第一章 緒論

第一節 控制的分類

一、按照控制的自動化程度分類

（一）人工控制

1.人工控制簡介

定義：人工控制（manual control）是人需要實時監控整個系統并做出必要的決定，從而控制整個過程處于期望的狀態。例如，人的加入使整個系統形成閉環，并完成測量值、期望條件和最終控制單元的反饋行為三者之間的連接。

在工業生產過程或生產設備運行中，為了維持正常的工作條件，往往需要對某些物理量（如溫度、壓力、流量、液位、電壓、位移、轉速等）進行控制，使其盡量維持在某個數值附近，或使其按一定規律變化。要滿足這種需要，就要對生產機械或設備進行及時的操作和控制，以抵消外界的擾動和影響。這種操作和控制，既可用人工操作來完成，又可用自動裝置的操作來完成，前者稱為人工控制或手動控制，后者稱為自動控制。

按照《現代漢語詞典》的解釋，控制是掌握對象不使其任意活動或超出范圍，或使其按控制者的意愿活動。

控制由人來操作，即為人工控制。在生產生活中有很多需要控制的事物，如在冬季，送風經加熱器加熱后送往恒溫室。為保證恒溫室溫度符合要求，操作人員要隨時觀察溫度計的讀數指示值，并隨時做出判斷，決定如何操作加熱閥門，然后手動調節加熱閥門的開度，以滿足室內溫度恒定。在此控制過程中，操作者的工作可分解為三步：

1）測量：觀看溫度計檢測的房間溫度值；

2）比較：判斷當前房間溫度實際測量值和理想溫度值是否相等，思考是否需要進行閥門操作及如何操作；

3）執行：根據思考結果進行閥門操作。

在這個控制過程中可以看到，人工控制室溫就是通過操縱閥門的開度，使得室內的溫度保持恒定。在這里，室內溫度是被控變量，加熱器的熱流量是操縱變量。人用眼睛看到溫度計顯示的溫度測量值，輸入大腦并與給定的理想溫度進行比較形成偏差信號，再根據偏差的大小判斷需要增大閥門開度還是減小閥門開度，做出決定后輸出控制信號，手動操縱閥門以提高或者降低送風的溫度，從而使室內溫度接近給定值。

2.應用場合

人工控制廣泛應用于小而簡單的控制場合。相比自動控制系統而言，人工控制系統的初始投資相對較少，但其長期成本通常更高。由于操作員的領域、專長與水平的不同，以及控制過程中經常出現的異常情況，最終導致產品的一致性很難得到保證。除非將相當部分的功能自動化，否則人工的培訓和管理成本同樣不可忽視。大多數控制系統都經歷過從人工控制到自動控制的過程。隨著過程控制經驗的逐漸積累，管理者逐步對控制系統進行改進，最終實現整個系統完全自動化。

在人工控制系統中，操作員必須同時完成誤差檢測和控制兩項任務，但操作員對被控量的觀察及控制難以保證一致性和可靠性。通過閉環系統和過程控制策略，可輕易消除人工控制的不足。在現實世界中，完美的人工控制結果幾乎是不可能實現的，實際上在如今技術進步的條件下，也是沒有必要的。在控制系統中，一定范圍內的較小偏差是可以接受的。比如，一個溫度為300℃的烤箱和一個溫度為299.9℃的烤箱的烘烤效果幾乎是一樣的。多數情況下，我們都會受到傳感器準確度和成本的限制，花費更高的成本來實現一些不必要的高精度是不值得的。

（二）自動控制

1.自動控制簡介

定義：自動控制（automatic control）是指在沒有人直接參與的情況下，利用外加的設備或裝置，使機器、設備或生產過程的某個工作狀態或參數自動地按照預定的規律運行，自動控制是相對人工控制概念而言的。

自動控制的前提是沒有人直接參與，利用外加的設備或裝置對某種工藝或參數進行控制。自動控制技術的研究有助于將人類從復雜、危險、繁瑣的勞動環境中解放出來，并大幅度提高控制效率。自動控制是工程科學的一個分支，它涉及利用反饋原理對動態系統的自動影響，以使得輸出值接近目標值。

