) H+ g4 q/ R( `: A5 aFADEC是数字控制系统的一个具体应用。自控是很大一门工程技术领域,要是几句话就能说清楚,那那些本科、研究生就都白读了。但真正重要的概念都不复杂,自控尤其是这样。恶魔在细节之中,但大头还是在光天化日之下的。 2 c' O6 E T4 ]/ R. p8 W$ b$ R& e% r2 b; ?+ ]( K
FADEC和一般控制系统一样,都由测量元件,执行机构和控制器组成,控制器里最重要的是控制律。用大白话来说,就是发现当前状态与理想状态有偏差时候,发出适当指令修正,把当前状态拉回理想状态。奥妙当然就在这个“适当”。3 y* B; k$ K# }$ ^" ]6 `( h* R
t" f6 x+ u7 H5 C$ L% E @控制律已经发展了近百年,说一千道一万,无非是根据偏差的大小、方向、走势(是不是顽固地不肯降下来)、变化速度等关键指标来确定矫正动作,可以根据经验公式(主要是PID,也就是比例-积分-微分三作用,还别说,至今80%以上的控制应用依然是PID,可能加上种种“智能化”小改进)来确定,也可以根据更加精确的数学模型来确定;可以是单变量,一对一,也可以是多变量,多个变量一起协调控制;可以是设定值控制,跟着命令走,也可以是约束控制,不过界就“随他去”。还有更多的类型,这里就不一一罗列了。我攒过一本《大话自动化》,机械工业出版社出版,有兴趣的同学欢迎移步点评。 ; U" I7 w8 h5 ` : I6 e+ f: O' G0 R) T自控的核心在于数学。控制理论从微分方程稳定性成长为应用数学的一个大类,至今工程控制与应用数学还是近亲。由于工程实践的发展,这根枝桠最后长得比树干还粗,各种分析和设计方法也反过来回馈纯数学。 : e& m; p" R# [. U ( R+ M+ K* j) m% l数学最大的特点就是抽象。把物理世界的问题提纯为抽象的数学表述后,物理特征都透明化了。1+2=3,这是一只鸡加两只鸡等于三只鸡,还是已经鸡一个娃了还要再鸡两个娃就有了鸡三个娃的工作量,在数学上都是一样的。( N9 f2 J! k3 Z* o
2 H e0 P) H X- D9 e. E. `# H对于数学化的控制问题来说,不管是涡扇发动机控制,还是水库库容控制,还是电网潮流控制,在方法论上都是一样的,但在参数上不一样。电网潮流变化是秒级甚至毫秒级,水库库容变化则以天甚至周计,但数学表述的形式是一样的。; `) G$ y9 V- d$ ?
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控制律也一样,有形式和参数两部分。同类控制问题的控制律形式相通,但具体到不同的被控物体的大小、反应速度的要求不同,就是控制参数的整定了。这就好比驾车,每一辆车的特性都不同,新上手不同的车的时候,需要一点时间适应,但开车的方法还是一样的,只是动作的轻重缓急需要不同,并不需要重学一遍开车。这里开车的方法对应于控制律的形式,动作的轻重缓急对应于控制参数。 5 e/ [5 m. W) x* z2 @ 3 Y/ f* z, }- e( c8 W; @8 n现实中的控制器都有可调的整定参数,数字化后,也不可能把参数值直接写进代码,而是作为可设定参数,供用户调整。有的只有在后台才能调整,比如在设计时工程师设定,不同汽车巡航控制的粗猛还是懒散就是这样的情况;有的在现场就可以由最终用户设定,手机中“设定”里的各种参数就属于这一类。+ A" l+ |5 `* B. k* O