控制理论的核心是什么?到底该怎么学?(一)

本文从不同程度和角度讲述控制理论以及如何学习它。
文章-已修

小编感谢:

感谢@小心假设、@赵新华为大家的分享。


题主邀请:


我并不是第一次接触控制理论,只是学到现在,我有些困惑,觉得到现在我都没掌握控制理论到底是什么。甚至我对输入等于预期输出这个观点都有困惑。我也不了解为什么如果用神经网络智能控制,要拟合非线性函数……请不要嘲笑我,因为可能我到现在都不清楚控制这一理念到底是什么……还有我想问问,随机控制、鲁棒控制、自适应控制、最优控制和智能控制,我是不是该都学,一步一步到智能控制,还是可以挑着学?因为随机控制好难……我是想为以后做一下机器人的控制打基础的


小心假设谢邀:


如果单问控制理论的核心是什么,那推荐一篇 IEEE Control Systems Magazine 文章吧,虽然可能并不太适合初学者:

Top Equations in the Field

链接:Top Equations in the Field [From the Editor]

赵新华谢邀:

对于控制, 工程界和学术界有着全然不同的两种理解.

工程界

工程界对控制的理解, 更接近与PLC, DCS系统, 工控机, 组态软件, 核心是"逻辑控制" "过程控制" "运动控制", 给人的感觉是: 如果发生了xxx这些事, 则我们应该xxx这么做. -- 因为没有控制器之前就, 我们的控制人员就是这么进行控制的, 并且很好用, 很高效, 很解决问题.

学术界

学术界, 对于以上逻辑控制根本不感冒 : 什么? 一群本科生就搞定的事情, 找我们控制工程师做什么? 那最多是电气工程师搞定的好不好? 本科都不用, 大专就可以, --技校的也能搞定啊?

所以, 学术界核心关心的问题是 :

1) 稳定-- 不稳, 什么都瞎扯.


钟摆, 天生稳定, 需要什么控制? 不需要控制! 不稳定的倒立摆, + 控制系统 = 稳定的倒立摆.
二阶倒立摆, 三阶倒立摆, 玩过么?

狮子顶绣球, 还是狮子踩绣球, 不稳定的才是关键, 如果稳定, 还要控制么?

2) 全状态的稳定.

什么叫全状态的稳定? 在非线性系统里可没有办法完整定义, 但是线性系统 通过傅里叶变换是可以用理论证明任意频率, 任意激励下, 只要激励的振幅满足一定条件, 则系统可以稳定.

这一点, 中国在教学的过程中, 自动化或控制工程师缺少结构力学, 特别是振动力学的基础, 所以都是面向抽象问题思考. 最好的切入点的例子, 是对振动(比如大楼)在地震波下的响应控制.

这个问题, 够猛, 够狠.

如果地震是1Hz的纵波, 最大加速度是1m/s2. 请问大楼会倒么? 如果地震是2Hz呢? 3Hz呢? 2.135Hz呢? 32.141826Hz呢?

没有振动力学基础的人, 往往会认为, 你看, 现在没倒, 稳定. 在老司机眼里, 这些都是浮云.

只有在学术上, 用解析方法证明了全部频率下, 某个振幅强度下不会出问题, 才能相信你, 才能入住这个楼. -- 最常用方法就是通过PID控制, 调节系统的二阶响应特性, 相当于结构的KMC.

3) 非线性的稳定.

非线性一旦出现, 结构又有湿吻风险(我是说失稳风险).

大桥的气弹问题, 高速战机前掠翼高速飞行, 潜陆导弹飞行过程中出水瞬间, 如何采用主动控制的方式减弱振动, 如何采用被动设计的方式强化结构, 非线性动力系统和对此的非线性控制理论尽量做到, 几百元投资下去, 物理样机不解体.

4) 稳定, 稳定, 还是稳定.

老司机开车, 就是一个字-- 稳.

基于规则稳, 对各种干扰抗性稳--叫前馈, 模型漂了稳--叫鲁棒, 随机过程也稳, 时变参数也稳.

自学习的参数, 99%ok, 1%会湿吻, 这么智(luan)能(lai)的参数调节器, 你敢装到自己坐的飞机上么?

自适应的PID参数,如果不能证明稳定性, 就算节能减排,少烧100kg煤,但是增加了0.01%的概率,火电厂会超压力范围,管路泄漏,你敢用么?

至于人工智能,AI,DL,写写论文可以(是非常可以),如何在理论上验证可靠性?可靠性是99.9999999%的AI给出的建议,是否可用?

控制不是玄学,解析解以及基于解析解的分析能力,是大数据的人,AI的人十年之内追不上的.
--真心不敢用. 


结论:稳定压倒一切!

用投资几十亿的化工厂,冶炼炉,核电站,火电站,燃气轮机。

用载有几十人的载人飞船,载人客机,自动驾驶大巴车,高铁,去验证你的PID参数对不对的时候,很多逻辑问题,还要归结于解析解上的稳定性理论问题.

不解决这个问题,就是一枚普通工程师,票友,非专业选手;

能解决这个问题,或者能够通过经验部分的解决这个问题,才是控制工程师.
 
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