主要内容

主要内容 • 课程设立说明 • 关于智能检测处理与控制 • 关于控制科学与工程基本内容的掌握 • 关于一个实际过程控制系统 • 介绍几本书和课件 • 多传感器数据融合技术、控制系统故障诊断、数据挖掘的粗糙集方法、数字超声成像技术 ——简介

课程设立说明 • 从信号检测、信息处理、系统控制的角度，了解控制科学与工程及相关学科的发展动态； • 分析控制科学与工程当前研究的热点问题，便于博士们结合自己的课题背景，对寻找解决问题的途径或方法，提供一点帮助； • 提供部分寻找方法的资料和信息； • 介绍部分我们熟知的、与智能检测处理与控制有关的内容。

关于智能检测处理与控制 1。基本想法 • 从控制的精髓和条件——来自于科研实际 • 控制系统已解决的主要问题和面临的困难 • 控制科学与工程的发展方向 2。智能检测处理与控制的基本内容 • 概念与系统思想 • 智能信号检测 • 智能信号与信息处理 • 智能控制

关于控制科学与工程基本内容的掌握 1。关于控制科学与工程一级学科 • 学科划分 • 各二级学科的主要研究内容 • 特色学科及方向介绍 2。关于控制科学与工程基本内容的掌握 • 基础 • 基本工具、专业技术、扩展方法 • 相关学科 • 基本要求 • 论文创新

关于一个实际过程控制系统——造纸工业过程为例关于一个实际过程控制系统——造纸工业过程为例 • 背景知识 • 控制的目的和目标 • 工艺流程 • 对象特性分析与模型建立 • 系统设计 • 系统实现 • 方法分析

几个专题 • 多传感器数据融合技术 • 控制系统故障诊断与容错技术 • 数据挖掘的粗糙集方法 • 数字超声成像系统与相关技术

关于智能检测处理与控制 1。基本想法控制的精髓与条件：控制的含义是使对象或过程按预定要求运行所采取的措施；系统和反馈概念是控制的精髓；实时、准确的测量与信号的有效处理是实施控制的前提条件。理论应用于实际的主要问题

关于智能检测处理与控制 1。基本想法控制系统已解决的主要问题和面临的困难：自动控制理论是一门关于工程技术的科学，是一个应用科学，社会和时代发展的需要以及工程实际的需求是它的发展动力，专业人员应不断调整和拓展自己的研究思路和方法，关注实际需求，解决实际问题。

关于智能检测处理与控制 1。基本想法—控制系统已解决的主要问题和面临的困难：随着工程技术的发展，自动控制经历了几次大的发展：第一次：20世纪30-40年代，工业和战争（火控系统）的需求，发展了基于稳定性判据、根轨迹、频率特性的古典控制方法，最后发展到总结成象索洛多夫尼可夫《自动调节原理》以及钱学森《工程控制论》这样影响广泛的著作。经典控制的基础：传递函数；标志：频率特性、根轨迹为基础的频域分析法，主要解决稳定性问题；限制：一是适用于单入单出线性定常系统，对于非线性可采用描述函数和相平面分析法但只能处理不超过两个变量的简单系统；二是根据幅值裕度、相位裕度、超调量、调节时间等性能指标来确定校正环节,很大程度依赖于设计者的经验。

关于智能检测处理与控制 1。基本想法—控制系统已解决的主要问题和面临的困难：第二次：20世纪50-60年代，航天、航空、航海的发展，要求有更快、更精、更可靠的控制方法，这就导致基于状态空间描述的现代控制理论的发展，线性系统理论、系统辨识、Kalman滤波、随机系统、自适应控制以及非线性控制是这一发展的具体体现。现代控制的基础：状态空间；标志：时域分析，适用于多入多出系统和一定条件的非线性及时变系统，可控性、可观性概念的提出和使用（线性系统理论），庞德里亚金最小值原理（最优控制），Kalman滤波器（随机控制）；限制：一是要求精确的数学模型；二是有些方法要遵循苛刻的假设条件；三是对一些不确定性无法处理；四是理论复杂、应用繁琐。注意：模型化和数学化是经典控制与现代控制的前提和基础。