從方法的角度看，它以數學的系統理論為基礎。如今所說的自動控制的是20世紀中葉產生的控制論的一個分支，其基礎的結論是由諾伯特·維納、魯道夫·卡爾曼等人提出的。

2.舉例說明

自動控制室內溫度的調節是一個簡明易懂的例子，目的是把室內溫度保持在一個定值θ。如果采用自動控制，那么通過對傳熱閥門的調節，溫度就會保持恒定。而如果采用人工控制，那么人們對溫度變化的遲滯性，感覺的敏感性、準確性等都是難以控制的因素。

3.自動控制的發展歷史

最早的自動控制要追溯到我國古代的自動化計時器和漏壺、指南車，而自動控制技術的廣泛應用則開始于歐洲的工業革命時期，英國人瓦特在發明蒸汽機的同時，應用反饋原理，于1788年發明了離心式調速器。當負載或蒸汽量供給發生變化時，離心式調速器能夠自動調節進氣閥的開度，從而控制蒸汽機的轉速。

（1）從控制體系的進程來看

1）第一代過程控制體系，源于150多年前的基于5～13 psi的氣動信號標準的氣動控制系統（Pneumatic Control System，PCS）。簡單的就地操作模式，控制理論初步形成，但尚未有控制系統的完整概念。

2）第二代過程控制體系，即模擬控制系統（Analog Control System，ACS）是基于改變0～10 mA或4～20 mA的電流模擬信號予以電信號控制，這一明顯的進步使其在整整25年內牢牢地統治了整個自動控制領域，它標志著電氣自動控制時代的到來。控制理論有了重大發展，控制論的確立奠定了現代控制的基礎。其中控制室的設立及控制功能分離的模式一直沿用至今。

3）第三代過程控制體系，即計算機控制系統（Computer Control System，CCS）。20世紀70年代開始，數字計算機的應用對控制系統產生了巨大的技術優勢，人們在測量、模擬和邏輯控制領域率先使用，從而產生了第三代過程控制體系。這是自動控制領域的一次革命，它充分發揮了計算機的特長，于是人們普遍認為計算機能做好一切事情，自然而然地產生了被稱為集中控制的中央控制計算機系統，需要指出的是，系統的信號傳輸大部分依然沿用4～20 mA的模擬信號，但時隔不久人們就發現，隨著控制的集中和可靠性方面的問題，失控的危險也增加了，稍有不慎就會使整個系統癱瘓。所以它很快發展成第四代的分布式控制系統。

4）第四代過程控制體系，即分布式控制系統（Distributed Control System，DCS）。隨著半導體制造技術的飛速發展和微處理器的普遍使用，計算機技術的可靠性大幅度提升，目前普遍使用的是第四代過程控制體系（DCS），它的主要特點是整個控制系統不再是僅有一臺計算機，而是由幾臺計算機和一些智能儀表和智能部件共同構成一個控制系統。于是分散控制成了最主要的特征。此外，另一個重要的發展是它們之間的信號傳遞也不僅僅依賴于4～20 mA的模擬信號，而是逐漸地以數字信號來取代模擬信號。

5）第五代過程控制體系，即現場總線控制系統（Fieldbus Control System，FCS）。FCS是從DCS發展而來的，就像DCS從CCS發展過來一樣，技術上有了質的飛躍。從分散控制發展到現場總線控制。數據的傳輸采用總線方式，但是FCS與DCS的真正的區別在于FCS有更廣闊的發展空間。傳統的DCS技術水平雖然不斷提高，但通信網絡最低端只達到現場控制站一級，現場控制站與現場檢測儀表、執行器之間的聯系仍采用一對一傳輸的4～20 mA模擬信號，成本高、效率低、維護困難，無法發揮現場儀表智能化的潛力，難以實現對現場設備工作狀態的全面監控和深層次管理。所謂現場總線就是連接智能測量與控制設備的全數字式、雙向傳輸、具有多節點分支結構的通信鏈路。簡單地說，傳統的控制是一條回路，而FCS是將各個模塊，如控制器、執行器、檢測器等掛在一條總線上來實現通信，當然傳輸的是數字信號。主要的總線有Profibus（工業現場總線協議，為Process Fieldbus的縮寫，是一種國際化的、開放的、不依賴于設備生產商的現場總線標準，廣泛應用于制造業自動化、流程工業自動化和樓宇、交通、電力等其他工業自動化領域）和LonWorks（一種用于自動化控制和監控系統的網絡通信協議，由美國Echelon公司開發，廣泛應用于建筑自動化、工業控制、交通信號控制等領域）。

