自動控制（Automatic Control）概論

話說這門我從大一就不知道在幹嘛的學科，
沒想到事隔多年以後，竟然會是我博士論文的領域！

話說回來，這還真是一門與傳統機械領域與眾不同的學門。
尤其是近年來資訊科技蓬勃發展，機電整合將是下一波資訊革命所面臨的課題。
而自動控制（Automatic control）就是因應『用機器取代人力』而生的一門學問。

當然，用機器取代人力的前提就是必須要有個人類能夠操控的『系統』。就好比一台自動販賣機，我們必須要了解投多少硬幣下去，選擇一個自己想要的號碼之後，能夠跳出一瓶預期中的飲料或商品出來。建造這種方便自動的系統，就是自動控制這門理論所發展出來的應用。

然而要控制一個系統，當然首先要了解這個系統的特性。

最常見的就是用數學模型來描述這個系統，這個步驟就稱為『系統識別』（System Identification）。『系統識別』是相當重要的一步，因為越接近真實狀況的數學模型，相對應的控制器越能展現其控制的效果；反之如果數學模型與真實系統有所差距或誤差過大，那麼設計出來的控制器就有可能會無法達到控制的效果。換句話說，精確的數學模型更能幫助工程師了解系統的特性並設計出合適的控制器。反之，不精準的模型反而會使得預期的控制效果大打折扣。因此，『系統識別』在自動控制這個學門裡面，也是一個很重要的分項。

一旦我們利用數學的模型瞭解了系統的行為，我們就可以進一步對系統進行控制的動作。控制的法則有很多種，一般來說，控制系統簡略區分為兩類：
Feedforward control （前饋控制）

和Feedback control （反饋控制）

通常前饋控制能夠非常快速的達到控制效果，但是這樣的控制器對噪音或系統誤差無法有效的革除；反饋控制因為是對輸出與輸入之間的誤差進行控制，因此對精度比較要求的系統，大多是用反饋的控制方式，然而其缺點就是不如前饋控制的反應來得快速（但是精準很多）。

有些系統會同時採用兩種控制方式：先使用Feedforward控制器來達到大致上的控制效果，同時再使用Feedback控制器來消弭誤差。如下圖：

當然還有其中不同種類的控制方法，往後有機會再來詳加介紹。