自适应控制(1)
自适应控制的基本概念
2. 自适应控制提出 当不确定因素难以事先预知，又要设计满 意的控制系统，由此提出自适应控制思想。 自适应调节器就是期望修正自己的特性以 补偿过程和扰动的动力学变化。
四、自适应控制思想雏形
观测 运行指标 系统参数 再认识 系统 （不确定） 决策修正 控制器参数 控制器结构 控制作用
性能指标
2. 模型参考自适应控制系统 a. 线性模型跟随系统
参考模型给出 了期望闭环响 应特性
参考模型
es Gm 1 GcG p GcG p u s 1 GcG p G p G f
y p s GcG p GmG p G f u s 1 GcG p G p G f
二、控制问题的几种情况
1. 无扰动，系统模型确定
系统模型
属于确定性控制 可以采用开环控制 2. 有扰动，系统模型确定 属于随机控制 当扰动不确定采用闭环控制 扰动确定可以采用补偿控制 3. 可能有扰动，系统模型不确定
采用闭环控制？ 扰动√ 系统模型不确定×
扰动
系统模型
扰动
系统模型
ym
模型跟随 调节器
e
yp
+
u
－
控制器
＋
－
被控对象
已知被控对象的数学模型√ 未知被控对象的数学模型或变化×
b. 模型参考自适应控制系统
参考模型
+
－
e
u
－ －
前馈调节器
被控对象
反馈调节器
参数调整 信号综合
自适应机构
美国Minorsky研制船舶驾驶伺服结构，提出PID控制(1922)
美国MIT的Vannevar Bush研制成大型模拟计算机 (1928)
自适应控制方法
自适应控制方法引言自适应控制方法是一种应用于控制系统中的技术，旨在使控制系统能够根据外部环境和内部变化自动调整控制策略，以实现系统的稳定性和性能优化。
本文将介绍自适应控制方法的基本原理和常见应用领域，以及其在实际工程中的应用案例。
一、自适应控制方法的基本原理自适应控制方法主要基于系统模型的参数自适应估计和控制器参数的自适应调整。
其基本原理是利用系统的输入和输出数据进行在线辨识和参数估计，然后根据估计结果进行控制器参数的自适应调整，从而实现对系统动态特性的自适应补偿。
自适应控制方法通常包括模型参考自适应控制、模型预测控制和自适应滑模控制等。
二、自适应控制方法的应用领域1. 机器人控制自适应控制方法在机器人控制中得到广泛应用。
例如，在机器人路径规划和轨迹跟踪中，自适应控制方法可以根据环境变化和任务需求，自动调整控制器参数，使机器人能够适应不同的工作环境和工作任务。
2. 智能交通系统自适应控制方法在智能交通系统中也有着重要的应用。
例如，在交通信号控制中，自适应控制方法可以根据交通流量和路况变化，自动调整信号灯的时长和相位，以实现交通流畅和效率最大化。
3. 航空航天领域自适应控制方法在航空航天领域中具有重要的应用价值。
例如，在航空飞行控制中，自适应控制方法可以根据飞行器的动态特性和飞行环境的变化，自动调整飞行控制器的参数，以实现飞行器的稳定性和飞行性能的优化。
4. 工业自动化自适应控制方法在工业自动化领域中也得到了广泛应用。
例如，在工业生产过程中，自适应控制方法可以根据生产工艺和原材料的变化，自动调整控制器的参数，以实现生产过程的稳定性和产品质量的优化。
三、自适应控制方法的应用案例1. 汽车自适应巡航系统汽车自适应巡航系统是一种基于自适应控制方法的智能驾驶辅助系统。
该系统可以根据车辆和前方车辆的相对速度和距离，自动调整车辆的巡航速度和间距，以实现安全驾驶和驾驶舒适性的平衡。
2. 电力系统自适应稳定控制电力系统自适应稳定控制是一种基于自适应控制方法的电力系统稳定控制技术。
自适应控制_新版_1
教学要求：
1、了解自适应控制的基本概念，自适应控制系统的构 成原理，实际工程系统中应用自适应控制的现状及 国内外研究动态； 2、掌握两类比较基本和成熟的自适应控制系统：模 型参考自适应控制（基于确定性、连续时间系统的 辨识和控制问题）和自校正控制（基于确定性、离 散时间系统的参数估计和控制问题）； 3、应用MATLAB控制系统工具箱作为计算机仿真实 验工具，进行简单自适应控制系统的设计与分析。
非线性系统 采样系统 稳定性理论
控制设计 自适应控制
随机系统
计算机控制 线性系统 最优化
参数估计
第三节 自适应控制的发展概况
