Vom „Raketenfang mit Stäbchen“ bis zum Einstellen der Wassertemperatur in der Dusche ist dieses Wissen unverzichtbar

Am 13. Oktober um etwa 7:32 Uhr Ortszeit (20:32 Uhr Pekinger Zeit desselben Tages) durchbrach im Morgenlicht des Starport Launch Center in Texas, USA, der Super Heavy Booster die dichten Wolken und schwebte „langsam“ mit einer Geschwindigkeit von 2.000 km/h herab, wobei er eine lange Wolkenspur hinterließ. Das Raptor-Triebwerk flackerte mit einer hellen Heckflamme und der Booster wurde allmählich langsamer. Unter den Jubelrufen des Publikums landete der knapp 200 Tonnen schwere Raketenkörper „sanft“ auf dem Turm.

Dies ist der fünfte Testflug der Schwerlastträgerrakete der neuen Generation „Starship“ des US-Unternehmens SpaceX. Es handelt sich um das erste Mal, dass die Technologie der „Rakete mit Stäbchengriff“ verifiziert wurde – durch den Roboterarm des Startturms konnte die erste Stufe der Rakete erfolgreich mitten in der Luft eingefangen und geborgen werden. Mit dieser Methode lässt sich das Gewicht des „Starship“ verringern und die Startkosten senken. Gleichzeitig können Booster schneller geborgen und wiederverwendet und die Startfrequenz erhöht werden.

Die Methode der „Rakete mit Stäbchenklemme“ wird von den amerikanischen Medien als „beispiellose“ neue Methode zur Bergung von Raketen bezeichnet. Dies erfordert eine extrem hohe Präzision und Schwebefähigkeit des Flugsteuerungssystems der Rakete. Jeder noch so kleine Fehler kann dazu führen, dass die Rakete umkippt oder auf dem Startturm explodiert. SpaceX-Gründer Elon Musk hatte zuvor vorausgesagt, dass die Erfolgsquote der Bergung bei diesem Testflug nur 50 % betragen würde. Anstatt zu sagen „Heben Sie die Rakete mit Stäbchen auf“, ist es eigentlich besser zu sagen „Halten Sie die Rakete auf den Stäbchen an“. Die technische Schwierigkeit liegt nicht in der Geschicklichkeit und Kraft des Roboterarms, sondern darin, den riesigen Booster präzise zwischen den beiden „Stäbchen“ schweben zu lassen.

Bei diesem Prozess spielte die Theorie der automatischen Steuerung eine unverzichtbare Rolle. Die sogenannte automatische Steuerung bedeutet, „mithilfe externer Geräte oder Vorrichtungen (Steuerungen) einen bestimmten Betriebszustand oder Parameter (gesteuerte Größe) einer Maschine, eines Geräts oder eines Produktionsprozesses (gesteuertes Objekt) automatisch und ohne direkte menschliche Beteiligung nach einer vorgegebenen Regel auszuführen.“

Das mag verwirrend klingen, aber tatsächlich sind wir alle mit dem Begriff „Kontrolle“ vertraut: „Computer zur Steuerung von Raumfahrzeugen verwenden“, „Gene kontrollieren die Vererbung“, „der Krebs dieses Patienten ist außer Kontrolle geraten“ … Die Kybernetik ist als methodisch interdisziplinäres Fach seit langem tief in unser Leben integriert und hat mit ihrer Vision und Weltanschauung schon lange unser Leben geprägt – ob es nun um Raumschiffraketen, Neurowissenschaften, künstliche Intelligenz oder das Internet, die Philosophie und den Krieg geht. Die Geschichte der Kybernetik überschreitet kulturelle, disziplinäre und soziale Grenzen.

