新环境下的控制学科理论发展方向研究

摘要：本文从新环境下社会需求的改变这一角度出发，分析控制学科理论在实际应用中存在的问题，探索在新环境下如何进行控制科学与工程这一学科理论发展的与建设，以适应新环境下工程界的实际需求。

关键词：控制学科；社会需求；理论发展；PID控制

中图分类号：G42文献标识码：A文章编号：1009-0118（2013）02-0056-02

控制学科的发展与各行各业的经济效益提高和技术的进步密切相关，因此，加强本学科的建设，更多更好地培养本学科高层次综合型人才，是我国社会主义建设的迫切需要。控制科学以控制论、信息论、系统论为基础，是研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科，以各研究领域内抽象出的共性问题作为研究对象，研究应该采用何种控制决策方法，实现某一既定目标。传统的控制目标经常以某一回路的控制精度为目标，研究某种控制器，远不能满足目前大工业环境下以经济效益为最终控制目标的这一实际需求。本文从工程界实际需求出发，探索控制科学与工程这一学科理论发展的与建设。

一、以社会需求为驱动力的控制学科理论发展

实际上，从控制科学与工程这一学科的发展过程来看，这一学科的特点就在于以解决实际工程问题为驱动力，理论研究与工程实践相结合，学科的发展一直与生产和社会实践需求密切相关，正是由于各领域内的解决实际问题的需求，许多新方法和技术的实际应用反过来又推动了控制科学与工程学科的理论形成和发展。

早在11世纪我国北宋时代，水运仪象台和蒸汽调速器体现了闭环控制的思想，推动了最早的控制研究，推动了控制理论中的反馈系统的稳定性分析；轮船掌舵系统和电话系统推动了经典控制理论的产生与发展，并在工业中获得了广泛的应用；计算机与航天需求推动了现代控制理论的形成，并引导了ICI公司的控制系统及目前常用的PLC、DCS控制系统与嵌入式控制系统，PLC、DCS及工业需求推动了现代控制理论的发展；阿波罗计算机控制系统又引起了最优控制理论的研究；目前的计算机与网络技术的发展大大推动了运行优化与控制方法的形成与发展。控制科学与工程相继发展了若干相对独立的学科分支，使本学科的理论和研究方法更加丰富。在数学工具上，经典控制理论阶段运用的是拉式变换和微分方程；现代控制理论阶段运用的是状态空间和李雅普诺夫稳定判据；之后有差分方程、Z变换[1]。

二、控制科学与工程学科理论发展中问题剖析

对于工业界来说，最终目的是希望利用新方法新理论给企业带来效益和理论，而不仅仅是理论上先进的新方法。目前，控制科学与工程学科的理论发展已经较为完备，并且提供了反馈、预测、前馈、反馈、优化等大量控制器的设计与分析方法。然而，这些理论还仅仅停留在书本上，并未被工业界广泛接受并应用，反而以消除控制偏差为目标的PID控制器设计方法仍是目前的主流解决方法。而PID理论是1911年从工程界提出的，经过了100年，这一理论在工程界仍被广泛应用。而且工程师们经常采用经验手动调整PID参数，很少采用控制理论上提出的各种PID参数的整定理论。那么为何控制理论提供了大量的控制器设计方法，而却不被工业界接受和应用呢？根本原因恰恰在于PID是从工业界提出的，是迎合了当时工业界实际需求发展起来的理论。而目前大部分的控制理论的研究忽略了工业界的实际需求，单纯从数学理论角度进行研究和发展，背离了当初社会需求驱动控制理论发展这一前提。例如在控制理论中，控制器的设计方法，是需要建立控制器设计模型基础上，再设计相关的控制器，再分析设计器的稳定性和收敛性。而在实际工业界中，根本不存在控制器模型，而工程人员不可能去建立控制器设计模型，即使勉强建立了控制器设计模型，也不可能精确再现实际工业过程，在一个不精确的控制器设计模型基础上进行控制器的设计，显然其意义具有局限性。另外一方面，从事控制理论研究的大多数人缺乏实际工程背景，不了解实际工业界真正的需求，很难从实际控制系统的需求去进行理论的研究。如此一来，控制理论成果不可能真正被生产实际中的工程人员所应用。

综上所述，一方面工程界还不能有效得将现有的控制理论与实际控制系统结合起来；另外一方面理论学术界又不能真正理解现代工业中的真正需求，因此，他们很难找到能够使控制学科理论取得丰硕成果的学科交叉点。工业实际中的被控过程本质上是非线性的，而传统的经典控制方法和现代控制理论方法只考虑了某些特殊的非线性系统，控制理论中最成熟的理论是线性系统，传统的控制理论是基于控制器模型基础上设计控制器的。由于工业过程运行与行业知识密切相关，针对其过程的具体特性，采用具体的方法解决控制需求，至今还尚未形成真正适合工业界的一般的控制理论[2]。

