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2020年你的控制理论研究有什么收获和感悟? 第1页

  

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又工作了一年,由于最近一年专注于硬件研发,加上本来就不怎么会控制理论,上的课又是传感器,一时间想说的很多,但是做的都太浅,也不知道该说什么了。2020年我倒是带着研究生发了几篇水下机器人控制的简单的文章,相对注重实验,没什么高深理论。加上前几天研究生开题,有些见闻,就从师生的角度谈谈控制理论和应用的一些体会吧。现在的学生确实比我上学的时候素质高了很多,动手实践能力和理论学习能力都很强,但是也还是有些不足。

1.学生不懂控制问题的出发点,提出的控制方法往往是生搬硬套。比如水下机器人,不顾控制的任务以及机器人动力排布的特点,为了创新而创新,姿态估计能用ukf就不用kf,轨迹控制能用强化学习就不用pid,姿态控制能用mpc,adrc这些看起来稀奇的名词,就不用pid。其实那个水下机器人用的现成的mems单元就已经把姿态解算好了,没必要再做一遍ukf;轨迹跟随控制其实用mpc更好,pid很多时候也够用,反而是强化学习很难达到好的效果;姿态控制也是,mpc本来就不是抗扰著称,adrc毁誉参半就不说了。

2.提出控制方案后不考虑实验环境能否达到。很多做抗扰的,但是我们自己的水池是没有造流能力的,这就使得试验方案无法进行;我还看到过学生做过一个挺复杂的滑模算法,用的是全状态反馈,还都各个系统参数已知,根本就无法落地,只能在simulink里面跑一跑;轨迹跟踪的就更尴尬,没有室内定位装置,导致轨迹跟踪无法实现。诸如此类的现实限制因素,使得学生提出的各种想法最多只能跑仿真,本来就是用的现成理论,又无法实验验证,工作的最终质量自然不高。

3.基本工不扎实,且急于求成。很多对于经典理论都没能掌握,就急着出成绩,这个危害自不必多说了。论文撰写技巧也不过关,很让人头疼,也没什么好办法。


说完了不足也说说一些小的进步吧,凭借着一台简陋的,成本几千块的rov,还是写出来了几篇文章,也算是把个人写作技巧发挥出来了吧;mpc也玩了玩,对于一个执行器各向异性的特点做成了互补约束的形式,效果也还过得去;博后期间的另一篇陀螺的论文总算是发出来了,证明了即使是对系统进行稍微细致一点的分析,而不是盲目调参,就会有着更为显著的提升。总的来说,和控制理论走的确实是越来越远了,对于新知识吸取能力逐渐衰退。。


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