控制理论智能制造与CPS演进关系杂谈冷藏设备

本文纯属胡思乱想，没事做、喜欢思考理论问题的人可以看看。否则就不要耽误时间了。

自动化领域的本科生都要学两门课，即经典控制理论和现代控制理论。从表面上看，一个是传递函数方法一个是状态空间方法。深挖下去，在思想层面也是有很多差别的。

经典控制理论最基本的思想体现在“反馈”这个概念上。如何深刻地理解反馈呢？ 在我看来，要深入理解“反馈”，应该看与它的对偶概念，也就是“前馈”。前馈就是接到指令以后，按照预定的逻辑顺序执行。用前馈的前提是能够达到预定目标。多数机器的工作原理就是前馈。如果把机器看作一个具备特定功能的系统，其功能体现在系统的输入输出关系。其中，系统的输入包括操作要求和难以抑制的干扰。要让系统达到预定目标，就要隔离各种干扰。比如，机器的外壳往往就是用来隔离干扰的、汽车用油的质量稳定也是用来隔离干扰的。

有些情况下，干扰是不可避免的、甚至相当严重。这个时候，就要使用“反馈”的手段来抑制了。瓦特就曾经用反馈的手段控制蒸汽机的速度。随着技术的不断进步，高端的生产技术似乎没有不用“反馈”的——就像炒菜几乎没有不用盐的。在维纳看来，“反馈”的一个好处，就是不需要特别精确的模型，可以通过逐步的修正达到目的。尽管如此，在我看来，把干扰“御敌于国门之外”的前馈做法，仍然是工业界的基础或前提，反馈是对前馈的完善手段：盐对炒菜很重要，但菜的主体还是菜而不是盐。维纳也意识到，反馈的过程可以积累经验。有了足够的经验，很多反馈就可以变成前馈了。

要“反馈”就要有信息。但有了信息并非就有了一切：确定反馈量的控制算法就是一个难点。这个问题之所以成为难点，是因为很对控制对象是“动态系统”：指令下达了，要慢慢地发挥作用（就像刹车不可能马上刹住），有的时候甚至先要向相反的方向走一会才能回来（非最小相位系统）。控制论中的大量理论，就是围绕这个难点来的。否则没啥理论需求啊。谈到这里，这让我想起一个小故事：若干年前，某985高校副校长的一位在职博士要毕业，要我来审阅论文。这位在职博士可能是哪个单位的领导，专业水平实在太差：论文的出发点居然是把对象简化成无动态特性的对象。我把他的论文退了回去：“如果一定让我审这种缺乏专业常识的论文，我不会让他通过。”

维纳研究控制论的时候，基本上用微分方程、传递函数来描述对象。进一步发展下去，人们开始用微分方程组来描述了。其中，微分方程组中的每个变量被称为“状态变量”。于是，经典控制论就上升为现代控制论了。现代控制论这样理解控制对象：“输入影响状态、状态决定输出”。对于这样的模型，卡尔曼提出了两个基本的概念：“可观性、可控性”。也就是说：可以通过输入，把“状态变量”控制到某个特定点；可以通过测量输入和输出，知道“状态变量”本身。基于这样一套理论，控制器的设计就更容易了。

然而，无论是经典控制理论还是现代控制理论，其局限性都是很明显的：用（线性）微分方程组描述。再往后怎么发展？我博士论文研究的是非线性控制，但非线性控制的难度大、适用对象少。我费了很大力气却没得到什么像样的结果，只是混了一顶博士帽子。为此，我一直反思：用直线型思维搞科研是要吃苦头的。

我的一位铁哥们是张钟俊先生的关门弟子。我博士毕业前他出国。出国前对我说：（传统）控制论走到头了，未来是计算机的天下。当时我没有回答。心中却暗想：控制论是走到头了，但与计算机有什么关系呢？

现在看来，确实是这样。世界上绝大多数的自然或人造的对象、系统不怎么适合用微分方程描述，系统要素的相互关系也未必是那么复杂。而且，这些对象或系统都适合于用数据或程序来描述。

这个时候，控制系统的复杂就转化为软件过程的复杂了。有些有技术含量的技术，也未必针对复杂动态系统。当然，前馈和反馈的思想还在：能做好前馈最好，最不好就反馈；如果能在反馈中得到足够好的知识，就直接用于前馈。但这些都是业务或者软件的复杂性。

如何理解这种理论体系的变化呢？我想，要看背后的规律，而不是着眼于某个人的灵机一动。

如果单独看某一个人，思想的产生或进步有很大的不确定性、或许与某个刹那的闪光有关、或有听到某个说法有关。但从全人类的角度看，新思想总是不断的，关键是能否被大众接受（也许是学术界中的大众）。而能否被世人接受，主要看传播效果。

为什么有的传播好，有的传播不好呢？我想这更多地决定于外部环境的共性：如果大家的实践都遇到困惑，则能够消除这种困惑的思想就能得到传播。控制界的困惑已经很久了，但能够消除困惑的因素却迟迟没有来到。

可喜的是，这种因素现在终于到来了。这就是信息与通信技术的发展。信息与通信技术的发展，为很多技术创新开创了蓝海，故而把越来越多的学者和企业吸引过来了。有些思想也就比较容易传播。

我曾经花果一段时间，研究我的师爷吕勇哉教授。吕老师曾经是国际自动控制联合会IFAC的主席。在成为IFAC主席之前，他有个著名的贡献就是把热传导模型用于钢铁生产。在我看来，吕老师的工作，就可以看成CPS的应用：计算机中的模型就是在赛博空间的映像啊！据说，他靠这项贡献被称为“世界钢铁第一人”。吕老师为什么会有这种贡献呢？我想除了他个人的能力之外，主要是抓住了计算机性能发展的机遇——过去没法实时运算，现在可以了。而我自己来到宝钢后的第一个比较有影响的工作，也是这么做出来的。

时至今日，ICT技术的高速发展，又为我们创造了大量的新的机会。智能制造的机会就是在这个背景下产生。其中，数据的存储能力、计算能力，能让赛博空间的复杂程度大大上升，过去需要几天运算的工作，现在可以实时计算了。除此之外，互联网的作用是巨大的：互联网的本质是提升了我们的“可观性”、“可控性”：让人类能够看到千万公里之外的资源、控制千万公里之外的资源。所以，仍然可以用现代控制理论的一些思想，理解当今的CPS。

维纳关于“反馈”的认识，或许是从人或动物身上意识到的。他的思考起源于： 机器和人有什么不同？在我看来，有个重要区别或许是维纳没有意识到或者没有强调的：机器是为了特定目的开发出来的、具有特定的功能，而人们却常常要问自己“为什么活着”、缺乏特定目标。

其实，在人的一生中，有无数大大小小、长短不一、清晰程度不同、层次关系复杂、又时常改变的目标——只有把人放在具体环境下、有了具体目标（如从事具体工作、躲避野兽），才能和机器比较。从这种角度来看，人和动物需要感知信息，更重要的不是完成某个具体的目标，而是对目标不断地修正和优化。 这就好比，一头鹿正在吃草，看到狮子来了。这时他必须马上修改目标，赶紧逃生。这个比喻可以理解当年的控制论和今天智能制造的差别：70多年前的控制论关心的是“如何吃草”；而今天的智能制造则关注“来了狮子赶紧跑”。

ICT技术带动了智能制造，智能制造的英文名字一般是Smart Manufacture。 Smart 是快速、迅速的意思：虽然不是“来了狮子赶紧跑”，却是“用户来了赶紧追”、“市场变了赶紧变”。

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