自动化学科概论随着现代科学(特别是数学、系统科学)和技术(特别是微电子技术、计算机技术)的发展，自动化科学和技术在过去的几十年中也发生了翻天覆地的变化，控制技术和控制设备日新月异，控制理论也有长足的发展。面向复杂系统的控制是自动化科学技术发展的动力，计算机及其网络技术的快速进步是自动化科学技术发展的强大支持。为了解决越来越复杂的系统控制问题，系统科学和控制工程的研究者们通过不懈的工作，不断地丰富了自动控制理论和自动化技术，形成了现代自动化科学与技术的许多不同分支。本章扼要介绍先进的、深奥的自动化科学与技术，这些知识绝大多数已超出本科生学习范围（属于研究生学习的内容）,供同学们拓展自动化知识或今后学习其中某一方面的内容时参考。自动化学科概论3.1.1复杂系统及控制的困难3.1.2先进控制技术3.1.3智能控制自动化科学和技术所面对的是一个复杂的系统，其复杂性具体表现为：一、自适应控制自适应控制实质上是系统辨识与控制技术的结合，通常有自校正控制系统、模型参考自适应控制系统两种类型。⑴自校正控制系统⑵模型参考自适应控制系统二、鲁棒控制鲁棒控制是针对被控对象不确定性的一种控制方法。三、容错控制容错控制指当系统出现故障时，实施必要的决策和控制，使系统仍然保持稳定运行，并具有可以接受的性能指标。容错控制当前主要有硬件冗余和解析冗余两种方法。智能控制是一种应用拟人化的思维方式和决策方法实现对被控对象有效控制的技术。模糊逻辑控制、人工神经网络控制、专家控制是比较成熟并且应用最广的三个分支。一、模糊逻辑控制模糊逻辑控制系统的基本结构，它用模糊控制器替代了传统的控制器，模糊控制器由知识库、模糊化处理、模糊推理、精确化处理四部分组成。二、人工神经网络控制人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）模拟大脑神经元之间的连接，实现信息处理、存储等功能。一个简单的人工神经元模型，它的输入（）和输出（）关系可以描述为人工神经网络是由大量人工神经元互连而成的网络，每个神经元是网络的一个节点，它接受多个节点的输出信号，并将自己的输出连接至其它节点。⑴神经网络监督控制系统在原有反馈控制的基础上增加人工神经网络作为控制器的前馈控制。⑵神经网络内模控制系统中NNM为被控对象的模型，用于充分逼近被控对象的动态特性，而NNC（神经网络控制器）为对象的逆模型。三、专家控制专家系统是人工智能的重要内容，它主要是一个智能计算机程序系统，内部包含某个领域的专家水平的知识与经验，并利用来处理该领域的问题。专家系统通常由知识库和推理机两部分组成。⑴专家控制系统是应用专家系统于自动控制的理想形式，它把自动控制系统视为基于知识的系统，并把有关控制的知识分类组织，形成数据库和规则库。⑵专家控制器直接用专家系统作为传统反馈控制系统的控制器，使控制器具有智能。3.2.1大系统及其控制3.2.2系统工程及应用一、大系统的概念给大系统下定义困难，具体界定也困难。认识一个大系统，只能从它所具有的特征出发。通常，一个大系统应该具有如下基本特征：由一些子系统组成，规模庞大；子系统间纵横交错，关系复杂；整个系统目标多样，功能综合；系统与环境有物质、能量、信息的交换，且往往数量较大；具有非线性特性和繁殖、扩展能力；往往是有人参与的系统，人为因素影响大。二、大系统的控制“化大为小，化整为零”1.集中控制2.分散控制3.分解—协调(1)分级递阶控制(2)分层(3)分段控制一、系统工程的概念系统工程是一门关于组织管理的技术。对被控过程实行有效的“控制”，其含义相当于将传统的控制系统广义化。认为它包含了如下几方面的意思：(1)它面对的是一个庞大而复杂的对象；(2)它要达到的目标是系统的综合最优；(3)它根据系统的目标，把自然科学、社会科学中的某些思想、理论、方法、策略和手段等有机地结合起来，应用于人们的科研、生产、经济和社会活动；(4)它应用数学方法和电子计算机等工具，并有人的参与。二、系统建立和系统分析要建造一个系统，通常要经过五个阶段。系统规划阶段系统分析阶段系统设计阶段系统构建阶段系统运行阶段三、系统工程的应用工程系统工程(2)软件工程(3)军事系统工程(4)社会系统工程(5)环境系统工程(6)交通系统工程(7)企业系统工程3.3.1系统的集成和优化3.3.2集成自动化系统Computer-AidedDesign，即CADComputer-AidedManufacturing，即CAMMaterialRequirementPlanning,即MRPManufacturingResourcesPlanning,即MRP-Ⅱ