合成系统新的基础系统理论。反馈就是 这样的一种理论,它对工程系统产生了深远的影响。 或许在控制和其它学科之间的最大重叠区就是物理系统的建模,建模是所 有工程和科学领域的交叉点。面向控制的建模和基于其它学科的建模之间的 基本区别之一就是各子系统间相互作用的表示方式不同。控制依赖于输入输 出建模,这允许从许多新的角度考虑系统行为,如抑制干扰和稳定的内部连 接。模型降阶,即从高精度模型推导岀一个简化的低精度模型,这很自然地 需要一个输入/输岀模型框架。或许最重要的是,控制意义上的建模允许设计 子系统间的鲁棒连接,这是所有大型工程系统正常运行的重要因素 控制和运筹学领域共享了许多工具。优化和微分博奕在控制和运筹学中都 有十分重要的作用。当存在不确定性时,两者都可解决资源分配问题。在控 制领域,动力学和互联(反馈)的作用以及稳定性和动态性能的概念是根深 蒂固的 控制也与计算机科学密切相关。实际上,所有的现代控制算法都是用软件 来实现的。但控制算法和软件与传统的计算机软件有着极大的区别。系统的 物理特性(动态)在分析和设计系统时是十分重要的,(硬的)实时性是实 现的核心问题。从软件的角度看,F-16战斗机只是一个外围设备,然而从控 制的角度看,计算机只是实现反馈的载体。两者都不是很抽象,这是本报告 指出的存在机遇和需要的关键领域之一。 22控制系统示例 在当今技术世界中,控制系统无所不在。它们维持着楼宇和工厂的环 境、照明和电力;它们管理着汽车、家用电器及生产过程的运转;它们确保 交通和通讯的正常运作;它们是国防、航空系统的关键部分。大部分的控制 系统并不可见,它们被埋没在处理器的代码里,却保证准确可靠地实施其功 能。然而,控制系统的存在是一项极其重要的智慧与工程成就,将继续为社 会的发展做出更大的贡献
12 领域纵览 和其它科学理论的关键区别是，控制基本上是一门工程科学。与理解自然 的自然科学不同，工程科学的目的在于理解和发展造福人类的新系统。典型 的例子是对人类生活做出重大贡献的交通、电子、通讯和娱乐系统。工程最 早以开矿、民用建设、机械、电子和计算等传统学科出现，作为系统学科的 控制出现在1950年前后，其发展速度却远远超出了这些传统学科。工程科学 的最高成果是发现能够作为分析复杂合成系统新的基础系统理论。反馈就是 这样的一种理论，它对工程系统产生了深远的影响。 或许在控制和其它学科之间的最大重叠区就是物理系统的建模，建模是所 有工程和科学领域的交叉点。面向控制的建模和基于其它学科的建模之间的 基本区别之一就是各子系统间相互作用的表示方式不同。控制依赖于输入输 出建模，这允许从许多新的角度考虑系统行为，如抑制干扰和稳定的内部连 接。模型降阶，即从高精度模型推导出一个简化的低精度模型，这很自然地 需要一个输入/输出模型框架。或许最重要的是，控制意义上的建模允许设计 子系统间的鲁棒连接，这是所有大型工程系统正常运行的重要因素。 控制和运筹学领域共享了许多工具。优化和微分博奕在控制和运筹学中都 有十分重要的作用。当存在不确定性时，两者都可解决资源分配问题。在控 制领域，动力学和互联（反馈）的作用以及稳定性和动态性能的概念是根深 蒂固的。 控制也与计算机科学密切相关。实际上，所有的现代控制算法都是用软件 来实现的。但控制算法和软件与传统的计算机软件有着极大的区别。系统的 物理特性（动态）在分析和设计系统时是十分重要的，（硬的）实时性是实 现的核心问题。从软件的角度看，F-16战斗机只是一个外围设备，然而从控 制的角度看，计算机只是实现反馈的载体。两者都不是很抽象，这是本报告 指出的存在机遇和需要的关键领域之一。 2.2 控制系统示例 在当今技术世界中，控制系统无所不在。它们维持着楼宇和工厂的环 境、照明和电力；它们管理着汽车、家用电器及生产过程的运转；它们确保 交通和通讯的正常运作；它们是国防、航空系统的关键部分。大部分的控制 系统并不可见，它们被埋没在处理器的代码里，却保证准确可靠地实施其功 能。然而，控制系统的存在是一项极其重要的智慧与工程成就，将继续为社 会的发展做出更大的贡献