具有不确定Wiener噪声随机非线性系统的自适应逆最优控制
先进控制技术综述
先进控制技术综述1 引言在实际的工业控制过程中，很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大滞后等特性。
对于这种系统很难获得精确的数学模型，并且常规的控制无法获得满意的控制效果。
面对这些复杂的工业控制产生了新的控制策略，即先进控制技术。
先进控制技术包括：自适应控制，预测控制，推理控制，鲁棒控制以及包括模糊控制与神经网络在内的智能控制方法。
本文详细介绍了自适应控制、预测控制以及这两种先进控制的应用领域和优缺点[1]。
2 自适应控制自适应控制的思想是对于系统中的不确定性，以及控制任务的艰巨性，对于部分未建模的动态特性、变化的被控对象和干扰信号，及时地测得它们的信息，并根据此信息按一定的设计方法，自动地做出控制决策、修改控制器结构和参数，使其控制信号能够适应对象和扰动的动态变化，在某种意义上达到控制效果最优或次优。
2．1 自适应控制介绍目前自适应控制的种类很多，从总体上可以分为三大类：自校正控制、模型参考自适应控制和其他类型的自适应控制。
自校正控制的主要问题是用递推辨识算法辨识系统参数，根据系统运行指标来确定调节器或控制器的参数。
其原理简单、容易实现，现已广泛地用在参数变化、有迟滞和时变过程特性，以及具有随机扰动的复杂系统。
自校正控制系统的一般结构图如图1所示。
自校正控制适用于离散随机控制系统[2]。
图1 自校正控制结构图模型参考自适应控制，利用可调系统的各种信息，度量或测出各种性能指标，把模型参考自适应控制与参考模型期望的性能指标相比较；用性能指标偏差通过非线性反馈的自适应机构产生自适应律来调节可调系统，以抵消可调系统因“不确定性”所造成的性能指标的偏差，最后达到使被控的可调系统获得较好的性能指标的目的。
模型参考自适应控制可以处理缓慢变化的不确定性对象的控制问题。
由于模型参考自适应控制可以不必经过系统辨识而度量性能指标，因而有可能获得快速跟踪控制。
模型参考自适应控制结构框图如图2所示，模型参考自适应控制一般用于确定性连续控制系统。
非线性控制理论和方法
非线性控制理论和方法姓名：引言人类认识客观世界和改造世界的历史进程，总是由低级到高级，由简单到复杂，由表及里的纵深发展过程。
在控制领域方面也是一样，最先研究的控制系统都是线性的。
例如，瓦特蒸汽机调节器、液面高度的调节等。
这是由于受到人类对自然现象认识的客观水平和解决实际问题的能力的限制，因为对线性系统的物理描述和数学求解是比较容易实现的事情，而且已经形成了一套完善的线性理论和分析研究方法。
但是，现实生活中，大多数的系统都是非线性的。
非线性特性千差万别，目前还没一套可行的通用方法，而且每种方法只能针对某一类问题有效，不能普遍适用。
所以，可以这么说，我们对非线性控制系统的认识和处理，基本上还是处于初级阶段。
另外，从我们对控制系统的精度要求来看，用线性系统理论来处理目前绝大多数工程技术问题，在一定范围内都可以得到满意的结果。
因此，一个真实系统的非线性因素常常被我们所忽略了，或者被用各种线性关系所代替了。
这就是线性系统理论发展迅速并趋于完善，而非线性系统理论长期得不到重视和发展的主要原因。
控制理论的发展目前面临着一系列严重的挑战其中最明显的挑战来自大范围运动的非线性复杂系统, 同时, 现代非线性科学所揭示的分叉、混沌、奇异吸引子等, 无法用线性系统理论来解释, 呼唤着非线性控制理论和应用的突破。
1. 传统的非线性研究方法及其局限性传统的非线性研究是以死区、饱和、间隙、摩擦和继电特性等基本的、特殊的非线性因素为研究对象的, 主要方法是相平面法和描述函数法。
相平面法是Poincare 于1885 年首先提出的一种求解常微分方程的图解方法。
通过在相平面上绘制相轨迹, 可以求出微分方程在任何初始条件下的解。
它是时域分析法在相空间的推广应用, 但仅适用于一、二阶系统。
描述函数法是P. J.Daniel 于1940 年提出的非线性近似分析方法。
其主要思想是在一定的假设条件下, 将非线性环节在正弦信号作用下的输出用一次谐波分量来近似, 并导出非线性环节的等效近似频率特性（描述函数） , 非线性系统就等效为一个线性系统。
自动控制原理第八章非线性控制系统
如果一个非线性系统在初始扰动下偏离平衡状态，但在时间推移过程中能够恢复到平衡状态，则称该系统是稳定 的。
线性系统稳定的必要条件
系统矩阵A的所有特征值均具有负实 部。
系统矩阵A的所有特征值均具有非正实 部，且至少有一个特征值为0。
劳斯-赫尔维茨稳定判据
劳斯判据
通过计算系统矩阵A的三次或更高次特征多项式的根的实部来判断系统的稳定性。如果所有根的实部 均为负，则系统稳定；否则，系统不稳定。
输出反馈方法
