控制设计的整体性与多样化目标

自然环境的各种过程是事先设计好的。我们只是观察、分析并使用它。为了使用它，我们通常要改变环境，但只有当我们通过设计来改造环境时，才称它为工程系统。

工程系统的设计通常始于描述被改造系统必须提供的服务特征，以及该服务所能提供的性能。在控制设计中，从定义上我们希望系统做什么开始，就是描述系统输出的特点以及输入的限制。为了总结我们的目标，我们通常定义一个评价控制的指标。这是一个定量指标，进行评价并比较各种可选的控制系统实现方法。这就让选择最好的方法变得容易了。

在分析和设计过程中，主要使用两种方法：从上到下或是从下到上。这两种方法都是分而治之解决问题方法的具体形式。通常它们都用在迭代法中。

在从上到下的方法中，我们通过观测一些关键的（外部）信号来研究整个系统。我们怎样影响它的性能呢？系统怎样运行，怎样响应我们的外部输入？能实现什么目标？

就像W.Gibbs说的，整体总是比其组成部分相加要简单^[1]。然而，如果整体不能大于各组成部分的相加，将各子系统结合成更大的系统就明显没有意义。

整体系统的观点也许是使得我们理解系统性能的关键。如果对我们的目标，这样的观点已经足够的话，我们就不用进一步分析或是设计了。如果我们想要将正在设计系统视作更大系统的组成部分的话，这也会成为一个问题。

有些时候，我们不满意系统的性能。这时，我们就需要放大来看，将系统拆分为子系统，可以识别更多的信号，可以处理的自由度更多。在这个层面上，有了更多的系统细节信息，我们就有能力做得更多，期待也更多。通常，这也是有代价的。当我们开始阐明系统的内部运行机理和结构时，分析和设计任务就会变得更加复杂。从若干信号中识别出的子系统都被作为一个单独的系统对待，对它们性能的分析也要在这个尺度上。对于设计过程来说，就不仅需要了解整体系统的需求，也同样要了解子系统的需求。

为了实现对子系统全面的理解，需要将子系统与其他子系统和环境的影响隔离。在综合阶段，子系统之间的相互影响在决定系统的整体性能上起决定作用。如果要实现一个物理系统，不破坏整个系统也许就没办法实现子系统的隔离。

从上到下的方法可以迭代使用，直到我们得到的子系统性能容易理解。这一阶段就意味着整个分析过程的结束。调整子系统不现实或不可实现时，设计通常就停留在这一阶段。

某种程度上，我们在第3章用这样的方法展示了一些应用。

当我们用子系统完成对整个系统从下到上的重建时，才算是完成系统性能的分析，这样才可以理解子系统之间的连接会给系统的整体性能带来怎样的影响。这一步骤会证实我们做的是对的（或是错的）。

从上到下的方法在设计中非常有效，尤其是在对要使用的子系统模块有很好理解的时候。首先，需要明确整体目标或是服务需求。然后，将这些需求分解为低层级的需求，这些低层级的需求连接起来后可以实现更高层级的性能。我们可以根据这些需求设计子系统的逻辑结构，如果将这些子系统连接起来可以实现所需系统目标。

然后，我们需要根据所需性能单独设计每个子系统，依次或是并行设计（这就显现出从上到下方法的优势）。每个子系统的设计都重复这一过程，直到完成一个满足设计要求基本单元或系统。

最后，组合各个子系统，验证每一层的性能指标，自下而上进行，直到对得到的整体目标满意为止。有时，当在某一层的测试失败了，我们就需要折回到上一步。有时很不幸的是，我们需要一直回溯到底层才能发现真正的问题。

从上到下设计方法的优点有：

●支持已有系统的再使用；

●通过并行工作路径加快设计过程，各设计小组可以按照各自的设计目标独立工作；

●使自然测试和评价层次化，让调试更系统化。

自上到下的步骤常用在对相似设备、服务或是系统有很多设计经验的情况下。(www.xing528.com)