（2）從時間軸來看

1）20世紀40年代～20世紀60年代初期。

發展的需求動力：市場競爭，資源利用，減輕勞動強度，提高產品質量，適應批量生產需要。

主要特點：此階段主要為單機自動化階段，主要特點是各種單機自動化加工設備慢慢出現，并不斷擴大應用和向縱深方向發展。

典型成果和產品：硬件數控系統的數控機床。

2）20世紀60年代中期～20世紀70年代初期。

發展的需求動力：市場競爭加劇，要求產品更新快，產品質量高，并適應大中批量生產需要和減輕勞動強度。

主要特點：此階段主要以自動生產線為標志，其主要特點是在單機自動化的基礎上，各種組合機床、組合生產線出現，同時軟件數控系統出現并用于機床，CAD、CAM等軟件開始用于實際工程的設計和制造中，此階段硬件加工設備適合于大中批量的生產和加工。

典型成果和產品：用于鉆、鏜、銑等加工的自動生產線。

3）20世紀70年代中期至今。

發展的需求動力：市場環境的變化，使多品種、中小批量生產中普遍性問題越發嚴重，要求自動化技術向其廣度和深度發展，使其各相關技術高度綜合，發揮整體最佳效能。

主要特點：自20世紀70年代初期，美國學者首次提出計算機集成制造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）概念至今，自動化領域已發生了巨大變化，其主要特點是CIM已作為一種方法逐步被人們所接受。CIM是一種實現集成的相應技術，把分散獨立的單元自動化技術集成為一個優化的整體。對于企業來說，應根據需求來分析并克服現存的瓶頸，從而實現不斷提高實力、競爭力的思想策略，而作為實現集成的相應技術，一般認為是數據獲取、分配、共享，網絡和通信，車間層設備控制器，計算機硬、軟件的規范和標準等。同時，并行工程作為一種經營哲理和工作模式自20世紀80年代末期開始應用并活躍于自動化技術領域，將進一步促進單元自動化技術的集成。

典型成果和產品：計算機集成制造系統（CIMS），柔性制造系統（FMS）。

自動控制加工隨著現代應用數學新成果的推出和電子計算機的應用，為適應宇航技術的發展，自動控制理論跨入了一個新階段，即現代控制理論。主要研究具有高性能、高精度的多變量參數的最優控制問題，主要采用的方法是以狀態為基礎的狀態空間法。目前，自動控制理論還在繼續發展，正朝向以控制論，信息論，仿生學為基礎的智能控制理論方向深入。

為了實現各種復雜的控制任務，首先要將被控制對象和控制裝置按照一定的方式連接起來，組成一個有機的整體，這就是自動控制系統。在自動控制系統中，被控對象的輸出量，即被控量是要求嚴格加以控制的物理量，它可以要求保持為某一恒定值，例如溫度、壓力或飛行航跡等；而控制裝置則是對被控對象施加控制作用的機構的總體，它可以采用不同的原理和方式對被控對象進行控制，但最基本的一種是基于反饋控制原理的反饋控制系統。

在反饋控制系統中，控制裝置對被控對象施加的控制作用取自被控量的反饋信息，用來不斷修正被控量和控制量之間的偏差，從而實現對被控量進行控制的任務，這就是反饋控制的原理。

4.自動控制的基本原理

在現代科學技術的眾多領域中，自動控制技術發揮著越來越重要的作用。自動控制是指在沒有人直接參與的情況下，利用外加的設備或裝置（稱控制裝置或控制器），使機器、設備或生產過程（統稱被控對象）的某個工作狀態或參數（即被控制量）自動地按照預定的規律運行。

自動控制理論是研究自動控制共同規律的科學。它的發展初期是以反饋理論為基礎的自動調節原理，主要用于工業控制，第二次世界大戰期間為了設計和制造飛機及船用自動駕駛儀、火炮定位系統、雷達跟蹤系統，以及其他基于反饋原理的軍用設備，進一步促進并完善了自動控制理論的發展。