通过输出反馈来改善非线性系统的性能，实 现系统的稳定性和跟踪性能。
自适应控制方法
通过在线调整控制器参数来适应非线性的变 化，提高系统的跟踪性能和稳定性。
非线性系统的设计方法
根轨迹法
通过绘制根轨迹图来分析系统的稳定性，并 设计适当的控制器。
相平面法
通过绘制相平面图来分析非线性系统的动态 行为，进行系统的分析和设计。
感谢您的观看
THANKS
自动控制原理第八章非线性 控制系统
目录
• 非线性系统的基本概念 • 非线性系统的分析方法 • 非线性系统的稳定性分析 • 非线性系统的校正与设计 • 非线性系统的应用实例
01
非线性系统的基本概念
非线性系统的定义
非线性系统的定义
非线性系统是指系统的输出与输入之 间不满足线性关系的系统。在自动控 制原理中，非线性系统是指系统的动 态特性不能用线性微分方程来描述的 系统。
02
它通过将非线性系统表示为一 个黑箱模型，通过测量系统的 输入输出信号来研究其动态特 性。
03
输入输出法适用于分析具有复 杂结构的非线性系统，通过实 验测量和数据分析，可以了解 系统的动态响应和稳定性。
03
自适应控制论文综述
自适应控制系统综述摘要：本文首先介绍了自动控制的基本理论及其发展阶段，然后提出自适应控制系统，详细介绍了自适应控制系统的特点。
最后描述的是自适应控在神经网络的应用和存在的问题。
关键字：自适应控制神经网络一、引言1.1控制系统的定义自动控制原理是指在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备或装置，使机器，设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。
在不同的控制系统中，可能具有各种不同的系统结构、被控对象，并且其复杂程度和环境条件也会各不相同，但他们都具有同样的控制目地：都是为了使系统的状态或者运动轨迹符合某一个预定的功能性能要求。
其中，被控对象的运动状态或者运动轨迹称为被控过程。
被控过程不仅与被控系统本身有关，还与对象所处的环境有关。
控制理论中将控制系统定义为由被控系统及其控制器组成的整体成为控制系统。
1.2控制理论的发展阶段控制理论发展主要分为三个阶段：一：20世纪40年代末-50年代的经典控制理论时期，着重解决单输入单输出系统的控制问题，主要数学工具是微分方程、拉氏变换、传递函数；主要方法是时域法、频域法、根轨迹法；主要问题是系统的稳、准、快。
二：20世纪60年代的现代控制理论时期，着重解决多输入多输出系统的控制问题，主要数学工具是以此为峰方程组、矩阵论、状态空间法主要方法是变分法、极大值原理、动态规划理论；重点是最优控制、随即控制、自适应控制；核心控制装置是电子计算机。
三：20世纪70年代之后的先进控制理时期，先进控制理论是现代控制理论的发展和延伸。
先进控制理论内容丰富、涵盖面最广，包括自适应控制、鲁棒控制、模糊控制、人工神经网络控制等。
二、自适应控制系统2.1自适应控制的简介在反馈控制和最优控制中，都假定被控对象或过程的数学模型是已知的，并且具有线性定常的特性。
实际上在许多工程中，被控对象或过程的数学模型事先是难以确定的，即使在某一条件下被确定了的数学模型，在工况和条件改变了以后，其动态参数乃至于模型的结构仍然经常发生变化。
不确定非仿射非线性时滞系统的神经网络自适应控制
Ｓｐ２０ ０ ｅ １
．
Ｖｏ ２ Ｎｏ． １ ７ ３
文章编号 ：０ ２ ７ ３ ２ １ ）３ ０ ２ ５ １ ０ —８ ４ ｛ ０ ０ ０ —０ ３ —０
不 确 定 非 仿 射 非 线 性 时 滞 系统 的 神 经 网络 自适 应 控 制
江惠英 王汝凉ｂ梅昆波 ， ， 一
（ 西师范 学院 ａ数 学科 学学院 ；． 算机 与信 息 工程 学 院 ， 广 ． ｂ计 广西 南 宁 ５０ ２ ） ３０ ３
中 图分 类 号 ： ２ ２ ＴＰ ０ 文献标识码 ： Ａ
１ 引 言
在 工程上 ， 几乎所 有 的系统都 具有非 线性特 性 ， 同时 ， 制对 象 的不确 定 性 和时 变性 一直 是研 究 者 控 面 临的具有挑 战性 的问题 ， 因此 ， 不确定 非线性 系统 引起 了人们 的关 注 ， 并取得 了许 多重要 的结果 ．
摘 要： 针对一类不 确定非仿射非线性时滞系统 ， 出了一种神经 网络的 自适应控 制器 ． 提 利用隐 函数定 理、 泰
勒展开式和中值定理 ， 把非仿射非线性时滞系统转化 为仿射非线性 时滞系统 ， 同时利用 神经网络可逼 近任意非线
性 函数的能力 ， 结合误 差滤波理论及 Ｙ ｕ ｇ ｏｎ 不等式处理 时滞项 ． 根据 Ｌ ａｕ ｏ 理论 ， ｙｐｎ ｖ 在一定 的条件 下 ， 出了系统 给 稳定的充分条件 ， 并给予证明． 该控制器保证 了跟踪误差收敛 ， 从而说 明了该控制器的有效性 ． 关键词 ： 非仿射非线 性 ； 时滞系统 ； 神经 网络 ； 自适应