关于智能检测处理与控制 1。基本想法—控制系统已解决的主要问题和面临的困难：第三次：有人说实际已经开始，也有人说目前是前夕。有人称其为智能控制，也有人说尚难确定。不管怎样，有这样一个事实—— 一方面，目前大多数工程实际，利用现有的控制理论和方法基本可满足实际需要，而且随着控制理论的普及以及各种工具（如MATLAB仿真软件、含有自整定控制参数的组态软件）的出现和发展，对纯专业控制人员的需求不是在增多，而是在相对减少。另一方面，许多工程技术中出现的复杂控制问题，如不确定性、时变、强非线性等，至今仍缺乏好的方法去解决，工程界虽对PID调节的精度和性能不甚满意，但出于无奈（至今仍没有令工程界满意而信服的取代PID的控制方法），因此需要去研究一种满足工程需求的、建立在一套新理论基础上的新的控制方法。

关于智能检测处理与控制 1。基本想法—控制系统已解决的主要问题和面临的困难：广义的智能控制（控制理论与各种人工智能方法的结合）在某种程度上可以解决部分问题，但目前仍难形成一个系统的思想和方法。理论上的重大突破——大家努力/基础+条件/某些特殊人物的努力？我们大多数人怎么办？研究一些实际问题（理论研究要搞，但那应该是少数人的事，多数应该结合工程实践，另外不能一窝蜂赶时髦，要结合有特点、有积累的工程实际去创新）/应用研究（研究方向定位，确定应用背景，如航空、航天、工业过程、社会、经济、金融等，找到该领域需要解决的实际问题）/打好基础/选择背景/找到问题及突破点/与相关学科的交叉性研究（要不断向信息、计算机、通讯、生物、医疗等领域扩张，发挥多学科交叉优势）。

关于智能检测处理与控制 1。基本想法—控制系统已解决的主要问题和面临的困难：结合：（1）与相关学科的结合——控制与管理、控制与规划决策、控制与信息处理、控制与人工智能；（2）与新兴产业的结合——控制与交通、控制与通信、控制与网络、控制与生物、控制与医疗、控制与航空航天、控制与环境、控制与能源、控制与经济、控制与社会。创新的正确认识：将一些原本不相关的概念、方法、对象组合在一起，形成新的概念、方法或思路。用老方法解决新问题是创新，用新方法解决老问题也是创新，用新方法解决新问题更是创新。 ——选自一个校友的一篇文献。

关于智能检测处理与控制 1。基本想法—控制科学与工程的发展方向：理论方面：非线性和复杂系统（包括复杂对象和复杂环境）的研究将是主要问题，智能化方法很可能是途径，与某些交叉理论（如模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法、模式识别、专家系统、小波分析、粗糙集理论、混沌与分形理论等）的结合很可能会有突破性成果。应用方面：成熟控制理论和技术在实际系统中的应用—解决实际问题；各种应用环境下新型传感器的研制；（工业企业）管理（决策）与检测控制的一体化——注意与企业资源计划（ERP）的发展与结合；传感器、执行器及控制系统的计算机化——与计算机的紧密结合和充分利用；与计算机网络的结合（包括现场总线技术等）；控制系统软件包（功能组合设计途径）等。后面还有介绍。

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（1）概念与系统思想：信息(Information)：自然界广泛存在的传递事物或事态的媒体。它是个抽象而复杂的概念，通常认为用文字、符号、手势、语言、数字、音符、图像等能被人们感觉器官所感知的形式，也就是把客观世界的运动状态和主观思维活动状态表达出来的那个媒体，就是信息。比较直观的定义：关于事物运动的千差万别的状态和方式的知识，或传递与表达的媒体。信号(Signal)：用来传递信息的机械动作、光、电、声或其他物质运动的一种形式。为了有效地传输信息，必须对信息进行加工处理，把它变换成适合某种信道传输的物理量——信号，如以电波为载体的有线与无线电信号，以声、光为载体的声、光信号，以压缩空气或液体为载体的气动或液动信号，以及生物信号等。信号通常是时间的一维函数，如语音X(t)；也可以是时间与空间的多维函数，如电视图像X(x0,y0,t)；还可以是非时间变量的函数，如平面图像X(x0,y0)。信号往往不是孤立的，是与系统及物理形式和数学表达紧密相连。