对于自适应控制的兴趣，最早是由航空问题引起的。 50年代末，由于飞行的需要，美国麻省理工学院 (MIT)怀 特克（Whiteaker）教授首次提出飞机自动驾驶仪的模型参考自 适应控制方案，称为MIT方案（局部优化理论，但没有得到应 用），需检验稳定性。 1957，1961：Bellman引入了动态规则。 1960，1961，1965：Feldbaum 引入了对偶控制。 1966，（德）帕克斯（P.C. Panks）提出采用A.M.Lyapunov 第二法来推导自适应算法，以保证自适应系统全局渐近稳定。 （在用被控对象的输入输出构成自适应律时，其中包含了
1979，威尔斯特德（P.E.Wellstead）和Astrom提出极点 配置自校正调节器。 80年代，主要增进了人们对于自适应控制的理解，同时， 计算机、微处理器的广泛普及，为自适应后来的实际应用创 造了条件。 目前，自适应已应用到很多领域（提高稳态和跟踪精 度）。 发展到现阶段，无论是从理论研究还是从实际应用的角 度来看，比较成熟的自适应控制系统有下述两大类。
《自适应控制》课件
软件实现
01
02
03
控制算法选择
根据被控对象的特性和控 制要求，选择合适的控制 算法，如PID控制、模糊 控制等。
软件开发环境
选择合适的软件开发环境 ，如MATLAB、Simulink 等，进行控制算法的实现 和仿真。
软件集成与调试
将各个软件模块集成在一 起，进行系统调试，确保 软件能够正常工作并满足 控制要求。
直接优化目标函数的自适应系统是一种通过直接优化系统目标函数，对系统参数 进行调整的自适应控制系统。
详细描述
直接优化目标函数的自适应系统根据系统目标函数和约束条件，通过优化算法寻 找最优的系统参数，以实现系统性能的最优。这种系统广泛应用于控制工程、航 空航天等领域。
自校正调节器
总结词
自校正调节器是一种通过实时校正系统参数，实现系统性能提升的自适应控制系统。
要点二
详细描述
在进行自适应控制系统设计时，首先需要对系统进行建模 ，即通过数学模型来描述系统的动态行为。这个模型可以 是线性或非线性的，取决于系统的复杂性和特性。在建立 模型后，需要对模型参数进行估计，这通常涉及到使用各 种算法和优化技术来不断调整和更新系统参数，以使系统 能够更好地适应外界环境的变化。
详细描述
最小均方误差算法基于最小化预测误差的平方和来调整控制参数，通过不断迭代计算，逐渐减小误差 ，使系统输出逐渐接近目标值。该算法具有较好的跟踪性能和鲁棒性，广泛应用于各种自适应控制系 统。
极点配置算法
总结词
极点配置算法是一种自适应控制算法，通过 调整系统参数使系统的极点配置在期望的位 置上，以达到系统稳定和性能优化的目的。
特点
自适应控制具有适应性、实时性和智 能性等特点，能够自动调整控制参数 和策略，以适应不同环境和条件下的 变化。
自适应控制
自适应控制什么是自适应控制自适应控制是一种控制系统设计方法，它通过实时监测和调整系统的参数来适应不确定的外部环境和内部系统变化。
自适应控制可以提高控制系统的性能和鲁棒性，使其能够快速、准确地响应不断变化的环境或系统参数。
在传统的控制系统中，通常假设系统的数学模型是已知和固定的。
然而，在实际应用中，系统的动态特性常常受到各种因素的影响，如外部扰动、参数变化、非线性效应等。
这些因素使得传统的控制方法往往无法满足系统的控制要求。
而自适应控制则能够通过不断地观测和在线调整系统参数，使系统能够适应这些变化，并实现良好的控制效果。
自适应控制的基本原理自适应控制的基本原理是根据系统的实时反馈信息来调整控制器的参数。
具体来说，自适应控制系统通常由以下几个部分组成：1.参考模型：参考模型是指描述所期望控制系统输出的理想模型，通常由一组差分方程来表示。
参考模型的作用是指导控制系统的输出，使其能够尽可能接近参考模型的输出。
2.系统模型：系统模型是指描述被控对象的数学模型，包括其输入、输出和动态特性。
系统模型是自适应控制的重要基础，它确定了控制系统需要调整的参数和控制策略。
3.控制器：控制器是自适应控制系统的核心部分，它根据系统输出和参考模型的误差来实时调整控制器的参数。
控制器可以通过不同的算法来实现，如模型参考自适应控制算法、最小二乘自适应控制算法等。
4.参数估计器：参数估计器是自适应控制系统的关键组件，它用于估计系统模型中的未知参数。