第二次世界大戰后已形成完整的自動控制理論體系，這就是以傳遞函數為基礎的經典控制理論，它主要研究單輸入-單輸出、線形定常數系統的分析和設計。

5.自動化技術產生的價值

自動化技術的深入發展，促進了單元技術的不斷綜合，以計算機集成制造系統（Computer Integrated Manufacturing System，CIMS）為代表的未來工廠自動化技術正不斷顯示出其巨大的效益，以美國科學院根據對美國在CIMS方面較領先的五大公司的長期調查分析，認為采用先進自動化技術，如CIMS可以取得以下效果：

1）使產品質量提高了200%～500%；

2）使生產率提高了40%～70%；

3）使設備利用率提高了200%～300%；

4）使生產周期縮短了30%～60%；

5）使在制品減少了30%～60%；

6）使工程設計費用減少了15%～30%；

7）使人力費用減少了5%～20%；

8）工程師的工作能力提高了300%～350%。

由此可見，自動化技術的應用使其效益明顯提高。

6.自動控制的應用研究

自動控制技術的發展，從開始階段直到形成一個控制理論，整個進程就是針對反饋控制系統它是由一個控制器和一個控制對象組成的，將這個控制對象的輸出信號取出，并將其測量值與所要求的信號設定值進行比較，根據所產生的誤差反饋給控制器，對系統內的工作進行調整，讓控制器完成這個控制作用，使得這個偏差消除或者盡可能趨近所要求的信號值。控制對象的輸出量一般來說都是一個物理量，例如，要控制一個機器的轉速，就是需要把速度測量出來，將此速度與設定的標準速度進行比較，再用其差值去控制執行機構，從而實現對速度的自動控制。

7.發展歷程中的典型應用

其中的一個典型應用為瓦特的離心調速器，它是利用執行器中的兩個飛球，當執行器轉速偏高時，飛球向外張開，下面的套筒就往上升，由于套筒的移動帶動執行機構反向動作，使速度降低，這就是瓦特最早的離心調速器。受到瓦特離心調速器的啟發，當時帶動了一系列典型的自動控制系統、控制方法和控制理論的發展，簡述如下。

（1）調速器 實際上瓦特的離心調速器是受到1788年前后的風力磨坊的啟發瓦特利用其控制原理改良了蒸汽機的轉速。進入20世紀后出現了飛機，斯佩雷（Sperry）利用其原理發明了陀螺，他將陀螺做成一個自動駕駛儀。

（2）火力控制 1925—1940年，美國的斯佩雷（Sperry）研制了防空火力控制（anti-aircraft）指揮儀。火控指揮儀是根據飛機的方位角、高低角、前置角來控制火炮的，當時的術語叫人工伺服，即通過指揮儀計算出炮彈飛到飛機時所需要的時間，從而調整引信定時器決定炮彈爆炸所需要的時間。所以需要高低角、前置角、方位角參數，再決定定時爆炸時間，將敵方飛機擊中。

（3）指揮儀和伺服系統 到了1940年以后，火力控制系統由貝爾實驗室的工程師帕金森（Parkinson）采用電位計控制的記錄筆作為指揮儀控制火炮的發射，促進了自動控制技術的發展。

當硬盤驅動系統里的伺服系統高速旋轉時，使定位可達到1μm的高準確度，促使其產量、利潤大幅度提升。

（4）汽車防側滑系統 汽車防側滑系統的原理是通過ABS和ASR電子調節單元，按照車輛的車輪轉速傳感器發出的信號，通過計算和分析確定車輪的滑動率和車輛駕駛速度，電子調節單元通過調節節氣門的開度和制動壓力器來調節車輪的滑動率，避免車輛在駕駛的過程中出現側滑的現象。但是，有些情況下需要關閉防側滑系統，例如，車輛陷入泥潭或越野時，雨雪天遇到爬坡打滑時，車輛輪胎安裝防滑鏈時，以及激烈駕駛或車輛漂移時。

（5）數學領域的判據 1877年，勞斯以行列式的形式完成了方程式根的性質的判據。1895年，胡爾維茨（Hurwitz）也在不同的情況下完成了方程式根的性質的判據，并應用于瑞士達沃斯電廠的一個蒸汽機調速系統的穩定性理論設計中。這被認為是真正將控制理論用于控制系統設計的第一個例子，現在已成為用于代數判據的理論基礎。

