現(xiàn)代的先進(jìn)控制理論先進(jìn)在哪里？

　　現(xiàn)代的先進(jìn)控制理論先進(jìn)在哪里？

　　簡單的說，從理論角度，對于單入單出的線性系統(tǒng)時(shí)不變系統(tǒng)而言，PID存在，提供了三個(gè)參數(shù)，調(diào)整閉環(huán)系統(tǒng)的極點(diǎn)位置（或曰特征根，一個(gè)極點(diǎn)對應(yīng)一個(gè)動(dòng)態(tài)模態(tài)，即動(dòng)態(tài)響應(yīng)的大致形式）。一個(gè)n階系統(tǒng)，需要n個(gè)參數(shù)配置極點(diǎn)。那三階及以下的系統(tǒng)，PID當(dāng)然就夠了，乃至只需要PI、PD，或只需要P，視具體情況。甚至到了三階以上，如果系統(tǒng)某些本身的極點(diǎn)已經(jīng)非常穩(wěn)定了，有時(shí)候PID也足夠了。同時(shí)，也很容易找到三階以上系統(tǒng)，無論如何都需要三個(gè)以上的參數(shù)才能讓系統(tǒng)穩(wěn)定，這時(shí)候當(dāng)然PID不夠用。但這些高階系統(tǒng)，有很多是可以分出層來的，及可加傳感器控制中間某個(gè)變量，串級控制，如果串級的每一級都用PID足夠，那就成了串級PID。比如四旋翼，從電機(jī)電流，到轉(zhuǎn)速，到旋翼升力，到加速度/角加速度，到速度/角速度，到姿態(tài)/位置，就引出了好幾個(gè)串級。這里岔開一句，四旋翼轉(zhuǎn)速到升力，會(huì)受空氣動(dòng)力學(xué)的影響，不是線性的，而且接近地面時(shí)不一樣，不同空氣密度又有影響。升力到加速度，跟姿態(tài)有耦合，而且跟傾角有非線性的關(guān)系，同時(shí)不同的質(zhì)量又有影響。這里面要做得好，要考慮解耦，非線性，自適應(yīng)等問題。從不那么偏理論的角度說，其實(shí)可以感到PID是提供了三個(gè)自由度，就像三個(gè)操縱桿，控制一個(gè)東西，不知道那個(gè)東西的運(yùn)動(dòng)跟這三個(gè)操作桿具體什么關(guān)系，只能試試湊湊。但操作桿只有三個(gè)，三個(gè)自由度而已，有些動(dòng)作可以完成，有些動(dòng)作不能完成。但是，如果增加了操縱桿，增加了自由度，雖然可以完成動(dòng)作的可能性大了，同時(shí)操縱的難度也增加了。從寬的角度說，那就是耦合了。處理高階，深的系統(tǒng)，PID有串級這一大殺器，只要中間量能測量，通過傳感器往外引。而且一級級的可以加飽和。但處理寬的，耦合的系統(tǒng)，PID就比較難調(diào)了。幾入幾出、耦合弱的還能解解耦（而且解耦是要基于耦合模型的），十幾入十幾出，乃至更多，加上強(qiáng)耦合，有時(shí)還有硬約束，那幾乎是沒辦法調(diào)的。

　　一種可能，別人用上了，效果好，自己用不上，乃至說不知道怎么用，只能用PID，這說明自己落后。另外一種可能，有很多所謂先進(jìn)的理論和算法確實(shí)很難在實(shí)際中用，根本就是為了發(fā)論文而做的。還有一種可能，大家都在用PID，但控制效果遠(yuǎn)不能令人滿足，只是暫時(shí)找不到/發(fā)現(xiàn)不了好的方法。另外有個(gè)值得注意的，底層是PID，看中上層是不是PID。即雖然是PID，但是是結(jié)合比如自適應(yīng)、模糊、容錯(cuò)等等。而且PID的調(diào)參是否用了比如頻域分析、魯棒等等。

　　現(xiàn)實(shí)中，大多是PID作為底層穩(wěn)定住各個(gè)單入單出的子系統(tǒng)，MPC在其上層做慢速的（相比PID）的優(yōu)化計(jì)算，把這些耦合、約束都考慮進(jìn)去，然后算出來的是各個(gè)PID的設(shè)定點(diǎn)。MPC算一步的時(shí)間，足夠PID動(dòng)態(tài)過程結(jié)束了。智能控制的定義其實(shí)很難劃清，大致包括專家系統(tǒng)，模糊，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)，然后結(jié)合各種優(yōu)化算法的控制（遺傳、粒子群、蟻群、模擬退火等），等等。其實(shí)可能大多數(shù)人接觸智能控制，會(huì)經(jīng)歷“哇，這么好大上”->“靠，原來如此”->“排列組合發(fā)論文，都是在忽悠”->“其實(shí)還是可能有點(diǎn)用的”->“現(xiàn)在才算理解一點(diǎn)”->“其實(shí)還是沒真正理解”。其實(shí)不只是智能控制啦，很多東西的學(xué)習(xí)都是如此。先說簡單的，結(jié)合各種優(yōu)化算法的控制。其實(shí)這些優(yōu)化算法都是單獨(dú)存在的，只不過控制問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)二次型的優(yōu)化之后，用這些優(yōu)化算法來求解，就是優(yōu)化參數(shù)。這樣的話，其實(shí)任何優(yōu)化算法都可以結(jié)合控制：各種優(yōu)化算法×各種優(yōu)化指標(biāo)×各種控制器（如PID，狀態(tài)反饋等等）。排列組合多了去了，論文也就多了去了，導(dǎo)致這個(gè)領(lǐng)域如今很受詬病。而且其實(shí)問題的核心不在優(yōu)化算法（優(yōu)化算法也有No free lunch theorem），而是優(yōu)化指標(biāo)。而這優(yōu)化指標(biāo)的選取幾乎完全靠經(jīng)驗(yàn)、試湊。而且建的模型本身的精度根本達(dá)不到這優(yōu)化問題的精度，很容易精確的錯(cuò)。仿仿真還可以。

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