性 能变差 的主要原 因 ． 本 文针对 非线性 时滞 系统 的两类不 确定项 ： ） 建模 动态 ， ） 仿射 未 知 函数 ， １未 ２非 主要 是 利用 隐 函数
控制系统中的自适应滤波算法研究
控制系统中的自适应滤波算法研究自适应滤波算法是控制系统中一种常用的信号处理技术，用于减小噪声干扰并提高系统的性能。
本文将着重研究控制系统中的自适应滤波算法，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
首先，我们将介绍自适应滤波算法的基本原理和主要功能。
自适应滤波算法通过对输入信号进行实时分析和处理，自动调整滤波器的参数，以适应不同的环境和信号特征。
这种算法能够降低噪声干扰的影响，提高系统的稳定性和鲁棒性。
常见的自适应滤波算法包括最小均方误差（LMS）算法、最小均值误差（NLMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法等。
接下来，我们将重点讨论自适应滤波算法在控制系统中的应用。
首先是在自适应控制方面的应用。
自适应滤波算法可以用于根据系统的实时反馈信息，实时调整滤波器的参数，以优化控制系统的性能。
例如，在自适应PID控制中，可以利用自适应滤波算法对输入和输出信号进行滤波处理，以减小噪声干扰和提高控制系统的响应速度和稳定性。
其次，自适应滤波算法在信号处理方面也有广泛的应用。
在传感器信号处理中，由于环境的变化和传感器本身的噪声等因素，采集到的信号经常受到噪声的干扰。
自适应滤波算法可以根据实际采集到的信号动态调整滤波器的参数，以滤除噪声并提取有效信号，从而提高信号处理的准确性。
另外，自适应滤波算法在通信系统中也有重要的应用。
在数字通信中，接收到的信号常常受到信道中的多径效应、干扰和噪声等的影响。
自适应滤波算法可以通过实时估计信号的通道特性，自适应地调整滤波器的参数，以减小信号畸变和噪声干扰，提高通信系统的性能和传输质量。
自适应滤波算法的应用具有很多优势，但也存在一些挑战和限制。
首先，自适应滤波算法的计算复杂度较高，对硬件和软件的要求较高。
其次，自适应滤波算法需要大量的实时数据进行训练和参数调整，因此对于实时性要求较高的系统，存在一定的滞后性。
此外，自适应滤波算法对信号的统计特性和环境的先验信息要求较高，如果这些信息无法准确获取，可能导致滤波器参数调整不准确，影响滤波效果。
维纳滤波,最小二乘滤波,自适应滤波认知
主题：维纳滤波、最小二乘滤波、自适应滤波认知一、维纳滤波1. 维纳滤波是一种经典的线性滤波方法，它是以诺伯特·维纳（Norbert Wiener）命名的，主要用于信号和图像处理领域。
2. 维纳滤波是一种频域滤波方法，它利用信号和噪声的功率谱以及它们之间的相关性来进行滤波处理。
3. 维纳滤波通过最小化信号和噪声的均方误差来实现信号的恢复，能够有效地抑制噪声并增强信号的特征。
4. 维纳滤波的优点是对信噪比较低的图像有很好的处理效果，但缺点是对信噪比较高的图像处理效果较差。
二、最小二乘滤波1. 最小二乘滤波是一种基于统计原理的滤波方法，它通过对信号进行线性估计来实现滤波处理。
2. 最小二乘滤波与维纳滤波类似，都是以最小化均方误差为目标，但最小二乘滤波是基于时域的方法。
3. 最小二乘滤波将信号和噪声视为随机过程，利用信号和噪声的统计特性来进行滤波处理，能够提高信号的估计精度。
4. 最小二乘滤波的优点是对于信号和噪声的统计特性要求不高，处理效果比较稳定，但缺点是需要较强的计算能力和较大的样本量。
三、自适应滤波1. 自适应滤波是基于滑动窗口的滤波方法，它根据信号的局部特性动态调整滤波参数，适用于信号和噪声变化较大的场景。
2. 自适应滤波主要包括自适应均值滤波、自适应中值滤波、自适应加权滤波等不同类型，根据不同的信号特征选择相应的滤波方法。
3. 自适应滤波能够有效地抑制信号中的噪声和干扰，同时保留信号的边缘和细节特征，具有较好的空间适应性。
4. 自适应滤波的优点是能够根据信号的实际情况自动调整滤波参数，适用性广泛；但缺点是计算量大，实时性较差。
维纳滤波、最小二乘滤波和自适应滤波都是常用的信号和图像处理方法，它们各自具有特定的优点和适用场景。
在实际应用中，可以根据信号的特性和处理需求选择合适的滤波方法，以达到更好的处理效果。
对于不同的滤波方法，还可以结合其他技术手段进行改进和优化，以满足不同场景的需求。
非线性控制系统的设计与优化
非线性控制系统的设计与优化一、引言随着科技和工业的快速发展，控制系统的应用变得日益广泛和复杂。
而传统的线性控制理论已经不能满足这些越来越复杂的控制系统的要求。
这时，非线性控制理论就成为了研究的热点。
本文将探讨非线性控制系统的设计与优化。
