自动控制(1):为什么很多人觉得控制理论是玄学?

控制理论是不是玄学?这本来是一句调侃,在学科类属上它当然是科学的一支。但这句调侃流传这么广,也肯定有它背后的原因。

我自己当年学这门课的时候,就感觉里面的知识很驳杂,很多经验总结的东西,没有理论上的贯通感。以至于多年过去以后,只剩下 PID 有印象。若谈到控制理论的知识体系,反馈控制,观测器设计,最优控制,随机控制,数字控制,非线性控制,过程控制,预测控制,鲁棒控制,自适应控制,一大堆全压上来,它们之间是什么联系与区别?着实让人头大。

工作好些年后,去年有时间重读了一本专著,才终于有融会贯通之感,过去的很多疑问也迎刃而解。控制理论绝不是玄学,它至多是在理论的基础上有一些可以实际掌握的裕度,是一种很“工程”的学科。如果对背后的理论理解不到位,只记住了调节的方式,就难免有玄学感。这里我将自己学习中的一些理解和认识记录下来。主要是为自己整理知识,若对其他朋友有所帮助,欣慰之至。

回到问题,为什么很多人觉得控制理论是玄学?我自己总结了几点可能的原因:

(1)本身就难

控制论作为20世纪后半叶才兴起的“三论”之一(与信息论、系统论并列),本身是建立在多学科基础上的。我自己理解,在自动控制的先导课程里,尤以线性代数、信号与系统为要。线性代数作为高数的一部分,工科专业的学生是都学的,但信号与系统这个课覆盖面就有限了。据我观察,大多是“自动化”专业的学生才学,其他如“XXXX及自动化”专业的学生是不开这个课的,而后者的学生数量是远大于前者的。在自动控制的教材里默认是学生已经学过信号处理这样的先导课,所以对Fourier变换、Laplace变换、z变换的介绍是偏简略的,这就在一定程度上形成理解上的障碍。且不论信号与系统本身就是难度较高的课,在我当年本科学校,信号与系统是补考率排在前几的课程。

(2)没选择一本好教材

我知道的几本国内的教材,其编排方式和内容覆盖度本身都称不上合理。且还不论在一些大学里,课程教材的选订因为涉及到利益,不是纯粹以教材质量为依据的。以我目前的认识,作为自动控制的入门教材,可以推荐的有以下三本:

Gene Franklin - Feedback Control of Dynamic Systems

Katsuhiko Ogata - Modern Control Engineering

Richard Dorf, Robert Bishop - Modern Control Systems

(3)多重阐释角度

对同一个系统,可以有时域、频域、状态空间三种角度来理解和设计,而且还不能简单地、绝对地说优劣,它们各有适用的场合。造成这种状况的,以我个人理解,是因为这门技术要面对的控制对象太广泛,从最早的蒸汽机转速,到曾经的跨洋电报传输,到现在的伺服电机控制,航天器姿态,石油炼化收率等等,都离不开控制理论。这么多控制对象,也就不可能只存在一种绝对方法可以包打一切。只有将几种方法背后的理论彻底理解,融会贯通,才能用好。

(4)工程性很强

举例来说,当今的控制理论研究已经近乎应用数学,学界的结果已经领先业界几十年,然而大多数结果并没有在业界广泛应用。从比例上来说,业界85%以上仍然是 PID。这很容易就让不少朋友困惑,学那么多理论、方法,最终在工作中能用得到的就只有 PID?学不能致用,则只是走马观花的程度,自然理解不深。再者说,就连最简单的 PID,其调节方法都充满了模糊和经验性的描述,没有一个绝对正确的方法。

如果我们追问一句,为什么?为什么有那么多的trial,为什么不能deterministic地搞?比方说 PID 的三个参数,为什么不能给出一个最优参数的计算方式?首先就是最优的标准不统一。有人说当然有最优,那就是没有超调,没有振荡,没有稳态误差,爬升时间无限短,稳定时间无限短,可惜这在真实物理世界实现不了。所以上面的话也可以理解为理想的最优实现不了,在次优里边选更优的标准不统一。对一些有 trade-off 关系的变量,比如超调和爬升时间。有的系统应该爬升时间快一些,对超调可以容忍一些;有的系统对超调很敏感,爬升时间慢些不碍事。其次是,即使我们确定了性能标准,仍然没法解析式的算出设计参数,这又是为什么呢?比如我想要超调是百分之多少多少,我们能解出阻尼系数吗?不妨具体看一下,一阶系统无超调,标准二阶系统的超调量有正向公式:

M_p=e^{-\pi\zeta/\sqrt{1-\zeta^2}},\ \ \ 0\leq\zeta\leq1

很明显,没有逆向解析解。且不论很多真实系统含有更高阶的成分,连超调量的正向解析式都没有。因为计算超调量一般是由时域信号公式求导数为零处的函数值,实际也是个反解的过程。

此外,实际中一些硬件实现的限制,也会带来需要取舍的余地。比如现在很多控制系统都是基于计算机的数字控制器,如果按模拟系统来设计参数,实际实现会比预期差一些。采样间隔越大,与模拟系统的差别越大,这里要根据可以达到的采样频率反过来再对设计参数略做修正。

以上谈到的种种情况,都容易让人有玄学感。但正如前所述,它当然不是玄学。只有理解好背后的理论,辅以工程中的实践经验,持经达变,才能破除这种玄学感。


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