参数估计器可以通过不断地观测系统的输入和输出数据来更新参数估计值，从而实现对系统参数的实时估计和调整。
5.反馈环路：反馈环路是指通过测量系统输出并将其与参考模型的输出进行比较，从而产生误差信号并输入到控制器中进行处理。
反馈环路可以帮助控制系统实时调整控制器的参数，使系统能够适应外部环境和内部变化。
自适应控制的应用领域自适应控制在各个领域都有广泛的应用，特别是在复杂和变化的系统中，其优势更为突出。
控制系统自适应控制
控制系统自适应控制自适应控制是一种控制系统中常用的控制方法，它能够根据被控对象的特性和外部环境的变化，自动调整控制器的参数，以达到系统最佳的控制效果。
在控制系统中，自适应控制起到了至关重要的作用。
本文将对控制系统自适应控制进行深入的探讨。
一、控制系统概述控制系统是由被控对象、传感器、执行器以及控制器等多个组件构成的系统，其主要功能是通过控制器对被控对象进行控制，使其达到预期的状态或输出。
传统的控制系统是通过确定性的控制方法来实现对被控对象的控制，但是这种方法在面对不确定性的情况下效果并不理想。
因此，自适应控制应运而生。
二、自适应控制原理自适应控制通过实时监测被控对象的输出以及外部环境的变化，利用自适应算法不断调整控制器的参数，以适应系统的变化。
自适应控制的关键是确定适当的自适应算法，常用的自适应算法有最小均方（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法等。
这些算法能够根据系统的动态性和时变性，采用不同的调整策略，从而达到控制系统的优化。
三、自适应控制的应用自适应控制广泛应用于各个领域的控制系统中。
其中，最为典型的应用是自动驾驶汽车中的控制系统。
自动驾驶汽车需要实时感知车辆周围的情况，通过自适应控制调整车辆的速度、转向等参数，以适应不同的驾驶环境和路况。
另外，自适应控制还被广泛应用于电力系统、航空航天、工业自动化等领域。
四、自适应控制的优缺点自适应控制具有以下优点：1. 对于复杂的被控对象和不确定的环境具有良好的适应性；2. 能够实现控制系统的在线优化，提高了系统的稳定性和控制效果；3. 可以有效应对外部环境的变化，保持系统的稳定性。
然而，自适应控制也存在一些缺点：1. 自适应控制算法的设计和实现较为复杂，需要较高的技术要求；2. 当被控对象存在非线性、时变性等复杂特性时，自适应控制的效果可能不理想；3. 自适应控制对系统的要求较高，如果系统存在较大的不确定性，可能导致系统不稳定。
五、总结自适应控制是一种重要的控制方法，能够根据被控对象的特性和外部环境的变化，自动调整控制器的参数，以达到系统最佳的控制效果。
三种典型控制方法
三种典型控制方法三种典型控制方法：PID控制、模糊控制和自适应控制一、PID控制PID控制是一种经典的控制方法，它通过对系统的误差进行测量和调整，使系统的输出与期望值尽可能接近。
PID控制系统由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个控制器组成。
1. 比例控制器（P）：比例控制器根据误差的大小来调整输出的大小，使其与误差成正比。
当误差增大时，输出也增大，从而使系统更快地趋向期望值。
但是比例控制器容易产生超调现象，即输出超过期望值后再回归。
2. 积分控制器（I）：积分控制器通过累积误差的大小来调整输出的大小，使其与误差的积分成正比。
积分控制器能够消除系统的稳态误差，但是容易引起系统的超调和震荡。
3. 微分控制器（D）：微分控制器根据误差的变化率来调整输出的大小，使其与误差的微分成正比。
微分控制器能够提前预测系统的变化趋势，从而减小超调和震荡。
但是微分控制器对噪声和干扰比较敏感。
PID控制通过调整比例、积分和微分参数的大小，使系统的输出逐渐趋向期望值。
PID控制方法简单易行，广泛应用于工业控制领域。
二、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它模拟人类的思维方式，通过语言化的规则来描述系统的行为。
模糊控制将输入和输出变量进行模糊化处理，然后通过模糊推理和模糊规则来确定输出的大小。
模糊控制的核心是模糊推理系统，它包括模糊化、模糊推理和解模糊三个过程。
1. 模糊化：将输入变量通过隶属函数转化为模糊集合，用来表示变量的模糊程度。