二、非线性控制系统的特点非线性控制系统具有线性控制系统所没有的可变结构、电路不确定性、实际系统非线性和故障等一系列特征。
而针对这些特点，设计非线性控制系统需要考虑以下几个方面：1.控制器的设计：非线性控制器通常涉及更复杂的数学方法和算法，比如最优控制、最佳控制等等。
此外，非线性控制器在逆时域的算法也会更加复杂。
这就要求在控制器设计阶段进行必要的数学建模和算法优化。
2.系统模型的恒定性：非线性控制系统通常要求在实际运行中对动态环节进行调整或者改动。
因此在系统设计和建模阶段，要考虑系统的可调节性以及对动态环节的应对能力，确保系统的框架稳定性和动态响应稳定性。
3.实际系统的非线性和电路不确定性：很多实际系统的非线性部分和电路不确定性常常会导致系统的抖动、不稳定性等一系列问题。
因此在非线性控制系统的建模和优化阶段中需要考虑这些因素的影响，对电路的变化做出及时响应。
三、非线性控制系统的设计方法非线性控制系统的设计方法包括如下几个方面：1.模型预测控制法（MPC）：该方法是基于状态空间模型进行设计的，常常用于非线性动态系统。
利用系统方程作为基础，将系统状态进行预测，并将所得结果作为输入应用于非线性反馈控制器中。
MPC方法特别适合解决多变量情况下的非线性控制问题。
2.自适应控制法（AC）：这种方法是基于系统同步性和给定的控制追踪性进行设计的，它可以自动调整控制器以适应现实系统以及控制目标的变化，使系统保持稳定性。
AC法特别适合需要自适应性的系统。
3.模糊控制法（FC）：这种方法相比其他方法更加适合处理非线性系统控制问题。
它利用人工神经网络（ANN）和模糊逻辑原理，将控制目标运用到控制器中，以达到实时控制的目的。
自适应维纳滤波
自适应维纳滤波
自适应维纳滤波是一种信号处理技术，它可以用于去除噪声和增强信号。
这种滤波器的特点是可以自动调整滤波器的参数，以适应不同的信号和噪声环境。
维纳滤波器是一种最优滤波器，它可以最小化滤波器输出与期望信号之间的均方误差。
然而，维纳滤波器需要知道信号和噪声的统计特性，这通常是不可能的。
因此，自适应维纳滤波器被提出，它可以根据输入信号和输出信号的统计特性自动调整滤波器的参数。
自适应维纳滤波器的基本原理是利用递归滤波器来估计信号和噪声的统计特性，并根据估计结果来调整滤波器的参数。
递归滤波器可以根据输入信号和输出信号的相关性来估计信号和噪声的功率谱密度，然后利用这些估计结果来计算滤波器的参数。
自适应维纳滤波器的优点是可以适应不同的信号和噪声环境，而且不需要事先知道信号和噪声的统计特性。
它可以用于语音信号处理、图像处理、雷达信号处理等领域。
例如，在语音信号处理中，自适应维纳滤波器可以用于去除噪声和回声，从而提高语音识别的准确性。
然而，自适应维纳滤波器也存在一些缺点。
首先，它需要大量的计算资源，因为需要不断地估计信号和噪声的统计特性，并根据估计结果来调整滤波器的参数。
其次，它对信号和噪声的功率谱密度的
估计结果非常敏感，如果估计结果不准确，滤波器的性能会受到影响。
自适应维纳滤波器是一种非常有用的信号处理技术，它可以用于去除噪声和增强信号。
虽然它存在一些缺点，但随着计算资源的不断提高和算法的不断改进，自适应维纳滤波器将会在更多的应用领域得到广泛的应用。
高超声速飞行器控制方法概述
高超声速飞行器控制方法概述经过近三十年的努力，人们对非线性系统控制问题的研究取得突破性的进展，形成一系列有效的设计方法。
对于高超声速飞行器机身发动机一体化结构所具有的高非线性、强藕合性以及复杂的飞行环境所带来的不确定性，几乎所有的先进控制方法都或多或少的在高超声速器的飞行控制系统设计中有所应用。
通常采用的控制方法主要包括增益预置、反馈线性化方法、变结构控制、鲁棒自适应控制、模糊自适应控制等方法。
(1) 增益预置。
增益预置（Gain Scheduling）作为一种有效且经济的非线性控制方法被广泛的运用于各种工程实践中，它的核心思想是用线性控制器的设计方法来解决非线性控制问题，其理论基础在于光滑非线性系统可在局部点由一个线性系统逼近，因此利用方法设计控制器要求被控对象的动力学特性随着某些操作条件的变化而改变，并且两者之间的关系可知。
目前，国内外常规飞行器飞行控制系统控制律的设计大多数采用传统的增益预置控制方法，它是一种开环自适应控制，通过监测过程的运行条件来改变控制器的参数，在补偿参数变化或对象已知非线性方面，增益预置控制是一种行之有效的方法。
飞行器处在低动压飞行环境下，系统对控制器的鲁棒性能要求不是特别高的时候，可以采用增益预置的方法。
因为该方法技术比较成熟，且不受计算机速度的限制，在工程上已被广泛采用。
该方法的设计思路为采用多个线性控制器来近似替代所要求的非线性控制器，在需要设计增益预置控制器的飞行包络线内选取多个设计点，采用小扰动原理，在每一个设计点上，将其非线性模型转化成近似的线性模型，然后在每一个设计点上采用传统的控制器设计方法分别设计出一个线性控制器，于是非线性的影响可以通过在这些线性控制器间的切换来克服。
