0.1 控制理论的发展回顾

自动控制系统是指能够实现“自动化”任务的设备，它是工程技术领域的人造系统。通常自动控制系统是一个动态系统，即系统的输出不仅与同一时刻的输入有关，还与该时刻以前的积累有关。自动控制系统一般由控制器和被控对象组成，为了实现自动控制的目的，控制器要遵循一定的控制规律，这就是自动控制理论所研究和阐述的内容。

自动控制理论研究的内容是如何按照被控对象和环境的特性，通过能动地采集和运用信息施加控制作用，从而使系统在变化或不确定的条件下保持预定的功能。控制理论是在人类认识和改造世界的实践活动中发展起来的，它不但要认识事物运动的规律，而且要用这些规律改造客观世界。在工业生产中，有许多变量需要按照人期望的规律变化或者保持恒定，从而提出了对设备、系统或者过程实施自动控制的要求。随着自动化技术的不断发展，自动控制理论逐渐上升为一门理论学科，并被划分成了“经典控制理论”和“现代控制理论”两大部分。近年来，自动控制或自动化技术成为现代化的一个显著标志，无时无刻不在影响着人们的生活，创造着便捷环境的同时，解放社会生产力，推动高精尖科技的不断进步，把人类推进到崭新的现代化时代。自动控制理论从以下两个方面对自动控制系统进行研究和阐述。

系统描述：系统是一个广义的概念，大到宇宙、小到一个原子都可以看作系统。无论何种系统都可以看成是由各种元器件组成的，这些元部件的性能，从控制理论的角度出发可以用其输入、输出等特性来表征。这样就可抛开系统本身的物理属性，用一种抽象的数学模型来描述这个系统。如一个机械系统、一个力学系统和一个电网系统可以用同一个数学方程式描述。自动控制系统中较受关注的是系统的动态特性，所以描述系统的动态方程是控制理论研究的主要对象。

系统分析与综合：系统分析是对于给定的系统，利用适当的方法得到系统的特性。在自动控制系统中，人们所关心的系统特性是系统稳定性、快速性和准确性等基本性能。根据被控对象的动态特性，可以选择设计合适的控制器使系统满足规定的性能指标。也就是已知对控制系统性能指标的要求，确定控制系统应具有怎样的结构才能满足该要求，这是系统分析的逆命题，称为系统综合。确定控制器的过程又可以分为选择控制器结构和辨识控制器参数两个部分。

1.控制理论发展初期及经典控制理论阶段

人类发明具有“自动化”功能的装置，可以追溯到公元前14~公元前11世纪，如中国、古埃及和古巴比伦出现的自动计时漏壶等。公元235年，我国发明的指南车是一个开环控制方式自动指示方向的控制系统。公元1086年左右，我国苏颂等人发明了按照闭环控制方式工作的具有自动调节机构和报时机构的水运仪象台。工业革命时期，英国科学家瓦特（J. Watt）于1788年运用反馈控制原理发明并成功设计了蒸汽机离心式飞锤调速器。后来，英国学者麦克斯韦（J. C. Maxwell）于1868年发表了“论调速器”的论文，对离心式飞锤调速器的稳定性进行了分析。这就是初期人们依靠对技术问题的直觉理解，形成了控制理论的雏形。

随后，自动控制理论作为一门系统的技术科学逐步建立和完善。1892年，李雅普诺夫（Lyapunov）在其博士论文“论运动稳定性的一般问题”中创立了运动稳定性理论，建立了从概念到方法分析稳定性的完整体系，为后来的稳定性研究奠定了理论基础。1932年，奈奎斯特（H. Nyquist）提出了根据稳态正弦输入信号的开环响应确定闭环系统稳定性的判据，解决了振荡和稳定性问题，同时把频域法的概念引入自动控制理论中，推动了自动控制领域的发展。1940年，伯德（H. Bode）进一步提出了频域响应对数坐标系描述方法，更加适合工程应用。1948年，伊万思（W. R. Evans）提出并完善了根据开环特性表征系统动态特性关系的根轨迹法。20世纪40年代末和50年代初，频率响应法和根轨迹法被推广用于研究采样控制系统和简单的非线性控制系统，标志着经典控制理论已经成熟。经典控制理论在理论上和应用上所获得的广泛成就，促使人们试图把这些原理推广到像生物控制机理、神经系统、经济及社会发展过程等非常复杂的系统。1948年，美国著名科学家维纳（N. Wiener）出版了著作《控制论——关于在动物和机器中控制和通信的科学》，系统地论述了控制理论的一般原理和方法，推广了反馈的概念，为控制理论作为一门独立学科的发展奠定了基础。

经典控制理论可以方便地分析和综合自动控制系统的很多工程化问题，特别是很好地解决了反馈控制系统的稳定性问题，适应了当时对自动化的需求，而且至今仍大量应用在一些相对简单的控制系统分析和设计中。但是，经典控制理论也存在着明显的不足之处：