干扰信道译码器信宿信源编码器信号信息信号信息关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（1）概念与系统思想：信号与信息的关系：一个为具体一点，一个为抽象一点；信号是信息的物理形式，信息是信号的包含内容；有时也混用。信息的传输：下图为Shannon信息传输模型

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（1）概念与系统思想：信息的获取、分析和有效利用构成对世界或系统的改造。检测（信号检测）：人们对自然现象进行定性了解和定量掌握的措施，也是从物理系统中获取特征或称信息的方式和方法。处理（信号与信息处理）：对信号或信息进行变换、加工、整理，已达到提取和便于应用的目的。控制：是使对象或过程按预定要求运行所采取的措施。整体考虑：检测处理与控制——在充分了解、掌握自然现象或对象的运动特征的情况下，根据预定任务和要求，在对系统整体进行分析的基础上，选择合适的获取运动特征的手段，采取切实可行的方式和方法对所获取的特征信息予以加工，利用一定的思想和综合方法，通过对对象施加一定的作用，使其满足事先规定的要求。

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（1）概念与系统思想：智能化：模拟人的思维方式，利用人工智能方法，与各专业的传统理论和方法结合，解决目前较难解决的用现有方法较难描述、处理的复杂问题，主要是非线性、不确定、时变等问题。介绍几本书：《智能检测系统与数据融合》滕召胜等编著，机械工业出版社，2000 《智能信息处理和智能控制》清华大学自动化系集体编著，浙江科技出版社，1998 《人工智能——一种现代方法》Artificial Intelligengce _ A Modern Approach （美）Stuart Russel and Peter Norvig著，姜哲等译人民邮电出版社 2004.6 《Sensor and Data Fusion Concepts and Applications》L. A. Klein著《智能信息处理方法导论》，高隽编著，机械工业出版社，2004.6 上述书籍只能供借鉴，尚找不到很好的书，也正常，否则成型之后就不用研究了！智能检测处理与控制，应该说是一个发展、未成熟的科学新领域，比较适合于学校做预先研究，工程应用简易的或初步的在世时、高级的或高档的尚有过程。后面将分别对智能检测、智能信号与信息处理、智能控制予以介绍。实际上，检测、处理与控制有时是很难分的，这里为了突出重点，才分别介绍。

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（2）智能检测：智能检测应该说是一个技术，涉及的理论较少，但方法较多。所谓智能检测，应包含测量、检验、故障诊断、信息处理和决策输出等多种内容，具有比传统的“测量”更丰富的范畴，使检测设备和方法模拟人类专家信息综合能力。通常应充分利用计算机资源，在人工最少参与的条件下尽量以软件实现系统的功能。智能检测的特点： a) 测量设备与方法的智能化——测量仪表内含单片机； b) 测量过程的软件化——自动量程切换、极性判断、报警、过载保护、多功能测试和自动巡回检测等； c) 测量数据的智能化处理——与智能处理一致； d) 多参数检测与数据融合——提高准确性、可靠性和容错性，与智能处理一致； e) 总线化、标准化、模块化。

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（3）智能信号与信息处理：在经典的信息处理理论和方法的基础上融入了某些人工智能技术，或者在信息处理过程中通过人机交互界面加入对工作过程的干预（体现了人对环境的感知能力和自身经验），都可称为智能信息处理。利用人工智能（包括模式识别、专家系统、模糊逻辑、神经网络和进化计算或称遗传算法等）与现代信号处理的结合，实现对非线性、非平稳和非高斯动态过程产生信号的分析与处理。主要是一些经典方法，如IIR/FIR/自适应滤波器的分析与设计、谱分析、参数估计、时间序列分析、各种最优化算法等，与一些智能方法或描述及解决非线性、不确定性等问题的新方法，如神经网络、遗传算法、小波分析、遗传算法、粗集理论等的有机结合。

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（3）智能信号与信息处理：另外，在《智能信息处理和智能控制》书中，有两章介绍了智能技术的应用，方法和形式可供借鉴：一章是“智能技术在地震勘探中的应用”—— 背景：地震勘探——对地质结构进行勘测和分析，找到矿藏（金属矿、煤、石油、天然气等），也有反射、折射、投射方法之分，多采用反射波法，类似于我们的超声诊断和探伤。主要问题：a)如何获得较准确的地质信息？b)对于地质结构的非线性和非均匀性，如何去合理地描述？c)如何将地震勘测信息与基础地质资料（文献及地质专家头脑中的定性信息）及钻井/测井资料（经验附近较为准确和可靠的地质信息）有效的结合起来？主要解决方法：用了人机交互、模式识别、专家系统、混沌与分形理论、神经网络、模糊逻辑等方法。