最终通过预定程序在这些线性控制器之间插值，得到一个完整的非线性控制律。
增益预置控制方法的局限性在于控制器参数是按开环方式改变的，没有来自闭环系统性能的反馈作用，当过程动态特性和扰动特性过于显著，此方法就得不到满意的控制效果。
现代控制理论的发展概况
现代控制理论的发展概况传统的控制理论是在20世纪30到40年代，奈奎斯特、伯德、维纳等人的著作为自动控制理论的初步形成而奠定了基础的。
而由于航空航天技术的推动和计算机技术飞速发展，控制理论在1960年前后有了重大的突破和创新。
在此期间，由卡尔曼提出的线性控制系统的状态空间法、能控性和能观测性的概念，奠定了现代控制理论的基础，其提出的卡尔曼滤波，在随机控制系统的分析与控制中得到广泛应用；庞特里亚金等人提出了极大值原理，深入研究了最优控制问题；由贝而曼提出最优控制的动态规划法，广泛用于各类最优控制问题。
这些就构成了后来被称为现代控制理论的发展起点和基础。
罗森布洛克、麦克法轮和欧文斯研究了使用于计算机辅助控制系统设计的现代频域法理论，将经典控制理论传递函数的概念推广到多变量系统，并探讨了传递函数矩阵与状态方程之间的等价转换关系，为进一步建立统一的线性系统理论奠定了基础。
20世纪70年代奥斯特隆姆和朗道在自适应控制理论和应用方面作出了贡献。
与此同时，关于系统辨识、最优控制、离散时间系统和自适应控制的发展大大丰富了现代控制理论的内容。
鲁棒控制理论阶段：由于现代数学的发展，结合着H2和H￥等范数而出现了H2和H ￥控制，还有逆系统控制等方法。
20世纪70年代末，控制理论向着“大系统理论”、“智能控制理论”和“复杂系统理论”的方向发展。
“大系统理论”：用控制和信息的观点，研究各种大系统的结构方案、总体设计中的分解方法和协调等问题的技术基础理论。
“智能控制理论”：研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有某些拟人智能的工程控制与信息处理系统的理论。
“复杂系统理论”：把系统的研究拓广到开放复杂巨系统的范筹，以解决复杂系统的控制为目标。
而“现代控制理论”这一名称是1960年卡尔曼的著名文章发表后出现的，其在经典控制理论的基础上，以线性代数和微分方程为主要的数学工具，以状态空间法为基础，分析与设计控制系统。
最优控制问题的鲁棒预测自适应控制算法设计
最优控制问题的鲁棒预测自适应控制算法设计自适应控制算法是控制领域中的重要研究内容之一，它旨在通过自动调整控制器参数，使系统能够适应外界环境的变化，以保证系统的性能和稳定性。
而鲁棒预测自适应控制算法则是自适应控制算法中的一种重要方法，它能够处理控制系统中存在的不确定性和扰动，有效提高系统的鲁棒性和自适应性。
在最优控制问题的研究中，通常需要考虑系统模型的不确定性以及外界扰动的影响。
针对这一问题，鲁棒预测自适应控制算法提供了一种有效的控制方法。
该算法通过对系统进行建模，引入自适应预测器来估计系统的状态，并在控制器中引入鲁棒性补偿器，以应对系统模型的不确定性和外界扰动。
通过对系统模型的动态更新和控制器参数的自适应调整，使系统能够在不确定性和扰动的环境下保持良好的控制性能。
为了实现鲁棒预测自适应控制算法的设计，首先需要建立系统的数学模型。
这个模型的准确性关系到算法的有效性和性能。
一般来说，可以使用系统的状态空间方程或传递函数来描述系统的动态行为。
在建立模型时，需要对系统存在的不确定性和外界扰动进行合理的建模和参数化处理，以提高系统的鲁棒性。
在鲁棒预测自适应控制算法中，自适应预测器起着重要的作用。
它通过利用系统的测量输出和已知的输入信号，对系统的状态进行实时估计。
为了提高估计的准确性和鲁棒性，可以引入滑动模式观测器等技术。
通过自适应预测器的引入，系统可以在不确定性和扰动的情况下快速、准确地估计当前状态，为控制器的设计提供有效的反馈信息。
另外，在控制器的设计中，鲁棒性补偿器是实现鲁棒预测自适应控制的关键。
鲁棒性补偿器可以根据自适应预测器的状态估计误差和控制系统的性能需求，实时调整补偿量，使系统具有良好的鲁棒性能。
在鲁棒性补偿器的设计过程中，可以采用最优控制的方法，通过优化控制器的目标函数，寻找控制器参数的最优解，以达到系统最优控制的目的。
针对最优控制问题的鲁棒预测自适应控制算法设计，还需要考虑系统的稳定性和收敛性。
通信原理复习题1解析
通信原理复习题一、填空题1、数字通信的有效性用衡量，可靠性用衡量。
2、广义平稳随机过程的数学期望，方差与___________无关，自相关函数只与时间差有关。
??i2????,)?H(?T，、为了消除码间干扰，基带传输系统的传输函数，即乃奎斯特第一准则为3s TT iss其对应的冲激函数为___________。
