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系統控制導論system control，anintroduction of
研究各類系統的狀態和結構的變化規律，並按人們需求對系統進行設計和在運行過程施加控制以保證實現其預定功能要求的理論和技術。它除了研究各類作為控制對象的受控系統以及加上信息獲取、控制決策和執行機構之後構成的控制系統的結構、行為和功能等相互關聯的特性外；還必須綜合考慮人們對所研究系統的要求及有關的技術經濟約束，以及系統的運行環境和干擾特性等問題。在控制系統中，不僅包含各種不同復雜程度的工程系統、自然系統和社會系統，還可能包含以計算機為代表的人為設計的控制部件，乃至需要人類的直接干預。這些因素的相互作用提出了日益複雜的獨特研究課題，使得系統控制理論成為富有生命力的交叉學科，促進許多高新技術領域的發展。
早期的系統控制理論 自動控制的思想雖古已有之，但比較自覺地設計成功的裝置當屬瓦特為蒸汽機設計的離心調速器。麥克斯韋1868年發表論文對它進行了穩定性分析。關於保持系統穩定性的理論和方法，曾是早期系統控制理論首先關注的命題。20世紀由於無線電技術的發展，使頻譜分析技術得到廣泛套用並由此形成一套比較完善的反饋控制理論。當時控制的對象大多是部件較少、相互關係簡單、常可用微分方程描述和求解的簡單系統，諸如電路、電機、運動物體等。這種系統的控制問題可用“經典”的反饋控制理論解決。為了保證系統在不確定性的條件下能正常工作，人們很早就提出了系統行為對參量變化的靈敏度、系統穩定性的裕度等理論問題，在此基礎上創立的反饋設計則表現出很大的優越性，得到普遍套用。40年代N.維納在《控制論》中所強調套用的統計方法和建造具有適應性、自學習、自組織、自繁殖等高度應變能力的控制系統的思想，以及J.von諾伊曼等人在博弈論中對人類決策行為的研究等，都表現出人們力圖從人和動物的控制機制中探求更新、更靈活的控制系統設計的原理。
現代系統控制理論的形成和發展 60年代由於航天等高技術推動，加上電子計算機日益強大和實用化，一套基於狀態空間模型的“現代”控制理論應運而生。與高科技中精確的對象模型和計算機套用相適應，許多數學方法得到套用和發展並揭示了系統更深刻普遍的內在規律。著名的例子有R.B.貝爾曼的動態規劃、P.S.龐特里亞金的極大值原理等最佳化方法，R.E.卡爾曼的能控性、能觀性和濾波理論，以及極點配置、觀測器和LQG等反饋設計技術，等等。由於許多複雜的控制算法已不難實現，工程師的思維境界大為拓廣，在“計算機控制”的旗號下，模糊、隨機、魯棒、自適應、自校正、自學習等控制系統相繼出現。然而這種成功常使人更習慣於由建立精確模型、數學分析和計算實現的研究和設計途徑。但對於大多數找不到既精確又可處理的模型的複雜系統來說，這種理論與工程實際間有明顯的鴻溝。當大量控制專家轉向生物醫學、工業過程、社會經濟以及電力、交通、資源、環境等複雜大系統時，這種矛盾就更加突出。70年代針對這些問題發展的大系統理論著重於運用分解、降階、集結等簡化方法和遞階協調、分數化等控制技術來解決由於系統規模龐大而帶來的信息採集、通信、計算、決策的複雜性、昂貴費用和可靠性等問題。系統大、小與否，嚴格地說只能按是否需要採用上述這些技術來界定。人們已經注意到不同種類子系統相互耦合時的數學困難和不同宏微觀層次上運動形態的質的差異，認識到“複雜”並不單是由於維數高、尺度大而引起，因而大系統理論有待創新。
與此相應，在數理學科中出現了微分動力系統、突變和分岔理論，以及耗散結構、協同學、混沌、分維和分形等一系列新的理論，大大加深了對複雜系統行為的認識。在技術上，大型航天結構、智慧型機器人、計算機集成製造系統、大型信息處理和控制軟體設計，以及更複雜的生物醫學、社會經濟等系統的控制和決策問題都對系統控制理論提出了嚴重的挑戰。複雜系統的控制問題已經提到了日程上來了。