1）经典控制理论描述系统的数学模型是由高阶线性常微分方程演变而来的传递函数，所以仅适合于单输入单输出（SISO）的线性定常系统；

2）经典控制理论仅从输入和输出的信息出发描述系统，忽略了系统内部特性及运行变量的变化；

3）在系统综合中所采用的工程性方法，对设计者的经验有一定的依赖性，设计和综合采用试探法，不能一次得出最优结果。

由于实际的系统绝大多数是多输入多输出（MIMO）系统，纯粹的线性定常系统在实际中也是不存在的，经典控制理论在处理这些问题时显现出了不足。为了解决复杂的控制系统问题，现代控制理论逐步形成。

2.现代控制理论阶段

20世纪中期，在实际问题的推动下，特别是航空航天技术的兴起，控制理论进入一个蓬勃发展的时期。1954年，钱学森撰写的《工程控制论》可以看作是现代控制理论的启蒙作品。然而，现代控制理论是建立在线性代数、矩阵论等数学理论的基础上，大规模函数分析的仿真实验和实践应用限制了理论的发展，而恰恰是电子计算机的出现和飞速发展，又为这些复杂系统的分析和控制提供了有力工具，对MIMO、非线性系统、时变系统等复杂系统的寻优和控制、随机干扰的处理提供了可靠的计算支持，从而推动了现代控制理论的重大突破。1956年，庞德里亚金（L. S. Pontryagin）提出的极小值原理，1957年，贝尔曼（R. Bellman）提出的动态规划法，为系统的最优控制提供了基本原理和方法。1960年前后，卡尔曼（R. E. Kalman）系统地将状态空间描述法引入控制理论领域，并提出了关于系统的能控性、能观性概念和新的滤波理论，标志着控制理论进入了一个崭新的历史阶段，即建立了现代控制理论的新体系。现代控制理论建立在状态空间方法基础上，本质上是一种时域分析方法，而经典控制理论偏向于频域的分析方法。原则上，现代控制理论适用于SISO和MIMO系统、线性和非线性系统、定常和时变系统。现代控制理论不仅包括传统输入输出外部描述，更多地将系统的分析和综合建立在系统内部状态特征信息上，依赖于计算机进行大规模计算。计算机技术的发展推动现代控制理论发展的同时，要求对连续信号离散化，因而整个控制系统都是离散的，所以整个现代控制理论的各个部分都分别针对连续系统和离散系统存在两套平行相似的理论。除此之外，对于复杂的被控对象，寻求最优的控制方案也是经典控制理论的难题，而现代控制理论针对复杂系统和越来越严格的控制指标，提出了一套系统的分析和综合的方法。它通过以状态反馈为主要特征的系统综合，实现在一定意义下的系统优化控制。因此，现代控制理论的基本特点在于用系统内部状态量代替了经典控制理论的输入输出的外部信息的描述，将系统的研究建立在严格的理论基础上。

现代控制理论不仅在航空、航天和军事武器等精确控制领域中取得了巨大成功，在工业生产过程控制中也得到了一定的应用。但是它的致命弱点是系统分析和控制规律的确定都严格地建立在系统精确的数学模型基础之上，缺乏灵活性和应变能力，只适用于解决相对简单的控制问题。在生产实践中，复杂控制问题则要通过梳理操作人员的经验并与控制理论相结合去解决。而大规模工业自动化的要求，使自动化系统从局部自动化走向综合自动化，自动控制问题不再局限于一个明确的被控量，而延伸至一个设备、一个工段、一个车间甚至一个工厂的全盘自动化，这时，自动化科学和技术所面对的是一个复杂的系统，其复杂性表现为系统结构的复杂性、系统任务的复杂性，以及系统运行环境的复杂性等。例如，对于模型的未知性、不确定性、系统动态的非线性特性，以及对控制任务不仅仅维持恒定或者跟踪目标，而是实现整个系统的自动启停、故障自动诊断以及紧急情况下的应变处理。故控制理论向着智能控制方法的方向发展。

3.智能控制理论阶段

智能控制是自动控制发展的最新阶段，主要针对经典控制理论和现代控制理论难以解决的系统控制问题，以人工智能技术为基础，在自组织、自学习控制的基础上，提高控制系统的自学习能力，逐渐形成以人为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统和无人参与的自主控制系统等多个层次的智能控制方法。智能控制一经出现就表现出了强大的生命力，20世纪80年代以来，智能控制从理论、方法、技术直至应用等方面都得到了广泛的研究，逐步形成了一些理论和方法，并被许多人认为可能是继经典控制理论、现代控制理论之后，控制理论发展的又一个新阶段。但是智能控制是一门新兴的、尚不成熟的理论和技术。也就是说，智能控制还未形成系统化的理论体系，它还只是由一些相对独立的理论、技术和方法所构成，其中专家控制、模糊逻辑控制、神经网络控制、遗传算法、强化学习和人工智能都是比较重要的几个分支。