（6）電子振蕩器 負反饋是1927年由布萊克首先提出的，經過長期工作的積累，他研究了采用正反饋工作的電子振蕩器。

（7）整定法的發明 尼可爾斯（Nichols）在20世紀40年代提出了PID的整定法，在控制理論的參數整定方面發明了PID的整定表，一直沿用至今。

（8）控制論的建立 我國的錢學森在1954年出版了《工程控制論》；蘇聯的魯里葉（Lurie）在1951年出版的關于解決非線性的經典著作；波波夫（Popov）于20世紀40年代后期建立的絕對穩定性（后來稱為超穩定性）理論成為非線性理論基礎一直沿用至今。在這些理論的基礎上逐步完善了現代控制理論。

在現代控制理論發展的勢頭上，1981年有人提出“這個理論沒有魯棒性”。經過20世紀80年代的論證，爭議慢慢形成。為什么說這個理論沒有魯棒性？這個要從多變量系統說起，多變量系統實際上是多入多出系統，所以單提多變量并不恰當。多變量里有一個問題叫作耦合，就是輸入、輸出之間互相耦合。控制時，直觀的要求就是要解耦控制，解耦控制之后就是一對一的輸入、輸出可以組成的反饋系統。

（9）解耦設計 解耦設計實際上是要求輸入、輸出之間一對一的對應關系，用術語而言就是響應特性。在應用中要與一個實際物理系統相連接，實際物理系統與數學模型無法完全契合，所以設計要允許這兩者有差別，這個允許差別就叫作魯棒性。因此魯棒性不是一般數學問題，而是實際應用中提出來的問題，就是解決設計到底能不能用的問題。

奇異值、魯棒穩定性的問題，經典的控制理論中的帶寬、裕度問題，現代控制理論中的特征值、方差和范數問題，這些在線性二次高斯問題的最優控制（LQG控制）中都屬于現代控制理論的范疇，所采用的實際計算工具就是伯德（Bode）圖、奈奎斯特圖和尼可爾斯圖。

（三）智能控制

1.智能控制的基本概念

控制理論發展至今已有100多年的歷史，經歷了經典控制理論和現代控制理論的發展階段，已進入大系統理論和智能控制理論階段。

智能控制（intelligent controls）是在無人干預的情況下能自主驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。

自1971年以傅京孫教授為代表提出智能控制的概念以來，智能控制已經從二元論（人工智能和控制論）發展到四元論（人工智能、模糊集理論、運籌學和控制論），甚至多元論。在取得研究和應用成果的同時，智能控制理論也得到不斷的發展和完善。智能控制是多學科的交叉學科系統，它的發展得益于人工智能、認知科學、模糊集理論和生物控制論等許多學科的發展，同時也促進了相關學科的發展。盡管其理論體系還遠沒有經典控制理論成熟和完善，但智能控制理論和應用研究所取得的成果顯示出其旺盛的生命力，受到世界的特別關注。隨著科學技術的發展，智能控制的應用領域將不斷拓展，其理論和技術也必將得到不斷的完善。

由于世界各國或各個科技領域發展的差異，智能控制無論在科技領域，還是在工程領域也出現了各自理解的概念和釋義，得出了比較典型的幾種定義。

定義一：智能控制是由智能機器自主地實現其控制目標的過程。而智能機器則定義為，在結構化或非結構化的，熟悉的或陌生的環境中，自主地或與人交互地執行人類規定的任務的一種機器。

定義二：K. J.奧斯托羅姆則認為：把人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機器模擬，并用于控制系統的分析與設計中，使之在一定程度上實現控制系統的智能化，這就是智能控制。他還認為自調節控制、自適應控制就是智能控制的低級體現。

定義三：智能控制是一類無需人的干預就能夠自主地驅動智能機器實現其目標的自動控制，也是用計算機模擬人類智能的一個重要領域。

定義四：智能控制實際只是研究與模擬人類智能活動及其控制與信息傳遞過程的規律，研制具有仿人智能的工程控制與信息處理系統的一個新興分支學科。

2.智能控制的產生及發展進程

自1932年奈奎斯特（H. Nyquist）的有關反饋放大器穩定性論文發表以來，控制理論的發展已走過了60多年的歷程。

一般認為，前30年是經典控制理論的發展和成熟階段，后30年是現代控制理論的形成和發展階段。隨著研究的對象和系統越來越復雜，借助于數學模型描述和分析的傳統控制理論已難以解決復雜系統的控制問題。智能控制是針對控制對象及其環境、目標和任務的不確定性和復雜性而應運而生的。

