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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象精確數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上的，而實際中的被控對象或過程往往是非線性的、時變的，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)的人工智能過程；同時傳統(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)境的不確定性會直接影響控制效果。正因為傳統(tǒng)控制理論對不確定性復(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，它們的共同特點是不基于系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型，而是通過獲取被控對象在控制過程中的動靜態(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)運而生。

　　吳宏義院士通過其從事20多年的航天控制和工業(yè)過程控制的實際I:程應(yīng)用的經(jīng)驗，針對一般參數(shù)未知的對象和具有不確定性的大型復(fù)雜對象的實際控制問題，總結(jié)提煉出一套新型實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。這種方法相對傳統(tǒng)控制理論的方法來說是有很大的優(yōu)勢的，如對于一般參數(shù)未知的對象，？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)被控對象的調(diào)試次數(shù)有限時，它們無法保證系統(tǒng)過渡過程階段的穩(wěn)定性。針對這類被控對象，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)過渡過程的平穩(wěn)性，很好的解決了上述問題；對于具有不確定性的大型復(fù)雜對象系統(tǒng)，系統(tǒng)的精確動力學(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)控制算法對此類系統(tǒng)是無能為力。盡管傳統(tǒng)控制算法屮的PID控制不需要考慮對象的精確數(shù)學(xué)模型，但是對于不確定性很強且復(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，很難在實際工程中得到應(yīng)用。不過基于特征模型的智能適應(yīng)控制方法能解決這個問題，它抓住了系統(tǒng)的物理機理和特征信息，建立系統(tǒng)的特征模型，根據(jù)控制性能要求將系統(tǒng)用對應(yīng)階數(shù)的時變差分方程的形式進(jìn)行描述，方便了控制器的設(shè)計，利于工程實現(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，并通過仿真驗證了所設(shè)計控制器的魯棒性和適應(yīng)性。文獻(xiàn)[18]以懸臂梁為研究對象，采用基于特征模型的自適應(yīng)控制對燒性懸臂梁的彎曲振動進(jìn)行主動控制并有效抑制了懸臂梁的彎曲振動。