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发信人: silencer (DCS系统——集散控制系统), 信区: CET
标 题: 现代控制技术的理论、应用与发展趋势
发信站: BBS 荔园晨风站 (Fri Feb 25 23:40:26 2000), 转信
1 现代控制技术的基本理论
1.1 线性系统理论
线性系统理论是现代控制理论中最基本的组成部分，也是比较成熟的部分。要分析一
下系统的特性，首先要建立系统的数学模型。经典控制论中用微分方程、传递函数和频率
特性来描述，而这里则是用状态方程来描述。状态方程不但描述了系统的输入输出关系，
而且描述了系统内部一些状态变量的随时间变化关系。由于其分析方法都是建立在对系统
状态方程的分析上，所以这些方法也称为状态空间分析方法。
1.2 系统辨识
这是现代控制技术中一个很活跃的分支。所谓系统辨识就是通过观测一个系统或一个
过程的输入、输出关系来确定其数学模型的方法。在许多实际系统中，由于根据物理化学
定律而推导建立起来的所谓机理模型一般都比较复杂，用它不便于寻求一个最优控制方案
；或者由于没有足够的有关系统及其环境的先验知识，因而无法对其设计一个最优控制；
因此，面临的首要问题就是通过实验，量测系统的输入、输出，从中找出一个既简单又能
恰当地描述该系统特征的数学模型，这样才便于实现最优控制或自适应控制。系统辨识理
论不但广泛用于工业、国防、农业和交通等工程控制系统中，而且还应用于计量经济学、
社会学、生理学等领域。如对于人-机器-环境系统中人的性能、瞳孔和肌肉的控制功能等
等，已经获得了很成功的模型。
1.3 最优控制
最优控制是现代控制技术中一个重要的组成部分。最优控制问题是在已知系统的状态
方程、初始条件以及某些约束条件下，寻求一个最优控制向量，使系统的状态或输出在控
制向量作用下满足某种最佳准则或使某一指标泛函达到最优值。解决最优控制问题的方法
有变分法，庞特里亚金的极大值原理和贝尔曼的动态规划方法等。
实际问题中的指标要求往往可以用“多、快、好、省”来表达，如“多”可指产量高
；“快”可指时间短，投产快；“好”可指产品质量好、精度高等；“省”可指能源、材
料消耗少等等。只要把时间问题中数学模型建立起来，约束条件和指标要求用数学表达式
表达出来，经过一定的变换就可以化为最优控制理论可解的问题；因此，使最优控制理论
得到最广泛的使用。
1.4 自适应控制
自适应控制也是现代控制理论中近十几年来发展比较快的一个活跃的分支。对于控制
对象的结构或参数会随环境条件的变化而有大的变化的情况，为了保证控制系统在整个控
制过程中都满足某一最优准则，那么最优控制器的参数就需要随时加以调节变化才行。换
句话说，控制器的参数要适应环境条件的变化而自动地调整其参数，使得整个系统仍然满
足最优准则。因此，这类控制系统称为自适应控制系统。
自适应控制一般分为两大类：一类叫模型参考自适应控制(Model Reference Adaptive
Control)；另一类称自校正自适应控制(Self-Turning Adaptive Control)。其中模型参
考自适应控制是指自适应系统利用调节系统的输入/
输出量或状态向量，由自适应控制器调整系统参数或综合一个辅助信号，使系统性能接近
指定指标。自校正自适应控制指自适应控制系统为必须能辨识对象，且能将当前系统的性
能指标与期望的或最优的性能相比较，从而达到系统趋向的最优决策或控制。自适应控制
最初应用在飞机的自动驾驶仪上，后来在导弹、火箭和航天技术方面得到优先的使用。由
于计算机技术的进步，使自适应控制广泛用于化工、冶金自动化和电力系统的控制上。可
以预料，自适应控制将会更加广泛地应用到各个方面去。
2 智能控制技术及应用
智能控制系统可认为是一种能在各种复杂的不确定环境中，以一个或多个常规控制系
统为“执行机构”，以这种复杂过程为“控制对象”，面向目标任务的闭环自动控制系统
。它具有多层次系统结构，复合型的信息结构，能利用知识进行推理、学习与联想。一个
好的智能控制系统应能满足多目标与高性能指标的要求，对环境干扰与不确定因素具有鲁
棒性，对故障具有屏蔽和自恢复能力，系统有相当的在线实时响应能力，能适应对象特性
，运行条件等变化，并具有友好的人-机界面，便于操作与维护。
2.1 智能控制技术的主要内容
智能控制IC(Intelligent Control)是人工智能、控制论和运筹学的交叉。人工智能主
要包括专家系统、模糊理论和神经网络；控制论主要指古典控制和现代控制；运筹学主要
涉及定量优化方法。而模糊逻辑控制、神经网络控制和专家控制则是三种典型的智能控制
方法。
2.1.1 模糊控制技术
模糊数学在工业中的实际应用始于70年代初。进入80年代时曾掀起一股研究热潮，目
前模糊控制技术正处于稳定发展的阶段。模糊控制FC(Fuzzy
Control)是以模糊集合论，模糊语言变量与模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制；
它是从行为上模拟人的模糊推理和决策过程的一种实用控制方法。该方法适用于对难以?