在设计全新的功能或不是已有设备时，从下到上的方法更常用。从已知性能的子系统入手，设想一些新的并且可能有挑战性的子系统互连来实现新的功能。组合这些子系统建立新的系统。系统必须要经过测试，并完全建立其性能。这个过程需要一直重复，直到所有的控制目标都满意并且可以保证安全的运行为止。

多数设计方法结合使用从上到下和从下到上两种方法，这将根据设计的阶段，可用的经验和遇到的困难来定。

相比用系统原型的实验，利用计算机模型在（控制）设计中扮演越来越重要的角色。

控制设计，尤其是有关控制子系统的控制设计，遵循着相同的原理。将控制设计视为整体系统设计的组成部分，比将控制设计视为与被控对象或是被控过程有相互作用的子系统的设计更加合理。不幸的是，控制设计通常是在被控对象已经被设计出之后才进行的。当控制成为一种改进被控对象性能的时候，这就是没法避免的情况了，我们必须适应这种情况。如果可以避免这种情况，将控制设计视作系统设计也是一个很大的错误。控制子系统只按照被控对象的特性运行并且修正其特性。因此，由于被控对象的性能，期望的（被控系统的）功能性可能要么已经丢失了，要么难以实现我们期望控制子系统所具有的功能。在所有的设计过程中，都有一些基本的约束和控制难以实现的事。揭示这些约束就是控制理论的主要目标之一。将对象和控制器子系统看作整个系统的组成部分进行协同设计需要优先考虑，可是很少有书讨论这个方法。

像第8章里讲的，控制用到了两个主要的结构：

●开环或是前馈控制，使用对象特性、外部干扰或是参考信号的知识对被控对象施加输入；

●反馈，依靠被控过程自身的信息来决定合适的控制作用。

为了实现被控系统的目标，也可以综合使用这两种结构。

由相互连接的子系统、控制器和被控对象组成的复杂系统应该被分级。局部控制器会用从其对应的子系统获得（也许也从临近的子系统获得）的信息作用于子系统，达到局部性能指标，减小子系统间不利的相互影响。协调全局的控制器会告知局部控制器的精确目标，这样整个系统就精细地协调组织起来达成全局目标。

控制子系统必须符合像8.3节提到的多样化目标。基于模型的现代设计十分依靠最优化工具来逐渐提升系统性能，因此性能的评估指标就十分重要。通常可用的控制设计方法和工具都是针对某一特定控制目标的。多目标控制可以通过对剩余设计自由度的后续开发实现，因为单个设计目标不能耗尽所有的设计自由度。如果在某一阶段确实没有设计自由度，那么闭环系统的性能可能不会有很强鲁棒性，困难也会随之出现。在这种情况下，最好重新检查性能指标，或者采用多目标优化方法。然而，这样强力的方法确很难实现。随着系统复杂度的增加，最优的概念变得很难定义，而它又是不断改进系统性能所需的。

标准的分步解决方法是将目标层级化，如图10-1所示的那样。时间尺度和空间尺度分离的观点可以用来减小系统的复杂度，在分级控制中的不同层级上处理不同的目标。总之，这些层级组成了控制设计的整体解决方法。

图10-1 整体框架中的控制分级

在接近物理子过程的最底层响应最快，被控过程的测量用来给局部控制提供信息。信息流要求快、精确和准确，以便实现严格的控制。

经过滤波并与其他局部信息汇集在一起形成新的信息，该信息会传输到更高层级的控制当中，制定关于自适应、优化或是监督的决策。这也可能在更慢的时间尺度上发生，不会影响局部控制器性能，并向更好的全局性能逐渐靠近。

最后，在上面的层级里，信息被汇集并定性表达出来，在子过程的基础上协调被控对象的运行。

本章将简要地介绍针对不同层级的控制设计问题。向对控制设计感兴趣的读者介绍很多参考文献，其中大多涵盖基于计算机辅助控制设计和实用例子。我们会用包括第3章介绍过一些应用例子来阐明相应的观点。