百科问答小站 logo
百科问答小站 font logo



控制理论到底有什么用? 第1页

  

user avatar   leng-zhe 网友的相关建议: 
      

控制现在很大程度上是个工程问题。距离纯粹的学术研究越来越远。这意味着,任何控制理论最后的落脚点必须是现实的问题。一个控制理论做得再炫,不能解决任何实际问题也白搭。

这一点需要每一个学习控制论的人心中有数。

PID控制好不好用?很好用。你可以不知道经典控制理论,不知道什么是二阶系统,不知道零极点分布,只要知道PID三个增益各自会如何影响系统响应就够了。

我觉得世界上也许有80的控制问题可以用PID搞定,剩下的20%里面又有90%可以用PID加前馈解决。最后其实可能只有那么1-2%的控制问题必须用成体系的控制理论去解决。如果你要做控制,就要把自己摆在那1-2%的控制问题所在的位置。

这些问题可能有哪些特征呢?

1. 高度非线性;
2. 多输入/多输出,且高度耦合;
3. 系统延迟极大,但控制指标要求却不低;
4. 传感器信息非常有限,或更新频率相对很低;
5. 系统参数变化很大;
等等。

对于这些高难度系统,一个控制工程师不应该再仅仅专注于控制,而应该从全局上把握整个系统。

很多的控制问题,只要把传感器或者驱动装置进行一定限度的改良,立刻就能将难度降低大半。

比方说自动驾驶车辆里面的车辆朝向的控制,如果只部署一个GPS传感器,那么只有当车子运动起来以后你才能知道具体的朝向(磁力计的精度太差),而且运动速度越低方向测量精度越差。如果你需要低速下高精度的方向测量,那么你可能需要花费非常大的精力在扩展卡尔曼滤波、传感器融合等方面。但如果你一开始就部署两个GPS天线,直接测量车辆朝向,也就没这么多麻烦了。

越是复杂的系统越是如此。

在这个意义上,我一直主张控制工程师应该成为复杂机电系统的项目经理或者系统工程师。所有的机械部件,所有的传感器,所有的电路,最后都要由控制系统来支配。所有的控制目标都要由控制系统来实现。只有控制工程师是同时要和一个设备的上下游同时打交道,只有控制工程师能够将最终目标转化为对各个子系统的具体要求。如果仅仅是把一个已经定型的复杂机电系统交给控制工程师去设计控制算法,那么大部分时候将无法完全发挥这个机电系统全部的潜力,或者会为了实现性能指标而产生成本浪费。

如此一来,一个控制专家,在如今的背景下,绝不只是一个能推公式写算法的专家,而是一个能够从全局高度上把握整个系统、根据控制目标来规划整个硬件/机械系统设计的项目经理。他必须了解各种相关传感器各自的优劣,能够权衡利弊,能够在成本允许的条件下对驱动器、传感器进行选型,向机械和电子工程师传达明确无误的信息,在必要时用算法补足实体系统的不足。

一向都有人说自动控制专业是万金油,而项目经理恰恰就应该是万金油——除了自己那一块要精通,其他方面也都需要有相当的涉猎,这才能够高水平的完成工作。

所以,对于做控制的人来说,首先需要明白那些需要你这样的人来解决的1-2%的问题在哪里。然后要尽可能地了解周边系统(机械、电子、力学等等)的知识。否则的话,往往会觉得并无用武之地,或者工作难以展开。


user avatar   li-pei-ran-35 网友的相关建议: 
      

国内985控制理论控制工程博士毕业,上来简单谈一下对专业的认识,希望能帮到各位迷茫的同学。类似于科普,如有表述不对或者不恰当的地方,望海涵。

相对于数学物理等公认的基础学科,控制理论可以算得上是人类认识世界的结果和改造世界的理论基础。控制理论(也可以说是系统控制论)的主线,无外乎分为:辨识或建立系统模型(无模型控制除外),系统稳定性分析,控制器设计。

1.建立或辨识系统模型

人类对任何一个自然界的事物或者现象的认识最初都出于人类感知器官的感知。例如苹果从树上掉下来,你可以用眼睛观察,或者可以听到苹果落地的声音。所以在人类脑海中我们得到了一个结论:一个苹果掉下来了。但是在客观的自然界中,是什么使得苹果下落,下落的过程是怎样的。学过高中物理的亲们知道在重力的作用下苹果会下落,下落的过程可以简单叙述为初速度为零,受空气阻力影响,加速度为重力减去阻力后苹果所受外力产生的加速度。这就是一个系统运动过程。而牛顿定律所描述的直线加速运动就是这个过程的数学模型。这个模型表征了这个系统的动态过程,通过这个模型我们可以清楚的知道在这个过程中的每一个时刻系统处在什么样的状态,就好像第三秒的时候苹果受力多少,加速度是多少,还有几秒钟落地。因此,如果我们想要清楚的认识一个系统或者过程,最好的方法就是搞清楚它内部的运行规律并用数学加以描述。然而这只是理想情况,很多过程复杂到我们很难在短时间内建立可用的数学模型。这个时候我们就要通过系统辨识的方法去建立一个“不能清晰解释整个过程物理含义的,但是却恰巧能够计算出系统运行数据的,精度还可以接受的数学表达式”。

2.稳定性分析

当我们通过系统模型可以窥探系统运行规律时,我们所关心的事情就是我们能不能对它施加外部作用从而让一个过程按照我们我想要的方式运行。而系统稳定性分析的结果就是告诉我们我们可不可以做到,并顺带着告诉我们怎么做到。加入一个苹果快要落地了,我们用细线拴住它,当他下落的时候我们对它施加外力从而让它可以落到我们身边,这就是上面这个问题的现实情况。我们建立了运行方程通过稳定性分析发现施加外部作用后改变系统的运行从而可以使它落到我们身边,这就是稳定性分析做要做的事情,而需要施加多大的力,这个问题也在分析过程中顺带着计算出来了。

3.控制器设计

相对于现在稳定性分析方法,控制器只是稳定性分析中的一个未知量。我们暂且用一个符号去代替他,然后完成整个稳定性分析的判别过程,当系统可以稳定时,我们就可以反解这个未知量。而控制器设计,对于21世纪的我们来说基本可以等同于如何去编程实现这个数学计算过程。




  

相关话题

  人工智能和自动控制能在一起擦出什么样的火花? 
  自动驾驶会让人类逐渐失去驾驶乐趣吗? 
  现在普通二本学习机械设计制造及其自动化怎么样? 
  很好奇为何四旋翼都采用图1的设计而不采用图二的设计呢? 
  为何自动驾驶短时间无法量产和盈利,近几年却还是有大量新兴公司和资本涌入? 
  未来人形机器人是否会被用于战争或者防暴,是否具有实战价值? 
  能否用自动控制的理论来解释因果轮回之类的说法? 
  6足机器人的零件的生产工厂在国内哪里?价格是多少? 
  自动控制(包括但不限于机器人控制)如何才能避免「只是调参数」? 
  如何看待宇树科技的「莱卡狗」四足机器人? 

前一个讨论
Boston Dynamics 的机器人 Atlas 和本田公司的机器人 ASIMO 哪个更加先进?
下一个讨论
夸孩子聪明和夸孩子努力真的不同吗?





© 2024-11-08 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2024-11-08 - tinynew.org. 保留所有权利