2023年12月9日发(作者：)
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新技术自动化讲座
自动化新技术讲座
自动控制（自动化）学科控制与决策信息采集与处理系统建模与分析机器人技术计算机控制先进制造技术数学计算机科学信息论运筹学控制论认知心理学神经脑科学生物医学物理管理科学支持基础主要应用领域自动控制（自动化）是一门交叉学科 一 什么是自动化
什么是控制？ 控制定义为在工程系统中算法和反馈的使用 从本质上来说，控制是一门信息科学，包括模拟信息和数字信 息的应用。 典型的控制系统框图
核心理论 控制论 美国数学家 维纳 信息论 美国数学家 辛钦 以控制论为基础经 历了3 个发展阶段 从传统到现代
什么是控制理论？ ？ 控制理论是指用来分析、综合控制系统的数学框架。 第一代经典控制（ 20世纪50年代） 用于单输入、单输出反馈回路的各种方 法 包括用来建模、分析频率响应和稳定性的传递函数和波德图 （Bode
Plots） ； 研究反馈系统稳定性的奈奎斯特图 (Nyquist Plots) 和增益/相角余度理论 。 第二代控制理论 （20世纪70年代） 为多变量系统提供了解决办法。控制系 统的状态空间表示法，庞特里雅金的极大值理论和贝尔曼的动态规划理论； 最优控制理论 。 第三代控制理论 （20世纪80年代）鲁棒性多变量控制 ；不确定性是设计 方法学。 控制的许多其他分支 ： 包括自适应，非线性，几何学，混合，模糊和
神经控制框架。 重要的四个概念：动态、建模、互连和不确定性
智能控制： 智能控制的内涵是： 神经网络 遗传算法 模糊控制 人工智能
近年来的新发展： 蚁群算法 免疫算法
内分泌算法 一些国家把图像处理、模式识别等技术也归入其中
二. 自动化的应用 工业生产领域的应用 （传统控制） 在航天航空军事领域的应用 在管理方面的应用 在民用领域的应用 在网络中的应用 机器人学
1 、在工业生产中的应用 制造工业中的控制系统 工业过程控制系统 机械手
顺序控制 MEMS （微系统 ） 通信系统 过程控制 运动控制
制造工业中的控制系统。 从汽车制造到集成芯片制造，计算机控制的机械装置提供了精确的定位和组装，满足部件和成品高质量和高产量的需求。
工业过程控制系统。 特别是在化工企业，通过监控数以千计的传 感信号并且对数百个阀、加热器、泵及其它执行器作出相应的调整， 维持产品的高质量。 核电站
机械手（顺序控制）
按照一定升温曲线的窑炉控制
扎钢厂
五座连续冷压机
造纸机
现代企业自动化系统控制一般结构
工业控制与网络、通讯技术结合DCS 和 FCS
煤矿信息化网络平台规划及架构 三层网络体系： 管理信息系统 （ 管理信息层）、综合信息监控监测系） 统（安全生产控制层）、生产过程监控监测系统（设备监测层） 两类网络通道： 环网系统拟建设千兆主干网集成、百兆支网接入的网络结构
双环冗余型结构网络双环冗余型结构网络
建新矿地面生产调度指挥中心效果图示
井下变电所监控系统结构图 TCP/IP 井下光纤工业以太环网 井下光纤工业以太环网 工业以太网交换机 井下测控装置 综保单元
2 通信系统 包括电话系统、蜂窝电话及Internet。控制系统调节传输设备和转发器中信号的功率水平；在网络路由设备中管理信包缓冲器；提供自适应的噪声消除以适应变化的传输线路特性。
3 MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems) 是微机电系统的缩写。也称为微系统，目前MEMS加工技术又被广泛应用于微流控芯片与合成生物学等领域。
MEMS主要包括微型机构、微型传感器、微型执行器和相应的处理电路等几部分，它是在融合多种微细加工技术，并应用现代信息技术的最新成果的基础上发展起来的高科技前沿学科。 MEMS技术的发展开辟了一个全新的技术领域和产业，采用MEMS技术制作的微传感器、微执行器、微型构件、微机械光学器件、真空微电子器件、电力电子器件等在航空、航天、汽车、生物医学、环境监控、军事以及几乎人们所接触到的所有领域中都有着十分广阔的应用前景。
MEMS （Micro-Electro-Mechanical Systems） 通过利用微制造工艺，在公共芯片上机械元件、传感器、 执行器和电子的集成。
