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chatgpt的回答:
1. 为什么很多人说全驱理论是“水论文”?
这种评价主要源于以下几个方面:
似曾相识(旧瓶装新酒的嫌疑): 全驱系统理论的核心思想是利用高阶模型(如二阶牛顿定律)直接设计控制器,通过非线性对消,把复杂系统变成简单的线性系统。
争议点: 这种做法在经典的控制理论中非常类似**“反馈线性化”(Feedback Linearization)或“动态逆”(Dynamic Inversion)**。很多资深控制学者认为,FAS虽然在建模形式上(高阶方程 vs 状态空间)有创新,但数学本质上并没有突破现有理论的框架,更多像是换了一套更复杂的数学符号来描述已知的方法。因此,被部分人认为是“为了发文章而造的概念”。
发文量过大且集中: 自该理论提出(约2020年)以来,短短几年内相关团队发表了数百篇论文。这种“井喷式”的发文速度,且多发表在团队成员担任主编或客座编辑的期刊/专刊上,容易给外界一种“灌水”或“圈地自萌”的印象。
适用性限制: 该理论名为“全驱”,但在面对实际工程中常见的欠驱动系统(如无人机、倒立摆)时,往往需要通过假设或数学技巧将其“凑”成全驱形式。这种处理方式在理论上可行,但在工程上可能引入无法实现的控制量,导致被批评“脱离实际”。
2. 有实际应用吗?
目前主要集中在“实验室仿真”和“特定学术样机”阶段,大规模工业应用极少。
理论上的应用场景: 主要针对航天器姿态控制、机械臂控制等领域。因为这些系统的物理模型天然符合“二阶系统”(基于牛顿第二定律),使用FAS理论可以直接设计控制律,不需要像传统方法那样先转化成一阶状态空间。
实际落地情况:
航天领域: 段广仁团队在航天控制(如卫星姿态调整)方面有一些结合,声称能简化控制算法。但这类应用通常保密性高,且航天工程极度保守,目前主流依然是经典的PID、H∞鲁棒控制等经过几十年验证的方法。FAS更多是作为一种“探索性方案”存在。
机器人领域: 有一些基于该理论的机械臂轨迹跟踪实验,但并未看到类似ABB、库卡(KUKA)等工业机器人厂商采用此理论。
现状: 你在网上看到的所谓“应用”,绝大多数是MATLAB仿真,或者是实验室环境下的原理样机验证。
3. 核心评价总结
如果你是学生或研究人员:
如果你的目标是发论文:这是一个比较好切入的方向。因为它是新提出的框架,有很多“坑”可以填(比如把各种经典控制问题用FAS重新做一遍),确实容易出文章。
如果你的目标是解决工程问题:目前不建议首选。经典的PID、滑模控制(SMC)、ADRC(自抗扰控制)在工业界更成熟、资料更多、坑更少。
如果你是旁观者:
段广仁院士作为控制界的大佬,提出一套新框架本身是值得尊重的尝试(试图打破状态空间理论的垄断)。但目前该理论的营销声量似乎超过了它的实际工业贡献,这也是导致口碑两极分化的核心原因。
一句话总结: 理论是正经理论,不是伪科学,但创新性有争议;文章确实发得有点“水”;实际应用目前主要在PPT和仿真里,距离像PID那样改变世界还有很远的路要走。
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