從20世紀60年代起，計算機技術和人工智能技術迅速發展，為了提高控制系統的自學習能力，控制界學者開始將人工智能技術應用于控制系統。

1965年，美籍華裔科學家傅京孫教授首先把人工智能的啟發式推理規則用于學習控制系統，1966年，Mendel進一步在空間飛行器的學習控制系統中應用了人工智能技術，并提出了“人工智能控制”的概念。

20世紀70年代初，傅京孫、Glofiso和Saridis等學者從控制論角度總結了人工智能技術與自適應、自組織、自學習控制的關系，提出了智能控制就是人工智能技術與控制理論的交叉的思想，并創立了人機交互式分級遞階智能控制的系統結構。

20世紀70年代中期，以模糊集合論為基礎，智能控制在規則控制研究上取得了重要進展。1974年，Mamdani提出了基于模糊語言描述控制規則的模糊控制器，將模糊集和模糊語言邏輯用于工業過程控制，之后又成功地研制出自組織模糊控制器，使得模糊控制器的智能化水平有了較大提高。模糊控制的形成和發展，以及與人工智能的相互滲透，對智能控制理論的形成起了十分重要的推動作用。

20世紀80年代，專家系統技術的逐漸成熟及計算機技術的迅速發展，使得智能控制和決策的研究也取得了較大進展。1986年，K. J. Astrom發表的論文《專家控制》中，將人工智能中的專家系統技術引入控制系統，組成了另一種類型的智能控制系統——專家控制。目前，專家控制方法已有許多成功應用的實例。

3.智能控制理論的建立

對許多復雜的系統，難以建立有效的數學模型并用常規的控制理論進行定量計算和分析，而必須采用定量方法與定性方法相結合的控制方式。定量方法與定性方法相結合的目的是要由機器用類似于人的智慧和經驗來引導求解過程。因此，在研究和設計智能系統時，主要注意力不應該放在數學公式的表達、計算和處理方面，而是要放在對任務和現實模型的描述，對符號和環境的識別，以及知識庫和推理機的開發上，即智能控制的關鍵問題不是設計常規控制器，而是研制智能機器的模型。

此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高層控制是對實際環境或過程進行組織、決策和規劃，以實現問題求解。為了完成這些任務，需要采用符號信息處理、啟發式程序設計、知識表示、自動推理和決策等相關技術。這些問題的求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

隨著人工智能和計算機技術的發展，已經有可能把自動控制和人工智能及系統科學中一些有關學科分支（如系統工程、系統學、運籌學、信息論等）結合起來，建立一種適用于復雜系統的控制理論和技術。智能控制正是在這種條件下產生的。它是自動控制技術進一步發展的階段，也是用計算機模擬人類智能進行控制的研究領域。1965年，傅京孫首先提出把人工智能的啟發式推理規則用于控制系統的學習。1985年，在美國首次召開了智能控制學術討論會。1987年又在美國召開了智能控制的首屆國際學術會議，標志著智能控制作為一個新的學科分支得到承認。智能控制具有交叉學科，以及定量與定性相結合的分析方法和特點。并且，一個系統如果具有感知環境、不斷獲得信息以減小不確定性，以及計劃、產生和執行控制行為的能力，具有類似人的大腦的實時推理、決策、學習和記憶等功能，即認為該系統為智能控制系統。

智能控制與傳統的或常規的控制有著密切的關系，常規控制往往包含在智能控制之中，智能控制也可以利用常規控制的方法來解決“低級”的控制問題，通過擴充常規控制方法并建立一系列新的理論與方法可以解決更具有挑戰性的復雜控制問題。二者的相關性與差異性如下。

1）傳統的控制建立在確定的模型基礎上，而智能控制的研究對象則存在模型嚴重的不確定性，即模型未知或知之甚少，模型的結構和參數在很大的范圍內發生變動，例如工業過程的病態結構問題、某些干擾無法預測，致使無法建立其模型，這些問題對基于模型的傳統自動控制來說很難解決。