无处不在的计算、通信和检测 基于MEMS的传感器网荚 5 自动化在网络中的应用 物联网
传 感 器 网 荚 应 用 实 例 大地测量 生物、环境测量
信息和网络 网络控制 北美互连网络 网络控制的基本问题控制通过网络传送数据包流。 控制问题就是设计一个分散化的方案，根据访问模式、网络拥塞、服务器负载的估计和预测，决定多长时间更新何处的缓冲文件的拷贝，客户端的请求导向哪个服务器？
系统的规模极大。因特网可能是人类建立的最大的反馈控制系统； 分布性 网络的不确定性和变更一直存在，不可预见性。 控制目标 ： 降低延迟，减轻服务器的负载，平衡网络流量， 提高服务的可靠性和效率。 网络控制的特点 稳定性变得非常复杂。网络状态信息传输的延迟、局部控制行为效应 的延时。 网络必须支持根据数据包和流量时间标度两方面的统计根据各种各样流通 特征和根据延迟、带宽、丢包率不同的服务质量要求。
以无线网络为例，无线网络中路由问题更为严重。带有无线调制解调器的节点可 以移动，节点的地址既不说明在何处，也不说明如何到达。 网络控制的类型 1） 服务质量控制（QoS控制） 无线网络的指标包括：吞吐量（每秒多少位）；时延（包的平均时延，时延的标准偏差，第99% 时延）；公平性，每一个用户获得同等质量的服务。 2） 功率控制问题 如何选择发送功率级别。功率太大会干扰他人的接受；太小，因衰减而收不到信号需重发。在信息论中涉及瀑布解。 功率控制问题可以被当作基于反馈的设定点调节问题。接收器可提供一个反馈信号到发送器，容许它调节发射功率，使得在接受器端，网络接受功率的水平，或在接受器端，网络接收的信号/干扰脉冲噪声比处在期望的水平。
1T2T3T1R2R3R3） 媒介访问控制问题 为了避免冲突，为了使意想的接受器能容易地收到报文，节点应如何调度它们的 发送？这就是媒介访问控制问题。
4）路由控制问题 在现代的网络中，节点的地址不是其位置的说明或如何来搜索它。这就产生了 路 由问题 。其目标是确定报文从源到目的地要遵循的路由。找到从一个给定的节点0到 一个特定节点i具有最少路段数目的路径， 这是动态规划问题 。 T 1 、 T 2 和T 3 都在R 1 接收的范围内， 为使R 1 成功地接收从T 1 来的报文， T 2 和T 3 二者必须保持静止。
6 在航天航空交通领域的应用 现代控制理论 最优控制（航天器的飞行姿态、优化目标、优化参数和约束条件 航空和交通运输的未来面临更为复杂的挑战
控制设计问题的基础动力学从连续到混合的变化正在进行当中。一个更为激烈的 趋势是动力学变成分布式实体的集合。它们具有局部计算，全球通信连接，很少有 物理学定律所强加的规则，并且不可能施加集中式控制行为。 网络封锁和阻塞问题的解决； 航空和交通运输的未来面临更为复杂的挑战 民用航空和战场空间管理 建立单个飞机调度和飞行路线；
气袋活动悬架活动悬架气袋温度控制废气控制（EGR）电子发送巡行控制巡行控制电子式燃料注入电子点火电子点火电功率操纵（PAS）防锁闸导航系统牵引控制智能显示障碍避免4W 操纵汽车的传统控制与进展
未 来 汽 车 的 控 制 系 统
车队领头 感应式回路检测车队成员非车辆代理可变消息标记路边照明斜坡检测电子收费摄象机交通管理中心（TMC）系统入口筛选干线控制公路咨询雷达高速公路交通优化和智能控制称重量
航空器推进系统 根据系统的嵌入模型，提供高级的健康、性能和寿命管理，并根据条件和使命进行优化 ； 损坏的检测（诊断）和隐患的预测（预兆）是智能发动机的核心。对热流、 结构、机械系统以及操作环境的详细建模。考虑系统的交互，必须用降阶建模中先进技术构造基于物理的模型； 使用嵌入模型通过更新（1）最优代价函数（改变所期望系统的行为）；（2）数学模型（反映参数值的变化或传感器和执行器的损坏）；（3）约束（反映由于外部影响必须避免的状态空间的范围），使发动机性能适应操作条件和引擎环境的变化。
空间飞行器的导航和控制系统。 包括商业飞机、制导导弹、高级战斗机，发射飞船和卫星等。它提供了在面临大的环境和系统不确定性时，系统的稳定性和跟踪。
航空和运输 早期的控制系统是由人工调节飞行中反馈增益来设计的实质上，是在实际飞机上用试探法设计。 F/A 飞机 最早生产的军用战斗机之一，利用无人操纵技术 稳定和调节的单输入单输出反馈回路、正式的频域设计理论系统； 现代控制理论和方法可以处理诸如多输入多输出、复杂的不确定性行为、困难 的扰动环境和任意的特性指标。在现代的飞机和交通车辆中，有十几个反馈环 不再罕见。