Im Jahr 1948 erwähnte der Kybernetik-Pionier Norbert Wiener in seinem bahnbrechenden Werk „Cybernetics“, dass das Wort Kybernetik vom griechischen Wort κυβερνήτης stammt, was „Steuermann“ bedeutet. Möglicherweise liegt hier eine tiefere Bedeutung vor: Der Steuermann reagiert auf Störungen wie Wind und Gezeiten und korrigiert „Fehler“, um sein Schiff auf Kurs zu halten. Angesichts der zunehmenden Dynamik in Wissenschaft und Technologie, Geisteswissenschaften und Gesellschaft ist es heute wichtiger denn je, die Beziehung zwischen den Menschen und sich selbst, zwischen Maschinen und sogar zwischen der Gesellschaft richtig zu begreifen.

Die im Universitätsstudium der technischen Automatisierungstechnik erlernte Theorie der automatischen Steuerung (Control Theory) bildet die Kerngrundlage der Kybernetik [die Control Theory (Control Theory) kann als Teilmenge der Kybernetik (Kybernetik) betrachtet werden, wobei letztere einen größeren Anwendungsbereich hat]. Allerdings sind die in der Kontrolltheorie verwendeten mathematischen Werkzeuge entmutigend und vermitteln den Menschen einen abstrakten und tiefgründigen Eindruck. Gerade Anfänger sind oft verwirrt über die vielen Begriffe wie „komplexer Frequenzbereich“, „Pol“, „Filterung“, „Systementkopplung“ und „Bewegungsstabilität“. Gleichzeitig ist die Kontrolltheorie selbst mit zahlreichen Einschränkungen und Herausforderungen konfrontiert.

Vor diesem Hintergrund richtet sich dieser Artikel an fachfremde Leser. Dabei wird der Schwerpunkt auf konkrete Beispiele gelegt, die Konzepte und Methoden der Regelungstechnik erörtert und die Disziplin vorgestellt.

Geschrieben von Cai Ning (Außerordentlicher Professor, Universität für Post und Telekommunikation Peking)

Die Vision der menschlichen technologischen Entwicklung im Bereich der elektronischen Information besteht eigentlich darin, den technologischen Fortschritt kontinuierlich voranzutreiben, um letztendlich „intelligente Einheiten“ zu verwirklichen, die autonom arbeiten können, oder „superintelligente Einheiten“, die aus vielen intelligenten Einheiten bestehen, die miteinander verbunden sind und zusammenarbeiten. Welche Fähigkeiten sollte also ein idealer intelligenter Agent haben? Es lässt sich wie folgt zusammenfassen:

* Argumentation: Aus bekannten Urteilen nach bestimmten Regeln logische Schlussfolgerungen ziehen.

* Modellieren (Lernen): Zusammenfassen von Mustern und Erwerb von Wissen durch wahrgenommene Informationen.

* Sensorisch: Wahrnehmung von Informationen durch Sensoren.

* Gedächtnis: die Speicherung und der Abruf von Informationen.

* Bewegung: Kann sich selbstständig mit Gleichgewicht und Koordination bewegen.

* Emotion: Bei autonomen Agenten bestimmen Emotionen die Motivation zum Verhalten.

* Kommunikation: Verschiedene intelligente Agenten können miteinander oder mit Menschen kommunizieren.

Verschiedene Disziplinen und Richtungen im Bereich der elektronischen Informationstechnologie widmen sich der Lösung spezifischer Probleme in den oben genannten unterschiedlichen Aspekten. Das Hauptproblem, mit dem sich die Disziplin der automatischen Steuerung befasst, ist die Bewegung. Dabei ist „Bewegung“ im weitesten Sinne zu verstehen und bezieht sich nicht nur auf äußere Verschiebungen, sondern schließt auch Veränderungen des inneren Zustands mit ein.

Dynamische Systeme und „Feedback“

Konkret besteht das Ziel der automatischen Steuerung darin, dynamische Systeme zu analysieren, ihre Bewegungsgesetze zu verstehen und dann durch Anpassung des Systems oder Entwicklung eines Controllers die gewünschte Bewegung zu erreichen. Die Grundlage der traditionellen automatischen Steuerungsdisziplin ist das mathematische Modell dynamischer Systeme. Das sogenannte dynamische System bezieht sich auf jene Objekte in der Realität, die sich im Laufe der Zeit ständig verändern und deren aktueller Zustand durch den kumulativen Einfluss aller vergangenen Momente beeinflusst wird und die über „Trägheit“ und „Gedächtnis“ verfügen. Die mathematischen Modelle dynamischer Systeme, die an der automatischen Steuerung beteiligt sind, werden hauptsächlich durch gewöhnliche Differentialgleichungen und Differenzialgleichungen beschrieben.

