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前馈控制

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前馈控制（feed-forward control），是一个术语，描述控制系统中的一个元素或路径，它将控制信号从外部环境的来源传递到另一个外部环境中的负载。这通常是来自外部操作者的命令信号。

仅具有前馈行为的控制系统对其控制信号以预先定义的方式作出响应，不会对负载作出响应；它与同样具有反馈的系统形成对比，反馈系统根据输出如何影响负载，以及负载可能会如何变化来调整输出；负载变化视为系统的外部环境。

在前馈系统中，控制变量的调整不是以目标和回授之间的误差为基础，它是以过程数学模型的知识和过程扰动的知识或测量为基础[1]。

控制方案需要一些先决条件才能在没有反馈的情形下，可靠的通过纯前馈来控制：必须可以知道外部命令或控制信号，并且系统输出对负载的影响应该是已知的（这通常意味着负载不会随时间改变）。有时没有反馈的纯前馈控制称为“弹道”（ballistic），因为一旦发出控制信号，就无法进一步调整；任何纠正调整必须通过新的控制信号。相比之下，“巡航控制”（cruise control）通过反馈机制调整输出以响应其遇到的负载。

前馈系统可能和控制理论、生理学及计算有关。

概述

若要应用前馈控制，需要可以量测干扰，而且控制系统要在干扰真正影响系统之前，就要进行调整。以有暖气的住家为例，前馈系统可以侦测大门有打开，在室内变冷之前先调高暖气的温度。前馈控制的困难点是需要精准的预测干扰对系统的影响，而且不能有其他量测不到的干扰。仍以有暖气的住家为例，若没有侦测窗户是否开启，可能会因为窗户打开，而前馈控制系统没有调整温度，因此使室内温度降低。

在微处理器为基础的自动控制系统中，常常会讨论到先进的前馈控制概念，但因为需要复杂的数学模型不容易开发，因此很少在实务上使用。自动控制系统常用的是开回路控制以及闭回路控制，闭回路控制常会配合市售的PID控制器进行控制[2][3][4] 控制系统可分为3类：

  • 开环
  • 前馈
  • 反馈 (闭环)

开环系统的例子是车辆中无动力辅助的方向盘，方向盘没有辅助电源，也不会因方向盘的变化而提供动力。驾驶需要自行调整转动方向盘的出力。相较而言，动力方向盘有辅助动力可以使用，会依发动机速度而调整。当转动方向盘时，会开启阀门让液压油来转动方向盘。有压力感测器监控压力。让阀门打开的程式恰好可以提供足够压力转动方向盘。这是前馈系统，不考虑汽车实际驾驶的方向，可以参考模型预测控制。

若这个系统将驾驶考虑在内，驾驶会观察汽车行驶的方向。调整方向盘来修正位置。这就是反馈系统

一个系统内可以有其他的系统，系统会将内部的其他系统视为黑箱。

前馈控制不同于开环控制或遥控作业（英语：teleoperator）。前馈控制需要有过程的输入输出之间（或／及控制设备）的数学模型，也要知道输入对系统的影响。开环控制或遥控操作系统都不需要复杂的受控实体系统数学模型。若是依操作员的输入来控制，没有整合性的处理或数学模型的诠释，只能算遥控作业，不算是前馈控制。

计算机科学的感知机网络是个前馈系统，因为每层神经元的输出只传给下一层，而不能传给上一层神经元，因此没有反馈。

历史

在历史上，feedforward（前馈）一词有出现在Harold S. Black的发明（美国专利1686792，1923年3月17日发明）以及Donald MacCrimmon MacKay1956年的著作中。MacKay的著作是生物控制相关的研究，他只提到feedforward systems（前馈系统），没有提到Feedforward Control（前馈控制）或是前馈控制相关的法则。MacKay以及早期使用前馈一词的人是用来说明人类以及动物的脑部运作方式[5]。Black在1927年8月2日发明的美国专利2102671，是有关将前馈技术应用在电子系统上。

前馈控制的技术主要是由佐治亚理工学院、麻省理工学院、斯坦福大学及卡内基·梅隆大学的教授以及研究所学生所发展的。MIT的Meckl和Seering以及佐治亚理工学院的Book和Dickerson在1970年代中期开始发展前馈控制的概念。在1980年代末期，在学术论文、文章和书籍中已清楚的定义前馈控制的法则[6][7][8][9]。

好处

前馈控制的好处很大，大过实施此技术需要的成本、时间及心力。若数学模型的品质够好，前馈控制的实现也正确进行，控制精度可以提升一个数量级。前馈控制系统及驱动装置的耗能（英语：Energy consumption）远小于其他的控制系统。控制设备可以用较低成本、较轻量的材料，仍然可以精确，并且可以在高速下运作，其稳定性也可以提升。其他的好处包括减少设备的磨损以老化，降低维修成本、高可靠度，以及迟滞现象的显著减少。若要让性能最佳化，前馈控制还是会配合回授控制一起进行[6][10][11][12][8]。