二战期间，美国跨国大西洋运送物资的船队，经常受到德国潜 艇的打击，物资损失25%。经过最优控制和线性规划和概率的 估算，对船队的规模进行了调整，船队增加了5-7倍，而损失 减小到2.5%。 最优控制与线性规划 7 自动化在军事中的应用
卡尔曼滤波器
无人机智能控制 机器人成功的例子火星探路机器人和SONY公司的Aibo机器人 8 机器人和智能机器人 Wiener的大部分关于机器人和智能机器的设想还没有实现。
关于反馈、稳定性、优化和预测等主题的新问题。例如，建模详细到什么程度（即：运动学还是动态学，线性还是非线性，确定性还是随机性，等等）优化才有意义？ 机器人学提供了分析的理论和方法，实现任务所要求的各种运动模式 开发控制这些机器运动的、具有语言的可传递性相应软件。 适应性和学习。需要以更复杂的方式和它们环境交互，对机器人自己和他人的行为推理
群组机器人合作控制。 考虑使用多个机器人以协调的方式进行侦测、 后勤支持和战斗，以减轻人类承受肮脏、危险和愚笨任务的负担。 机器人控制面临的问题
视觉处理和理解、复杂推理和学习以及动态运动规划和控制。 在非结构化的环境中进行推理和规划的框架可能需要目前还未没有的方式， 把动力学、逻辑和几何结合在一起的新数学概念 机器人杯 (RoboCup)， 面临挑战
混合的主动系统和人类界面 不仅要求对视觉数据处理有新的见解，还需要更 好地理解人和机器与计算机控制系统的交互作用。探索可变自治系统
使用高速数据传感器进行控制 设计视觉指引系统，对照明状况和外部环境的变
化具有鲁棒性。设计和性能评价必须更为明确地使用自适应性、自诊断和自优化这些观念 在视觉数据产生的基础上，基于控制图像分割的变异理论、基于计算 复杂性的学习理论、基于信息论的感知问题的一种求解方法
号关系的表示，超出了目前我们在诸如系统识别、状态预测和信号到符号的转换中可利用的工具。
医用机器人 三维图像数据可以在脑部手术中使机器人手臂精确运动，减少附带脑组织损 伤的风险。直觉外科使用远程操作和力反应反馈方法，减小冠状动脉手术入侵，避免入侵胸部切割。 控制问题： 未来医用机器人的基础系统和软件的可靠性。高度非线性、 混合和不确定系统的系统认证形式化方法和极限容错策略。 应用： 机器人医生手术助手。精确的定位技术和机器人钻孔能力，改善了植入的过程和愈合过程，减少并发症和更持久的植入效果。
9 材料和过程处理 微电子业年均增长量为20％，2009年的销售额为10000亿美元。 需要高性能反馈控制以实现摩尔定律所预测的新一代微电子器件所要求的小尺寸 制药业，每年以10－20％的速度递增，2009年的销售额为75亿美元。 规模生产的制药设备运行的主要的瓶颈是难于控制由复杂结晶过程所生产的晶状体大小和形状的分布 Intel 奔腾 IV 管芯和芯片 需求
结晶显微镜图象（醋氨酚是扑热息痛的活动成分），表示能 在单位时刻在醋氨酚结晶器发生的晶体形状的多样性。 材料处理过程：加工
置。 量的设备以减少主要化学物泄漏的 风险；要对供应链进行更严格的控制；设计高度集成的、把许多习惯上独立操作的过程联合起来。
紫外线、红外线、罗马分光镜为提供了新的条件。 控制的特点
10 芯片设计优化
检测技术 软测量技术 虚拟仪表技术 智能检测技术 指纹识别 机器人视觉
人脸识别 虹膜识别 数字墨水 数据挖掘
马王堆出土的头骨复原的人像（20岁、30岁、50岁）
虹膜技术
声音传感器 欢 欢 迎 新 同 学！
海洋噪声 的高斯性、线性和马尔科夫性
交通运输
陀螺仪
电力系统 在电力系统中，电网的瞬态干扰和浪涌电压、电网中的谐波等 噪声严重影响到电能质量。
电力系统载波
电力系统载波-高速公路隧道照明 的控制器部分
软测量
软测量颗粒碰撞噪声检测（PIND）
软测量
微检测技术：灵活应用光源的色彩特性可以对PCB 板上多种其它信息进行检测
相关分析
多普勒信号
数字墨水 使用200多个传感器
基于相关分析的模式识别
路径记忆 模型辨识
模糊化 相关分析
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