引用:
原帖由 gthl1993 於 2014-3-9 03:49 AM 發表 
可否講多一些關於electrical eng 同埋你個名
automation eng
仲有engineering 有個discipline 係 control, automation, instrumentation 係讀D咩架
終於有人提出我個user name
不過留意有i和沒有i
我的userID is
Automaton (不是Automat
ion!)
Automaton (Automata)有2個解釋: Control的和Computer science的
Computer Science 的 Automaton 指 Theory of computation中的Turing Machine, Finite State Machine, 較conceptual
不過我現在要回應有關Control的 “Automaton”
如果你想我講CS的Automaton, 我有時間再打
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Control
首先講 Control的廣泛
什麼人需要有Control 的知識
搞Robotics的人, 搞space engineering的人, 搞precision engineering的人,搞mechanical system的人, 搞signal processing的人, 等等一大堆
那麼Control是搞什麼?
就是
令到事物听你說話
如何令到事物听你說話?
就是用 Feedback
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上面是最simple的解, 也是讀undergrad 的control時會見到的東西
我現在指出一些”更正”
首先, Control 是研究 Dynamical System
那麼基本上和dynamical system有關的東西, 而已要control的, 都會有control的東西出現, 只是那些人不知道
另外, 令到事物听你說話, 不只是Feedback, 有時Feedforward 都可以
正正因為是搞 Dynamical system
所以 非常數學
講下科學科技史 :
現代科學科技有個重大根基
那就是 Differential Equations
因為現時Differential Equations根基好
所以很多”physical”system可以用DE描述得很好
注意只是”physical” system, “non-physical” system現在依舊是still poorly understood
而且”現代”是指近1百年
因為一些原因 , 近30年多了人搞 Integral Equation (特別是搞Electromanetics的人)和其他 dynamic model
所以Control 和 Dynamical system 很有關
那麼 Control 的 基本object 就是 “Differential Equations” (DE)
問題是DE求解有時很難
於是, classical 的做法就是 Transform
Classical Transform 基本上是 Fourier 和 Laplace 的天下 (當然現在不是了)
所以Classical technique都是
用Transform把Differential Equation problem轉做Polynomial Problem
那麼呢, 基本上個theme就是
研究如何找出一條連繫 input output relation的 polynomial
那條polynomial如此重要, 就叫做 “characteristic polynomial”
有讀control的人會知道我在講大話
因為那條polynomial不是分子而是denominator, 所以不能叫 polynomial
正確, 的確那條連繫 input output relation的equation 不一定都是polynomial
所以就叫那條equation做 Transfer Equation
所以 Control 就是 研究/ 找 / 搞 / 改 transfer function
Basic Steps in Cotrol Engineering
1.有個physical system
2.寫出governing這個system的differential equation
3,用transform轉去 s domain, 寫出transfer function
4. 找出系統的unstable point / zero point / DC gain / gain plot / performance speed
令系統更stable , 更快stable , 更多gain , 這時就要去 設計 Controller
5. 設計Controller去改個系統
一般是令system 更stable
以上就是classical control
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Modern一點 (即advance 一點)
1. 有些system是 Multi-input , multi-output, 即是MIMO system
那這時, polynomial就變了Matrix
這時 System of Differential Equations 就轉了做 Matrix Equations
2. 有時系統不是那麼簡單, non-physical
那麼描寫系統的Differential Equation不是 ODE而是 PDE, 什至是SDE
有可能要用其他的stability
3. Continuous Time system不合適computer去計, 這時 Differential Equation要轉Difference Equations 去描述個 Discrete Dynamic System
4.有時Differential Equations 是 Non-linear, 那麼就需要知道 Non-linear algebra
5.有時什至連DE都寫不出, 那麼如何去做system identification去找出equation?
6. 有時system有 “奇點” , “不連續點” , 這時就變了搞 混沌理論
下圖叫 Attractor, 簡單講即一個碗會吸個波落個去而有些位置就怎樣也吸不入去
再厲害一點的
7. 你怎樣知道一個系統有多听話?如何知道system的controllability?
8. 寫system就是為了有 input-output relationship
萬一個system no output呢?
萬一個system no input呢?
想像下如果 “病人” 只有2樣output : {沒事 和 死} , 而沒有 發燒, 吐, 頭痛 , 沒胃口 等等 徵兆, 醫生下症會是多麼的難
這些叫“observability problem”
9.如果你有個system, 有晒上述資料, 你可以control, 那麼如何 “最省力地control”?
這叫 Optimal Control Problem
下圖是wiki copy過來的
我沒時間打equation,就直接copy了
10. 如果有個system, 最終是一定unstable的 (例如 : 導彈) , 那麼如何在unstable之前 利益最大化呢 ( 用最少油 , 用最少時間 , 最準 )
11. 接上題, 如果有個system, 最終是一定unstable的, 那麼如何減少”degree of un-stability” 呢
你睇
有幾多學問 !
這些學問和答案就是默默地在這個世界中運作!
而 Automaton 就是
如何搞一個機, 他自己會handle晒上面所有問題
當然還有一大堆problem, 不過就太 research-oriented
再寫下去就是Matrix Inequality, Random Matrix Theory, Some special space
這些東西“我不知道如何講到你明”
這些知識, 有些maths的sens的話, 是會很易明白的
但是我很難用laymen term去令到你明
如果你想見下D equation, click following
http://lsforum.net/board/thread-219909-1-1.html
#7
例如, 我同你講Hard computing, soft computing
不知道但有相關背景的人, 不需要多, 講幾下就明
不知道,沒有相關背景的人, 點講都唔會明
這就是為什麼 小一不會學relativity的原因
我有好多好多好多好多details全部skip晒
我有好多好多好多好多concepts全部skip晒
但是真真正正最精彩的就是那些details
如果你感到這個"brief introduction"(這個post ENGG1001 和 ENGG1002) 能激發你的火的話就最好了
keep burning !
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本帖最後由 Automaton 於 2014-3-9 06:13 PM 編輯 ]
