篇一：自动化专业英语第三版王树青1.2翻译
翻译1.2 什么是反馈和它有什么影响？
1.第一节事例中，应用反馈的动机有些过于简单。
2. 在这些例子中，应用反馈的目的是减小参考输入和系统输出间的误差。
3. 然而，在控制系统中应用反馈的重要性要比这些简单例子所示的复杂得多。
4. 减少系统误差只是反馈对系统产生的重要作用之一。
5. 在下面的章节里，反馈还能对系统的下列运行特性产生影响：稳定性，带宽，总增益，扰动和灵敏度。
1. 为了理解反馈对控制系统的作用，我们需要从广义的角度来检验这个现象。
2. 当反馈被有意地引入控制中时，（我们可以）很容易地识别出它来。
3. 但是在很多情况下，我们通常认为的本质上非反馈的物理系统，在某些特定的观察方式下，也会表现出反馈的特性。
4. 一般来说，每当系统变量间存在一个有因果关系的闭路序列时，我们可以说系统存在反馈。
5. 这种观点不可避免地承认了大量的最初被认为是非反馈系统的系统都存在反馈。
6. 随着反馈和控制理论的应用，一旦上述意义上的反馈的存在被建立，这种通用的反馈定义可以使大量的系统得到更系统化的研究，而不管有没有物理上的反馈。
1. 现在我们从系统性能的不同方面研究反馈的作用。（如果）没有必须的线性系统理论的数学基础，目前我们在讨论中就只能依赖于简单的静态系统表示法。
2. 我们考虑简单的反馈系统，如图1.2.1，其中r是信号输入，y是信号输出，e是误差，b是反馈信号。参数G和H可被认为是常数增益。
3. 通过简单的代数运算，它是简单的表明，投入产出关系的系统
4.
1.2.1 反馈作用的总增益
1. 如等式（1）所示，反馈使原非反馈系统的增益由G变成了G除以系数(1+GH)
2. 图1.2.1的系统被称为具有负反馈，因为反馈信号前具有负号
3. GH本身有可能为负，所以反馈的总效果可能增加也可能减少增益G
4. 在实际的控制系统中，G和H都是频率的函数，因此1+GH的幅值在一种频段下可能增大系统的增益，而在另一频段下又可能减小系统的增益。
5.所以，反馈在一种频段下有可能会加大系统的增益，而在其它频段下减小系统的增益 。
1.2.2效果反馈稳定性
1. 稳定性是描述系统是否能够跟踪输入命令或是否有用的概念
2. 非严格地，如果一个系统的输出失去了控制，我们就说它是不稳定的
3. 为了研究反馈对稳定性的影响，我们可以再次观察等式（1）。如果GH=-1（称为负一），对于任何输入，系统的输出都是无穷大，这样的系统是不稳定的
4. 因此，我们说反馈可以使原来稳定的系统变得不稳定
5. 当然，反馈是一柄双刃剑，当使用不当时，将会产生坏的作用
6. 然而需要指出的是，我们在这里只针对静态情况，而通常GH=-1不是系统不稳定的唯一条件。
1. 可以证明，加入反馈的好处之一是能够使不稳定的系统稳定。我们假设图1.2.1所示的
反馈系统是不稳定的，因为GH=-1。如果我们引入另一反馈环，其负反馈增益是F，如图1.2.2所示，系统总的输入/输出关系是
2. 很明显，尽管G和H使内环反馈系统不稳定，因为GH=-1，而如果正确选择外环的反
馈增益F，系统总体上能够是稳定的。
3. 在实践中，GH是频率的函数，并且闭环系统的稳定性条件依赖于GH的幅值和相位。
结论是反馈能够改进系统的稳定性，但如果使用不当，也有可能破坏稳定性.
3. 反馈对灵敏度的影响
1.控制系统中对灵敏度的考虑是非常重要的。由于所有的物理元素都有随环境和时间变化的特性，在系统的整个运行过程中，我们不可能把控制系统的参数当作完全静态的。
2.例如，马达的线圈电阻会随着马达温度的升高而变化。第1章中的电子打字机在第一次开机时有时会运行不正常，因为系统参数在预热期间发生变化。
3. 这种现象有时被称为 “早困”。大多数复印机都有预热时间，在初次打开后运行会闭锁.