模型

前馈控制系统（机器、程序或是生物体）的数学模型可以用控制工程的方式产生，也可以用控制系统自身学习而得到[13]。随着微处理器运算速度的提升，具有学习及调整数学模型能力的控制系统也就越来越接近实务应用。现代前馈控制的原理是因为微处理器的发明才有了实务发展的空间[6][14]。

前馈控制需要将数学模型整合到控制算法中，依照目前已知的系统状态来决定控制动作。以重量轻、有可挠性的机械手臂而言，可能是在手臂有载重时加以补偿，没有载重时则不补偿。目标的关节角度会以根据数学模型，载重造成系统的扰动，以及在理想位置下手臂的变形量调整。若是一系统决定命令，再由另一个系统执行命令，这不一定符合上述前馈控制的定义。只有系统有方式可以侦测扰动，或是有输入信号，再将输入信号送到数学模型中，以此来调整控制命令，这才称为是真正的前馈控制[15][16][17]。

开回路系统

在系统科学中，开回路系统（open system）是指没有反馈可以控制其输出的系统。相反的，闭回路系统（英语：closed system (control theory)）可以用回授回路来控制系统运动。开回路系统中，系统的输出不会回授到系统，供控制或是运作使用。

应用

生理前馈系统

在生理学上，前馈控制的例子是在实际体力活动之前，自主神经系统对心跳的正常预期调节。前馈控制可以比作对已知线索的预期反应（预测编码）。心跳的反馈调节为机体提供了进一步对运动的适应性。

前馈系统也存在于人类和动物大脑的生物控制中[18]。即使在生物前馈系统的情况下，例如在人类大脑中，知识或植物（身体）的心智模型也可以被认为是数学模型，因为该模型具有极限、节奏、力学和模式的特征。[19][20]

纯前馈系统不同于生物体内的稳态控制系统，后者具有保持身体内部环境“稳定”或“长时间处于稳定状态”的功能。体内平衡控制系统主要依赖于反馈（尤其是负面反馈），以及系统的前馈元素。

基因调控与前馈

前馈环是由三个基因X,Y,Z所形成的一种基因调控模体（motif）。假设有X,Y,Z三个基因，那么前馈环的基本模式是：X调控Y，Y调控Z，同时X又能直接调控Z。换言之，X能够通过Y间接对Z产生调控，也能直接对Z产生调控。

通过随机模拟的方法证明，在大肠杆菌中，前馈环是三个基因构成的可能的13种调控模式中唯一一种模体。因此可以推断，这种基因调控模式对生物体对环境的适应有着重要的意义。

前馈环的性质会随着亚型的不同而不同。

大致上，根据基因间的调控关系的不同，可以将前馈环分为两种：一致前馈（coherent feedforwatd）和非一致前馈（incoherent feedforward）。依旧以上文的X,Y,Z基因为例，一致前馈中的直接（X到Z）和间接（X通过Y到Z）调控途径对下游基因的作用（调控或抑制）相同；而非一致前馈中直接和间接调控途径对下有基因的作用相反。

在前馈环中存在三条箭头，也就是三对基因间的调控关系：X对Y，Y对Z，X对Z。这三对调控关系中的每一对都有促进和抑制两种可能，所以根据X,Y,Z基因间的关系不同，三个元素组成的前馈具有8种前馈类型。其中，最常见的类型有两种：一种三对关系全为促进关系，一种是Y对Z是抑制关系，其余两对关系是促进关系。显然，第一种关系是一致前馈，而第二种关系是非一致前馈。

一致前馈的作用是持续性检测和信号敏感性延迟。以Z启动子的两个输入是“与”逻辑为例（也就是，Z启动子必须要X和Y分子的浓度同时达到一定的阈值才能启动）。信号敏感性延迟指，当X激活并达到阈值，Z并不立即表达，而是需要等到X激活的Y也达到阈值才产生表达；而持续性检测指，如果X只是产生了一个高浓度的脉冲，而不是持续性处于高浓度的状态，在Y表达超过阈值之前X的浓度就已经下降，那么Z就不会有表达。

Z启动子的两个输入时“或“逻辑的情形相似，只不过是当X有持续的表达突然降到表达量为0的时刻产生的持续性检测和信号敏感性延迟。读者可按照相同的逻辑自行推演。

非一致前馈的作用是脉冲发放和响应加速。脉冲发放是指，如果Y对Z的抑制完全（即只要Y的浓度达到阈值，不论X是否存在，Z都没有表达）当X的浓度上升，由于X直接激活Z，Z的浓度会出现一个迅速的上升；之后，由于Y的上升，Z的浓度又会下降，这样一看，Z对X浓度提高的相应是一个脉冲；响应加速是指，如果Y对Z抑制不完全（也即，在X和Y同时存在的情况下，Z会表达但是表达水平不高）在Z的浓度在受Y抑制而降低之前，Z会由于X的激活而较快达到一个比较高的峰值，从而加速了对信号的响应。[21]

