作为基础研究的自动控制理论

摘  要 讨论作为基础研究的自动控制论的特点、评价及应支持的内容 关键词 自动控制理论，基础研究 Control Theory As Basic Research CHEN Han-Fu (Institute of Systems Science, Academy of Mathematics and Systems Sciences Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080) (E-mail: hfchen@control.iss.ac.cn) Abstract The following problems are discussed: as basic research what are the features of control theory? What are the evaluation criteria for results of control theory? And what are the main topics to support in control theory? Key words Control theory, basic research 1  自动控制理论的特点    自动控制作为自动化领域的重要内容，它的基础研究有两个特点： 1） 控制本身是一种工具，它不局限于某个系统，控制理论作为自动控制的基础理论，具有普适性，好比微积分、线性代数，任何领域都可拿来用。研究自动控制，不象研究计算机、新材料等，可以提出具体的量化指标，可以得到本身有显示度的成果。 2） 自动控制有很强的应用背景。对自动控制的需求很广泛，小到日常的家用电器、汽车等，大一点如航天、航空、制造系统等，还有各种大型的、更为复杂的系统都需要控制。没有应用背景的“控制理论”就缺乏生命力。如何巧妙地运用控制的基础理论来解决实际问题是和研究控制理论本身不同的另一种创造性工作。 2  支持基础研究    尽管一个国家的积极发展依赖于它的工程技术水平，但如果只重视技术、应用，而不注意基础研究，虽然通过买专利、仿造，一时也能得到一定成效，但没有自主产权，生产的发展就会缺乏后劲。现在日本学者也意识到，战后几十年片面重视技术，确实使日本在一段时间内经济快速发展，有些技术领域一时超过了美国，但由于对基础研究重视不够,技术的发展受到制约，领先的领域又被人超过去了[1]。值得一提的是，日本的基础研究所取得的成就和对基础研究的投入远比我国高。    自动控制理论和应用是对立统一的两个方面，两者相辅相承，不可分割，也不可不区分。诚如上面所述，自动控制理论属具有普适性的基础研究，他研究带有一定概括性的系统的控制问题，我们评价自动控制的基础研究，一方面要看它有否实际意义，但象所有的基础理论一样，不能以“能否立马用上”这样一个简单标准来衡量自动控制理论工作的意义，否则一定会导致庸俗化，而削弱自动控制的基础研究，作为基础研究的成果，一定要到国际上去竞争。虽然不应片面强调国外引用率及SCI指标等，但是在国际上没有任何反应的一项基础研究成果，很难令人信服它会是一流的。    尽管自动控制理论和应用是不可分割的对立统一的两方面，但作为研究工作者本身，两者未必要兼顾。做基础研究，只有全身心地去做，才有可能做出成绩。很难想象，一个人能同时在基础研究、应用研究及技术开发等领域都是强者。    国家自然科学基金委是支持自由探索和原始创新的主要机构，多年来对自动控制基础研究做了有利的支持。今后，不仅基金委还有我们全体自动化界的同行们，一定会一如既往，摒弃急功近利的短视行为，用长远的眼光来看待自动控制基础研究的重要作用，加强对它的支持[2]。 3  系统控制基础研究的挑战性课题    自动控制理论在近50年里得到很大发展。对机制较简单、环境较理想、控制目标单一的系统，在理论上得到较好解决，并且得到大量成功的应用，例如线性二次指标控制、卡尔曼滤波、自校正调节器等。那么这个学科在21世纪里还要做什么？ 1） 实际系统往往十分复杂，可能具有“非线性”、“多层次”、“强耦合”、“无穷维”、“随机性”、“不确定性”等多种复杂特性的组合。例如大型射电望远镜或大型天线阵的控制，它包含了非线性、无穷维、随机、不确定性等因素，这类问题不能用传统意义下某一类系统的控制理论就能彻底解决的，更不要说诸如大型石油化工连续生产过程、大型网络的通信和控制等，这类系统规模大、层次多、耦合强、环境复杂，它们的建模和控制，涉及到多体系建模和多目标控制，用现有的控制理论很难解决。 2） 多学科交叉中出现的控制问题，例如经济系统、生态系统、生物、基因等领域中出现的控制问题、和量子计算机有关的量子系统的控制等，需要综合运用系统科学、计算科学、现代数学、甚至物理学、运筹管理科学等学科的知识和方法，来建立相应的控制理论。有的需要鉴借控制的思想和方法，去解决交叉学科中问题，例如大家谈论很多的复杂系统的“涌现”等现象的分析，Santa Fe研究所过去较多以模拟计算分析为主，据说现在也意识到要把控制、适应控制等方法结合进来分析研究。 3） 即使对复杂性较为单一的传统意义下的控制系统，诸如非线性系统，分布参数系统，随机系统等，其中仍有大量、重要的控制理论问题有待解决。就拿线性常系数系统来说，如果带有随机噪声，那么也还有不少重要的辨识与控制问题没有解决。例如当量测有噪声时的参数辨识问题、一般噪声下最小二乘辨识的收敛性问题、系统阶和时滞的递推估计问题、对控制首项系数的估计不加任何修改的自校正跟踪器的收敛性问题等都没有最后解决。所以对非线性系统、分布参数系统、随机系统等看起来较为传统方向的基础研究，也绝不可放弃，还要大力支持。对“反馈能力和极限”这一类本质性研究，要重视和支持，对基础研究的支持只有持之以恒，才有可能做出国际上一流的成果来。 4） 我们说“信息化带动工业化”，但无论信息化还是工业化都离不开自动化，自动化是纽带，我国的传统工业要改造，大量使用的PID调节器，需要用精度高、适应性更强的控制器来取代，在诸如钢铁、石化等流程控制中，我们虽然引进不少，但实现技术创新还要靠自己的基础研究来支撑。所以，结合中国实际情况，有大量的建模和控制问题需要基础研究工作者去研究。    总之，在新的世纪，有许多深刻而困难的系统控制基础研究课题，期待着控制科学家来解决。 参 考 文 献 1  郝伯林。靠自己的基础研究实现技术创新。科学时报，2002年4月12日 2  郝伯林。20世纪我国自然科学基础研究的艰辛历程。自然辩证法研究，2002，18（8）：1~5 陈翰馥 毕业于苏联列宁格勒大学。研究员，中国科学院院士，IEEE Fellow，IFAC执委，中国自动化学会常务理事，《系统科学与数学》和《控制理论与应用》主编，五种国际刊物的编委及顾问，《中国科学》等数种国内刊物的编委。研究领域为随机系统的辨识、适应控制、随机逼近和优化及其对系统控制、信号处理等领域的应用。