模的对象实施鲁棒控制，而且最终控制形式简单、易于实现，其控制的效果取决于是否正
确、全面和有效地将操作人员的控制经验总结为一系列语言控制规则。该法已在工业过程
控制等领域中发挥着重要的作用，但模糊控制表一般需要人工建立，而且控制精度也不很
理想。最近开发出的性能模糊控制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息
并自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤以基于人工神经网络的自学习方
法更引起人们的极大的关注。
模糊控制广泛地运用于生产中，并且还出现了模糊电视机、模糊洗衣机、模糊冰箱等
等模糊家电。例如早期的彩色电视机色彩的红绿对比度过于分明、不自然，运用了模糊控
制技术后色彩就柔和多了。
2.1.2 人工神经网络技术
神经网络控制是智能控制中另一种流行的方式。人工神经网络ANN(Aritificial
Neural
Networks)是模拟人脑神经元的活动，由大量的神经元组成的，它利用神经元之间的联结与
权值的分布来表示特定的信息，构成信息处理的计算机系统，因此具有分布存储信息的特
点。由于每个神经元都可接收到信息，并作独立的运算与处理，然后输出到相连的神经元
的输入端，这表现了一种并行处理能力，即ANN对一个特定的输入信息，通过前向计算产生
输出信息，它的各个输出结点的逻辑概念或信息值是同时被计算出来的。在输出信息中，通
过输出结点间比较
信息值的大小表示一个特定的解，同时排除其余的解，这体现了ANN的并行推理的能力。
用神经网络设计的控制系统，适应性、鲁棒性、智能性均较好，能处理复杂工业生产
过程的控制问题。但ANN进一步的理论研究和实际应用有待加强，特别是学习和控制算法的
收敛性和实时性问题值得重视。
2.1.3 基于知识的专家控制
瑞典学者K J.Astrom 1983年首先把专家系统引入控制领域，1986年提出了专家控制的
概念。专家控制EC(Expert
Control)是基于知识的智能控制，由关于控制领域的知识库和体现该知识决策的推理机构
构成主体框架，通过对控制领域知识(先验经验、动态信息、目标等)的获取与组织，按某
种策略及时地选用恰当的规则进行推理输出，进而对过程对象实施控制，或修改补充知识
条目。在工业过程中最优操作很难用准确的数学形式描述，大多数的运行过程用概率统计
和经验的启发式方法作出估计，在这种环境中用一个具有知识库与规则集的智能系统，为
系统状态和操作切换提供指令，可对多耦合，非线性过程给出有效的控制。
例如一个有经验的高炉操作工人就是一位控制专家。以前钢厂中退火炉的退火时间长
达两天一夜，由七八个工人轮流倒班，如果其中有一个工人操作不当，整炉的钢铁就全作
废了，成品率很低。我们如果将优秀工人的操作知识和经验都放入计算机中，计算机就可
以模仿工人来进行操作，这就是一种高炉专家控制系统。它降低了工人的劳动强度，提高
了产品的成品率。
2.2 智能控制技术的应用
20多年来人工智能的研究成果为控制工程界提供了新的思路与方法，应用人工智能的
方法，建立知识库和推理机，将定量与定性相结合，使系统具有在线学习和修正的功能，
面对实际的过程与环境有一定的组织、决策和规划的能力，能模拟人的某些智能和经验来
引导求解过程，这就是智能控制的研究内容，已成为当前控制工程界的热点。
尽管智能控制技术发展的历史不长，但它在生产过程中的应用却已不少：
①在工业过程控制中的应用包括石油化工、冶金、化工等方面。如1994年Gensym公司
和 Neuralware公司联合将神经网络和优化软件与专家系统结合，用于Taxaco炼制和销售公
司的Star炼油厂的非线性工艺过程，一年内就收回投资。
②在分散控制系统(DCS)和可编程控制器(PLC)中的应用，每当引进智能技术就增加功
能、提高档次。不少的仪表制造商看好这一巨大的市场潜力，争先恐后地研制带有智能的
DCS。如：德国Simens公司为其DCS Teleperm M的现场控制器AS230/AS235(H)开发了模糊化
、模糊判决和规则确定的软件模块。
③在故障诊断及其他方面的应用。如美国Combustion Engineering Simcon公司的IPOM
