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控制科学与技术的发展及其思考

控制科学与技术的发展及其思考 2011年12月09日 来源： A Survey Of Control Science And TechnologyZHENG Nan-Ning JIA Xin-Chun YUAN Ze-Jian(Institute of the artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049)(E-mail: nnzheng@mail.xjtu.edu.cn)Abstract In this paper, the development of control science is briefly introduced, and the limitations of traditional control theory and the challenge that control science faces are discussed. It is shown that integrating control science with artificial intelligence and cognitive science will provide valuable theories and methods for solving some important and knotty problems in complex systems and social economy. To insist on the demand-driven policy for further developing control science and technology will play an increasingly important role in the process of promoting and accelerating Chinese information industrialization and driving industrialization and modernization by information.Key words Classical control, intelligence control, artificial intelligence, intelligence information processing1 控制科学与技术的发展状况控制科学与技术在20世纪的人类科技进步中起到了举足轻重的作用，为了解决当今社会的许多挑战性问题产生了积极的影响，提供了科学的思想方法论；为许多产业领域实现自动化奠定了理论基础，提供了先进的生产技术和先进的控制仪器及装备。特别是数字计算机的广泛使用，为控制科学与技术开辟了更广泛的应用领域。回顾近百年来的工程技术的发展，可以看到，20世纪的控制科学与技术是在实践的重大需求驱动下快速发展的，他经历了若干重要的发展时期，如20世纪初的Lyapunov稳定理论和PID控制律概念；20年代的反馈放大器；30年代的Nyquist与Bode图；40年代维纳的控制论；50年代贝尔曼动态规划理论和庞特里亚金极大值原理；60年代卡尔曼滤波器、系统状态空间法、系统能控性和能观性；70年代的自校正控制和自适应控制；80年代针对系统不确定状况的鲁棒控制；90年代基于智能信息处理的智能控制理论。中国控制学科界的许多学者为控制理论和技术的发展也做出重要的贡献[1, 2]。随着计算机科学、网络和智能信息处理技术的进步，以及社会生产力发展的强烈需求，在如何解决日益增加的复杂系统、网络系统、多传感器信息融合、生物、基因、量子计算、社会经济与生态等重大问题上，控制科学和自动化领域的研究者们在21世纪初面临着更重大的、更为迫切的挑战。近30年来，控制科学在非线性系统控制、分布参数系统控制、系统辨识、随机与自适应控制、鲁棒控制、离散事件系统和混合系统、智能控制等研究方向上取得了许多重要进展。在21世纪初的十几年，这些方向仍将是控制科学发展的主要研究方向[1, 2]，它们之间的交叉与结合，将形成许多应用性更强的重要研究方向。非线性控制是控制理论中一个重要的研究分支[3]，目前在该方向的一些研究成果已应用于机器人、直升飞机与电力系统控制等实际控制工程中[4-8]。可以预见，非线性控制理论的进一步发展，将对多机器人系统协调操作与大型网络稳定安全为背景的非线性系统的控制工程等产生重大影响。混沌系统作为非线性系统的重要组成部分，在混沌生成、混沌抑制、混沌同步化、混沌通讯应用以及混沌信息编码等方面已经取得一些突破性的进展[5-7]。这些研究成果将对复杂系统的深入研究提供了有意义的借鉴。自20世纪70年代开始，国内外学者开始重视分布参数系统的研究。分布参数系统是无穷维系统，一般由偏微分方程、积分方程、泛函微分方程或抽象空间中的微分方程所描述[9, 10]。我国学者在细长体弹性振动系统的建模和振动控制、振动系统的谱分析、能控性和反馈镇定、一般无穷维系统的极大值原理、人口系统控制、人口预测和控制等方面都做出了重要贡献。由于实际系统的复杂性，人们往往很难（或不可能）从基本的物理定律出发直接推导出系统的数学模型，这就需要利用可以测量的系统输入和输出数据，来构造系统内结构及参数的估计，并研究估计的可靠性和精度等问题，这就是系统辨识的任务。20世纪90年代，线性系统辨识理论趋于成熟，而非线性系统的辨识仍处于发展阶段。近10年来，系统辨识领域有3个热点研究方向：基于鲁棒控制的数学模型要求的鲁棒辨识，基于特殊信号驱动下的系统辨识[11]和基于智能信息处理的非线性系统辨识[12, 13]。当实际系统受到的外界干扰和系统模型误差被看作为随机噪声时，我们把这类系统称为随机系统[14]。近年来，在非线性滤波、随机极大值原理、随机最优控制综合等方面已有新的进展。人们为了寻求能够实际应用并且性能良好的控制算法，由“分离思想”和“必然等价思想”发展了自适应控制的理论和方法[15]。在科学研究和工程实践中，自适应算法已经成为

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