Beispiele für dynamische Systeme gibt es in der Realität überall, von Roboterarmen und einfachen Pendeln bis hin zu Flugzeugen, von Flüssen, Sanddünen und biologischen Populationen bis hin zu atmosphärischen Systemen, von Computernetzwerken und Wirtschaftssystemen bis hin zur menschlichen Gesellschaft und zu kosmischen Galaxien ... die Zustände dieser Systeme werden sich im Laufe der Zeit ändern. Wenn die Schaltung beispielsweise induktive und kapazitive Energiespeicherelemente enthält, handelt es sich um ein dynamisches System: Nachdem die RC-Reihenschaltung an die Konstantspannungsquelle angeschlossen wurde, wird das Kondensatorelement aufgeladen und seine Spannung steigt allmählich an. Bis ein stabiler Wert erreicht ist, ist ein vorübergehender Prozess erforderlich. Wenn jedoch kein Energiespeicherelement vorhanden ist, handelt es sich nicht um ein dynamisches System, da der Schaltungszustand nur durch die momentane Beziehung bestimmt wird, die durch die algebraische Gleichung dargestellt wird, und die Reaktion zu jedem Zeitpunkt nur mit der Anregung im selben Moment zusammenhängt und nicht durch den kumulativen Einfluss vergangener Momente beeinflusst wird.

Das mathematische Modell eines dynamischen Systems autonomer Bewegung sieht wie folgt aus:

Hier ist x = x(t) ein Vektor, der als Zustandsvektor bezeichnet wird und den Bewegungszustand des Systems im Laufe der Zeit darstellt.

Es handelt sich um die Ableitung von x nach der Zeit und gibt die Tendenz der Zustandsänderung an. Dies ist eine Standardgleichung im Zustandsraum. Es ist ersichtlich, dass das System von der spezifischen Form der Funktion f(t, x) abhängt, sowohl was die Struktur als auch die Parameter betrifft. Die Systemstruktur bezieht sich auf den Funktionstyp von f (t, x), und die Systemparameter beziehen sich auf die genauen Werte einiger Koeffizienten im Funktionsausdruck.

Um das Steuerungsziel zu erreichen, muss ein Controller entworfen werden. Zu den grundlegenden Mechanismen des Reglerentwurfs zählen vor allem „negative Rückkopplung“ und „Parallel“. Unter diesen kann der Mechanismus der „negativen Rückkopplung“ als die Seele der automatischen Steuerung bezeichnet werden und ist eine notwendige Voraussetzung für jedes wirksame automatische Steuerungssystem. Sie können ein Experiment durchführen: Verbinden Sie einer Person die Augen und versuchen Sie, geradeaus zu gehen. Es wird Ihnen schwerfallen, erfolgreich zu sein. Der Grund dafür ist, dass der menschliche Körper als effizientes automatisches Steuerungssystem ständig Feedback-Informationen mit der Echtzeitposition vergleichen und die Bewegungsbahn dynamisch korrigieren muss, während er sich auf das Ziel zubewegt. Wenn Sie Ihre Augen verbinden, verlieren Sie den Feedback-Mechanismus. Während der Bewegung sind Fehler unvermeidlich. Ohne einen Rückkopplungsmechanismus wird der Fehler immer größer und kann nicht korrigiert werden, sodass das gewünschte Kontrollziel letztendlich nicht erreicht werden kann.

