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有问必答 |
| “有问必答”栏目组感谢各位读者对本栏目的关心和支持，并借此机会祝各位老师和同学圣诞和新年快乐，预祝大家在新的一年身体健康、心想事成！ 大连理工大学的孙博士最近来信说，现有的非线性系统理论与实际需要解决的控制工程问题尚有差距。并进一步问到该研究领域的发展前景和可行的研究方向。这些问题提得很好，也一直是国际控制届关心和讨论的焦点。最近，中国科学院信息技术科学部委托北京大学的黄琳院士开展“控制科学”学科发展战略研究项目。一系列相关的研究文章和学术报告即将发表，敬请读者关注。 基于我们的研究工作和个人的一些思考，我们栏目组回答如下，仅供孙博士和其他读者参考。 大连理工大学的孙博士： 个人感觉《TCCT 通讯》中的“有问必答”栏目办的很好。提供了一个为控制领域中科研人员与国际控制界的知名学者沟通的平台。 我目前对传统的非线性系统（基于微分方程模型）的研究比较感兴趣。发现虽然实际问题几乎都是非线性系统问题，由于实际问题复杂，实际给出一个比较准确的非线性系统模型是很困难的。在目前大量的生活生产实际问题中，传统的非线性系统的研究似乎没有智能化方法，比如模糊系统、神经元网络方法，在解决实际问题中实用。而且似乎目前非线性系统中留下的一些未解决的公开问题都是比较困难的。请问，传统的非线性系统将来的发展前景如何？以及可行的研究方向有哪些呢？ “有问必答”栏目组： 控制学科一直在不断发展和完善中，以解决不断涌现的新问题和新应用。非线性系统和控制这个分支也不例外。面对具体的实际问题，建议面向实际应用背景，以解决实际问题作为研究的目标和驱动力。从分析实际问题的需求开始，从提炼控制理论问题开始，从建立面向控制的模型开始，而不是从微分方程开始。至于是用线性还是其他非线性近似模型（比如神经网络），真的只能具体问题具体分析了。 传统的非线性系统将来的发展前景？如果将推广线性系统和控制理论作为传统非线性系统和控制的动力，那么你说得对，余留的非线性问题会更难一些。仅以90年代为例，非线性控制领域已经涌现了一些针对相当一般的非线性系统的方法，比如低增益（low gain）和相对应的高增益（high gain）反馈理论、积分器后推（Backstepping）和前推（Forwarding）设计、输入到状态稳定方法、半全局镇定（semi-global stabilization）、内模原理、非线性小增益理论等。这些非线性控制方法已经在许多工程和系统生物学等领域有了广泛的应用。可喜的是，随着第三次工业革命的到来，新的通讯技术和新的能源系统的结合催生了一些热门的学科和应用。比如基于可再生能源的智能电网、智能交通、智慧城市。其他领域，比如航空航天和生物医学，也涌现一些与控制紧密相关的新兴应用。为解决其中相关的非线性控制问题，需要大力发展和提出新的想法和技术。从这个意义上讲，我们可以做的研究方向很多。最近几年的主流国际控制会议和期刊上已陆续有一些研究文章探讨这些问题，在此就不一一赘述。 |
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