数据驱动控制理论：现状与未来展望

"数据驱动控制理论及方法的回顾和展望" 数据驱动控制理论是一种新兴的控制策略，它强调在设计控制系统时直接利用测量到的数据，而不是依赖于对系统精确的数学模型。这种方法在21世纪以来逐渐受到广泛关注，因为许多实际系统往往难以建立精确的动态模型，或者模型参数难以确定。本文由侯忠生和许建新两位专家撰写，回顾了数据驱动控制理论的发展，并对其未来进行了展望。 1. 定义与背景 数据驱动控制的基本思想是通过收集系统的运行数据，直接进行控制决策，而不需要先验的系统模型。这种理论的兴起源于对复杂系统控制的需求，尤其是在系统模型不确定或难以获取的情况下。文章从控制理论、实际应用和历史发展三个方面探讨了数据驱动控制的必要性。 2. 控制方法概述 文章综述了数据驱动控制的几种主要方法，包括在线数据处理和离线数据处理。在线数据驱动控制是指在系统实时运行过程中，利用实时数据进行控制决策。离线数据驱动控制则是在系统运行前，基于历史数据进行分析，然后设计控制策略。这些方法之间的差异在于数据的获取时机和处理方式，以及它们各自适用的应用场景。 3. 数据驱动控制的分类与应用 作者将现有数据驱动控制方法进行了分类，并分析了各种方法的核心特点和应用场景。这些方法在诸如过程控制、机器人控制、电力系统、网络控制等多个领域有广泛的应用。 4. 未来展望 对于数据驱动控制理论的未来发展，文章提出了一些可能的研究方向，如增强数据的挖掘和利用能力，发展更高效的在线学习算法，以及如何处理大数据和实时性问题。此外，数据驱动控制与机器学习、人工智能的结合也被认为是未来的重要研究趋势。 5. 关键概念 文章涉及的关键概念包括数据驱动控制、在线数据、离线数据，这些概念是理解数据驱动控制理论的基础。同时，关键词还强调了对这一领域的综述和展望，表明该领域的研究仍在不断发展和深化。 数据驱动控制理论为解决实际系统控制中的模型不确定性问题提供了一种新的途径，其理论和方法将继续推动控制科学和技术的进步。随着数据获取和处理技术的提升，数据驱动控制将在更多的工程领域发挥重要作用。