原创
现代控制理论的迷思--konwn 和 unkonwn
2022-5-10 20:25
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无人机
工程中经常会用到的控制算法想必就是PID了,现代控制理论为何陷入了迷思呢?不去尝试,永远不知道新理论和算法能不能用。本文希望能给出一些控制算法研究中的工程哲学供大家参考。
先进控制算法为何给大家感觉不如PID呢?
一种可能,别人用上了,效果好,自己用不上,乃至说不知道怎么用,只能用PID,这说明自己落后。
另外一种可能,有很多所谓先进的理论和算法确实很难在实际中用,根本就是为了发论文而做的。
还有一种可能,大家都在用PID,但控制效果远不能令人满足,只是暂时找不到/发现不了更好的方法。
另外有个值得注意的,底层是PID,看中上层是不是PID。即虽然是PID,但是是结合比如自适应、模糊、容错等等。而且PID的调参是否用了比如频域分析、鲁棒等等。
如何区分这几者,是很重要的。
控制算法要能处理known known,known unknown,unknown known,unknown unknown。
只此一件的控制系统,在较为确定的环境里工作,参数可以专门针对硬件,调到很好。但也会跟温室一样,系统乃至环境的很多东西有明确的规定,甚至细到某个螺丝要拧几圈半,外界的干扰要可忽略,等等。如此的系统,有时可以应用上较为复杂的控制算法,也就没有什么好稀奇的:known known知道,unknown known能通过对系统不断加深理解变成known known,known unknown、unknown unknown则可以通过对系统和环境的控制减少到可忽略。
但商业化产品中的控制系统,上量之后件件之间有差距,加上使用环境不确定的话,known unknown、unknown unknown都会大,而控制算法要能鲁棒(不仅限于传统鲁棒控制中的鲁棒)到可以处理到这些,即使known known、unknown known处理到最好。
比如一个信号,近似等于个高斯白噪声,用过去数据,估算出均值与方差,是known known。但肯定不准的,因为现实中就不存在标准的高斯白噪声,于是做出一个误差区间,有各种做法,算是known unknown。但known known跟known unknown加起来,也还是与实际有差距,是unknown unknown,是there is nothing you can do about it的了。但常被忽视的是unknown known,比如这个信号里面,可以分离出一个周期信号(不一定是正弦),是一个干扰。知道之后,unknown known变成known known。如此等等。前面说了,可以从不同层面考虑,比如信号分成确定部分和随机部分,确定部分是known known。但确定部分与实际的确定部分有差别,是unknown known。随机部分,知道分布的话,是known unknown。随机部分也与实际的随机部分有差别,是unknown unknown。如是如是,不一而足。从这个层面分析,不如上一段中的分析对实际有指导意义。
当然还有系统。比如一个系统,有输入输出数据,建模、辨识出一个LTI模型,有参数,是known known。但这个模型肯定不是完全吻合数据,所以要给一定的不确定性,比如在参数上,可能有个区间,是known unknown。即使加上这个区间,也还是与实际有差别,是谓unknown unknown。但如果一分析,发现这个模型其实可以分离成一个LTI模型,加上一个比如Wiener模型,就是unknown known被发现了。
当然也可以在不同的层面分析。参数很多,花时间调,总能调出个鼻子乱舞的大象,特别是在仿真中更是如此。但物理学的历史告诉我们,这个时候,应该是存在更有结构化的理论框架。当然,这样的理论框架,如PID,如Kalman滤波,等等,也还是留有一定的参数让在实际中调,因为known unknown与unknown unknown,是另一个层面的问题了。
作者: 指的是在下, 来源:面包板社区
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yzw92 2022-5-11 06:21