模糊化可以将连续的输入变量转化为离散的模糊集合，便于进行模糊推理。
2. 模糊推理：根据模糊规则和输入的模糊集合来确定输出的模糊集合。
模糊推理通过匹配模糊规则中的前提部分与输入的模糊集合，然后根据规则的结论部分来确定输出的模糊集合。
3. 解模糊：将输出的模糊集合通过隶属函数转化为实际的输出值。
解模糊可以根据不同的解模糊方法来确定输出的大小，常用的方法有最大隶属度法和加权平均法。
模糊控制方法适用于那些难以建立精确数学模型的系统，具有较强的鲁棒性和适应性。
自适应控制与自校正控制
自适应控制与自校正控制自适应控制和自校正控制是自动控制领域中两个重要的概念。
它们都旨在通过反馈机制来实现对系统的调节和优化。
在本文中，将对这两种控制方法进行详细的介绍和比较，并探讨其在实际应用中的优势和局限性。
一、自适应控制自适应控制是一种根据被控对象的动态特性和外部环境变化来实现系统参数的自动调节的控制方法。
其核心思想是在控制系统中引入自适应算法，通过实时地观测和分析被控对象的输出信号，并对系统参数进行在线修正，以达到控制系统对不确定性和变异性的适应。
自适应控制通常包括以下几个关键步骤：1. 在线参数估计：通过对被控对象的输出信号进行实时采集和处理，估计出控制系统的参数，并不断地更新这些参数。
2. 自适应算法设计：根据所需的控制性能和被控对象的特性，设计合适的自适应算法。
常见的自适应算法包括最小均方误差算法（LMS）、最小二乘法（OLS）等。
3. 参数调节和修正：根据自适应算法的计算结果，对控制系统的参数进行调节和修正。
这个过程通常与反馈环节相结合，实现控制系统的自动调节。
自适应控制的优势在于其能够在系统参数发生变化或者外部环境变化时及时做出调整，从而保持控制系统的稳定性和鲁棒性。
它适用于那些被控对象参数难以准确获取或者易受外界干扰的情况下。
然而，自适应控制也存在一些局限性。
首先，自适应算法的设计和实现较为复杂，需要充分考虑系统的稳定性和性能要求。
其次，自适应控制对于被控对象的动态特性要求较高，不适用于那些动态特性变化较快的系统。
二、自校正控制自校正控制是一种能够通过比较反馈信号与期望信号之间的差异来实现系统调整和修正的控制方法。
其核心思想是在控制系统中引入误差信号，并通过对误差信号进行分析和处理，实现对系统的自动校正和调节。
自校正控制的关键步骤如下：1. 误差检测：通过将期望信号与反馈信号进行比较，计算得到误差信号。
2. 误差分析和处理：对误差信号进行分析和处理，得出对于系统调整和校正的策略。
自适应控制的名词解释
自适应控制的名词解释在现代工程和科技领域中，自适应控制是一个重要的概念，它指的是一种能够根据外部环境的变化和系统的特性，实时地调整控制策略以达到最佳效果的控制方法。
自适应控制能够帮助系统在不断变化的环境中保持稳定性，并适应外部扰动和系统参数变化。
自适应控制的核心思想是根据测量到的反馈信号，通过不断地调整控制器的参数来实现对系统的控制。
其主要包括三个关键部分：传感器、控制器和执行器。
传感器用于测量反馈信号，控制器根据反馈信号和预期输出之间的差异，计算出调整控制器参数的指令，最后由执行器执行这些指令，实现对系统的调节。
传统的控制方法往往基于对系统模型的准确建模和参数固定的假设，但是在现实的应用场景中，系统模型通常是复杂且难以准确描述的，并且参数可能会随时间变化。
因此，传统的控制方法常常无法适应这些变化，导致控制系统性能下降。
相比之下，自适应控制方法具有更强的适应能力。
它能够通过在线估计系统模型和参数，从而实现对系统的动态调节。
自适应控制方法可以根据实际情况调整控制策略，以满足特定的性能要求。
这种控制方法在许多领域和应用中都得到了广泛的应用。
一种常见的自适应控制方法是模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control，MRAC）。
MRAC通过在线估计系统的模型参数，并根据参考模型的输出指令来调整控制器的参数。
它可以在没有事先知识的情况下，通过自适应学习来逼近系统的最优控制策略，从而实现良好的控制性能。
除了MRAC，还有其他的自适应控制方法，例如自适应滑模控制（Adaptive Sliding Mode Control，ASMC）和自适应神经网络控制（Adaptive Neural Network Control，ANNC）。
