2、神经网络与控制系统：原理、应用与发展

神经网络与控制系统：原理、应用与发展

1. 控制系统的发展历程与现状

控制系统有着悠久而卓越的历史，可追溯到 19 世纪的动力学和稳定性理论。20 世纪 50 年代，它作为一门重要的工程学科得以确立，这主要源于二战期间 Nyquist、Bode 和 Wiener 等人在频率响应方法方面的研究工作。在随后的 40 年里，控制系统的基础理论取得了前所未有的发展，其应用范围从过程工业中广泛使用的 PID 控制器，到航空航天领域典型的高性能控制器。同时，计算机软硬件技术的快速发展也为控制系统的发展提供了有力支持。

目前，基于数学模型的系统和控制已成为一门成熟的学科，但鲁棒控制领域仍有新的快速发展。研究人员正致力于开发高性能控制器，使其至少对特定类别的工厂不确定性具有鲁棒性。航空航天工业在短时间内对各类鲁棒控制器进行了近乎实际的测试，这也得益于计算机软硬件的发展，如众多商业销售的控制器设计/仿真软件包中的工具箱。

此外，近年来人们对所谓的“智能”控制技术，如模糊逻辑和神经网络，越来越感兴趣。这些技术主要通过（以规定的方式）学习待控制工厂的输入 - 输出行为来实现控制。然而，在成熟的基于数学模型的方法能实现高性能控制的情况下，应用这些技术的收益不大。它们的作用通常在于处理那些定义不明确、复杂、非线性、时变和随机的过程。对其（相对）潜力的详细评估，有待严格的理论基础和实现架构的出现，而这些基本要素已开始在学术期刊和会议中出现。

控制和系统理论/工程的元素也越来越多地应用于传统数值处理环境之外。例如，智能指挥和控制系统在创新制造和先进交通系统管理中起着核心作用；离散事件系统则将数值和逻辑决策相结合。

2. 反馈控制的原理与挑战

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