控制理论新方向

信息时间：2015-11-18 信息来源：

传统的控制问题基本上有4类： 

① 调节器问题 

② 终点控制问题 

③ 伺服机问题 

④ 重复模式问题 

对于这些问题，控制上已有比较完整和严格的理论。由于控制系统的复杂性、多样性以及不确定性，正面临严峻的挑战。 

1）工程方面的挑战 

控制理论对机器人学和视觉引导控制的贡献是很大的，德国Deikmans 和他的小组已用反馈控制回路设计出具有必需速度和精度的视觉引导系统，使小汽车能在高速公路上以130公里/小时行驶，而不需人的干涉。最有影响的机器人研究小组，用软件来实现硬件。 

随着计算功能不断进步和传感器、执行器以及软件的发展，智能机器继续发展，特别在机器人领域，其理论和应用已不断成熟，现代把问题集中在更一般问题――在传感器很多的环境中的运动控制。包括移动机器人和有关运动学、动力学、非完全（Nonholonomic）路径规划、传感融合等。 

2）混合系统 

混合动态系统的控制，要求有一种理论来处理连续变量和具有高级语言符号的离散变量的混合。为了发展新概念，使我们既能对现在的崭新控制器建模，又能对未来智能控制监督装置建模，因而必须研究这种系统的适当的符号表示方法。对智能控制监督装置，应该能面对配置或环境的变化，处理有关合适的控制目标和策略的选择。而且，要用高级的语言指令，而不是使用常规的控制信号。 

如何把微分/差分方程与逻辑客观结合起来，以增强系统的性能指标，    在某种意义上，这也是智能控制的主要问题。 

复杂系统建模中，要应用计算机科学中计算机科学家提出的一些概念，如模块性、多层结构。运用“映射动态系统”的概念――当某些约束满足时，系统切换工作区间。      

仿真语言在混合系统中一直是重要的课题。可处理模式切换的仿真语言有：ACSL、Simulink、以及面向对象的物理建模语言Modelic。 

混合系统的表示、分析、和设计还处在发展的初始阶段。 

在研究复杂的混合系统中，系统科学家必须向外寻求思路，应该求助于计算机科学处理复杂性的方法和解决象安全问题那样的动机；求助于系统科学传统的特性指标和象稳定性那样的控制理论；还应该求助于运筹学关于系统不等式方面扩充知识；参考应用力学和线路仿真以构造具有模式切换的大型模型；参考工业控制中，根据切换设计控制系统的试验方法。 

3） 工程中学习系统 

智能控制系统近年来有重大进展，主要解决复杂和不确定系统的控制。出现智能计算和软计算新概念和新领域。它把模糊逻辑、神经元网络、遗传和进化算法、统计、混沌控制等结合在一起，使控制系统具有自适应、自学习功能。 

 4）物理方面的挑战 

有许多物理学中原始的实验，展示了操作分子、原子和基本粒子新的方法，为医学和其它科学有重要价值的测量技术铺平了道路。在许多情况下，这些实验并不关心对各个实体的操作，而是显示对相同（或非常一致的）实体的总体平均性质的控制，总体往往由 个体或更多个体组成。 

例如，1985年诺贝尔物理学奖金授予CERN（欧洲原子核研究委员会）所作的成果，其中包含了用分子加速器所做的实验。奖金由分子物理学家Carlo Rubbia 和控制专家Simon van der Meer（受训于Delft控制工程）共享。诺贝尔委员会引用了实验结果和操作分子束的控制技术，分子数在 数量级，它们在加速器中的位置，通过相应的测量调节磁场，可以被测量和控制。出现了： 

・ 分子总体控制， 

・ 自旋系统控制 

5）来自生物学的挑战 

神经生物学和细胞生物学是科学中二个最活跃领域。虽然很多方面不一样，但有共同的特性： 

●经历着从定量科学到基于物理和化学科学的迅速转变； 

●由于大量高度交互部分，受高度复杂性的困扰；  

●信息流和转换比物质流和转换更重要。 

有人指出，如果研究者能够按照具有输入和输出的功能单元来看问题，生物方面的进展将会更快、更有用。其中具有十分重要意义的工作有： 

・ 有关基因表达式的调节 

因为生物成长环境的变化，必须将资源赋以不同的调节机制，能够为新陈代谢繁殖保持合适的条件。研究工作者发现了有关不同调节机制更多细节，于是出现了关于控制的新概念。这些中间最新的是有关离散和连续过程的机制。它证明更容易辨识涉及到调节体温、血压、呼吸率等的传感器和执行器的结构。 

   ・ 意向控制 

关于情绪如何控制身体的问题是心理学研究的中心，诸如前庭视觉系统控制眼睛运动这样的特殊问题已经研究好多年，仍然有许多秘密未揭开。 

有人引进了注意力的定量形式，因为它可用于控制。然而，注意力还有另一方面的描述，即知觉注意力.它必须同可用于解释传感器官和它所产生的信号的资源分配工作在一起。沿这些与数据处理一起工作的路线，已经建立了相关理论。把知觉注意力看作一个表征绝大多数有关数据所在方向的向量。采用这种观点，生理学家称作意向控制的某些问题，可分成知觉注意向量选择和注意泛函选择，二者结合一起确定控制的质量。 

6） 混沌控制 

1988年SIAM报告中，把混沌控制列为未来重要控制方向之一。其中有2个感兴趣的方向是：分叉点邻域的控制和混沌区导向。1990年，Ott，Grebogi和Yorke在“Physical Review Letter”发表一篇论文，被认为是在这一领域的重大突破，称之为OGY方法。 

OGY 方法在生物医学领域有惊人的应用。其中一个例子是处理心脏心律不齐。基本思想是：在正常情况下，内细胞的Ca量周期性增加和减少，如同一个耦合振荡器，且也像某种类型的混沌行为。内细胞Ca 量的周期性变化是由心脏（arrthythmogenic）机制所形成的，现在正在出现一种想法，去控制（与某些高级起搏器一起）混沌心律不齐。 

7） 金融控制（金融数学） 

管理科学和经济学中，不确定情况下的动态决策问题继续为随机控制提供有兴趣的研究课题。股票选择标价的Black-Scholes模型的普及，已经导致在金融经济学中，大家对随机控制和最优停止(Optimal Stopping)模型的广泛的兴趣。其它的应用领域包括水文和鱼业管理。 

30多年来，金融问题被认为离传统的控制理论太远。然而，略带转弯，可以把金融派生出来的标价和保值理论看作控制理论。投资组合可以看成随机最优控制问题这种观点肯定不是新的。事实上，动态规划方法应用到投资组合问题是经典控制理论（Robert C.Merton）对现代金融的贡献。 

在金融领域有很多课题期望控制专家去解决。 

8）网络环境下的控制理论 

●服务质量控制 

网络服务质量的指标包括：吞吐量（每秒多少位）；时延（包的平均时延，时延的标准偏差，第99% 时延）；公平性，即每一个用户获得同等质量的服务。 

● 功率控制问题 

      在无线网如何选择发送功率级别。功率太大会干扰他人的接受；太小，因衰减而收不到信号需重发。在信息论中涉及“waterfilling”解。 

● 媒介访问控制问题 

● 路由控制问题 

在现代的网络中，节点的地址不是其位置的说明或如何来搜索它。这就产生了路由问题。其目标是确定报文从源到目的地要遵循的路由。 

● 流量控制问题