In der Wissenschaft ist es allgemein anerkannt, dass die Anwendung moderner automatischer Steuerungstechnik in der Industrie mit dem Drehzahlregler von Watts Dampfmaschine begann. Watt stellte fest, dass die Geschwindigkeit der Dampfmaschine instabil war, die Dampfmenge schwankte und die Geschwindigkeit mal schnell, mal langsam war. Daher löste er das Problem mit einem Fliehkraftregler (siehe Abbildung 1). Durch die Drehung der Längsachse bewegt sich die Kugel kreisförmig und bildet ein kegelförmiges Pendel. Je höher die Drehzahl, desto größer die Fliehkraft und desto größer der Winkel zwischen Kugelgelenk und Längsachse. Abhängig von diesem Winkel wird dann die Ventilöffnung gesteuert, so dass bei größerem Winkel der Dampfdurchfluss reduziert wird, bei kleinerem Winkel der Dampfdurchfluss erhöht wird. Auf diese Weise wird die Geschwindigkeit der Dampfmaschine durch die Einführung eines negativen Rückkopplungsmechanismus stabilisiert. (Die Behauptung, Watt habe den Fliehkraftregler „erfunden“, ist weit verbreitet, aber das ist ein Missverständnis. Vor der Dampfmaschine waren Fliehkraftregler in Windmühlen weit verbreitet. – Anmerkung des Herausgebers)

Abbildung 1 Watts Fliehkraftregler

Wie stelle ich die Badewassertemperatur ein?

Kann also eine wirksame Kontrolle erreicht werden, solange das System über einen negativen Rückkopplungsmechanismus verfügt? Die Lebenserfahrung sagt uns: nicht unbedingt. Wie wir alle wissen, ist das Aufrechthalten eines Holzstabs mit einer Hand und das Öffnen der Handfläche eine technische Aufgabe, die ständiges Feedback und Anpassungen erfordert. Doch Feedback allein reicht nicht aus, die Stärke des Feedbacks ist auch sehr subtil. Bei zu geringer oder zu großer Kraft kippt es leicht um.

Beim Duschen mit einem altmodischen Warmwasserbereiter wird die Wassertemperatur durch manuelles Einstellen eines mechanischen Ventils geregelt. Auch die Einstellung der Wassertemperatur ist eine technische Aufgabe. Die Wassertemperatur schwankt häufig, das Ventil wird weit geöffnet und eng geschlossen und es dauert lange, bis das richtige Niveau erreicht ist. Manchmal wird die Situation immer schlimmer. Bei diesem Szenario handelt es sich eigentlich um ein Reglersystem, also ein typisches automatisches Steuerungssystem. Es umfasst ein gesteuertes Objekt, einen Messmechanismus, einen Regler und einen Aktuator und verfügt über einen negativen Rückkopplungsmechanismus. Das gesteuerte Objekt ist hier das Warm- und Kaltwasserleitungssystem, der Messmechanismus ist die menschliche Haut, der Regler ist das menschliche Gehirn und der Aktuator ist die menschliche Hand und das Regelventil.

Die folgende einfache Simulation dient der Veranschaulichung des Einstellvorgangs einer über ein Regelventil gesteuerten Temperaturregelung in einer hypothetischen Situation (nicht notwendigerweise ein Bad). Als Systemsimulationstool kommt Simulink zum Einsatz, das am häufigsten eingesetzte Tool.