2）傳統控制系統的輸入或輸出設備與人及外界環境的信息交換很不方便，希望制造出能接受印刷體、圖形甚至手寫體和口頭命令等形式的信息輸入裝置，能夠更加深入而靈活地和系統進行信息交流，同時還要擴大輸出裝置的能力，能夠用文字、圖紙、立體形象、語言等形式輸出信息。另外，通常的控制裝置不能接受、分析和感知各種看得見、聽得著的形象、聲音的組合以及外界其他的情況。為擴大信息通道，就必須給控制裝置安裝能夠以機械方式模擬各種感覺的精確的送音器，即文字、聲音、物體識別裝置。近年來計算機及多媒體技術的迅速發展，為智能控制在這一方面提供了物質上的準備，使智能控制變成了多方位“立體”的控制系統。

3）傳統的控制系統對控制任務的要求，要么使輸出量為定值（調節系統），要么使輸出量跟隨期望的運動軌跡（跟隨系統）變化，因此具有控制任務單一性的特點，而智能控制系統的控制任務可以比較復雜，例如在智能機器人系統中，它要求系統對一個復雜的任務具有自動規劃和決策的能力，有自動躲避障礙物的運動功能等。對于這些具有復雜的任務要求的系統，采用智能控制的方式便可以實現。

4）傳統的控制理論對線性問題有較成熟的理論系統，而對高度非線性的控制對象雖然有一些非線性方法可以利用，但效果不盡如人意。而智能控制為解決這類復雜的非線性問題找到了一條出路，成為解決這類問題行之有效的途徑。工業過程智能控制系統除具有上述幾個特點外，又有另外一些特點，如被控對象往往是動態的，而且控制系統在線運動，一般要求有較高的實時響應速度等，恰恰是這些特點又決定了它與其他智能控制系統如智能機器人系統、航空航天控制系統、交通運輸控制系統等的區別，決定了它的控制方法以及形式具有獨特之處。

5）與傳統控制系統相比，智能控制系統具有足夠的關于人的控制策略、被控對象和環境相關的知識，并具備運用這些知識的能力。

6）與傳統控制系統相比，智能控制系統能以知識表示非數學廣義模型，以數學表示混合控制過程，采用開閉環控制和定性及定量控制結合的多模態控制方式。

7）與傳統控制系統相比，智能控制系統具有變結構特點，能總體自尋優，具有自適應、自組織、自學習和自協調能力。

8）與傳統控制系統相比，智能控制系統有補償及自修復能力和判斷決策能力。

總之，智能控制系統通過智能機自動地完成其目標的控制過程，其智能機可以在熟悉或不熟悉的環境中自動地或人—機交互地完成擬人任務。

4.智能控制器的發展

智能控制器是以自動控制技術和計算機技術為核心，集成微電子技術、電力電子技術、信息傳感技術、顯示與界面技術、通信技術、電磁兼容技術等諸多技術而形成的高科技產品。作為核心和關鍵部件，智能控制器內置于設備、裝置或系統之中，扮演“神經中樞”及“大腦”的角色。

20世紀90年代中期之后，智能控制器行業日益成熟，作為一個獨立的行業，其發展受到了雙重動力的驅動：其一是市場驅動，市場需求的增長和市場應用領域的持續擴大，致使智能控制器至今已經在工業、農業、家用、軍事等相當廣泛的領域中得到了應用；其二是科技驅動，隨著相關科學技術領域日新月異的發展，智能控制器行業作為新興的高科技行業得到了飛速發展。

2012年全球智能控制器行業市場規模已達到6800億美元。從地域分布上看，歐洲和北美市場是智能控制產品的兩大主要市場，市場規模占全球智能控制市場的56%，由于這兩大區域在生活電器、汽車、電動工具等領域的市場發展日趨成熟，產品普及率高。

智能控制產品在中國等發展中國家的應用仍處于初始或發展階段，市場規模還不大，但是增長速度較快，擁有巨大的發展空間。目前，我國智能控制器行業自2004年以來，年均增長率接近20%。汽車電子和大型生活電器是我國智能控制產品主要應用領域，市場占有率分別為31%和10%左右。小型生活電器產品種類眾多，目前正處于高速發展階段，市場空間巨大。特別是電動汽車、自動駕駛汽車、智能建筑及家居等新興領域的崛起，將帶動智能控制器需求的快速增長。

