項(xiàng)目初期的方向不明、迷?；蛘呓箲]雖然難以避免，但可以通過科學(xué)、系統(tǒng)的思維方式可以盡量降低其對(duì)項(xiàng)目執(zhí)行的影響?；氐娇刂扑惴ㄔO(shè)計(jì)的問題上，這些問題一方面是因?yàn)槲覀兪紫葲]有對(duì)自己面臨的主要問題進(jìn)行認(rèn)真分析，對(duì)控制系統(tǒng)語(yǔ)境下控制算法的本質(zhì)、各種控制算法的基本思想和原理沒有深入理解;另一方面，我們總是傾向于認(rèn)為存在著某種標(biāo)準(zhǔn)/參考的控值算法，一定能夠很好地解決我的問題，靜靜地躺在文獻(xiàn)海洋中，只是等待著去發(fā)現(xiàn)，于是盲目去學(xué)習(xí)相關(guān)資料。

圖 1 控制算法和被控對(duì)象的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)相互作用后，使得整個(gè)被控系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)行為表現(xiàn)符合要求

　　應(yīng)該意識(shí)到的是，控制算法雖然種類繁多，但各種控制算法具有很強(qiáng)的問題針對(duì)性、具體被控對(duì)象指向性，即各種控制算法提出之初，都是針對(duì)某一類問題或者某類被控對(duì)象(這類被控對(duì)象中都體現(xiàn)了某一種/多種主要?jiǎng)恿W(xué)特性/問題)?！翱刂扑惴ā北举|(zhì)是一種人為設(shè)計(jì)的 “動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)”。人們?cè)O(shè)計(jì)這種動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，目的在于和“被控對(duì)象”這一“動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)”相互作用后，包含控制算法的“整個(gè)被控系統(tǒng)”的“動(dòng)力學(xué)行為”符合目標(biāo)性能要求(比如穩(wěn)態(tài)精度、帶寬/上升時(shí)間、跟蹤性能、抗干擾能力等)，如圖1所示。如果人們對(duì)整體被控系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)性能要求大體一致的話，那么顯然是被控對(duì)象的表現(xiàn)出來的主要?jiǎng)恿W(xué)特性/問題決定了最終控制算法的設(shè)計(jì)。

圖 2 龐雜的控制理論和算法(來源：https://engineeringmedia.com)

　　圖1對(duì)控制算法設(shè)計(jì)的啟發(fā)是深刻的：一方面是控制目標(biāo)和被控對(duì)象的主要?jiǎng)恿W(xué)特性(參見控制算法手記——什么讓控制算法復(fù)雜化?)，而不是這種控制算法是否熱門，是否“先進(jìn)”決定了我們?cè)撨x用哪種控制算法。不同領(lǐng)域(如機(jī)電、電力電子、電網(wǎng)、化工過程等)的被控對(duì)象體現(xiàn)出來的主要?jiǎng)討B(tài)特性/面臨的主要問題不同，必須要深入了解實(shí)際工藝/工作過程以及所關(guān)聯(lián)的動(dòng)力學(xué)行為，不能輕易將一個(gè)領(lǐng)域好用的算法隨便套用到另一個(gè)領(lǐng)域中去。另一方面：控制算法和被控對(duì)象的(工藝/工作過程，結(jié)構(gòu))設(shè)計(jì)、分析和實(shí)施要放在整個(gè)控制系統(tǒng)的架構(gòu)下進(jìn)行，因?yàn)樽罱K目的是使整個(gè)被控系統(tǒng)的

　　性能滿足預(yù)期。這就要求控制、機(jī)械、電氣等工程師在整個(gè)系統(tǒng)層面的協(xié)同設(shè)計(jì)，并能從系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(SystemDynamics)的視角發(fā)展出各個(gè)子系統(tǒng)/部件之于整體系統(tǒng)性能的直覺和洞察力(如每個(gè)子系統(tǒng)/部件的動(dòng)力學(xué)是

　　如何影響了最終的動(dòng)力學(xué)性能，是否占據(jù)了主導(dǎo)地位，如何通過設(shè)計(jì)提前改善動(dòng)力學(xué)特性以避免不利影響)。因此，在控制算法設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)以至控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、開發(fā)過程中，必須十分重視系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模和分析的地位。然而遺憾的是，這一塊在國(guó)內(nèi)的控制理論課程教育體系中長(zhǎng)久以來都被輕視。初學(xué)者只記住了傳遞函數(shù)/狀態(tài)空間表達(dá)式等概念，記住了一堆以此為基礎(chǔ)的設(shè)計(jì)方法，卻不知這些式子實(shí)際中如何得來，為什么要寫成這些形式，這些公式的解又怎樣和系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)性能所關(guān)聯(lián)，如何根據(jù)自己所面臨的問題將所學(xué)到的知識(shí)有效運(yùn)用，更不用說去研發(fā)新的控制算法以更有針對(duì)性地解決這個(gè)問題。不合理的課程設(shè)置體系、缺少和現(xiàn)實(shí)物理世界的關(guān)聯(lián)，控制理論的學(xué)習(xí)/設(shè)計(jì)顯得“云里霧里”，那么，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)

　　建模和分析是否能夠解決控制算法設(shè)計(jì)/學(xué)習(xí)過程中這些問題呢?