Abbildung 2: Simulationsstruktur eines automatischen Steuerungssystems

Das Modul „Transfer Fcn“ in Abbildung 2 stellt das hypothetische gesteuerte Objektmodell dar, das in Form einer Übertragungsfunktion vorliegt, d. h. des Polynomanteils im Modul. Der Leser kann es als Blackbox betrachten, ohne die Details zu berücksichtigen. Sein Eingangssignal ist die Ventilöffnung und sein Ausgangssignal die tatsächliche Temperatur. „Step“ stellt die gewünschte Temperatur dar, die wir auf 40 eingestellt haben. Die gewünschte Temperatur abzüglich der beobachteten tatsächlichen Temperatur ist das Rückkopplungsfehlersignal, das die Grundlage für die Steuerung bildet und der Ausgabe des Moduls „Subtract“ in Abbildung 2 entspricht. Die intuitivste und natürlichste Steuerungsstrategie besteht offensichtlich darin, die Ventilöffnung entsprechend dem Rückkopplungsfehler anzupassen. Wenn der Fehler positiv ist, bedeutet dies, dass die Temperatur zu niedrig ist und das Wasserventil auf Warmwasser eingestellt werden sollte. Je größer der Fehler, desto weiter sollte das Ventil geöffnet werden. Umgekehrt wird bei einem negativen Fehler das Wasserventil auf Kaltwasser eingestellt. Kurz gesagt, der Öffnungswinkel des Ventils ist proportional zum Fehler. Dabei handelt es sich eigentlich um die sogenannte „Proportionalregelung“. Mit „Gain“ ist die proportionale Verstärkung des Signals gemeint, was im Chinesischen allgemein mit „Verstärkung“ übersetzt wird.

Wenn die Proportionalverstärkung 1 ist, wird das vom Modul „Scope“ angezeigte Ausgabeergebnis in Abbildung 3 dargestellt

Abbildung 3 Ausgabeergebnis bei einer proportionalen Verstärkung von 1

Es ist ersichtlich, dass die Temperatur nach wiederholten Anpassungen zu einem stabilen Zustand tendiert und die dynamischen Eigenschaften des Systems nicht allzu schlecht zu sein scheinen. Es trat jedoch ein unerwartetes und merkwürdiges Phänomen auf: Es gab einen erheblichen Fehler zwischen dem Ergebnis und der Erwartung, der nicht beseitigt werden konnte. In der Regelungstechnik wird dies als „statischer Fehler“ bezeichnet.

Eine Erhöhung der Proportionalverstärkung auf 10 entspricht der Verwendung einer größeren Ventilöffnung, um den Temperaturunterschied auszugleichen. Das Ergebnis ist in Abbildung 4 dargestellt:

Abbildung 4 Ausgabeergebnisse bei einer Proportionalverstärkung von 10

In diesem Fall stabilisiert sich die Temperatur zwar noch, aber die Schwingungsamplitude und -frequenz nehmen zu und die dynamischen Eigenschaften verschlechtern sich. Der statische Fehler ist deutlich kleiner geworden und fällt nicht mehr so ​​stark auf.

Das Obige ist eine ideale Proportionalsteuerung. Allerdings besteht immer eine Lücke zwischen Realität und Ideal. Bei der Badewassertemperaturregelung ist der eigentliche Regler des Einstellsystems ein Mensch und jeder hat Reaktionszeit. Bei einer angenommenen Zeitspanne von 0,1 Sekunden handelt es sich um eine sehr schnelle Reaktion. Dies entspricht dem Hinzufügen einer 0,1 Sekunden langen Verzögerungsverbindung in der Systemrückkopplungsschleife, wie in Abbildung 5 dargestellt.

Abbildung 5. Steuerungssystem mit Rückkopplungsschleifenverzögerung

Die laufenden Ergebnisse sind in Abbildung 6 dargestellt:

Abbildung 6 Ausgabeergebnis der Rückkopplungsschleife mit Verzögerung

Allein das Hinzufügen einer scheinbar unbedeutenden Verzögerungsverbindung macht das System instabil. Es zeigt sich, dass eine Steuerung, die ausschließlich auf Rückkopplungsmechanismen beruht, nicht unbedingt zuverlässig ist.

Proportional-, Differenzial-, Integral- und „PID-Regelung“

Oben wird ein sehr einfaches Rückkopplungsregelungssystem vorgestellt. Die einfache Idee der Rückkopplungskontrolle entspringt dem intuitiven gesunden Menschenverstand. Dies reicht jedoch bei tatsächlichen Systemsteuerungsproblemen bei weitem nicht aus und es treten verschiedene unerwartete Probleme auf. Wir heute Lebenden können uns vorstellen, dass die Ingenieure zu Watts Zeiten in der Praxis oft mit unzähligen seltsamen Problemen und Phänomenen konfrontiert waren, die sie in den Wahnsinn trieben und ratlos zurückließen. Tatsächlich konnte Watts Fliehkraftregler unter keinen Betriebsbedingungen stabil bleiben. In manchen Fällen kann der Drehzahlregler die Systemschwingungen sogar verstärken und so zu Drehzahlschwankungen der Dampfmaschine führen.

