“不確定性無處不在，人們也總是想盡各種辦法‘對付’不確定性，以達到調控目的或期望目標。但是，就像我們在理想化的封閉環境中通過練習學會了開車，真正到了復雜開放的實際公路上，還會面臨各種不確定性。也就是說，理想模型與現實情況可能存在著較大差異，而解決它的一個有力且必要的機制就是實時反饋調控?！敝袊茖W院院士、中國科學院數學與系統科學研究院研究員郭雷表示。
前不久，在法國召開的電氣與電子工程師學會（IEEE）決策與控制大會上，郭雷榮獲國際自動控制領域頗具聲望和影響力的學術榮譽之一“波德獎”。他也是首位獲得該獎項的華人科學家。他在會議期間作了唯一的大會報告“波德講座”。近日，他在回國后分享了題為《反饋與不確定性》的報告內容。
“無處不在”
郭雷表示，在人工智能時代，反饋控制與學習算法一樣，也將扮演關鍵角色，兩者都是對付系統不確定性的有力手段。控制系統是自動化或智能化系統的“大腦”，支配控制系統運行的是控制算法。
研究控制算法如何具體設計，如何保障其具有安全、穩定、優化等良好性能的學科是控制系統理論，而這一理論核心和關鍵的概念就是反饋。
“反饋無處不在，正如控制論創始人維納所說，反饋普遍存在于動物和機器中，存在于幾乎一切有目的的行為中。在控制系統中，反饋的主要目的是對付各種不確定性因素對系統性能的影響?！惫渍f，“反饋與不確定性”是控制論的核心議題，它們之間的定量關系是富有挑戰性的基本科學問題。
近百年來，關于反饋控制和不確定性的研究,無論在理論上還是應用上，都取得了巨大進展。例如，現代控制理論和電子通信先驅波德就留下了兩大“遺產”：波德圖和波德積分公式，它們對線性系統控制器的設計分析和反饋系統局限性的理解認識，產生了持久的影響。
“三個故事”
關于以反饋對付不確定性，郭雷在報告中講了三個典型“故事”：自校正調節器（線性系統的非線性反饋）；比例—積分—微分（PID）控制器（非線性系統的線性反饋）；反饋機制能力（非線性系統的非線性反饋）。
首先是自校正調節器。郭雷指出，它的穩定性與收斂性被認為是自適應控制領域的“中心問題”。其表面看起來基本而又自然，但本質上卻是由一組很復雜的非線性與非平穩隨機動態方程所刻畫，這使其研究過程中面臨意想不到的數學困難。也正因如此，自校正調節器的穩定性和收斂性曾經是控制領域長期懸而未決的著名難題。
郭雷隨后講述了他如何實現理論研究的突破，從而建立自校正調節器的全局穩定性、漸近最優性、最優收斂速度等重要性能的過程，特別提到對智能系統基礎理論研究的啟發和借鑒意義。比如，在處理復雜系統問題時，在人工智能系統設計中實現機器學習與實時決策的有機結合，這種“邊學習邊控制”的反饋機制，對真正“智能行為”的研究有重要意義。
再者是“比例—積分—微分（PID）”控制器。這是一種僅通過利用控制系統輸出的偏差來校正輸入端信號的線性反饋控制方法，具有無模型、數據驅動、簡單易用等特點。
“越簡單有效的方法往往越具有持久的生命力。”郭雷說，PID控制器具有百余年歷史，是迄今為止實際工程技術系統中應用最為廣泛的控制器，例如，95%以上的過程控制迴路都是基于PID控制。 PID控制被譽為“控制工程師的面包和黃油”，也被認為“沒有它就沒有現代文明”。
郭雷指出，值得注意的是，絕大多數實際系統都是非線性不確定性系統，但迄今為止，絕大多數理論研究卻都集中在線性系統，并且控制器參數的選取一般憑借經驗或實驗。因此，PID理論研究與實踐之間存在著較大鴻溝，控制理論學者有責任來填補它。
近年來，郭雷與合作者在PID控制的基礎理論方面取得重要研究成果，它們不僅奠定了PID在工程中成功應用的理論基礎，還將為進一步改進或設計實際工程控制系統提供理論指導。
“有所為，有所不為”
在郭雷看來，目前在控制理論中有兩大領域與“反饋與不確定性”研究的關系最密切，那就是魯棒控制和自適應控制。但是，由于問題提法的不同，以前很少有具體研究結果涉及反饋機制對付不確定性的最大能力和根本局限。
他說：“面對系統的不確定性，我們不僅要知道反饋機制能夠做什么，更要知道它不能做什么，這樣會激勵我們不斷改進控制器的設計，以接近或達到理論上最大能力的極限，也可以減少系統建模和學習的壓力，還能避免在控制器設計中走不必要的彎路。”
“控制論發展至今，雖然進展很大，但遠未成熟?！惫妆硎荆畔⒓夹g的快速發展，使得研究越來越復雜的控制系統成為可能，同時也帶來了一系列有意義的挑戰性新問題，而對它們的研究往往仍然依賴于對控制領域的基本概念和基本問題的理解。
郭雷認為，除了不確定性外，社會、經濟、生物領域的許多復雜系統和未來“智能”工程系統等都需要加以調控，但它們作為被控對象可能會有自己的“追求目標”。對這類復雜系統的控制，已經超出傳統控制論或博弈論框架，需要在未來研究中加以重視。
摘自：《中國科學報》