圖 3 先學(xué)習(xí)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模與分析

　　系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模和分析

　　在回答上面這個(gè)問題之前，應(yīng)該注意到控制算法始終是和動(dòng)力學(xué)/動(dòng)態(tài)變化關(guān)聯(lián)起來的：控制算法的對(duì)象是實(shí)際的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。這些動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)或是機(jī)械、電力、溫度、磁、光、聲、流體等物理領(lǐng)域或是涉及化學(xué)反應(yīng)過程，體現(xiàn)出極其豐富/復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)行為。如何馴服這些豐富/復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)行為，有賴于對(duì)動(dòng)力學(xué)行為的深刻認(rèn)識(shí)和分析?？刂扑惴ǖ哪繕?biāo)在于使得最終的整個(gè)被控系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)行為符合預(yù)期要求(這些要求一般可以從穩(wěn)定性、控制精度、動(dòng)態(tài)響應(yīng)性三個(gè)維度進(jìn)行描述)，以實(shí)現(xiàn)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)脫離人為干預(yù)的自動(dòng)運(yùn)行(注意不是自主運(yùn)行)。

　　控制算法的實(shí)施一般依賴于各種能夠進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的硬件平臺(tái)上，這些硬件平臺(tái)以信號(hào)采樣的形式實(shí)時(shí)收集所需要的信息并進(jìn)行處理、運(yùn)算，然后將動(dòng)態(tài)運(yùn)算結(jié)果/控制指令作用于被控對(duì)象。

　　因此，控制算法看似龐雜，但想深入學(xué)習(xí)卻是有跡可循的，即一定要抓住動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)這個(gè)核心。那么，旨在研究對(duì)實(shí)際動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行建模和分析的“系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模和分析”就格外重要了。一方面，它為整個(gè)控制系統(tǒng)(圖1)的分析、設(shè)計(jì)、實(shí)施提供了一個(gè)一以貫之的分析性框架，勾連起現(xiàn)實(shí)物理世界和數(shù)學(xué)世界(控制算法手記——建模重要嚒)。另一個(gè)方面對(duì)被控對(duì)象的動(dòng)力學(xué)特性分析結(jié)果，為控制算法的設(shè)計(jì)提供了前提和動(dòng)機(jī)。

　　在控制算法的學(xué)習(xí)中，作者認(rèn)為應(yīng)該按照‘’系統(tǒng) 力學(xué)建模及分析-基本控制理論和控制算法設(shè)計(jì)方法-控制算法實(shí)施‘’的思路，如圖3所示，其中：“系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模及分析”即以實(shí)際的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)為研究對(duì)象，研究如何建立起合乎需要的數(shù)學(xué)模型(包含機(jī)理模型和數(shù)據(jù)模型)以描述動(dòng)態(tài)變化，又如何依據(jù)這些模型得到典型系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)行為(模型的解和動(dòng)力學(xué)行為直接關(guān)聯(lián))，這些典型的動(dòng)力學(xué)行為又如何影響了最終的控制性能等;“基本控制理論和控制算法設(shè)計(jì)方法”回應(yīng)了對(duì)于給定的實(shí)際動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)及其典型的動(dòng)力學(xué)行為表現(xiàn)，如何通過對(duì)控制算法的設(shè)計(jì)以馴服豐富/復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)行為，使其滿足人類預(yù)期，實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo);“控制算法實(shí)施”則關(guān)照到了在數(shù)字計(jì)算時(shí)代，如何將在數(shù)學(xué)世界中的控制算法在現(xiàn)實(shí)物理世界中有效落地，這一落地過程是否又對(duì)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)行為施加了影響(如采樣-計(jì)算延遲，離散化影響等)。

　　圖3中，必備知識(shí)體系只是給出了學(xué)習(xí)控制算法必須掌握的基本控制理論、概念、框架和體系，為“選擇性模塊知識(shí)體系(即可以根據(jù)自己的具體領(lǐng)域和應(yīng)用場(chǎng)景有選擇性地學(xué)習(xí))”奠定了扎實(shí)和確切的基礎(chǔ)?？刂扑惴ǖ膶W(xué)習(xí)應(yīng)該循序漸進(jìn)，在對(duì)典型的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)以及其行為表現(xiàn)、分析方法、基本控制理論、概念、框架和體系(圖3中的必備知識(shí)體系)確切掌握的基礎(chǔ)上，再學(xué)習(xí)一些“先進(jìn)控制算法”(很多“先進(jìn)控制算法”并沒有逃出這些基本概念和框架)。切忌貪多求全，忽視對(duì)現(xiàn)實(shí)動(dòng)力學(xué)行為的深刻理解和深入分析，只身投入控制理論的浩瀚海洋中。

　　總結(jié)

　　在控制算法學(xué)習(xí)和實(shí)踐中，先不要著急學(xué)習(xí)/運(yùn)用“先進(jìn)控制算法”，反倒要注重對(duì)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模和分析方法體系的掌握，對(duì)自己的控制對(duì)象動(dòng)力學(xué)特性和主要問題的分析，任何控制算法的設(shè)計(jì)和深入理解，無論是基于機(jī)理模型還是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，這都是十分必要的一步。

　　【作者簡(jiǎn)介】李磊，浙江大學(xué)機(jī)電博士，佐治亞理工學(xué)院訪問學(xué)者(2016-2017)，目前從事自動(dòng)化控制算法研發(fā)工作。博士期間在IEEE TMech、TIE等期刊發(fā)表多篇文章，目前擔(dān)任TMech,IJIRA(International Journal of Intelligent Robotics and Applications)等機(jī)電國(guó)際期刊審稿人。