4、部分响应系统的最高频带利用率为___________。
时隙传输。
___________比特；帧同步信号在第___________5、PCM30/32路基群系统中，帧长为。
波特，则信息传输速率为___________6、十六进制符号速率为800___________。
7、已知相对码为10110101，则对应的绝对码为。
数字调制方式中频带利用率最低的是8、在相同符号速率条件下，对于2ASK、2FSK、2PSK___________ _____9、一个八进制数字传输系统，若码元速率为2400Baud，则该系统的最大可能信息速率为。
，各相互独立符号出现的概率分别为1/21/4、1/8、1/8、10、一个离散信号源每毫秒发出4种符号中的一个，_____。
该信源的平均信息量为_____，平均信息速率为关系。
_____11、功率信号的自相关函数和其能量谱密度是均为常，其中cd，，12、设X是a=0σ=1的高斯随机变量，则随机变量Y=cX+d的概率密度函数为______ 数_____有关。
_____13、平稳随机过程的统计特性不随时间的推移而不同，其以为分布与无关，二维分布只与。
_____14、调制信道分为和_____，调制信道包括_____，媒质，_____ 15、连续信道香农公式可表示为_____，当信道带宽趋于无穷大时，信道容量趋于_____。
情况下会出现门限效应。
AM系统在_____16、码为_____。
、已知信息代码为17100000000010000011，其对应的HDB3，采用相干解调时，抗信道加性高斯白噪声性能从好到坏排列次序为2FSK2ASK2DPSK，，2PSK和18、_____。
卫星姿态容错控制系统的鲁棒自适应逆最优控制
棒稳 定 的 自适应 逆 最优 控 制 器并给 出 了详 细的证 明 。最后 进行 了数 学仿 真 ，仿 真 结果表 明
文 中设 计 的容错控 制方 法合理 有 效。 关键 词 逆 最优 积 分反 推 鲁棒 容错控 制 自适 应控 制 卫 星姿 态控 制
１ 引言
在 轨卫 星长 时 间工作 在真 空 、失重 、高 低温 和强 辐射 的环 境下 ，虽 然任务 多样 化 和复杂 程度 的
维普资讯
２０ ０ ８年 ４月
中 国 空 间 科 学 技 术
ＣＨ Ｉ ＥＳＥ Ｎ ＳＰＡＣＥ ＣＩ Ｓ ＥＮＣＥ ＡＮ Ｄ ＴＥＣＨ ＮＯＬＯＧＹ
第
２ 期
卫 星姿 态容 错 控 制 系 统 的鲁棒 自适 应 逆 最 优 控 制
陈雪 芹 耿 云 海 王峰 张 迎春
日益增 加使 得对 于卫 星 控制 系统 可靠性 和精 度 的要求 越来 越 高 ，但 是受 质量 和成 本 的限制 ，出现 的 故 障并 不 能完全 依靠 硬 件冗余 解决 。因此 ，如何 最 大 限度 利 用解析 冗余 来保 证卫 星在轨 运 行 的可 靠
性 ，一 直是 国 内外专 家致 力 于解决 的问题 。容错 控 制能够 自主地适 应 系统故 障 ，维持 系统稳 定 ，并
适应控 制 中 ，通 过求 解 ＨＪ Ｂ方程 求得 ＡＣ Ｆ而带来 的庞 大计算 量 问题Ｌ 。 Ｌ ５ ］
９ ３国 家 安 全 重 大基 础 研 究 （ １ １０ ） ６ ７ ５ ３ ２ １ 、８ ３国家 高 技 术 支 持 （０ ２ ２０ ＡＡ７ ５ ２ ） １０ １ 资助 项 目
收 稿 日期 ：２０ —３１ ， 收修 改稿 日期 ：２ ０ —５１ ０ ７０—４ ０ ７０—４
一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制
一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制的报告，800字
鲁棒自适应控制技术是解决不确定非线性系统的一种重要技术，它可以有效地调整系统参数，使系统能够适应不断变化的运行条件。
本文将讨论鲁棒自适应控制在不确定非线性系统中的应用情况及其优势，并提出应用策略建议。
首先，对于不确定非线性系统，不可避免的存在误差和噪声，很难准确估计输入与输出之间的关系，这就需要采用鲁棒自适应控制技术调节系统参数，以保证系统的稳定和精确性。
一般情况下，用于鲁棒自适应控制的方法包括自适应神经网络、模糊控制和模型预测控制。
其次，鲁棒自适应控制在不确定非线性系统中具有许多优势。
首先，它可以自动调整系统以适应环境变化，而无需人工干预，大大减少了系统的调整时间。
其次，它的参数估计技术可以更准确地估计输入和输出之间的关系，从而提高系统的稳定性和精确性。
最后，自适应技术可以有效抑制系统中的噪声，从而提高系统的可靠性。
最后，基于上述，本文提出了应用鲁棒自适应控制技术解决不确定非线性系统的建议：首先，选择一种合适的鲁棒自适应控制方法；其次，根据实际情况配置相应的参数；最后，根据实际需求开发相应的程序，进行实时调整系统参数，以保证系统的稳定性和精确性。