故障诊断系统，它由三部分组成：模式识别、智能显示、专家系统与DCS数据高速公路的接
口，主要检测和诊断生产过程中的故障，其使用充分利用了人类专家在生产中的经验，而
在计算速度上却远远超过了人类专家的能力范围，使得复杂设备的实时故障诊断成为可能
。
3 现代控制技术在21世纪的发展趋势
随着知识经济时代的到来，计算机、通讯和网络技术的飞速发展从根本上改变了现代
工业企业的生产模式。国际化、动态化市场竞争日益激烈，经济及用户需求的不确定性也
在不断增加，工业企业如何适应新的竞争环境，成为广大理论与实践工作者关注的焦点。
科学技术的进步和社会的发展，缩短了产品的生命周期，从而要求企业必须不断更新
产品和发展品种。这样就迫使许多现代制造企业，不得不纷纷走向多品种小批量的生产类
型。而且仅依靠在本企业内部采用先进的生产技术，来组织效率高而成本低的大批量生产
已不能适应当今日益加
剧的全球化竞争；企业必须充分利用广域网和企业网技术实现企业内部及全球企业之间的
信息集成，必须利用多方优势力量，通过动态联盟，多企业协同工作，快速采购最优质、
低价的零部件和原材料，制造加工出用户所需的产品，来快速响应市场需求。因此，信息
技术与控制技术的结合是全球化生产的必然趋势，虚拟现实与仿真技术是实现全球化生产
的基本前提，而集成控制技术则是全球化生产的主体——新型企业的未来组织模式。
3.1 信息技术与控制技术的结合
当前，世界正进入信息时代。信息是一种重要资源，它和其它物质资源显著不同的特
点在于：信息在使用和流通的过程中非但不会损耗，而且只有通过使用和流通才能充分发
挥其效用，并且不断增值。现代社会中，计算机已成为信息储存和处理的主要手段，而信
息的采集、传输和分发则离不开计算机网络。自美国克林顿政府提出国家信息基础设施的
行动计划后，在世界范围内兴起了一个信息高速公路的热潮。从某种意义上来说，信息高
速公路就是可交互式传输包括数字、字符、声音、图形、图像和视频等多媒体信息的高速
计算机通信网络。进入本世纪90年代，国际互连网在全球迅速增长，对整个社会产生了深
远影响的Internet是多种信息服务的集合。主要服务有全球信息服务(Web)、文件传输服务
、电子邮件服务、远
登录服务、电子公告板服务等。异地设计和制造是以高速计算机通信网络和多媒体技术为
基础，将分布在不同地点的设计和制造部门，通过网络系统集成为一个并行化和一体化运
作的整体。单台计算机的处理能力限制了其应用范围，只有通过计算机网络将分布在不同
地点的各个子系统互连在一起才能实现数据的交换、共享和集成，减少中间数据的重复输
入输出过程，从而大大地提高整个系统从订单、备料、设计、工艺到生产和供货全过程的
效率，加速新产品的开发，提高质量，降低成本，缩短交货周期和压缩库存，以提高企业
在市场的竞争力。
控制论的创始人维纳为其著名的《控制论》一书所列的副标题是“关于在动物和机器
中控制和通信的科学”。近百年来的发展也说明控制与信息、通信的发展是密不可分的。
信息科学技术与控制科学技术的交叉发展越显重要。计算机网络、因特网、虚拟网络、企
业网络、现代信号处理
等等使自动化系统与工业控制系统从体系结构、控制方法、产品系列、人机合作等都发生
了重大的变化。例如：递阶控制系统的体系结构因网络的发展和“柔性化”的需要而“扁
平化”；企业内部网(Intranet)与控制网(Controlnet)或现场总线(Fieldbus)、底层基础
网(Infranet)环境下的控制方法与算法需要创新。进入21世纪的控制系统必将是以网络为
主要特征：一方面是在自动化与工业控制中需要更深层次地渗透通信与网络技术；另一方
面是在通信网络的管理与控制中也要求更多地采用控制理论与策略。“网上控制”和“控
制入网”将是21世纪工业控制的一个动向。
3.2 虚拟现实及计算机仿真技术
虚拟现实(Virtual
Reality)技术是利用计算机并借助相应的传感装置(如头盔和数据手套)及传感媒体(各种信
息传输通道及其接口)，使操作人员在远离现场的工作环境中仍具有身临其境之感觉的技术
。借助虚拟现实技术能使操作人员“如实”地操纵各种设备或进行“现场”培训。计算机
仿真技术亦具有与此相类似的功能。这样，不仅能获得可观的经济效益，节省大量资金与
