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控制科学与工程学科简介;控制科学与工程

是研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。控制科学以控制论、系统论、信息论为基础，研究各应用领域内的共性问题，即为了实现控制目标，应如何建立系统的模型，分析其内部与环境信息，采取何种控制与决策行为；而与各应用领域的密切结合，又形成了控制工程丰富多样的内容。本学科在理论研究与工程实践相结合、学科交叉和军民结合等方面具有明显的特色与优势，对我国国民经济发展和国家安全发挥了重大作用。;控制科学与工程一级学科;各二级学科及主要研究范畴;本专业方向主要研究：

线性与非线性控制、自适应控制、变结构控制、鲁棒控制、智能控制、模糊控制、神经元控制、预测控制、推理控制、容错控制、多变量控制、量子控制、系统辨识、过程建模与优化、故障诊断与预报、离散事件动态系统、复杂系统的优化与调度、智能优化与智能维护、复杂性理论研究、高性能调速与伺服、运动体导航与制导、机器人与机器视觉、多传感器集成与融合，多自主体合作与对抗、嵌入式系统、传感器网络、软测量技术、电力电子技术、现场总线技术、系统集成技术、网络控制技术，以及将上述技术与方法加以集成的综合自动化技术等。;智能控制理论

“智能控制”这一概念是美国普渡大学（PurdueUniversity)的美籍华人付京孙教授在20世纪70年代初提出来的。

其定义为：

所谓智能控制是指一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是计算机模拟人类智能的一个重要领域。（张仲俊、蔡自兴）

;智能控制的几个主要分支

1）递阶智能控制（HierarchicalIntelligentControl)：

是在研究早期学习控制系统的基础上，从工程控制论角度总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系之后逐渐形成的，是智能控制的最早理论之一。

递阶智能控制系统由组织级、协调级、和执行级3级组成，遵循“精度随智能降低而提高”的原理分级分布。;2）专家智能控制（ExpertIntelligentControl)：

所谓专家系统，实际上是一种能以人类专家水平完成专门和困难的专业任务的计算机系统。

专家系统能运用专家的经验和知识进行推理、判断和决策；能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题；能不断地增长知识，修改原有的知识，不断更新。

它有两种形式：专家控制系统和专家式控制器。前者系统结构复杂，研制代价高，因而目前应用较少。后者结构简单，研制代价明显低于前者，性能又能满足一般工业过程的控制要求，因而获得了日益广泛的应用。

;3）模糊智能控制（FuzzyControl）：

模糊理论是美国加利福尼亚大学的自动控制理论专家L.A.Zadeh教授1965年最早提出。模糊逻辑控制是智能控制的重要组成部分。

所谓模糊控制，就是在被控对象的模糊模型基础上，运用模糊控制器的近似推理手段实现系统的控制。其基本思想是用机器去模拟人对系统的控制。

;4）神经网络智能控制（NeuralNetIntelligentControl)：

1943年麦卡洛克和皮茨提出人工神经网络（ANN）概念。随着人工神经网络应用研究的不断深入，新的神经网络模型不断推出，现有神经网络模型已达几百种。其中，应用最多的是BP网、Hopfield网络、自组织神经网络、动态递归网络、联想记忆网络等。

神经网络在自动控制领域内的应用目前主要集中在两个方面：非线性系统的建模和控制器的综合。;5）遗传算法与控制理论结合：

遗传算法是人工智能的重要分支，其基本思想是基于达尔文的进化论和Mendel的遗传学说，是在计算机上模拟生命进化机制的一门学科。

遗传算法通过将问题转换成由染色体组成的进化群体和对该群体进行操作的一组遗传算子（复制、交叉和变异），通过“适者生存，不适者淘汰”的进化机制，经过“生成—评价—选择—操作”的进化过程反复进行，即可得到问题的最优解。

近年来在自动控制领域,遗传算法在PID控制、线性和非线性、最优、鲁棒、自适应、滑模、模糊逻辑、神经网络、参数估计和系统辨识、模型线性化和控制器降阶和机器人手臂控制等方面得到了广泛的应用.;研究举例;;自动控制理论的基础性研究课题

复杂系统的建模和辨识：

传统的系统结构已知的对象的参数辨识已经成熟，现在需要重点研究的是复杂的、具有强不确定性的系统的建模方法。其中包括：非线性和时变系统的建模、大系统的分散建模、建模和控制的配合等问题。

鲁棒、自适应及智能控制：

1）针对复杂对象，特别是有强不确定性时设计在工程上易于实现的控制器；

2）采用