总之，鲁棒自适应控制技术在不确定非线性系统中具有多种优势，可以有效调整系统参数，提高系统的稳定性和精确性，抑
制系统输出的噪声，有效抑制和减轻系统变化带来的影响。
因此，在不确定非线性系统中应用鲁棒自适应控制技术，可以提高系统的可靠性，更好地满足实际应用的需求。
非线性不确定系统鲁棒自适应控制研究
非线性不确定系统鲁棒自适应控制研究【摘要】本文基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）方法，对不确定时滞系统分析输出反馈控制器的设计方法，研究了不确定系统设动态特性以及如何保证系统渐近稳定，运用MATLAB进行仿真实例分析控制器设计方法能够达到较好的控制效果，而且具有较强的鲁棒性和稳定性，证明了设计方法的有效性。
【关键词】鲁棒控制自适应控制线性矩阵不等式不确定性鲁棒控制是利用系统模型的一些不确定信息来设计一个控制器，使得闭环系统对所有的不确定性是稳定的，且具有一定的动态性能。
鲁棒控制主要研究具有未知有界不确定性的系统模型，通过鲁棒控制的手段使系统具有鲁棒性，即系统在不确定因素作用下维持其稳定性的能力。
在实际生产过程中，对各种过程及环节的控制系统设计总是不可避免的要利用到被控对象的有关信息，这些信息的获得总是要利用一些试验或推导得到我们要据此设计控制器的所谓“模型”，这些模型的精确性由于信息获得过程的局限性往往会受到影响。
因此，对不确定性系统的稳定性和控制进行研究具有较大的意义和实际价值。
1 系统的不确定性系统的不确定性因素包括有外界噪声、干扰信号、传递函数的建模误差以及未建模的非线性动态特性。
MATLAB的鲁棒控制系统工具箱可以找到系统在这些不确定性条件下的多变量稳定裕度的度量。
不确定性包括很多方面，但其中最重要的是指系统的外界干扰信号和系统传递函数的建模误差。
鲁棒控制系统设计问题的一般描述如下：假定一个多变量系统P（s），寻找某个稳定的控制器F（s），使得闭环系统的传递函数满足下面的关系：（1）（2）（3）公式（1）（2）（3）为鲁棒条件，KM称为最小不确定性的大小，由于每个频率对于的奇异值来度量，函数KM又称为对角扰动的多变量稳定裕度（MSM），即为（4）如果Δn不存在，该问题又被称为鲁棒镇定问题（Robust stability problem）。
上述问题的求解涉及到Δ的非凸优化问题，它不能通过标准的非线性梯度下降方法计算得到，因为此时的算法收敛性无法保证。
《现代数字信号处理》-第二章-自适应数字滤波器
第三章自适应数字滤波器3.1 引言3.2 自适应横向滤波器3.3 自适应格型滤波器3.4 最小二乘自适应滤波3.5 自适应滤波的应用3.1 引言（维纳滤波器的特点与不足）自适应数字滤波器和维纳滤波器一样，都是符合某种准则的最佳滤波器。
维纳滤波器的参数是固定的，适用于平稳随机信号的最佳滤波，但要设计这种滤波器，必须要求输入信号是平稳的，且具有信号和噪声统计分布规律的先验知识。
在实际中，常常无法知道这些先验知识，且统计特性还会变化，因此实现最佳滤波是困难的。
自适应滤波器的特点是：滤波器的参数可以自动地按照某种准则调整到最佳滤波；实现时不需要任何关于信号和噪声的先验统计知识，尤其当输入统计特性变化时，自适应滤波器都能调整自身的参数来满足最佳滤波的需要。
常常将这种输入统计特性未知，调整自身的参数到最佳的过程称为“学习过程”。
将输入信号统计特性变化时，调整自身的参数到最佳的过程称为“跟踪过程”，因此自适应滤波器具有学习和跟踪的性能。
由于自适应滤波器有这些特点，自1967年威德诺(B. Widrow)等人提出自适应滤波器以来，在短短十几年中，自适应滤波器发展很快，已广泛地用于系统模型识别，通信信道的自适应均衡，雷达与声纳的波束形成，减少或消除心电图中的周期干扰，噪声中信号的检测、跟踪、增强和线性预测等。
本章主要介绍自适应横向滤波器、自适应格型滤波器、最小二乘自适应滤波器以及自适应滤波器的应用举例。
3.2 自适应横向滤波器自适应滤波器的原理框图如图 3.2.1所示，图中()x n 称为输入信号，()y n 是输出信号，()d n 称为期望信号，或者称为参考信号、训练信号，()e n 是误差信号。
其中()()()e n d n y n =-自适应滤波器()H z 的系数根据误差信号，通过一定的自适应算法，不断地进行改变，使输出()y n 最接近期望信号()d n 。
这里暂时假定()d n 是可以利用的，实际中，()d n 要根据具体情况进行选取，能够选到一个合适的信号作为期望信号，是设计自适应滤波器的一项有创意的工作。
7 随机系统最优控制
角线元素ai求和。则有
i 1