1. 总的来说，一个好的控制系统应当对参数的变化很不灵敏，而对输入命令的响应很灵敏。 我们来研究对参数变化的灵敏度，反馈将会产生何种影响。
在图1.2.1中，我们考虑G是变化的增益参数。
对于G的变化，系统的总的增益灵敏度M定义为
2.其中偏M表示由G的微小变化量偏G造成的M的微小变化量。应用（1）式，灵敏度函数可以写成
1.这个关系说明如果GH是正的常数，在系统保持稳定的前提下，灵敏度函数的幅值可以通过增大GH变得任意小。很明显，在开环系统中，系统的增益对G来说是一比一的形式（即 SMG =1）。
2. 我们再次提醒，在实践中，GH是频率的函数，在某些频率范围内，1+GH的幅值有可能小于1，这使得在某些情况下，反馈对参数灵敏度是有害的。
3. 通常，反馈系统增益对参数的灵敏度取决于参数的位置。读者可以得到图1.2.1中由于H的变化而造成的灵敏度。
4. 反馈对外界扰动或噪声的影响
1.所有的实际系统在运行中都会受到外部信号或噪声的影响。这样的例子有电子电路中的电压热噪声和马达中的电刷或整流器噪声。外部扰动，比如风的冲击对天线产生影响，
也是控
制系统中很常见的。
2.因此，在控制系统的设计中，应当注意系统应当对噪声和扰动不灵敏，对输入命令灵敏.
1.反馈对噪声和扰动的作用在很大程度上取决于外部信号发生在系统的什么地方。目前还没有通用的结论，但在多数情况下，反馈可以降低噪声和扰动对系统运行的影响。
2. 我们看图1.2.3所示的系统，在这个系统中r表示命令信号，n是噪声信号。在没有反馈的情况下，H=0，由n单独产生的输出y为
y=G2n
与在场的反馈，系统输出n是唯一的，则，
y=G2n/(1+G1G2H)
比较方程6和5可以得到，若使1+G1G2H大于1，方程6输出中的噪声分量可以被系数1+G1G2H减小，系统可以保持稳定.
在第4章中，前馈和前向控制器结构中都使用了反馈，以减少扰动和噪声输入的影响。通常，反馈还会影响带宽、阻抗、瞬态响应和频率响应的运行特性。我们将在继续学习中了解到这些影响。
篇二：自动化专业英语第三版(王树青) unit 2 翻译
反馈是什么，有什么影响？
第（1）中的例子所示，使用反馈的动机，是有些
简单化。在这些例子中，示出使用反馈的目的是减少
参考输入和系统输出之间的误差。然而，意义
反馈控制系统的影响是复杂的，比这些简单的证明
的例子。系统误差的减少仅仅是许多重要的作用，其中一个
反馈可以具有一个系统时。我们在下面的章节的反馈意见也表明
对这样的系统的性能稳定性，带宽，整体的特性
增益，干扰和灵敏度。
要了解反馈控制系统的影响，至关重要的是，我们研究这个
现象米广义的。当反馈，特意推出了为宗旨，
控制，很容易发现它的存在。 Howe.er，有许多情况，其中一个
物理系统，我们通常承认了固有的非反馈系统运行有
反馈时，观察到以某种方式。在一般情况下，我们可以说，每当一个封闭 反馈是系统变量序列之间存在的原因和结果的关系
所述存在。在大量的系统的观点将不可避免地承认反馈
通常会被认定为无反馈系统。然而，用的可用性
反馈和控制系统理论，一般定义的反馈，使众多
系统，带或不带物理反馈，进行研究以系统的方式，一旦存在
在这个意义上的反馈前面提到的建立。
现在，我们将研究的各个方面的系统的效果的反馈
性能。没有必要的线性系统理论的数学基础，在此
一点上，我们只能依靠简单的静态系统符号，为我们的讨论。让我们考虑一下 在图1所示的简单的反馈系统配置。 2。 1的方法，其中，r是输入信号。 y的 输出信号，e是错误的，和B的反馈信号。参数G和H可以被认为
为不断增长。通过简单的代数运算，它是简单的输入输出
系统的关系，是
使用这个基本的反馈系统结构的关系，我们可以发现一些
反馈的显着影响。
1.2.1总增益效果的反馈
可以看出式。 （1.2.1）。反馈影响非反馈系统的增益C的由一个系数1 + GH 与图1的系统。 2。 1是说，有负反馈，因为减号
分配到的反馈信号。的数量GH本身可能包括一个减号，所以一般
的反馈的效果是，可能会增加或减少在一个实际的控制系统的增益G。 ? 和H是频率的函数，S的大小可以是大于1的1 + GH在一个
的频率范围内，但小于1英寸另一个。因此，可以增加反馈系统的增益
一个频率范围内，但在另一个减少。
1.2.2反馈的稳定性的影响
稳定是一个概念，它描述系统是否能够跟随输入
命令，或在一般是有用的。在非严格的方式中，一种系统被认为是不稳定的，如果其 输出失控。探讨了影响稳定性的反馈，我们可以再次引用
式中的表达。 （1）。 IF GH = -1，则该系统的输出是无限的任何有限的输入，并 系统被认为是不稳定的。因此，我们可以说明，反馈会导致系统，
