侯忠生老师的无模型自适应控制 150
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” 无模型“ 思想,是一种方法与实践相互分离的一种名字 ,具有很大的误导性 。
控制系统的效果 与控制对象性能、控制方法、应用环境 都是相互关联的, 控制方法中一定包含控制对象、控制环境、控制目标的因素,这是有效的控制方法设计的必然结果。一个方法说自己不用建模,是一种缺乏设计基础、缺少设计目的,片面的说法。
控制工程为保证控制品质,对系统目标有明确要求,因此在设计阶段 就要充分考虑应用中出现的各种问题,经过建模、模型验证,将系统中确定的部分和不确定的部分有充分的了解,在此基础上进行方法设计,并考虑建模误差、应用的不确定性,留出充分的稳定裕度。这是保证控制工程控制品质的必由之路。现代控制系统更加复杂、综合度高,不经过建模深入研究,不可能解决实质问题。
30多年前,一些学者由于缺少建模技术、经费等原因,找了一个”无模型“的词,他们使用数据建模的方法 提取了一类对象的特征,并依据离散模型跟踪最优控制、预测控制的思想,导出了 一些控制率 。他们希望 在面对这样的对象时,直接应用他们的控制率,”无需“建模,并把这种应用形式称为”无模型“,这是”书本学者“的闹着玩方法,不是工程方法。 小孩搭积木,不用画图建模,随便搭,搭完推倒,没啥大用。 学校实验室弄点小玩样,什么方法都可以试试,控制不成也没啥后果,就是个玩嘛。
建模是需要花很多经费的,也是必不可少的。如航天、航空、汽车制造厂 ,都有专业、昂贵(几个亿、几十亿的,上百亿的)的试验场所,用于各种性能的测试,并建模。现代计算机、仿真软件这么发达,可以充分的认知对象特征、保证模型的精度、不确定性的范围,这些都是建模所涵盖的范畴, 基于模型的设计方法才是品质保证。
即便是很简单的应用对象,不要求过高的品质 , 应用控制率也要有一定的选择方法,如果有”经验“的人,可以直接应用某种控制率,并得到良好的效果。这个”经验“,就是人脑中的”模型“,也是品质的一种保证,但是如果将经验落实到设计过程 , 必然还得有可操作依据,还得依靠模型 。
当前 ”无模型“方法,实际上是基于低阶数据模型的离散设计方法,是依靠最优控制思想,经过一定的简化的推导出的 控制率,而最优控制是依据模型的方法 。过于简单的模型,实际上处理不了复杂的对象 ,
”无模型“ 因此可以说 ,命名的概念逻辑 ,应用的操作逻辑是矛盾的。命名的概念逻辑矛盾,是说他有个”基于模型的最优控制“的祖宗,不但没体现,反倒是全否定了,显得他无门无派,独立创新?;应用的操作逻辑矛盾,是说既然”无模型控制率”不能适合所有对象,那么如果需要判断其适用范围、验证其方法的有效性,就行不通。
就当前来说,“无模型”的概念、应用流程,有很多基础概念上的矛盾、混乱,各种解释都存在遮挡基础层面的“矛盾” 。比如 说“仅依靠输入输出数据”的控制。仅仅从数据上仅能推测部分系统的特征,简单系统可以,复杂系统是行不通,例如,一个多轴机械手, 能从末端的X坐标 推测出 各轴的姿态么? 控制汽车的“无模型”控制率,能用到“飞机”上么? 30多年 ,一直在讲一个 悖论 。
矛盾论告诉我们,把握事物要明确事物正反两个方面,其中控制问题与控制方法就是一对矛盾,一般经典方法都对应典型的问题,应用控制方法先要看是否与问题的主要特征匹配,然后进行参数的调优达到目的。如果不对对象建模,这两步就没有具体的基础,是不能实现的。如同不问诊就开药,不量体就裁衣,这类文献基本都是瞎猫碰死耗子的表演。不是明确问题寻找答案的设计。
实际上无论简单还是复杂工程都是要先建模的,有了模型才能分析研究方法;有了模型,就有了对实际问题主要特征的了解,人们也就用基于模型的设计方法了 ,谁还去放弃这些信息用“无模型呢”? ------ 有啊 ,就是一些不搞工程的,只玩学术的人,搞得理论脱离实践的“创新“。
最近又发现一些客观事实,”无模型“思想来源于30年前 搞经济的"软科"学者,那个时候搞软科,手头就有一些统计数据,做些建模分析预测就没什么了;不同于现代控制工程,现代控制工程以各种人工装备为研究对象,对象结构复杂,控制目标严格,比如30个自由度的机器人,无人驾驶系统等、高性能飞行器、集群协同控制、网络控制等 。
模型设计解决了问题与方法主要的特征匹配和参数调优的问题,剩下的不确定是较小的和可控的。 所谓的不确定性也是一种特征,都是可以建模的。现代计算技术让建模仿真变得十分方便,已知的、能够想得到问题都是可以建模的,在模型空间进行方法研究基础的、可靠的、历史悠久的、有效的、完备的思想。
控制系统的效果 与控制对象性能、控制方法、应用环境 都是相互关联的, 控制方法中一定包含控制对象、控制环境、控制目标的因素,这是有效的控制方法设计的必然结果。一个方法说自己不用建模,是一种缺乏设计基础、缺少设计目的,片面的说法。
