控制滤波自动化

为何我们辛辛苦苦研究控制理论，却发现工业界只爱PID

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我们辛辛苦苦研究控制理论，却发现工业界只爱PID。

各类关于万能PID的八卦，仔细思考起来还是说的很到位的。

1. 最常见的自动控制设备是抽水马桶。

2. 苏联时期的导弹，是靠模拟电路搭建的控制算法。（我解释一下，运放电路其实就是带负反馈的控制电路。）

3. 2012年，美国抓捕芯片和传感器走私商人何朝辉，重大打击了中国的航天控制事业。

4.世界上，只有俄罗斯和中国有纯粹的自动化专业。

5. 虽然很多人都在说PID，其实在控制领域卡尔曼滤波也有重大工程意义。

6.自动化专业的别名是应用数学。

7. pid本质上是设计一个低通滤波器。因为低通抑制了干扰和误差。

8. 李雅普诺夫和pid的理论根源是能量损耗。损耗导致误差的能量，最终收敛。

9. 支持向量机和模糊自适应神经网络，在数学上其实是等价的

10. 江南写的“上海堡垒”中有一句话“我这辈子不过是个算泡泡的”。其实搞控制的不过是个证明收敛的。

11. 很多人都好奇，学自动化的能干什么? 编程不如计算机，硬件设计不如电气自动化，机构设计不如机械自动化，理论研究不如数学专业。

12. 好吧，我来告诉你们真相，自动化专业的真正目的是培养总工程师。一切的设计都是为了控制，控制才是一切的核心！当然，如果一辈子没当上总工，你就成为麋鹿了，俗称四不像。

13. 控制精度不可能高于反馈精度。简单点说，反馈测量传感器不行，控制算法再牛也是白扯。

14. 大学时，班里只有三个女生。曾以为搞控制的，只能与孤独相伴了。没想到知乎上还有这么多控制相关的问题，有这么多人感兴趣。最恐怖的是，点赞的，竟然还有女生！！！

那么，除了PID外还有有哪些控制算法呢？Tam Alex在知乎专栏总结了一些控制算法，在这儿直接复制过来了，方便大家阅读。

PID：天然的缺陷就是P和I和D之间的线性组合关系。至于有没有模型，寻找最优控制参数（P+I+D线性组合架构下的最优），现在有的是手段和方法搞定。但是就是这三者间的线性组合关系，现在大家都意识到了包括超调啊，震荡啊，问题都出在这里，可是现有的数学工具还是不足以支撑我们找到一个“通解”。实际上，PID控制从信息论的角度讲，是非常完美的对信息的利用，但是最理想的应用方式肯定不是简单粗暴的把它们加在一起。所以非线性PID控制现在有点像早期一段时间的Lyapunov函数，千姿百态，有很有效的，但没有什么足以形成方法论的东西。
LQR：很多人觉得LQR太依赖模型了，实际上，就像一开始说的一样，只要有反馈机制，只要反馈的正负号不错，控制效果都是可以操作的。工程里我用LQR还是比较多的，从理论上很漂亮的结果，要说天然缺陷，那就是和线性状态空间模型同生共死吧。为什么和线性状态空间同生共死是缺陷最后再说。
H-infinite：其实用LMI还蛮容易得到解的，而且仿真效果还是很好的，不过我工程里没怎么用过，想起左右互质分解还有正实性什么的就有些头大，而且鲁棒方法性能上总会保守一些。
Backstepping：我13年博士学位论文里有部分是基于Backstepping算法的，也是挺漂亮的算法，天然的缺陷是基于Lyapunov稳定性理论，性能上比较保守。
Sliding mode：理论上很漂亮的方法，而且实际上paper里天天提的震颤问题在工程里可以牺牲一些快速性很好的解决，然而工程里很多方法并不能被很漂亮的证明稳定性。。。所以。。。这也是一个典型的被中国学者发扬光大的控制方法，感觉和MPC差不多，各种变形，各种证明。。。因为当时没有专注这个方向，所以不是很了解。
卡尔曼滤波：题主把卡尔曼滤波归为控制方法真是很聪明，把卡尔曼滤波看成一个观测器，是控制器的对偶问题。而且实际上，卡尔曼滤波的核心，求解卡尔曼增益利用测量值去修正预测值，实际上也可以简单粗暴的理解为控制问题。只不过这里不是大家喜闻乐见的控制一个信号去跟踪我们给定的参考信号，而是控制一个信号去跟踪一个我们不知道的“真实值”信号。韩京清老师1992年的文章《一类不确定系统的控制与滤波》的前言中就对控制问题和观测问题有很浅显易懂的论述，希望大家可以去读一读。至于卡尔曼滤波的天生缺陷，上面有答主已经说的很好的：线性和高斯性。但实际上，卡尔曼滤波的思想是非常非常值得学习的，而且经过改进在工程上有很不错的效果。

来源：中国自动化学会微信