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　　在智能控制提出之前，各種控制理論和方法都是建立在對(duì)象精確數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上的，而實(shí)際中的被控對(duì)象或過(guò)程往往是非線性的、時(shí)變的，具有諸多不確定性因素，是一類復(fù)雜的系統(tǒng)。所以采用傳統(tǒng)控制理論進(jìn)行控制具有很大的局限性，如采用微分或差分方程描述系統(tǒng)，會(huì)丟失很多其他重要信息，且不能反映自學(xué)習(xí)的人工智能過(guò)程；同時(shí)傳統(tǒng)控制不能適應(yīng)系統(tǒng)大的參數(shù)和結(jié)構(gòu)的變化，所以系統(tǒng)的模型不確定性和系統(tǒng)所在環(huán)境的不確定性會(huì)直接影響控制效果。正因?yàn)閭鹘y(tǒng)控制理論對(duì)不確定性復(fù)雜系統(tǒng)的控制具有局限性，所以一種基于系統(tǒng)特征信息的智能控制方法產(chǎn)生了。H前已有的基于系統(tǒng)特征信息控制的方法有模糊控制、仿人控制以及智能WD控制等，它們的共同特點(diǎn)是不基于系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型，而是通過(guò)獲取被控對(duì)象在控制過(guò)程中的動(dòng)靜態(tài)特征和關(guān)鍵的一些行為，再在這些獲取到的特征變量的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)控制算法。因此基于系統(tǒng)特征信息的另類建模方法--特征建模方法應(yīng)運(yùn)而生。

　　吳宏義院士通過(guò)其從事20多年的航天控制和工業(yè)過(guò)程控制的實(shí)際I:程應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)一般參數(shù)未知的對(duì)象和具有不確定性的大型復(fù)雜對(duì)象的實(shí)際控制問(wèn)題，總結(jié)提煉出一套新型實(shí)用的控制理論與方法，即基于特征模型的智能自適應(yīng)控制方法。這種方法相對(duì)傳統(tǒng)控制理論的方法來(lái)說(shuō)是有很大的優(yōu)勢(shì)的，如對(duì)于一般參數(shù)未知的對(duì)象，？a然用傳統(tǒng)的PID控制算法或自適應(yīng)控制算法就可以很好地控制。但是當(dāng)被控對(duì)象的調(diào)試次數(shù)有限時(shí)，它們無(wú)法保證系統(tǒng)過(guò)渡過(guò)程階段的穩(wěn)定性。針對(duì)這類被控對(duì)象，基于特征模型的黃金分割自適應(yīng)控制方法不需要反復(fù)調(diào)試就可以保證系統(tǒng)過(guò)渡過(guò)程的平穩(wěn)性，很好的解決了上述問(wèn)題；對(duì)于具有不確定性的大型復(fù)雜對(duì)象系統(tǒng)，系統(tǒng)的精確動(dòng)力學(xué)模型是很難得到的，所以那些需要精確數(shù)學(xué)模型支撐的傳統(tǒng)控制算法對(duì)此類系統(tǒng)是無(wú)能為力。盡管傳統(tǒng)控制算法屮的PID控制不需要考慮對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，但是對(duì)于不確定性很強(qiáng)且復(fù)雜的系統(tǒng)，其控制效果也是不盡人意。而-?些智能控制算法雖然在理論上取得了--定的控制效果，但是這些控制器的階數(shù)一般較高，很難在實(shí)際工程中得到應(yīng)用。不過(guò)基于特征模型的智能適應(yīng)控制方法能解決這個(gè)問(wèn)題，它抓住了系統(tǒng)的物理機(jī)理和特征信息，建立系統(tǒng)的特征模型，根據(jù)控制性能要求將系統(tǒng)用對(duì)應(yīng)階數(shù)的時(shí)變差分方程的形式進(jìn)行描述，方便了控制器的設(shè)計(jì)，利于工程實(shí)現(xiàn)。

　　關(guān)于特征模型的研究與應(yīng)用目前己有很多成果，如文獻(xiàn)[17]基于特征模型的自適應(yīng)控制方法成功完成了高超聲速飛行器的姿態(tài)控制，并通過(guò)仿真驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)控制器的魯棒性和適應(yīng)性。文獻(xiàn)[18]以懸臂梁為研究對(duì)象，采用基于特征模型的自適應(yīng)控制對(duì)燒性懸臂梁的彎曲振動(dòng)進(jìn)行主動(dòng)控制并有效抑制了懸臂梁的彎曲振動(dòng)。