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（3）智能信号与信息处理：另一章是“智能技术在指纹自动识别系统中的应用”—— 背景：指纹识别——图像的对比、分类与识别，将一个采集到的指纹信息较准确匹配到某一个具体指纹。主要问题：如何在部分取样、缺陷取样等不清晰取样情况下，达到准确匹配的目的？主要解决方法：人机交互、专家系统、模糊逻辑等

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（4）智能控制：在经典控制（亦称常规控制或古典控制）、现代控制的基础上，在鲁棒控制、变结构控制、容错控制和自适应控制从不同侧面解决一些控制中的不同问题的基础上，针对于具有高度不确定性（难以或无法建立精确的对象数学模型和扰动数学模型，或模型时变）、高度非线性（缺少或没有有效和简易的处理方法）以及高度复杂的任务要求（如智能机器人系统的自行规划和决策能力、自动躲避障碍能力等）的被控对象或系统，模拟人类的某些功能（如学习功能、推理功能、适应功能、组织功能、容错功能等），利用人工智能方法，解决控制问题。——智能控制目前主要有4个方向（不应限制在这4个方向上）： a)基于人工智能技术（如专家系统、模式识别等）的智能控制；b)基于模糊推理和决策的智能控制；c)基于人工神经网络的智能控制；d)基于多种控制方法交叉结合的智能控制。

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（4）智能控制：在《智能信息处理和智能控制》书中，也有两章介绍了智能控制问题，方法和形式可供借鉴：一章是“控制系统的智能设计”—— 背景：旨在改变目前先进的控制理论与落后的控制系统设计实践严重脱节的状况，给广大现场设计工程师一个直接可用的东西（硬件+软件，主要是软件）。发展过程及问题所在：20世纪50年代人们对这种脱节认为是控制系统设计所用的数学工具复杂、计算量庞大所致，于是控制系统计算机辅助设计（CSCAD）应运而生。典型的CSCAD软件包有：UMIST-CSCAD、IDPACK、DELIGHT、ORACL、CADCSC等，应用中发现这些软件结构封闭、人机交互不好，于是80年代出现了一些很好的CSCAD开发工具，影响较大的有MATLAB、MATRIX-X、CTRL-C等，它们是开放性的、具有很完善的二次开发平台、收入了大量优秀的控制系统分析和设计方法，一定程度上满足和方便了高级研究人员的需求。

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（4）智能控制：这些开发工具，对于大多数第一线的设计人员，仍无法充分利用，原因是：（1）每种设计方法总是比较适合于某一类控制系统的设计，而不适合于别类控制系统的设计，即不存在很通用的“万能”设计方法，设计方法选择要有足够经验；（2）每种设计方法都由若干自由参数需要选择，如加权矩阵、预期特性等，也需设计工程师精通该设计方法并有足够经验。但事实上，绝大多数设计工程师达不到这样的水平，那么怎么办？显然，需要解决的问题也有两个：一是开发一种较通用的设计方法，二是想办法让一线工程师可用。出路在那？很多人认为：出路就是控制系统的智能设计，即把人工智能引进控制系统设计过程。主要解决方法：（1）深入研究一些实用的控制方法，如预测控制、自整定与自学习控制等；（2）专家系统引入控制系统设计，并能有机结合，实现控制系统设计思想的软件化和自动化；（3）多变量控制系统的鲁棒逆Nyquist阵列设计法；（4）多变量鲁棒控制系统的正规矩阵设计法；（5）上述方法与集散控制管理系统或现场总线系统的有机结合。

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（4）智能控制： “控制系统的智能设计”— 说明：这是个大软件，几个大“家”，如瑞典隆特大学（K.J.Astrom所在的学校）、英国曼彻斯特大学、英国剑桥大学、美国加州大学伯克利分校，以及一些大的集散系统/现场总线系统开发商，如Honeywell、ABB、Siemens、Fisher-Rosemout等，都在开展这方面的研究工作，并有一些进展，如开发的一些含有实用自整定算法、预测控制方法、模糊控制算法等的大型检测控制软件。从另一个角度看，这是个控制工作者埋葬自己的东西，但确实有实际意义。