计算上的前馈系统

主条目：感知器

在计算上，前馈一般是指感知器网络，所有神经元的输出都是往下一层，不会回到较前面的层，因此没有反馈。在训练阶段会建立其连结

长途电信

1970年代初期，跨市的同轴传输系统（包括L-carrier（英语：L-carrier））用前馈放大器来减小线性失真。这个系统比较复杂，但和传统的回授系统相比，可以有较宽的带宽。后来光导纤维的普及，这类的技术就已经过时了。

自动控制以及机器控制

前馈控制是控制理论中的一个主题。

带导数的并行前馈补偿（PFCD）

带导数的并行前馈补偿（Parallel feed-forward compensation with derivative）是一种新的技术，可以调整开回路传递函数的相位，由非最小相位系统调整为最小相位系统[22]。

参见

参考文献

  1. ^ Haugen, F. Basic Dynamics and Control. 2009. ISBN 978-82-91748-13-9. 
  2. ^ Fundamentals of Motion Control (PDF). ISA. [23 February 2013]. （原始内容 (PDF)存档于27 September 2011）. 
  3. ^ Book, W.J. and Cetinkunt, S. Optimum Control of Flexible Robot Arms OR Fixed Paths. IEEE Conference on Decision and Control. December 1985. 
  4. ^ Oosting, K.W. and Dickerson, S.L. Control of a Lightweight Robot Arm. IEEE International Conference on Industrial Automation. 1986. 
  5. ^ 引用错误：没有为名为onote37的参考文献提供内容
  6. ^ 6.0 6.1 6.2 Oosting, K.W., Simulation of Control Strategies for a Two Degree-of-Freedom Lightweight Flexible Robotic Arm, Thesis, Georgia Institute of Technology, Dept. of Mechanical Engineering, 1987.
  7. ^ Alberts, T.E., Augmenting the Control of A Flexible Manipulator with Passive Mechanical Damping, PhD. Thesis, Georgia Institute of Technology, Dept. of Mechanical Engineering, August 1986.
  8. ^ 8.0 8.1 Oosting, K.W. and Dickerson, S.L., “Feed Forward Control for Stabilization”, 1987, ASME
  9. ^ Bruno Siciliano and Oussama Khatib, Springer Handbook of Robotics, Springer-Verlag, 2008.
  10. ^ Feedforward control (PDF). Ben Gurion University. [23 February 2013]. （原始内容 (PDF)存档于2020-11-27）. 
  11. ^ Hastings, G.G., Controlling Flexible Manipulators, An Experimental Investigation, Ph.D. Dissertation, Dept. of Mech. Eng., Georgia Institute of Technology, August, 1986.
  12. ^ Oosting, K.W. and Dickerson, S.L., “Low-Cost, High Speed Automated Inspection”, 1991, Industry Report
  13. ^ Learned Feed Forward - Innovations in Motion Control. Technology Association of Georgia. [24 February 2013]. （原始内容存档于2012-03-16）. 
  14. ^ Alberts, T.E., Sangveraphunsiri, V. and Book, Wayne J., Optimal Control of a Flexible Manipulator Arm: Volume I, Dynamic Modeling, MHRC Technical Report, MHRC-TR-85-06, Georgia Inst, of Technology, 1985.
  15. ^ Greene, P. H. (1969): "Seeking mathematical models of skilled actions". In: H. C. Muffley/D. Bootzin (Eds.), Biomechanics, Plenum, pp. 149–180
  16. ^ Book, W.J., Modeling, Design and Control of Flexible Manipulator Arms, PhD. Thesis, MIT, Dept. of Mech. Eng., April 1974.
  17. ^ Maizza-Neto, 0., Modal Analysis and Control of Flexible Manipulator Arms, PhD. Thesis-, MIT, Dept. of Mech. Eng., September 1974.
  18. ^ "Feedback Feedforward control". Psychology Encyclopedia. Retrieved 24 February 2013
  19. ^ MacKay, D. M. (1966): "Cerebral organization and the conscious control of action". In: J. C. Eccles (Ed.), Brain and conscious experience, Springer, pp. 422–440
  20. ^ Greene, P. H. (1969): "Seeking mathematical models of skilled actions". In: H. C. Muffley/D. Bootzin (Eds.), Biomechanics, Plenum, pp. 149–180
  21. ^ An Introduction to Systems Biology, Uri Alon .
  22. ^ Noury, K. Tip Position Control of Single Flexible Links via Parallel Feedforward Compensation (PDF). ASME. 2019. [失效链接]

进一步阅读

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  • Foss, S., Foss, K., & Trapp. (2002). Contemporary Perspectives on Rhetoric (3rd ed.). Waveland Press, Inc.
  • Book, W.J. and Cetinkunt, S., "Optimum Control of Flexible Robot Arms OR Fixed Paths", IEEE Conference on Decision and Control. December 1985.
  • Meckl, P.H. and Seering, W.P., "Feedforward Control Techniques Achieve Fast Settling Time in Robots", Automatic Control Conference Proceedings. 1986, pp 58–64.
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  • Oosting, K.W., "Feedforward Control System for a Solar Tracker", 2009, Patent Pending
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