（1）变结构控制（VSC）

变结构控制亦称滑动模态控制（SMC），它是 1950 年

代在苏联出现并发展起来的。变结构控制器是由若干个
不同连续的子系统组成，这些子系统的参数不同或结构
不同，系统在工作过程中控制器根据某种函数规则在这
些子系统之间切换，目的是改善全系统的动静态特性。
VSC

得以建立的概念及理论基础是相平面方法。VSC 的

突出优点是滑动模态（SM）对系统摄动和外部干扰的不
变性（完全鲁棒性）。在设计 VSC 时要求解切换函数（切
换面）问题，系统若在该切换面（滑模面）上工作时，能保
证有良好的工作性能；要保证滑态可达条件，即保证系统
若不在滑模面上时能达到该面上；要设计合理的控制律
等。当前 VSC 除用于线性系统外，还被用到：

（a）非线性控

制系统；

（b）大系统；

（c）离散时间系统；

（d）分布式系统；

（e）时滞系统；

（f）随机系统等。

VSC

的主要缺点是存在着抖动，因它是属于开关控

制系统，要在切抽象面上不断切换，而切换常带有滞后

（空间滞后与时间滞后），因而产生抖振。产生抖振当然还

有一些其它原因。此外要将 VSC 用于分布参数系统，时
滞系统及随机系统则还有不少问题待进一步研究解决。

（2）H

∞

控制

∞

控制是加拿大学者 G.Zames 于 1981 年提出来

的，H

∞

鲁棒控制的实质是为多输入多输出（MIMD）且具

有模型摄动的系统提供了一种频域的鲁棒控制器设计方
法。H

∞

鲁棒控制理论很好地解决了常规频域理论不适于

MIMO

系统设计及 LQG（线性二次高斯）理论不适于模型

摄动情况这两个难题，其计算复杂的缺点已因计算机技
术的飞速发展及标准软件开发工具箱的出现而得到克
服，故近 10 年来已成为控制理论的一个热点研究领域，
并已取得了一些实际应用成果。
2.4

模糊控制（FC）与专家控制（EC）系统

就人类最初对事物的认识来看，都是定性的、模糊

的、非精确的，因此将模糊信息引入智能控制具有十分重
要的意义。这方面工作首先由 Zadeh 建立的模糊集合论
开始的，到了现在，模糊控制（FC）广泛地应用于工业的各
个领域，尤其是家用电器的自动化方面。FC 所以如此广
泛被使用，因它具有一般智能控制诸重要的优点外，还因
FC

简单，且是解决不确定性系统控制的一种很有效的途

径。FC 在流体控制中应用得较广泛。

虽有很多优点，但亦有一些限制其应用的缺点，

主要有精度较差（因分档总有限），不能实现如 LQR 那样
的最优控制以及不能自动修正控制规则等。为了克服这
些缺点，最重要的方法是将 FC 与其它控制策略结合，以
形成一种新的复合控制系统（Hybrid Control System）。如
FC

与最优控制相结合：FC 与 PID 相结合，当误差小至一

定程度后，由 FC 转入 PID 控制，亦可形成 PID 智能控制
系统；FC 与神经网络 NN 相结合，使具有自学习（自动刷
新 FC 规则）的能力等等。

专家控制（EC）是智能控制的一个重要分支，亦是用

得很普遍的一种控制系统。自从 1980 年代人工智能专家
系统方兴未艾之时，自动控制领域的学者开始把专家系
统的思想和方法引入控制领域，形成了这种新颖的控制
系统——

—

专家控制系统。所以有些学者对专家控制的概

念用下式来代表：专家控制=自动控制理论和方法+人工
智能专家系统技术，或者说专家系统是一种基于知识的
智能的计算机程序系统。由于 FC 用到很多专家知识，所
以从本质上讲，模糊控制亦是一种专家控制系统。

大多数专家系统是由三部分组成：
一个控制机制——

—

它决定控制过程的策略，也就是

说哪一个规则（或哪组）激活或什么时候激活。

一个推理机制——

—

在知识之间进行逻辑推理以及与

知识库的匹配。

一个知识库——

—

包括事实、判断、规则、经验各种数

据以及数学模型。
2.5

神经网络控制（NNC）

近年来在流体控制界，对神经网络（NN）的研究与应

用已做了大量的工作，一直处于研究热点地位。NN 的基
本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行模拟，
使机器具有人脑那样的感知、学习和推理等智能。NN 有
很多优点，对我们来说最感兴趣的是它不用知道数学模
型，而能逼近任意复杂的非线性关系，在解决高度非线性
和严重不确定性系统的控制方面有巨大的潜力。这些优
点与功能正是液压伺服系统所迫切需要的。

的功用可分为：一是建模，二是直接用作控制器。

从使用的场合及作用来看，NN 可作监督控制，逆动态控
制，内模控制，预测控制，模型参考自适应控制及线性控
制（如用 Hopfield NN 来调整 PID 的参数）等。研究比较成
熟的网络有不少，其中 BP NN 应用得最广，因其功能最
强，但 BP NN 有一个严重的缺点，即计算、学习时间很
长，因此难于用在高响应的液压伺服系统的在线控制。近
年来流体控制采用 CMAC 小脑模型、RBFN 径向基函数
网络来克服 BP NN 的缺点，一些研究表明，它们都能快
速地适应液压伺服系统采样周期很小（数个到数十个微
米）的要求。
2.6

遗传算法（GA）

近代科学技术发展的一个显著特点是工程科学与生

命科学之间的相互交叉、渗透和促进。遗传算法是一种模
拟生物进化过程中自然选择与自然遗传机制的随机全局
优化搜索算法。GA 具有计算很简单同时又能找到全局优
化的优点，因此近年来很受控制界关注。GA 最早（1960
年代）是由美国密执安大学霍德（Holland）教授提出来的。
至今二进制类型的编码用得最多，其操作方法有：

（1）选

择--复制操作；

（2）交叉操作；

（3）变异操作等三个步骤。

步骤（1）的作用是在群体中选出优质个体，淘汰劣质个
体，并使优质个体直接遗传；步骤（2）的作用是扩大 GA
空间的新区域；步骤（3）可使 GA 保持群体多样性，避免
未成熟收敛。遗传算法的收敛速度和全局收敛性是始终
存在的一对矛盾，现在采用自适应变异，部分替换法，优

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机械工程师 2009 年第 2 期