Heute verfügen wir bereits über ein vollständiges theoretisches System, das Antworten auf viele „seltsame Fragen“ liefern kann und uns effektiv dabei hilft, die grundlegenden Bewegungsgesetze dynamischer Systeme zu analysieren, Bewegungsphänomene zu erklären und Regler zur Lösung verschiedener praktischer Probleme zu entwerfen. Es ist für eine Person sehr schwierig, einen Holzstab zu halten und zu versuchen, ihn aufrecht zu halten. Denn es handelt sich um ein umgekehrtes Pendel, ein von Natur aus instabiles System, das umfällt, wenn es erschüttert wird. Durch die Anwendung der Kenntnisse und Methoden der automatischen Steuerung lassen sich derartige Ausgleichsprobleme bei elektromechanischen Systemen jedoch leicht lösen und absolute Zuverlässigkeit gewährleisten. Für Bachelorstudenten im Schwerpunkt Automatisierung ist das Entwerfen und Bauen eines zweirädrigen Balance-Autos eine sehr einfache Aufgabe und erfordert keine fortgeschrittene Technologie.

Aus der Regelungstheorie wissen wir, dass es der Einführung einer Dämpfung gleichkommt, wenn im oben besprochenen Regelungssystem bei der Bestimmung der Ventilöffnung nicht nur die Größe des Fehlers, sondern auch die Geschwindigkeit der Fehleränderung berücksichtigt wird. Durch Dämpfung können die dynamischen Eigenschaften verbessert werden. Wenn Sie die Dämpfung auf einen kleineren Wert einstellen, wird die dynamische Reaktion „schlauer“ und die Reaktionsgeschwindigkeit wird schneller; Wenn Sie die Dämpfung auf einen größeren Wert einstellen, wird es „dümmer“ und die Reaktionsgeschwindigkeit wird langsamer. Dies wird in der Regelungstheorie als „Ableitungsregelung“ bezeichnet. Wenn wir nicht nur die momentane Änderung des Fehlers berücksichtigen, sondern auch zulassen, dass die historische Akkumulation des Fehlers die Öffnung des Ventils beeinflusst, kann der statische Fehler eliminiert werden. Auf diese Weise kann das Regelventil den gewünschten Winkel auch dann noch aufrechterhalten, wenn der Fehler 0 ist. In der Regelungstheorie wird dies als „integrale Regelung“ bezeichnet. Auf diese Weise wird die Ventilöffnung zu jedem Zeitpunkt unter umfassender Berücksichtigung der Fehlergröße, der Geschwindigkeit der Fehleränderung und des kumulativen Fehlers bestimmt. Der Regler enthält gleichzeitig Proportional-, Differenzial- und Integralkomponenten, was die berühmte „PID-Regelung“ darstellt (
Proportional-Integral-Differential-Regelung). Durch den sinnvollen Einsatz von PID-Reglern lassen sich viele praktische Steuerungsprobleme lösen.