智能控制器行業由于下游廠商需求分散造成了產品差異較大、產能較分散，因此全球智能控制器行業總體集中度較低。

5.智能控制的主要特點

智能控制系統同時具有以知識表示的非數學廣義模型和以數學模型表示的混合過程，也往往是那些含有復雜性，不完全性，模糊性或不確定性以及不存在已知算法的非數學過程，并以知識進行推理，以啟發引導求解過程。

6.智能控制的結構理論

智能控制（Intelligence Control，IC）的結構理論包括：IC=AI∩AC∩OR，∩表示交集。

1）人工智能（Artificial Intelligence，AI）：是一個知識處理系統，具有記憶、學習、信息處理、形式語言、啟發式推理等功能；

2）自動控制（Automatic Control，AC）：描述系統的動力學特性，是一種動態反饋；

3）運籌學（Operation Research，OR）：是一種定量優化方法，如線性規劃、網絡規劃、調度、管理、優化決策和多目標優化方法等；

4）智能控制的結構理論：智能控制就是應用人工智能的理論與技術和運籌學的優化方法，并將其同控制理論方法與技術相結合，在未知環境下，效仿人的智能，實現對系統的控制。

可見，智能控制代表著自動控制學科發展的最新進程。

7.智能控制研究對象的特點

智能控制的研究對象具備以下的一些特點：

1）不確定性的模型：智能控制的研究對象通常存在嚴重的不確定性。這里所說的模型不確定性包含兩層意思：一是對模型未知或知之甚少；二是模型的結構和參數可能在很大范圍內發生變化。

2）高度的非線性：對于具有高度非線性的控制對象，采用智能控制的方法往往可以較好地解決非線性系統的控制問題。

3）復雜的任務要求：對于智能控制系統，任務的要求往往比較復雜。

8.智能控制系統應用場合

1）應用的實際系統由于存在復雜性、非線性、時變性、不確定性和不完全性等，一般無法獲得精確的數學模型。

2）應用傳統控制理論進行控制必須提出并遵循一些比較苛刻的線性化假設，而這些假設在應用中往往與實際情況不相吻合。

3）對于某些復雜的和包含不確定性的控制過程，根本無法用傳統數學模型來表示，即無法解決建模問題。

為了提高控制性能，傳統控制系統可能變得很復雜，從而增加了設備的投資，減低了系統的可靠性。

9.智能控制在各行業中的應用案例

（1）工業過程中的智能控制 生產過程的智能控制主要包括兩個方面：局部級和全局級。局部級的智能控制是指將智能引入工藝過程中的某一單元進行控制器設計，例如智能PID控制器、專家控制器、神經元網絡控制器等。研究熱點是智能PID控制器，因為其在參數的整定和在線自適應調整方面具有明顯的優勢，且可用于控制一些非線性的復雜對象。全局級的智能控制主要針對整個生產過程的自動化，包括整個操作工藝的控制、過程的故障診斷、規劃過程操作處理異常等。

（2）機械制造中的智能控制 在現代先進制造系統中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數據來解決難以預測或無法預測的情況，人工智能技術為解決這一難題提供了有效的解決方案。智能控制隨之也被廣泛地應用于機械制造行業，它利用模糊數學、神經網絡的方法對制造過程進行動態環境建模，利用傳感器融合技術來進行信息的預處理和綜合。可采用專家系統的“Then-If”逆向推理作為反饋機構，修改控制機構或者選擇較好的控制模式和參數。利用模糊集合和模糊關系的魯棒性，將模糊信息集成到閉環控制的外環決策選取機構來選擇控制動作。利用神經網絡的學習功能和并行處理信息的能力，進行在線的模式識別，處理那些可能殘缺不全的信息。

（3）電力電子學研究領域中的智能控制 電力系統中發電機、變壓器、電動機等電機電氣設備的設計、生產、運行、控制是一個復雜的過程，國內外的電氣工作者將人工智能技術引入到電氣設備的優化設計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。遺傳算法是一種先進的優化算法，采用此方法來對電氣設備的設計進行優化，可以降低成本，縮短計算時間，提高產品設計的效率和質量。應用于電氣設備故障診斷的智能控制技術有模糊邏輯、專家系統和神經網絡。在電力電子學的眾多應用領域中，智能控制在電流控制PWM技術中的應用是具有代表性的技術應用方向之一，也是研究的新熱點之一。