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：（4）智能控制：另一章是“智能调度与决策管理”—— 背景：大工业生产过程系统的出现以及商业、交通、能源、航空航天、社会经济等对大系统性能控制与管理的需求。所谓大系统，与通常的多变量系统相比有以下本质区别：（1）系统庞大、维数高；（2）子系统间关联复杂；（3）不确定因素多；（4）多目标。如电力系统、防洪系统、铁路行车指挥调度系统、社会经济发展系统等。主要问题：显然由它的特点可知，此类系统数学建模很难，所具备的条件/知识既有定量的、也有定性的，同时大系统需要解决诸如规划、决策、调度、协调、管理等问题（基本上可归纳为在有关约束条件下使系统总体效果最优），这些问题都很复杂。因此这类问题很难处理，出路：人们又指望——智能方法。主要解决方法：（1）钱学森的“定性定量综合集成研讨厅体系”；（2）数据仓库与知识挖掘；（3）神经网络；（4）专家系统；（5）人机交互于系统仿真。

关于智能检测处理与控制 2。智能检测处理与控制的基本内容：关于智能检测处理与控制的一个说明：从整体上看，生物信息检测系统的集成化、智能化和网络化等方面的研究，与信息化、数字化和网络化相关的信号检测与处理问题，信息融合技术在军民用系统中的应用，以及网络环境下的先进控制系统理论与技术，是近几年国家自然科学基金资助的重点，也将是具有一定发展前途和应用价值的实用大型工程项目。

关于控制科学与工程基本内容的掌握 1。“控制科学与工程”一级学科的划分：我国的学科划分在工学中有“控制科学与工程”这样的一个一级学科（欧美多半划归到电气电子工程_Electrical and Electronic Engineering中）该学科有五个二级学科：控制理论与控制工程（清华、上交大、浙大、西工大、东北大学、东南大学）、检测技术与自动化装置（浙大、天大）、系统工程（华中科技、西交大）、模式识别与智能系统（清华、上交大、西交大）、导航制导与控制（哈工大、北航、哈工程、二炮） ————国家重点学科学校可能不全。

关于控制科学与工程基本内容的掌握 1。 “控制科学与工程”各二级学科介绍：关于控制理论与控制工程：针对经济建设和社会发展中出现的各类复杂控制问题，研究和发展新的控制理论和控制技术，教授和完善现有成熟控制理论和技术，并大力推动它们在工程和国民经济领域中的应用。主要研究方向包括复杂系统的控制理论、流程工业建模控制与优化、生产自动化与智能机器人、微机电控制系统等。关于检测技术与自动化装置：检测技术是一门研究科学实验或生产过程中对事物状态进行定性检查或定量测定的科学；自动化装置是实现自动检测或控制的设备，包括传感器、变送器、控制器、执行机构和智能仪器等。以控制理论为指导，以电子技术和微型机等现代科学技术为基础，以软件和硬件综合为手段，研究智能化检测仪表及在线检测技术、传感器工程及多传感器信号融合、控制系统网络技术以及网络型信号检测与处理技术、现场级工业以太网技术、控制系统的故障检测与诊断、可靠性技术、抗干扰技术（电磁兼容性）、信号处理与数据压缩技术等。

关于控制科学与工程基本内容的掌握 1。 “控制科学与工程”各二级学科介绍：关于系统工程：系统工程是自动控制领域中控制、信息、系统三个基础分支学科之一，它是系统科学体系中的应用技术，是社会科学和技术科学的交叉学科。它的研究对象是众多相互作用的要素构成的有人参与的复杂系统。它不仅涉及工农业领域，还涉及社会、经济、人的行为等广泛领域。主要研究并应用运筹学、控制论、信息论、智能科学、行为科学等领域的理论方法及现代信息技术解决各类有人参与的复杂系统的建模、规划、设计、管理和控制问题，还研究复杂系统的结构、动力学行为、自组织、自组织机理等方面的理论与实际课题。主要研究方向包括决策分析与决策支持、运筹学、大系统理论与技术、自然复杂系统（生命系统）分析与应用、社会经济系统工程（定性定量综合集成）、大型工程企业系统工程、智能交通系统等。关于模式识别与智能系统：信号处理、模式识别、智能系统是现代信息科学、信息工程和自动控制的重要分支，主要研究各种对象及有关信息的处理、识别、建模、理解及智能控制与管理。