时间，并可避免发生生产中的各种工伤事故。把它们用于工业控制就产生了虚拟制造系统
。
虚拟制造系统VM(Virtual
Manufacturing)是由Onosato和Iwatad在1993年提出的一个新的概念。VM系统的核心思想是
通过计算机模型和仿真技术模拟实现产品生产、控制和信息处理过程，使得生产厂家在具
体制造产品之前，能对该产品生产周期的各方面，如生产时间、生产费用、产品质量等有
一个比较深入的了解
一个产品的生产过程可以分成信息处理过程和产品制造过程两部分，“虚拟”(Virtual)的
意思是指上述信息处理过程和产品制造过程在计算机里实现，具体生产过程中的各种原材
料和其它资源也由用信息表述的对象来描述。VM系统中，制造系统可以分成真实的物理系
统(RPS)、真实的信息系统(RIS)、虚拟的物理系统(VPS)和虚拟的信息系统(VIS)。
虚拟制造系统VM的一般实现过程是把虚拟过程控制系统同计算机集散型控制系统结合
起来，建立了建模、控制、优化与仿真计算机集成化环境，并把生产线各工段的动态数学
模型和静态数学模型及控制算法输入到集成环境中，建立生产线模拟系统，进行仿真和实
际运行验证其有效性。其示意图如图1所示。
3.3 集成控制技术
现代工业的发展已出现越来越多的综合型大企业，要求对生产的整个过程，全部环节
所组成网络的物料流、信息流、资金流进行综合控制，使运行工况、设备状态、能源利用
、经济效益、预测分析和故障处理都在最优化，最合理的状态。在自动化技术、信息技术
与各种生产技术基础上，由工业计算机系统将工厂全部生产活动所需的信息与各分散的自
动化系统，有机地集成起来，构成一个能适应生产环境不确定性与市场需求多变性的柔性
智能生产系统，如以离散事件为特征的计算机集成制造系统CIMS(Computer Integrated
Manufacturing System)。 CIMS将制造系统中的各个自动化孤岛用计算机进行有机的
集成，使制造系统适合于多品种、中小批量的生产，提高制造系统的总体效益和柔性。实
现CIMS的基本要求是：
(1)建立有力的领导机构；
(2)应用系统工程理论与技术、网络技术、数据库/ 知识库技术、CAD/ CAPP/ CAM/
CAQ/ CAT技术、系统仿真技术等，实现各种信息的集成；
(3)改善现有企业组织机构。
在CIMS工程实践中，其理论和方法也是不断发展的。过去CIMS实施强调工程设计、制
造过程、信息管理和工厂生产等技术、功能的集成，而现在强调经营、技术和人的集成。
CIMS由过去的“技术驱动”变为现在的“需求牵引”。满足用户的需求是成功实现CIMS的
关键。现在衡量CIMS是否达到全面最优化要从及时性(T-time)、高质量(Q-quality)、经济
性(C-cost)、服务好(S-service)和环境保护(E-environment)方面综合考虑，实现从市场
分析、产品设计、生产制造到售后服务的控制与管理的集成。CIMS的原理如图2所示。
系统集成要根据总体目标，采用成熟技术及产品，促进学科交叉，从工业控制作为集成自
动化的基础必须考虑到集成的需求与环境，包括开放式系统标准化、模块化设计、软件重
构性、联网能力、统一的人机界面等。
21世纪的工业控制系统将不仅仅实现控制功能，而必须考虑与设计、管理决策等系统
的互联，实现信息的双向共享和自动化系统的集成。在系统集成中，人的因素必须足够重
视。成功的系统集成往往是经营、技术与人(和组织)的集成。在自动化与工控系统中，如
何促进人机协作、协调与协同，使人的创新性能更好发挥是人们关注的一个问题。正如有
位专家所指出的，要在生产中发挥人的人格。系统集成给予工控界的启示是：要使工控系
统便于集成，以系统集成促进工控系统的发展。
作者简介：王春喜(1974-)，男，山西太原市人，北方交大智能工程研究室博士研究生，主
要从事计算机集成制造系统研究。
查建中(1947-)男，北方交大教授，博士生导师，智能工程研究室主任。
作者单位：北方交通大学，北京 100044
注：此乃自动化专业的一篇绝好文章，哪位同仁完整的看完了此篇文章请回信到
本人信箱，愿与你共同讨论！
多谢！
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