更改

==主要控制策略==

==主要控制策略==

*自适应控制使用过程参数的在线识别或控制器增益的修改，从而获得强大的鲁棒性。1950年代，自适应控制首次应用于航空航天业，并在该领域取得了特别的成功。

*自适应控制使用在线方法识别过程参数，或修改控制器的增益，借此获得了强大的鲁棒性。1950年代，自适应控制首次应用于航空航天领域，并取得了极大成功。

*分级控制系统是一种类型的控制系统，其中一组设备和管理软件的被布置在分层 树。当树中的链接由计算机网络实现时，该分层控制系统也是网络控制系统的一种形式。

*分层控制系统是设备和控制软件按照层级树结构组织的一类控制系统。当树中的链接由计算机网络实现时，该分层控制系统也是网络控制系统的一种形式。

*智能控制使用各种AI计算方法，例如人工神经网络，贝叶斯概率，模糊逻辑，<ref>{{cite journal | title=A novel fuzzy framework for nonlinear system control| journal=Fuzzy Sets and Systems | year=2010 | last=Liu |first1=Jie |author2=Wilson Wang |author3=Farid Golnaraghi |author4=Eric Kubica | volume=161 | issue=21 | pages=2746–2759 | doi=10.1016/j.fss.2010.04.009}}</ref> 机器学习，进化计算和遗传算法或这些方法的组合（例如神经模糊算法）来控制动态系统。

*智能控制使用各种人工智能计算方法来控制动态系统，例如人工神经网络，贝叶斯概率，模糊逻辑，<ref>{{cite journal | title=A novel fuzzy framework for nonlinear system control| journal=Fuzzy Sets and Systems | year=2010 | last=Liu |first1=Jie |author2=Wilson Wang |author3=Farid Golnaraghi |author4=Eric Kubica | volume=161 | issue=21 | pages=2746–2759 | doi=10.1016/j.fss.2010.04.009}}</ref> 机器学习，进化计算和遗传算法或这些方法的组合（例如神经模糊算法）。

*最优控制是一种特殊的控制技术，其中控制信号优化某个“成本指标”：例如，在卫星的情况下，将其推向消耗最少燃料的所需轨迹所需的喷射推力。两种最优控制设计方法已在工业应用中广泛使用，因为已证明它们可以保证闭环稳定性。这些是模型预测控制 MPC 和线性二次高斯控制 LQG 。第一个可以更明确地考虑对系统中信号的约束，这是许多工业过程中的重要特征。但是，MPC中的“最佳控制”结构只是实现这种结果的一种手段，因为它没有优化闭环控制系统的真实性能指标。与PID控制器一起，MPC系统是过程控制中使用最广泛的控制技术。

*最优控制是一种利用控制信号优化某个“成本指标”的特殊控制技术：例如，卫星进入指定轨迹所需的喷射推力消耗的燃料需要最小化。由于已经证明可以保证闭环稳定性，有两种最优控制设计方法已在工业界广泛使用：模型预测控制 (MPC) 和线性二次高斯控制 (LQG)。前者可以更明确地考虑对系统中信号的约束，而这是许多工业过程中的重要特征。但是，MPC中的“最佳控制”结构只是实现目标的手段之一，因为它没有最优化闭环控制系统的实际性能指标。MPC系统与PID控制器是过程控制中使用最广泛的控制技术。

*鲁棒控制明确地解决了控制器设计方法的不确定性。使用鲁棒控制方法设计的控制器往往能够应对真实系统与用于设计的标称模型之间的微小差异。<ref>{{cite journal|last1=Melby|first1=Paul|last2=et.|first2=al.|title=Robustness of Adaptation in Controlled Self-Adjusting Chaotic Systems |journal=Fluctuation and Noise Letters |volume=02|issue=4|pages=L285–L292|date=2002|doi=10.1142/S0219477502000919}}</ref> Bode和其他人的早期方法相当可靠；有时发现1960年代和1970年代发明的状态空间方法缺乏鲁棒性。现代鲁棒控制技术的例子包括H-无穷回路整形通过邓肯麦克法兰和开发基思格洛弗，滑模控制由显影（SMC）瓦迪姆Utkin和安全协议，旨在控制智能电网应用中的大量异构负载<ref name='TCL1'>{{cite journal|title=Safe Protocols for Generating Power Pulses with Heterogeneous Populations of Thermostatically Controlled Loads |author=N. A. Sinitsyn. S. Kundu, S. Backhaus |journal=[[Energy Conversion and Management]]|volume=67|year=2013|pages=297–308|arxiv=1211.0248|doi=10.1016/j.enconman.2012.11.021}}</ref> 。鲁棒法旨在在存在小的建模误差的情况下实现稳健的性能和/或稳定性。

*鲁棒控制明确地解决了控制器设计方法的不确定性。使用鲁棒控制方法设计的控制器往往能够应对真实系统与用于设计的标称模型之间的微小差异。<ref>{{cite journal|last1=Melby|first1=Paul|last2=et.|first2=al.|title=Robustness of Adaptation in Controlled Self-Adjusting Chaotic Systems |journal=Fluctuation and Noise Letters |volume=02|issue=4|pages=L285–L292|date=2002|doi=10.1142/S0219477502000919}}</ref> 波特 (Bode) 和其他人使用的早期方法相当鲁棒；而1960年代和1970年代发明的状态空间方法有时则缺乏鲁棒性。现代鲁棒控制技术的例子包括邓肯·麦克法兰 (Duncan McFarlane) 和基思·格洛弗 (Keith Glover) 开发的H-infinity回路成形，由瓦迪姆·乌特金 (Vadim Utkin) 开发的滑动模式控制 (SMC)，以及旨在控制智能电网应用中的大量异构负载<ref name='TCL1'>{{cite journal|title=Safe Protocols for Generating Power Pulses with Heterogeneous Populations of Thermostatically Controlled Loads |author=N. A. Sinitsyn. S. Kundu, S. Backhaus |journal=[[Energy Conversion and Management]]|volume=67|year=2013|pages=297–308|arxiv=1211.0248|doi=10.1016/j.enconman.2012.11.021}}</ref> 的安全协议。鲁棒控制的目标是在存在微小建模误差的情况下实现稳健性和/或稳定性。

*随机控制处理模型不确定的控制设计。在典型的随机控制问题中，假设模型和控制器中存在随机噪声和干扰，并且控制设计必须考虑这些随机偏差。

*随机控制处理模型内部存在不确定性的控制设计。在典型的随机控制问题中，我们假设模型和控制器中存在随机噪声和干扰，并且控制设计必须考虑这些随机偏差。

*能量整形控制将工厂和控制器视为能量转换设备。为了实现期望的行为，根据互连制定了控制策略。

*能量成型控制将受控对象和控制器视为能量转换设备。控制策略根据能实现目标行为的互联模式（以一种节省能源的方式）构建。

*自组织的临界控制可以定义为试图干扰自组织系统耗散能量的过程。

*自组织临界控制可以定义为试图干扰自组织系统耗散能量的过程。

==系统和控制的科学家==

==系统和控制的科学家==