本来是稳定变得不稳定。当然，反馈是一把两刃的剑，使用时， 不当，它可能是有害的。应该指出，然而，我们只处理 这里在静态情况下。在一般情况下，GH = -1是没有不稳定的唯一条件。 图1。 2。两个反馈回路反馈系统。
可以证明，将反馈的优点之一是，它可以
稳定系统不稳定。让我们假定，中所示的反馈系统。 1。 2。 1是不稳定 因为GH = -1。如果我们引入另一个反馈回路，通过负反馈增益F， 示于图。 1。 2。如图2所示，整体系统的输入 - 输出关系是 GH GF
很明显，尽管属性C和野兔，使得内环反馈
系统是不稳定的，因为GH = -1，整个系统可以是稳定的，通过适当地选择 在实践中外环反馈增益F.。 GH是频率的函数，和稳定条件 的闭环系统取决于的GH的幅度和相位，按钮线是
反馈可以提高稳定性或稳定是有害的，如果它被不恰当地应用。
1.2.3。反馈灵敏度的影响
制作人：中国石油大学（华东）xueyue
灵敏的考量往往控制系统的设计是非常重要的。由于所有的 物理元素的属性，改变环境和年龄。我们不能总是
考虑的参数的控制系统是完全静止的，在整个工作
系统的寿命。比如，绕组电阻的电动马达的变化，因为 电机的温度，在操作过程中上升。节中描述的电子打字机 （1）有时可能无法正常工作时，第一次打开的还是变化的系统 在热身的参数。这种现象有时被称为“孕吐”。最
复印机时，首先有一个预热期，在此期间，操作将被阻止 导通。
一般情况。应该是一个良好的控制系统参数的变化非常不敏感 但敏感的输入命令，我们将探讨什么样的效果反馈的
参照图中所示的系统的参数变化的灵敏度。 1。 Z. 1。我们考虑G 是的增益参数，可以很。的灵敏度的整体系统的增益，M， 在C的变化被定义为
P E R C E N tcahgaen克E I N G
P E R C E N tcahgaen克E I N M
其中δM表示由于在G的增量变化，在M的增量变化
δG.通过使用公式。 （1），被写入灵敏度函数
G G GH
此关系式说明，当CH是一个正的常数，灵敏度函数的幅度 可以通过增加GH任意小，只要系统保持稳定，这是
显然，在开环系统中，该系统的增益将回应一个one-to-1时尚 G中的变化（即，M
G S = 1）。我们再次提醒您，在实践中，生长激素是一种功能 频率; 1 + GH的幅度可能会小于统一超过一定的频率范围内，从而使 反馈可能是有害的敏感性参数的变化，在某些情况下，在一般的， 一个反馈系统的系统增益参数变化的灵敏度取决于在哪里 位于参数。读者可以推导出
1.2.4。外部的干扰或噪音影响的反馈
所有物理系统受到外来信号或噪声在某些类型的
操作。这些信号的例子是热噪声的电子电路中的电压和刷子或 换向器在电动马达的噪音。作用于外部干扰，如阵风
天线，也是很常见的控制系统。因此，在一个控制系统的设计， 应考虑给定的，因此，该系统是不敏感的噪声和干扰，和 敏感的输入命令。
反馈噪音和干扰的影响，而这些在很大程度上取决于 外来信号系统中发生的。一般的结论可以达到，但在许多 的情况下，反馈可以减少噪声和干扰对系统性能的影响。让 我们是指在图所示的系统中。 1。 2。 3，其中r表示指令信号和n是 噪声信号。在反馈的情况下，H = O，输出y到n作用是 存在反馈，系统的输出到n作用
比较式。 （6）与式（5）表示，式的输出中的噪声分量。 （6）是 减少因子器1i + G1G2H如果后者是大于统一和系统保持稳定。 图1.2 3与噪声信号的反馈系统。
在第4章中的前馈和向前控制器配置用于沿
与反馈，减少干扰和噪声输入的影响。在一般情况下，反馈也有 影响效能，如带宽，阻抗，瞬态响应，并
的频率响应。这些效应将成为众所周知的，我们将继续。 选择“自动控制系统，第七版，本杰明C.Kuo，普伦蒂斯 - 霍尔 1995年公司“
篇三：自动化专业英语 王树青6,4
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6.4 专家系统
专家系统是人工智能领域的“热门”话题。 在此之前的最后十年，人工智能研究员: 倾向于依靠窗台引导搜索技术或计算逻辑来解决问题。这些技术被成功用于解决基本问题或结构性问题,如游戏。 然而，真正的复杂问题是容易出现的，他们的搜索空间涉及的参数往往呈指数膨胀特性。对于这样的问题，这些老技术已普遍证明是不能满足要求的，我们需要一种新的方法。这种新的方法强调的是知识，而不是搜索，并由此产生了知识工程和专家系统领域。得到的专家系统技术，在20世纪70年代仅限于学术实验室，现在已经成为高性价比，并开始应用于商业领域。
费根鲍姆，一位专家系统领域的先驱，说：