三、新环境下对控制学科理论发展的启示

近年来，国内外日趋激烈的市场竞争使得工业生产制造企业对其能耗水平、生产效率、产品质量和生产成本等综合生产指标提出了更高的要求。工业企业已经由过去的单纯追求大型化、高速化、连续化，转向注重提高产品质量、降低生产成本、减少资源消耗和环境污染、可持续发展的轨道上来。

从工业工程的角度看，自动控制或者人工控制的作用不仅仅是使控制系统输出很好地跟踪设定值，而且要控制整个运行过程，使反映产品在加工过程中质量、效率与消耗相关的运行指标在目标值范围内。同时要求在保证安全运行的条件下，尽可能提高反映产品质量与效率的运行指标，尽可能降低反映产品在加工过程中消耗的运行指标，实现运行优化[2]。然而，过去的控制理论与控制系统设计方法的研究都假定可以获得理想的控制回路设定值，集中在提高反馈控制的效果，忽略偏离理想设定点的反馈控制不能实现系统的良好运行[3]。

传统控制理论与方法要求被控对象可以用确定性的线性模型描述，由于难以精确建立实际中被控对象的模型，很难应用上述以数学模型为基础的控制理论和方法。虽然工业界大部分仍采用PID控制技术，而对于具有强非线性、多变量等特性的复杂工业过程仍难以采用PID进行有效控制。这是由于PID控制器适合于具有线性动态特性的被控对象。而针对具体过程特性和行业背景，通过引进各种智能技术，如专家规则控制、神经网络控制、模糊控制等基于数据的控制方法却在具体行业中得到有效应用。这说明，引进各种智能技术，结合基于数据的智能技术和数学模型进行先进控制理论的研究将成为新工业环境驱动下的理论发展方向。

四、新环境下控制学科理论发展方向研究

在新的工业环境下的需求驱动下，控制科学与工程理论发展主要考虑下面几个方面：

（一）工程人员与理论研究人员互通有无的研究方式

工业界的工程人员熟悉工业界的实际需求，从实际被控过程特性出发，从数学理论角度提出和描述控制需求；理论研究人员应走到实际工业界中去，深入了解工业界的实际需求，时刻围绕工业界的需求进行控制理论的研究。在进行控制设计方法的研究中，一定注意结合实际工程研究，提出新的控制器方案后，尽量到实际工业界去验证，或者进行真实对象的模型仿真研究，在此基础上进行控制器的验证。

（二）发展基于数据与模型相结合的控制器设计理论研究

现有的控制理论与方法经常要求被控对象可以用确定性的线性模型描述。由于实际中被控对象的模型参数未知或时变，或受到未知的随机干扰，或存在未建模动态等不确定性，在实际中，有的被控对象具有强的非线性动态特性，难以采用上述方法获得满意的控制性能，因此近年来非线性控制理论与方法和基于数据的研究受到重视。由于难以建立工业过程的精确数学模型，因此难以应用上述以数学模型为基础的控制理论和方法。由于工业过程中可以方便的使用输入、输出与跟踪误差等数据，以跟踪误差为基础的PID控制器得以广泛应用。目前，工业界应用的控制系统大部分采用PID控制技术。其他基于数据的控制方法，如无模型控制[4]、学习控制[5]、模糊控制[6]、专家控制（规则控制）、神经网络控制、仿人行为的智能控制等也开始应用于工业过程控制。

五、结语

由于新环境下工业界对控制学科理论的发展要求发生变化，已经由过去简单的回路控制精度要求上升为对经济效益的要求，且由于被控对象的非线性特性，迫切要求控制学科理论的发展从过去的以线性理论为主的理论转向以非线性结合数据的智能方法。

参考文献：

[1]胡海岩，孟庆国.动力学，振动与控制学科未来的发展趋势[J].力学进展，2002，32（2）：294-6.

[2]柴天佑，丁进良，王宏.复杂工业过程运行的混合智能优化控制方法[J].自动化学报，2008，34（05）：505-15.

[3]Engell S.Feedback control for optimal process operation[J].J Process Contr，2007，17（3）：203-19.

[4]于建梅.复杂工业过程无模型自适应控制技术应用研究[C].Place.Published：北京化工大学，2012.

[5]许建新，侯忠生.学习控制的现状与展望[J].自动化学报，2005，31（006）：943-55.

[6]张维存，李擎，张超.TS模糊控制系统的虚拟等价系统及稳定性判据[J].北京科技大学学报，2012，34（002）：207-10.