关于控制科学与工程基本内容的掌握 1。 “控制科学与工程”各二级学科介绍：关于模式识别与智能系统：清华大学模式识别与智能系统：主要研究方向：（1）信号处理的理论及应用；（2）模式识别、计算机视觉、机器智能的理论及应用；（3）基于信息理论和技术的生物信息学和中医药现代化；（4）智能控制与智能系统的理论与应用；（5）神经网络、模糊系统、统计学习理论及其在信息处理、识别与控制中的应用。目前重点研究的内容主要包括：（1）信号处理 -- 一维及多维信号处理与分析，包括现代时间序列分析，自适应信号处理，非高斯、非平稳、非线性信号处理及小波变换、时频分析，盲信号处理，神经网络信号处理，等等，以及有关技术在地球物理勘探、生物基因序列分析、语音及通讯信号处理、雷达信号处理等方面的应用。（2）模式识别 -- 特征的提取、选择与变换，监督及非监督模式分类，有限样本模式识别和一般机器学习，等等。应用领域包括图象和视频处理与分析、计算机视觉、生物特征身份鉴定、文本和语言处理与识别、网络多媒体信息分析和组织、基因识别及基因网络分析等。（3）智能系统 -- 研究机器智能的理论、方法及应用，包括人工神经网络、模糊系统、认知科学、统计学习理论与支持向量机等，以及智能技术在网络信息处理、生物信息学、生物特征识别、地球物理勘探等领域的应用。

关于控制科学与工程基本内容的掌握 1。“控制科学与工程”各二级学科介绍：上海交通大学模式识别与智能系统：主要从事数字图象（图形）分析、文本信息处理、模式识别、机器视觉、自然语言理解、智能技术和系统等信息技术领域中前沿性的应用基础研究，具有基于数字信号处理器的硬件开发工具和网络环境下的工作站，个人机及专用的图象输入输出设备，包括序列图像分析，三维图像重构理论及应用，远程医疗和诊断。关于导航制导与控制：主要研究飞行器及运动体的自身位置姿态确定、如何导向目标以及相应的位置姿态控制问题。现在应该主张大学科方案，就是对于授予控制科学与工程各二级学科的博士、硕士，只要你所研究的内容涉及控制科学与工程的某个方向或领域即可，鼓励学科交叉与融合，否则学科的发展会越来越窄，实际上控制科学与工程一级学科内各二级学科间以及与相关学科（如计算机、仪器科学与技术、机电一体化、信号与信息处理、飞行器设计）间的交叉和重合的内容很多。

关于控制科学与工程基本内容的掌握 2。关于控制科学与工程基本内容的掌握基础：数学基础：高等数学、拉式变换/傅立叶变换/Z变换、数值分析/矩阵分析/随机过程、泛函分析（我们学校也称其为现代数学基础）语言基础：汉语的准确精炼表述/准确清楚的文字表达和语言表达、英语/最起码的阅读、写作和简单交流计算机基础：计算机原理、计算机语言、计算机网络、操作系统专业基础：电路与电子技术、自动控制原理（古典与现代）/数字信号处理、建模与仿真/系统辨识

关于控制科学与工程基本内容的掌握 2。关于控制科学与工程基本内容的掌握基本工具：计算机、测试与测量工具、软件工具（如MATLAB、组态软件、EDA工具等）专业技术：控制方法学/自动化技术／检测技术／数字信号处理（学会其中之一的成型理论方法和应用技术）扩展方法：最优化方法、非线性科学（以耗散结构论、协同学、突变论、混饨学及分形等为代表）、小波变换、模糊数学、神经网络、人工智能、专家系统、粗糙集理论相关学科：计算机、信号与信息系统、人工智能（模式识别、专家系统等）、仪器仪表、机电一体化、电力电子、微电子技术、生物医学工程、光学工程、环境工程、飞行器设计。对我们专业博士的基本要求：应该做到基础扎实、典型工具使用得心应手、专业概念清晰/一种技术熟练、熟悉1-2种扩展方法、了解1-2个相关学科、学会一套分析解决问题的思想方法和哲学理念。要有一定的工作量和深度（分纯理论研究—预研、应用研究—有明确的背景和需求，其要求是有差别的）。再有就是要建立一个正确的人生观和世界观（生存哲学和处世哲学）。

