武器系统控制方法的分类及其各类介绍

武器系统的控制方法按照发展过程可以分为三大类：经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论。

1.经典控制理论

经典控制理论主要用于解决反馈控制系统中控制器的分析与设计的问题。

经典控制理论中广泛使用的频率法和根轨迹法是建立在传递函数基础上的。线性定常系统的传递函数是在零初始条件下系统输出量的拉普拉斯变换与输入量的拉普拉斯变换之比，是描述系统的频域模型。传递函数只描述了系统的输入、输出关系，没有内部变量的表示。经典控制理论的特点是以传递函数为数学工具，本质上是频域方法，主要研究“单输入-单输出”线性定常控制系统的分析与设计，对线性定常系统已经形成相当成熟的理论。

典型的经典控制理论包括PID控制、Smith控制、解耦控制、Dalin控制、串级控制等。PID控制由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高而被广泛应用，尤其适合用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。对于存在非线性和时变不确定性的系统，由于难以建立精确的数学模型，所以应用常规的PID控制器不能达到理想的控制效果；同时，在实际应用中，由于受到参数整定方法繁杂的困扰，常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳。随着微处理机技术的发展和数字智能式控制器的实际应用，为控制复杂无规则系统开辟了新途径。经典控制理论虽然具有很大的实用价值，但也有着明显的局限性，主要表现如下：

（1）经典控制理论建立在传递函数和频率特性的基础上，而传递函数和频率特性均属于系统的外部描述，不能充分反映系统内部的状态。

（2）无论是根轨迹法还是频率法，本质上都是频域法，都要通过积分变换，因此原则上只适宜于解决“单输入-单输出”线性定常系统的问题，对“多输入-多输出”系统不宜用经典控制理论解决，特别是对非线性、时变系统更是无能为力。

2.现代控制理论

现代控制理论引入了“状态”的概念，用“状态变量”及“状态方程”描述系统，因而更能反映出系统的内在本质与特性。从不同的思维角度出发，现代控制理论包括自适应控制、鲁棒控制、变结构控制等。

1）自适应控制

自适应控制是指自动地、适时地调节系统本身控制规律的参数，以适应外界环境变化、系统本身参数变化、外界干扰等的影响，使整个控制系统能按某一性能指标运行在最佳状态下的系统。与传统的控制方法相比，自适应控制方法最显著的特点是不但能控制一个已知系统，而且能控制一个完全未知（或部分未知）的系统。自适应控制的策略、控制规律是建立在未知系统的基础之上的，它不但能抑制外界干扰、环境变化、系统本身参数变化的影响，在某种程度上还能有效地消除模型化误差等的影响。(www.xing528.com)

2）鲁棒控制

在实际问题中，系统的模型可能包含不确定因素，如果希望控制系统这时仍有良好的性能（即对不确定因素不敏感），这就是鲁棒控制问题。H∞设计方法就是一种典型的鲁棒控制方法，是在H∞空间通过某些性能指标的无穷范数优化而获得具有鲁棒性能控制器的一种控制理论。H∞鲁棒控制理论的实质是为多输入、多输出且具有模型摄动的系统提供一种频域的鲁棒控制器设计方法。

3）变结构控制

变结构控制主要研究二阶和单输入高阶系统，运用相平面法来分析系统特性。状态空间线性系统研究，使得变结构控制系统设计思想不断得到丰富，提出了多种变结构设计方法，其中带滑动模态的变结构控制被认为是最有发展前途的。

近年来，随着计算机、大功率电子切换器件、机器人及电机等技术的迅速发展，变结构控制的理论和应用研究开始进入一个新的阶段，所研究的对象已涉及离散系统、分布参数系统、滞后系统、非线性大系统及非完整力学系统等众多复杂系统，同时，自适应控制、神经网络、模糊控制及遗传算法等先进方法也被应用于滑模变结构控制系统的设计中。

3.智能控制理论

智能控制是一个多学科的交叉，是一种应用人工智能的理论与技术，以及运筹学的优化方法，并和控制理论方法与技术相结合，在不确定的环境中，仿效人的智能，实现对系统控制的控制理论与方法。根据智能控制基本控制对象的开放性、复杂性、不确定性的特点，一个理想的智能控制系统应具有学习功能、适应功能和组织功能。

按其构成的原理进行分类，智能控制系大致可以分为仿人智能控制、专家控制、模糊控制、神经网络控制、遗传算法及其控制、集成智能控制、综合智能控制等。

对控制系统而言，神经网络的主要贡献在于提供了一种非线性静态映射。它能以任意精度逼近任意给定的非线性关系；能够学习和适应未知不确定系统的动态特性，并将其隐含于网络内部的连接权值，需要时，可通过信息的前馈处理，再现系统的动态特性。神经网络用于控制系统的设计主要是针对系统的非线性和不确定性进行的。由于神经网络具有自适应能力、并行处理和高度鲁棒性，因此采用神经网络方法设计的控制系统具有更快的速度（实时性）、更强的适应能力和更强的鲁棒性。用于控制系统设计的神经网络有多种类型和多种方式，既有完全脱离传统的方法，也有与传统设计手段相结合的方式。

模糊控制是一种通过计算机控制技术，采用模糊数学、模糊语言规则和模糊规则的推理方法，构成一种具有反馈的闭环自动控制系统，适用于被控过程没有数学模型或很难建立数学模型的过程。