控制工程为保证控制品质,对系统目标有明确要求,因此在设计阶段 就要充分考虑应用中出现的各种问题,经过建模、模型验证,将系统中确定的部分和不确定的部分有充分的了解,在此基础上进行方法设计,并考虑建模误差、应用的不确定性,留出充分的稳定裕度。这是保证控制工程控制品质的必由之路。现代控制系统更加复杂、综合度高,不经过建模深入研究,不可能解决实质问题。
30多年前,一些学者由于缺少建模技术、经费等原因,找了一个”无模型“的词,他们使用数据建模的方法 提取了一类对象的特征,并依据离散模型跟踪最优控制、预测控制的思想,导出了 一些控制率 。他们希望 在面对这样的对象时,直接应用他们的控制率,”无需“建模,并把这种应用形式称为”无模型“,这是”书本学者“的闹着玩方法,不是工程方法。 小孩搭积木,不用画图建模,随便搭,搭完推倒,没啥大用。 学校实验室弄点小玩样,什么方法都可以试试,控制不成也没啥后果,就是个玩嘛。
建模是需要花很多经费的,也是必不可少的。如航天、航空、汽车制造厂 ,都有专业、昂贵(几个亿、几十亿的,上百亿的)的试验场所,用于各种性能的测试,并建模。现代计算机、仿真软件这么发达,可以充分的认知对象特征、保证模型的精度、不确定性的范围,这些都是建模所涵盖的范畴, 基于模型的设计方法才是品质保证。
即便是很简单的应用对象,不要求过高的品质 , 应用控制率也要有一定的选择方法,如果有”经验“的人,可以直接应用某种控制率,并得到良好的效果。这个”经验“,就是人脑中的”模型“,也是品质的一种保证,但是如果将经验落实到设计过程 , 必然还得有可操作依据,还得依靠模型 。
当前 ”无模型“方法,实际上是基于低阶数据模型的离散设计方法,是依靠最优控制思想,经过一定的简化的推导出的 控制率,而最优控制是依据模型的方法 。过于简单的模型,实际上处理不了复杂的对象 ,
”无模型“ 因此可以说 ,命名的概念逻辑 ,应用的操作逻辑是矛盾的。命名的概念逻辑矛盾,是说他有个”基于模型的最优控制“的祖宗,不但没体现,反倒是全否定了,显得他无门无派,独立创新?;应用的操作逻辑矛盾,是说既然”无模型控制率”不能适合所有对象,那么如果需要判断其适用范围、验证其方法的有效性,就行不通。
就当前来说,“无模型”的概念、应用流程,有很多基础概念上的矛盾、混乱,各种解释都存在遮挡基础层面的“矛盾” 。比如 说“仅依靠输入输出数据”的控制。仅仅从数据上仅能推测部分系统的特征,简单系统可以,复杂系统是行不通,例如,一个多轴机械手, 能从末端的X坐标 推测出 各轴的姿态么? 控制汽车的“无模型”控制率,能用到“飞机”上么? 30多年 ,一直在讲一个 悖论 。
矛盾论告诉我们,把握事物要明确事物正反两个方面,其中控制问题与控制方法就是一对矛盾,一般经典方法都对应典型的问题,应用控制方法先要看是否与问题的主要特征匹配,然后进行参数的调优达到目的。如果不对对象建模,这两步就没有具体的基础,是不能实现的。如同不问诊就开药,不量体就裁衣,这类文献基本都是瞎猫碰死耗子的表演。不是明确问题寻找答案的设计。
实际上无论简单还是复杂工程都是要先建模的,有了模型才能分析研究方法;有了模型,就有了对实际问题主要特征的了解,人们也就用基于模型的设计方法了 ,谁还去放弃这些信息用“无模型呢”? ------ 有啊 ,就是一些不搞工程的,只玩学术的人,搞得理论脱离实践的“创新“。
最近又发现一些客观事实,”无模型“思想来源于30年前 搞经济的"软科"学者,那个时候搞软科,手头就有一些统计数据,做些建模分析预测就没什么了;不同于现代控制工程,现代控制工程以各种人工装备为研究对象,对象结构复杂,控制目标严格,比如30个自由度的机器人,无人驾驶系统等、高性能飞行器、集群协同控制、网络控制等 。
模型设计解决了问题与方法主要的特征匹配和参数调优的问题,剩下的不确定是较小的和可控的。 所谓的不确定性也是一种特征,都是可以建模的。现代计算技术让建模仿真变得十分方便,已知的、能够想得到问题都是可以建模的,在模型空间进行方法研究基础的、可靠的、历史悠久的、有效的、完备的思想。
光点科技
2023-08-15 广告
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通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件...
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看样子没有专业人士来回答LZ啊,LZ出这么高的分也没人理,哎,可惜我也帮不上忙,不好意思哈
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你好,我现在也在研究侯老师的无模型自适应控制。。。理论推导看的头大,不知道您研究的怎么样了
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请问研究的怎么样了?我也在研究~
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