Das gesamte Wissenssystem der Regelungstheorie ist sehr umfangreich und die PID-Regelung bildet lediglich die Grundlage. Gegenwärtig ist der Hauptteil der Kontrolltheorie grob in zwei Teile unterteilt, nämlich „klassische Kontrolltheorie“ und „moderne Kontrolltheorie“. Das theoretische System der klassischen Kontrolle entwickelte und reifte im frühen und mittleren 20. Jahrhundert, während das theoretische System der modernen Kontrolle in der Mitte und im späten 20. Jahrhundert entwickelt und reifte. Der entscheidende Unterschied zwischen beiden liegt in den Änderungen bei Berechnungs-, Analyse-, Simulations- und sogar Steuerungsmethoden, die durch die Erfindung elektronischer Computer verursacht wurden. Vor den 1950er Jahren wurden alle wissenschaftlichen Berechnungen manuell mithilfe von Hilfsmitteln wie Zeichenpapier, Rechenschiebern und mathematischen Tabellen durchgeführt. Damals war „Computer“ keine Maschine, sondern ein Mensch, ein Beruf. Wenn Sie es ins Chinesische übersetzen, achten Sie darauf, es als „Taschenrechner“ oder „Computeringenieur“ zu übersetzen. Daher ist die gesamte klassische Steuerungstheorie bestrebt, vollständig auf rein manuelle Berechnung, Analyse und Entwurf anwendbar zu sein. In der modernen Kontrolltheorie gibt es dieses Tabu nicht, sie kann also freier und ausgefeilter sein und eignet sich zur Lösung komplexerer Probleme. Seit den 1970er Jahren sind einige Konzepte und Methoden der „fortgeschrittenen Steuerung“ entstanden, darunter eine robuste Steuerung, die mit den Auswirkungen von Systemunsicherheit und Störungen umgeht, eine adaptive Steuerung, die den Regler automatisch an veränderte Systemparameter anpassen kann, und eine intelligente Steuerung, die Technologien der künstlichen Intelligenz wie künstliche Neuronen und Fuzzy-Logik kombiniert. Diese Kontrollmethoden bereichern die Konnotation der Kontrolltheorie und erweitern ihren Anwendungsbereich.

Die Idee des „Parallelismus“ und zwei Beispiele

Feedback ist eine der Kernideen der automatischen Steuerung. Die zweite Kernidee der automatischen Steuerung ist die Parallelität. Insbesondere wenn es darum geht, ein Gerät zur Lösung eines bestimmten Steuerungsproblems zu entwickeln, ist die Suche nach Antworten auf der Grundlage des „parallelen“ Konzepts eine Grundidee. Typische Beispiele hierfür sind der Romberg-Beobachter und der Smith-Prädiktor.

Abbildung 7 „Paralleles“ System

Manchmal kann der interne Zustand eines dynamischen Objekts nicht gemessen werden, sondern nur das Ausgangssignal. Im Allgemeinen ist die Dimension des Ausgangssignals geringer als die des internen Zustands und kann nur einen Teil der Informationen des internen Zustands widerspiegeln. Der Rest ist verborgen und kann nicht erkannt werden. Wie kann man das Wesentliche anhand der Erscheinungen verstehen und den verborgenen inneren Zustand einschätzen? Romberg und andere haben eine geniale Methode zur Lösung dieses Problems entwickelt, die auf dem Konzept der Parallelität basiert. Das beobachtete Objekt existiert objektiv und es ist unmöglich, es in seiner Tiefe zu messen. Wir können jedoch ein virtuelles System konstruieren, das mit dem beobachteten Objekt identisch ist, dieses System ist jedoch künstlich und kann beliebig gemessen werden. Solange die beiden Systeme „genau gleich“ sind, kann der gemessene Wert des inneren Zustands des künstlichen Systems als Schätzung des Zustands des beobachteten Objekts verwendet werden. Die Funktion dieses virtuellen Kopiersystems besteht lediglich darin, eine Schätzung des internen Zustands des beobachteten Objekts zu generieren, daher wird es als „Beobachter“ bezeichnet. Es ist nicht möglich, dass ein reales System „genau dasselbe“ ist wie sein virtuelles Gegenstück. Daher muss ein praktischer Romberg-Beobachter auch eine Rückkopplung einführen, um die Beobachtungsergebnisse basierend auf dem Fehler zwischen den Ausgaben der beiden parallelen Systeme zu korrigieren.