複雜系統的概念是相對於前述簡單系統（包括大系統）而言的，其內涵亦在不斷變化之中。雖然沒有公認嚴格的定義，但當前一般認為它是由處在多重宏微觀層次上相互關聯的許多子系統組成並具有某種整體的功能。這些子系統常需用多種不同的數學模型來描述它的不同側面或稱視圖(view)。這裡的數學模型應作廣義理解，既可能有描述數量關係的方程式或算法，也可能有描述定性關係的圖、表、符號邏輯語言，甚至對許多機制規律尚未弄清的對象只能用某些模糊量、黑箱或灰箱來描述。大型航天結構包括剛體、液體和細薄而長的撓性體，各有不同數學模型而且其間耦合關係非常複雜。智慧型機器人包括機械運動控制和視覺圖像處理等不同子系統。計算機集成製造（CIM）需要從功能結構、信息結構和物料處理等幾個視圖方面分別描述，而其中物料處理是一種由離散事件驅動的過程，又要按操作邏輯順序、時間調度、隨機排隊幾個層次而採用不同的數學模型來描述。再如人體，中西醫就各有一套模型。社會經濟系統儘管極為複雜，針對特定問題也還有不同流派的許多可操作的、作了不同程度簡化的模型。實踐證明所有這些模型都能說明一定問題，同時也都有局限性，關鍵是如何將它們集成起來形成對複雜事物比較全面的認識和進行更為有效的控制。
進一步考察複雜性，還有不同的層次。若系統中部件或子系統個數極多，上萬上億以至於無法枚舉，則稱之為巨系統。例如一團氣體包含大量分子，但品種不多、結構簡單，可用統計方法處理。而社會中大量各種各樣的人，生物體中構成各種組織、器官的大量細胞，大腦中億萬的神經元，由於其子系統品種繁多且處在複雜的組織結構之中，不能簡單地靠統計方法處理。前一類稱為簡單巨系統，後一類則稱為複雜巨系統。複雜巨系統的組織結構通常是在“自組織”的演化過程中形成的，因此它必須是和外界環境具有物質、能量或信息交換的開系統。研究這種系統只能用從定性到定量的綜合集成方法，藉助計算機等處理大量信息和處理定性知識的能力加以實現。這已成為許多學科領域共同關注的研究課題。
和單純探索複雜性不同，控制學科的特點在於它以明確的改造世界的目標作為導向並可充分發揮人的主觀能動性。和“自在”的複雜系統相比，複雜控制系統包含著複雜受控對象、複雜多變而不確定的工作環境和具有很強信息處理能力的複雜控制機構以及它們的相互作用。但另一方面，由於人們總可以調整自己的目標而使之現實可行，可以人為地設定各種規則，繞開不明之物，運用經驗和試湊方法，一般總可以得到比較滿意的解答，這又是它更具實踐性的品格。這兩方面決定了系統控制理論具有自己獨特的思維方式和理論體系，成為一個獨立的學科。
就內容而言，現代系統控制理論除了進一步研究各種複雜系統的動態行為特徵，特別是在具誤差和各種不確定條件下的行為特徵以外，還應當包括：①對複雜對象各層次上不同視圖的多模型描述及其綜合集成問題。這裡可能涉及描述本質不同的對象所需的特殊建模工具和數學方法、描述它們之間相互作用的特殊接口，還會遇到當不同模型互不兼容甚至矛盾時應如何綜合分析的問題。②和模型體系結構相適應，設計多級遞階形式的控制結構。良好的互連結構可以使系統具有必需的整體功能、較強的容錯能力和高的可靠性而無須對部件的品質提出過高的要求。當前神經元網路等各種並行分散式處理結構在這方面有許多優越性並已成為研究的熱點。③開展智慧型控制和人機互動的研究。能自主工作的控制系統可以說是把人的知識、技能“物化”的結果。而複雜控制系統往往需要人類更多的監督和干預。智慧型控制和人機互動已成為不可避免的趨勢並要求更加系統完整的基礎理論的支持。
