因?yàn)槲疑系哪抽T(mén)課總算出期末成績(jī)了，所以終于能開(kāi)始講一下我的課程設(shè)計(jì)了，即遺傳算法PID自整定。這一篇先講PID哈。當(dāng)然，講PID的資源很多，RM論壇也有不少精良的帖子，但是，作為一個(gè)私貨區(qū)up主，我當(dāng)然會(huì)從不一樣的視角來(lái)講一下PID。

本篇聚焦于控制的發(fā)展和從科技哲學(xué)的視角來(lái)審視控制的發(fā)展歷史。

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控制有三要素，即控制對(duì)象，控制目的，控制手段?？刂颇康暮?jiǎn)要來(lái)說(shuō)就是使被控對(duì)象按照我們所期望的方式來(lái)運(yùn)作。當(dāng)然，實(shí)際中，被控對(duì)象完全按照我們的預(yù)期運(yùn)行也不現(xiàn)實(shí)，我們想做的是讓它盡量符合預(yù)期，如圖所示，藍(lán)色的線是我們期望的被控對(duì)象的輸出曲線（一個(gè)階躍函數(shù)），紅色線是其實(shí)際輸出曲線（初值為0）：

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在最開(kāi)始的時(shí)候，控制當(dāng)然是人來(lái)做的，就比如燒大鍋飯（現(xiàn)在一些農(nóng)村應(yīng)該還能見(jiàn)得到，至少我老家是有的），為了保持火力在合理區(qū)間，需要人去觀察火勢(shì)，適當(dāng)?shù)募幽静摹?/span>

當(dāng)工業(yè)進(jìn)步到一定程度時(shí)，控制論學(xué)科就誕生了。根據(jù)是否有反饋，控制可以分為開(kāi)環(huán)控制與閉環(huán)控制，如圖所示：

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開(kāi)環(huán)控制比較簡(jiǎn)單，例如很多燈泡都是開(kāi)環(huán)控制的，閉環(huán)控制比較復(fù)雜，需要根據(jù)誤差來(lái)不斷調(diào)整被控對(duì)象的輸入。

控制科學(xué)的發(fā)展歷程大體如下：

在最開(kāi)始時(shí)，控制一般都是嚴(yán)格基于物理公式的對(duì)被控對(duì)象的建模，但是隨后各種復(fù)雜系統(tǒng)的出現(xiàn)使得建立模型極其困難，于是新的一種控制方式是將被控對(duì)象看成是一個(gè)黑箱，主要精力不在對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行建模上，而是在寫(xiě)出一個(gè)可以適應(yīng)不同被控對(duì)象的控制策略。

我們的主角PID就是這種策略的代表。PID中，P代表比例，I代表積分，D代表微分（RM界應(yīng)該說(shuō)微分的比較多，我們上課說(shuō)的是導(dǎo)數(shù)，但只是名稱不一樣而已），于是，PID只需要這三個(gè)參數(shù)就可以完成控制的全部過(guò)程。

其實(shí)PID能夠用較少的參數(shù)完成復(fù)雜的工作的原因是因?yàn)樗目刂颇繕?biāo)是減少誤差。誤差很好理解，它就是期望輸出與實(shí)際輸出之間的差值（有正負(fù)的）。誤差越大，需要的輸入就越大，誤差的累積量越大，需要的輸入就越大，誤差的變化越大，需要的輸入就越大，大體上就是這么個(gè)規(guī)律。當(dāng)然，實(shí)際系統(tǒng)中，不一定完全用上P、I、D這三個(gè)參數(shù)。PID控制的公式如圖所示（也有不同形式的公式，但按照本意寫(xiě)出來(lái)是這一個(gè)）：

當(dāng)然，PID控制也有一個(gè)很重大的缺點(diǎn)，即KP、KI、KD這三個(gè)參數(shù)不是計(jì)算出來(lái)的，而是試出來(lái)的，就像大海撈針一樣，想要找到一組合格的參數(shù)并不是一件容易的事情，而且不同的人調(diào)出的參數(shù)可能相差很大，難有規(guī)律可循。這就導(dǎo)致PID參數(shù)的尋找成為一個(gè)噩夢(mèng)。

下一篇專(zhuān)欄——關(guān)于用遺傳算法進(jìn)行PID自整定就是解決這個(gè)難題的一種方式。

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當(dāng)然，控制方法的發(fā)展當(dāng)然沒(méi)有止步于PID，但是PID依然是很多現(xiàn)代控制方法的一個(gè)基礎(chǔ)，很多控制方法的目的是在于優(yōu)化PID。

另一個(gè)在控制領(lǐng)域享有大名的控制方式——模糊控制，很多時(shí)候也是需要PID配合的。模糊控制的一個(gè)特點(diǎn)是它在一定程度上反應(yīng)了人的控制方式，人在控制的時(shí)候并不需要完全精準(zhǔn)的計(jì)算，例如人在燒大鍋飯的時(shí)候并不需要去計(jì)算溫度，控制目的也只是使溫度保持在一個(gè)合適的區(qū)間，換句話說(shuō)，人的控制效果比最差的PID控制要好得多。需要注意的是，雖然被稱為模糊控制，但其背后也是有一套完整、嚴(yán)密的數(shù)學(xué)推導(dǎo)體系的，就像概率論一樣，雖然研究的是不確定性，但是其中用到的工具都是確定的。

現(xiàn)代智能控制的內(nèi)容就更多了，特別是當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)工具進(jìn)入控制領(lǐng)域后，我們就可以很方便、無(wú)腦的實(shí)現(xiàn)很多控制。

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ok，開(kāi)始塞些私貨。之前一直沒(méi)講過(guò)科技哲學(xué)，所以這里稍微講一點(diǎn)。傳統(tǒng)的科技哲學(xué)就是所謂的自然辯證法，但現(xiàn)代的科技哲學(xué)將關(guān)注的重心更多的放到了科技本身的價(jià)值等方面。從控制領(lǐng)域的發(fā)展史上，我們可以看到什么呢？

我們可以發(fā)現(xiàn)控制領(lǐng)域的發(fā)展也是隨著科學(xué)研究范式的轉(zhuǎn)變而轉(zhuǎn)變的。從“經(jīng)驗(yàn)范式”（人力）到“理論范式”（基于公式）再到“模擬范式”（只需模擬系統(tǒng)運(yùn)作）再到“數(shù)據(jù)范式”（用數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練控制器）。或者說(shuō)，控制領(lǐng)域的發(fā)展也經(jīng)歷了“模糊-精確-模糊”的科技發(fā)展的整體框架。在一開(kāi)始，控制是模糊的、經(jīng)驗(yàn)的，之后人們學(xué)會(huì)用公式建立精確的控制器，再到新的模糊——加入不確定性、模糊控制以實(shí)現(xiàn)更好的控制效果，新的模糊是不同于原有的模糊的更高階的模糊（很典型的螺旋式上升）。