关于控制科学与工程基本内容的掌握 论文创新问题——摘自一篇文献三个创新的前提条件：（1）基础；（2）选题；（3）努力程度。基础——创新的土壤：数学基础、专业知识、创新方法论哲学思想。选题——播种：选题常常不是一次性完成的，而是一个不断深入细化的过程。选题后大量阅读并读懂本领域最新最深入的文章，从中去发现问题和创新点。努力（深入思考）——创新的源泉：不断思考（思之又思，鬼神通之）；敢于质疑（理性的自由就在于怀疑之中）。创新的出现：在经过一段深入思考（使人兴奋、使人疲惫、使人焦躁不安）之后，创新性思维产生于以下两种情况：（1）放下手中工作，忘情地游玩，突然灵感的火花在脑海中一闪，思路峰回路转，柳暗花明，久思不解的问题豁然开朗；（2）物我两忘，工作正酣，一个期盼已久的结果清晰的呈现出来，使这个问题的所有线索变得有序。完善创新：（1）理出清晰的逻辑线索；（2）用准确的语言加以表述。

关于一个实际过程控制系统 以造纸过程控制系统为例介绍关于如何设计一个控制系统以及工业过程控制系统的现状与发展。背景知识——对被控对象的深入了解与认识，认识越深设计的系统越简洁有效。

关于一个实际过程控制系统 控制的目的与目标—— 通常的目标：定量水分的控制（对于造纸过程或称抄纸过程而言）较为完整的目标：定量水分的控制，各部分相关参数的测量与控制，流量与成品的计量，车间整体的控制与管理。

关于一个实际过程控制系统 一般根据工艺流程，将造纸过程分为网前部、网部、压榨部和烘干部四个部分。网前部由多只缓冲和混合设备串联构成，每个设备可简化为一个惯性环节，多个串联可等效为一个惯性+纯滞后环节。其作用是稀释纸浆、加入填料、去除坏渣、稳定流量。输入为中浓纸浆、白水、填料，输出为上网低浓纸浆和少量滤渣。网部和压榨部，是个脱水过程，其机理是一个复杂的传质过程，依靠重力和抽吸力滤出所含大部分水分，在经压榨部挤压脱水。烘干部是个一次经过多只烘缸实现纸页的受热干燥过程。

关于一个实际过程控制系统 两种网前箱：

关于一个实际过程控制系统 对象的分析与模型的建立—— 造纸过程的特点：（1）对象的大纯滞后特性：纯滞后时间与纸机车速、定量和流程长度有关，依所生产纸的种类、纸机的速度、流程长短、烘缸数目等不同，纯滞后时间在十几秒到十分钟之间。（2）状态的不完全性/变量的不可测性：很多状态变量或扰动变量无法直接测量，如打浆度、施胶前纸页的定量和水分、稀浆/白水/胶液的浓度等。（3）特性的不确定性：造纸过程扰动因素多，特别是白水的浓度、纸机的车速、压辊的线压、铜网的老化、毛毯的摩擦这些慢时变特性，导致造纸过程模型结构的不确定性和参数的不确定性。（4）对象的非线性和强耦合特性：造纸过程的每个局部都含有一定的非线性，定量水分间的耦合，封闭网前箱压头、液位及空气压力间的耦合，各烘缸表面温度间的耦合。