“专家系统”是一个智能计算机程序，利用知识和推理过程来解决非常困难，需要大量的人类专家才能解决的问题。专家系统的知识由事实和试探法组成。“事实”包含大量的信息，这些信息被广泛共享，公开，并得到了领域专家的普遍同意。”试探法“大多是私有的，很少讨论的良好的判断规则（合情推理规则，好的猜测规则）是在该领域表征专家级的决策。
专家系统的性能水平主要是指一个函数的大小和知识库所拥有的质量。 它已成为时尚的今天，表征任何应用了大量领域知识作为专家系统的人工智能系统。因此，几乎所有的应用于现实世界问题的人工智能可以在这个范畴考虑，虽然名称为“知识系统”更为合适。
一个专家系统的组成：
1知识库(或知识来源)域的相关事实和探索式的问题 。
2推理过程（或控制结构）用于解决问题的知识库。
3一个工作记忆的全球数据库 --跟踪问题状态,特定问题的输入数据,以及迄今为止所发生的一切相关历史。
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人类的“领域专家”通常携手合作，帮助发展知识根基。一旦系统研制成功，除了要解决的问题，它还可以用来帮助指导别人来发展自己的专长。
它只是是理想化的，尚未普及，为有一个用户友好的自然语言接口，以便在所有三种模式使用该系统：开发，解决问题，指示。一个解释模块通常包括，允许用户挑战并检查推理过程的底层系统的答案。图6.4.1演示了理想化的专家系统。当域知识的培训存储为产生式规则，知识库常被称为“规则库”和推理引擎作为“规则解释“
专家系统在几个重要方面不同常见的计算机程序。观察者怀疑，在专家系统
中“...有一个关于这个的问题，一般知识问题（规则形成知识库）与当前的信息问题（输入数据）有着明确的分离，以及把一般知识应用到这个问题（规则解释器）的方法。
在常规的计算机程序中，和问题相关的知识、并利用此知识方法都是混合的，以至于程序很难被改变。在专家系统的程序，“......程序本身只是一个翻译（或一般推理机制）和（理想情况）该系统在知识基础下可以通过简单地增加或减少而改变规则”。
为了表征专家系统的领域知识，采用最普遍的方法就是生产规则（即指：SITUATION-ACTION（情况行动）规则或IF-THEN（假定的）规则）。（对于大型的专家系统，框架、语义网络、面向对象的编程已经开始显得越来越重要。）因此，通常一个数据库主要是由规则组成的，这些规则都是援引之前全球数据库中在工作环境中的模式匹配特征。
在专家系统中，一个解决问题的范例必须考虑组织和控制解决这个问题所需要的步骤。一个常见但很强大的方法就是链接if - then规则的推理形式。这种规则的采用取决于在全球数据库中的这种策略模式：匹配规则的IF还是THEN侧。应用程序规则丰富了系统状态，同时也丰富了数据库，增加了一些再禁用一些规则。规则解释器应用控制策略来寻找可用的规则以决定哪些可用的规则可以应用。使用的基本控制策略可以是自顶向下（目标导向），自下而上（数据驱动），或两者的组合，使用松弛的收敛过程中加入这些相反的推理线路，一起在一些中间点产生的问题的解决方案。
然而，智能社区已经设计出的所有启发式搜索和解决问题的方法，几乎都出现在了各种专家系统。
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专家系统的应用几乎是无限的。它们可用于：诊断，维修，监测分析，解释，咨询，规划，设计，指导，讲解，学习，和概念化。
分类系统的一种方式是通过函数（例如，诊断和规划）。然而，现有的专家系统表明这种分类可以检测出的在详细的系统结构的共性很少。更丰富的必须是专业知识，判断和经验。
?专家必须能够解释应用到特定问题的专业知识、经验和方法。
?处理的任务必须符合应用领域的范围。
利用现有的技术和编程工具，开发大型专家系统似乎得趋近于好几年，而得到可用的初始原型系统往往在不到两个。
许多大型企业已组建人工智能团队研究专家系统，及开发相关的人工智能应用程序。DEC,IBM和TI公司将人工智能视作技术核心并将其作为公司主要长远发展的方向。许多专家系统得到发展，但其中很多不能应用于日常生活领域。尽
管核心人工智能应用程序的开发仍属棘手的任务，但是随着先进软、硬件技术的快速发展以及越来越多的人进行人工智能训练和研究，人工智能将会得到普遍应用。现在，很多专家系统构造工具能在个人电脑上应用。AI供应商目标是将人工智能和更多传统软件进行整合，以至于人工智能成为被人接受的主流软件。因此，到二十世纪九十年代，我们能够期望人工智能无处不在于社会，并且人工智能将在我们决策过程中成为主要的因素。
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