Einige gesteuerte Objekte weisen inhärente Zeitverzögerungen auf, wie beispielsweise das zuvor besprochene Temperaturkontrollsystem. Mit dem Smith Predictor lässt sich die Zeitverzögerung geschickt „eliminieren“, wobei auch die Idee auf dem Konzept der Parallelität basiert. Der Leser hat das allgemeine Implementierungsprinzip möglicherweise schon erraten. Wir können ein virtuelles System erstellen, das mit dem beobachteten Objekt identisch ist, dieses System ist jedoch künstlich und kann eine Zeitverzögerung von null erreichen. Solange die beiden Systeme „genau gleich“ sind, kann der Ausgabewert des künstlichen Systems als vorläufige Schätzung der Ausgabe des gesteuerten Objekts verwendet werden. Die Verwendung eines künstlichen Systems anstelle des gesteuerten Objekts zur Rückkopplungssteuerung entspricht der Beseitigung der Zeitverzögerung. Die Funktion dieses virtuellen Kopiersystems besteht lediglich darin, die Ausgabeinformationen des zeitverzögerungsgesteuerten Objekts zu schätzen, daher wird es als „Schätzer“ bezeichnet.

Viele andere Geräte, die zur Lösung spezifischer Probleme in der automatischen Steuerung verwendet werden, enthalten ebenfalls parallele Konzepte, wie etwa interne Modellregler, robuste Kompensatoren, modellprädiktive Steuerung usw.

Die automatische Steuerung hat ein ausgereiftes und umfassendes Wissenssystem hervorgebracht, mit dem sich viele technische Probleme effektiv lösen lassen. Die Kontrolltheorie hat sich im letzten Jahrhundert rasant entwickelt und mehrere wichtige Phasen durchlaufen, darunter die klassische Kontrolltheorie, die moderne Kontrolltheorie und die „fortgeschrittene Kontrolltheorie“. Obwohl die Disziplin noch jung zu sein scheint, zeigen sich nach Durchlaufen dieser Phasen bereits Grenzen. Herkömmliche automatische Steuerungsmethoden eignen sich besonders gut zum Lösen von Problemen wie der elektromechanischen Steuerung von bewegten Körpern und der Steuerung relativ einfacher Prozesse, wie etwa der Fahrzeugsteuerung, Schiffssteuerung, Flugzeugsteuerung, Roboterbewegungssteuerung, Lenkung und Implementierung von Feuerleitsystemen. Für solche Systeme können Menschen im Allgemeinen mathematische Modelle niedrigerer Ordnung durch eine Analyse der Newtonschen Mechanik erstellen und eine genaue Simulation auf der Grundlage numerischer Lösungen von Differentialgleichungen erreichen. Das methodische Paradigma des traditionellen Kontrolltheoriesystems basiert auf mathematischer linearer/nichtlinearer Dynamik und legt Wert auf strenge mathematische Beweise zur Beurteilung von Systemeigenschaften und zur Vorhersage von Bewegungstrends. In der Realität gibt es jedoch viele komplexe dynamische Systeme, für die keine oder nur schwer klare, einfache Differentialgleichungsmodelle erstellt werden können. Trotzdem werden die Anforderungen an die soziale und wirtschaftliche Entwicklung immer dringlicher und erfordern, dass Menschen so schnell wie möglich Lösungen für die Analyse, Vorhersage, Kontrolle und sogar Entscheidungsfindung und Verwaltung dieser komplexen Systeme aus wissenschaftlicher und technischer Sicht bereitstellen. Herr Qian Xuesen hat schon vor langer Zeit darauf hingewiesen, dass die Zukunft der Kontrolle in der qualitativen Veränderung des gesamten methodischen Systems liegt. Zukünftige methodische Änderungen sollten zwei Trends berücksichtigen. Einerseits ist die Entwicklung der Regelungstheorie selbst eher physikalisch, experimentell und intelligent und lässt sich daher besser auf verschiedene komplexe technische Objekte anwenden. Andererseits muss die Regelungstheorie multidisziplinäres Wissen integrieren und interdisziplinäre Studien vertiefen, um ein breiteres Spektrum komplexer technischer Probleme bewältigen zu können.

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