关于一个实际过程控制系统 模型建立：可将纸机分为高定量纸机、中定量纸机和低定量纸机，并将每一类纸机划分为网前部、网部、压榨部、烘干部四个部分，在机理分析的基础上，结合辨识方法，对每一部分分别进行建模，然后可得到整机的模型: 其中，Ｂw(ｓ)及Ｍs(ｓ)分别表示纸张的定量和水分，Ｇp(ｓ)是控制定量的中浓纸浆流量，Ｐ(ｓ)是控制水分的蒸汽压力，ＧA(ｓ)和ＧB(ｓ)分别是控制变量和扰动变量传递函数矩阵，Ｄ(ｓ)是扰动变量矩阵。对于不同定量的纸机，Ｇp(ｓ)和Ｐ(ｓ)的选取有所不同，扰动变量矩阵的选取及元素个数也不尽相同。经过转化,ＧＡ(ｓ)、ＧＢ(ｓ)中的元素可以化为一阶(或两阶)惯性加纯滞后的形式。对于高定量纸机，整机模型为: 对于中定量纸机,整机模型为: 对于低定量纸机,整机模型为: 其中,Ｇｐ2(ｓ)、Ｇｐ6(ｓ)表示相应的中浓浆流量,Ｐ1(ｓ)、Ｐ2(2)表示相应的烘缸蒸汽压力,Ｃｐ1(ｓ)、Ｃｐ2(ｓ)、Ｃｐ3(ｓ)、Ｃｐ4(ｓ)、Ｃｐ6(ｓ)表示中浓纸浆浓度,Ｃｗ6(ｓ)表示回流白水浓度,Ｖｌ(ｓ)表示纸机车速。

关于一个实际过程控制系统 其实，抄纸过程是有多个惯性环节、滞后环节构成的自衡过程，各单控制变量的传递函数，可通过简化及降阶处理后，用一阶惯性加纯滞后的广义被控对象来描述。因此对象的传递函数可表示为: 只要得到对象的飞升曲线，通过作图法求出Ｋ、Ｔ及θ，便可得到过程的数学模型。但要注意，对象的大纯滞后、不确定性、非线性、强耦合等仍需考虑、认真对待。那么如何考虑呢？对于大纯滞后：可采用内模控制。对于不确定性：鲁棒控制、多模型控制。对于非线性：双线性最优控制、非线性自校正。对于强耦合：解耦。实际上，对于一般性能指标要求，真正要考虑的是解耦。

关于一个实际过程控制系统 控制系统设计——（包括方案的设计与选择、设计方法、对象参数获取、控制参数整定等）系统考虑：包括前馈、反馈；小回路、大回路（局部、整体）；方法问题

关于一个实际过程控制系统 控制系统实现：传感器的选择、执行器的选择、控制器的选择

关于一个实际过程控制系统 工厂综合自动化、集散形式、现场总线技术——就地处理、综合优化是一个解决问题的好办法。

华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 • 1993年由国家教委批准成立，并在211工程重点学科建设和国家重点工程计划中，利用有关配套资金（3400万元人民币）和世界银行贷款（25万美元）建设的。 • 目的是瞄准国家目标，将图像信息获取、处理的研究与智能控制研究相结合，开展与国民经济现代化和有关国家安全的高技术领域有关的应用基础研究和应用研究，培养高素质的科技人才，同时建设和完善先进的科研、教学环境，推动学科自身的发展。

华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 • 图像信息处理与智能控制是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域。来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像处理与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，因而有十分广阔的应用前景。 • 实验室的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的需求，进行应用基础和应用技术的研究和开发。

华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 • 研究内容之一 —— 1、多谱段目标、场景特性与成像 1.1 无源微波成像探测器； 1.2 地物背景及目标的微波辐射特性与判断； 1.3 SAR成像及其处理； 1.4 非致冷红外成像技术； 1.5 非致冷红外焦平面制造技术； 1.6 红外焦平面与微透镜集成技术。目的：为遥感、成像精确制导、国民经济现代化提供新型成像传感器和信息获取关键技术、基础数据和成像基础理论。

华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 • 研究内容之二 —— 2、图像信息处理的理论与方法 2.1 自然场景图像模型； 2.2 多源信息融合方法； 2.3 基于小波理论、数学形态学、神经元网络及其它新理论的图像信息处理新方法及其应用； 2.4 目标三维重建； 2.5 图像数据压缩的新方法； 2.6 自动目标识别； 2.7 不同传感器图像匹配方法研究； 2.8 图像序列处理； 2.9 数据可视化理论与方法； 2.10图像处理算法与系统性能评估。目的：在包括小波、分形、神经网络、图像模式分析和信息融合等现代图像信息处理理论和方法上取得重要成果，并将理论与方法成果应用于航天遥感和智能自动化领域。

主要内容

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