( t ) A( t ) P ( t ) P ( t ) A T ( t ) G ( t )Q ' ( t )G T ( t ) P x x x
将x(t)的方差阵 Px ( t )满足的(7-4-9)式代入上式，并注意到Tr [ MN ] Tr [ NM ] (M、N为相同维数方阵)，则上式可改写为 t 1 J Tr { Px ( t 0 ) P ( t 0 ) G ( t )Q' ( t )G T ( t ) P ( t )dt } t 2 其中，P(t)必须满足矩阵微分方程 ( t ) P ( t ) A( t ) AT ( t ) P ( t ) Q( t ) 0 P 以及终值条件
iii) x(t)的协方差阵为 Px ( t , t ) ( t , t ) Px ( t ) 0 Px ( t , t ) Px ( t ) T ( t , t ) 其中 ( t , t )为系统(7-4-1)的状态转移矩阵。 iv) x( t ) 与w(t)的协方差阵为 0 ( t , t )G ( t )Q' ( t )
1 1 T 0 P ( t 0 )0 Tr { Px ( t 0 ) P ( t 0 )} 2 2
T 0 T 0
n
1 1 tf J Tr { Px ( t f ) Pt f Px ( t )Q( t )dt } (7-4-17) 2 2 t0 1 tf d ' 在上式右边加上一项 { t 0 [ Px ( t ) P ( t )]dt [ Px ( t f ) P ( t f ) Px ( t 0 ) P ( t 0 )]} 0， 2 dt 并令 P (t f ) Pt f ，及考虑 Px' (t0 ) Px (t0 ) ，则上式可表示为
自适应滤波器原理-带图带总结word版
第二章自适应滤波器原理2.1 基本原理2.1.1 自适应滤波器的发展在解决线性滤波问题的统计方法中，通常假设已知有用信号及其附加噪声的某些统计参数（例如，均值和自相关函数），而且需要设计含噪数据作为其输入的线性滤波器，使得根据某种统计准则噪声对滤波器的影响最小。
实现该滤波器优化问题的一个有用方法是使误差信号（定义为期望响应与滤波器实际输出之差）的均方值最小化。
对于平稳输入，通常采用所谓维纳滤波器（Wiener filter）的解决方案。
该滤波器在均方误差意义上使最优的。
误差信号均方值相对于滤波器可调参数的曲线通常称为误差性能曲面。
该曲面的极小点即为维纳解。
维纳滤波器不适合于应对信号和/或噪声非平稳问题。
在这种情况下，必须假设最优滤波器为时变形式。
对于这个更加困难的问题，十分成功的一个解决方案使采用卡尔曼滤波器（Kalman filter）。
该滤波器在各种工程应用中式一个强有力的系统。
维纳滤波器的设计要求所要处理的数据统计方面的先验知识。
只有当输入数据的统计特性与滤波器设计所依赖的某一先验知识匹配时，该滤波器才是最优的。
当这个信息完全未知时，就不可能设计维纳滤波器，或者该设计不再是最优的。
而且维纳滤波器的参数是固定的。
在这种情况下，可采用的一个直接方法是“估计和插入过程”。
该过程包含两个步骤，首先是“估计”有关信号的统计参数，然后将所得到的结果“插入（plug into）”非递归公式以计算滤波器参数。
对于实时运算，该过程的缺点是要求特别精心制作，而且要求价格昂贵的硬件。
为了消除这个限制，可采用自适应滤波器（adaptive filter）。
采用这样一种系统，意味着滤波器是自设计的，即自适应滤波器依靠递归算法进行其计算，这样使它有可能在无法获得有关信号特征完整知识的环境下，玩完满地完成滤波运算。
该算法将从某些预先确定的初始条件集出发，这些初始条件代表了人们所知道的上述环境的任何一种情况。
我们还发现，在平稳环境下，该运算经一些成功迭代后收敛于某种统计意义上的最优维纳解。
序贯卡尔曼滤波
序贯卡尔曼滤波——将噪声变得几乎无法感
知
序贯卡尔曼滤波是一种用于动态系统状态估计的递归算法。
在大多数实际应用中，由于系统内部噪声的存在，测量结果会受到随机的扰动。
这使得准确地测量系统的状态变得异常困难。
序贯卡尔曼滤波通过不断地校正先前的预测，来减小测量结果的误差。
它的基本思想是：首先通过一组已知的初始状态和协方差矩阵来预测下一个时刻的状态及其协方差矩阵，接着根据测量结果对这个预测进行修正。
这样就能在不断的迭代过程中，得到更为准确的动态系统状态估计结果。
序贯卡尔曼滤波与传统的卡尔曼滤波最大的不同在于，它实时地对数据进行处理，而非批量处理。
这使得它可以实时地跟踪系统状态的变化，并且对于在线的自适应控制和估计问题具有很强的适应性。
序贯卡尔曼滤波的优点不仅局限于对系统噪声的处理，它还能有效地处理非线性系统以及非高斯分布噪声。
此外，它具有实时性高、可并行处理等优点，被广泛应用于估计和控制系统的设计，比如轨迹跟踪、目标跟踪、传感器网络、移动机器人等等。