这些方法使用不同的技术和算法，但都致力于通过自适应调整控制器的参数，以适应系统的变化。
自适应控制的广泛应用领域包括机械控制系统、电力系统、通信系统、交通系统等。
自适应控制理论
自适应控制理论自适应控制理论是一种新兴的控制理论，它研究了如何利用信息有效地控制系统，使系统可以适应不断变化的环境，自动调整参数，以获得最佳性能。
自适应控制理论在许多领域都有广泛的应用，包括机器人、传感器网络、计算机控制系统、飞行控制系统等。
采用自适应控制设计的系统可以在未中断系统性能的情况下自动调整输入以适应环境变化。
自适应控制是一种基于模型的控制方法，它利用参考模型来提供自动调整的反馈指令，以致使系统在不断变化的环境中保持性能指标稳定。
它有利于系统抗干扰，可以在被控系统中对抗正态、非正态和外界扰动，并为机器人系统提供决策和推理的能力。
由于自适应控制的计算复杂度较高，因此在实际应用中，常常结合计算机视觉技术实现自适应控制。
因此，自适应控制技术的研究和进步，有助于提高机器人系统的性能和缩短开发时间。
同时，计算机视觉也是自适应控制的一个关键组成部分。
它可以帮助机器从像素级别上准确获取环境信息，重建复杂的空间模型，实现实时信息获取和处理。
计算机视觉技术在自适应控制领域具有重要意义，它可以有效地提高机器人系统的处理能力，实现对不可预测环境内容的实时调整。
自适应控制的应用范围十分广泛，同时也极具挑战性。
它的发展和实践可以更好地提高机器人系统的处理能力，有效地抵制不可预测的干扰，以实现工业机器人的自动化和智能化。
因此，自适应控制理论有望在未来进一步发展壮大，为实现可靠的智能控制提供有力支持。
总之，自适应控制理论是一个新兴的控制理论，它能够有效地针对不断变化的外部环境，发挥最佳控制性能。
同时，计算机视觉技术也是自适应控制的重要支撑，可以更好地提高机器人系统的处理能力和灵活度。
预计自适应控制理论在未来将取得更大的发展，为实现可靠的智能控制提供有力支持。
《自适应控制》课件
参考文献
文献1 文献2 ……
通过对被控对象进行实验测 定，确定其动态特性参数。
状态观测理论
通过滤波、估计等方法，对 被控对象未知状态进行实时 观测。
模型参考自适应控 制理论
基于模型参考原理的自适应 控制理论，如MRAC算法、 Model-free算法等。
基于模型参考自适应控制算法
1
基于最小二乘法的MRAC算法
通过建立被控对象和控制器的最优权重匹配模型进行控制。
自适应控制的基本概念
系统模型的表示
通过构建合适的系统模型来描 述被控对象的动态特性。
控制器的表示
通过合理设计控制器结构和参 数，实现对被控对象的自适应 控制。
自适应控制算法的分类
基于系统模型或反馈信号进行 参数计算的算法，如MRAC算 法、Model-free算法等。
自适应控制的基础理论
参数辨识理论
自适应控制在飞行器控 制中的应用
通过改进控制方法，提高飞行 器的控制精度和稳定性，并提 高飞机的效率。
总结
1 自适应控制的优势和限制
2 优点， 但也存在精度不高、计算量大等限制。
随着计算机技术的不断进步，自适应控制 将在更广泛的工业应用中得到应用。
2
基于模型预测控制的MRAC算法
通过预测被控对象的状态和输出，实现控制器参数的逐步修正。
自适应控制在实际应用中的应用实例
自适应控制在电机控制 中的应用
通过改进控制方法，提高电机 效率和精度，并提高电机的动 态响应性。
自适应控制在化工过程 中的应用
通过精细含水率控制、温度控 制等，实现精细控制和生产效 率的提高。
《自适应控制》PPT课件
了解自适应控制的定义、基本概念，了解自适应控制在实际应用中的应用实 例，以及自适应控制的优势和限制。
《自适应控制》课件
一、课件简介1.1 课件目的本课件旨在介绍自适应控制的基本概念、原理和应用，帮助学习者深入理解自适应控制理论，掌握自适应控制器的设计和分析方法。
1.2 课件内容本课件主要包括自适应控制的基本概念、自适应控制系统的类型及特点、自适应控制器的设计方法、自适应控制的应用领域等内容。
二、自适应控制的基本概念2.1 自适应控制的定义2.2 自适应控制的目标自适应控制的目标是使系统在未知干扰和参数变化的作用下，仍能达到预定的性能指标，包括稳态性能、动态性能和鲁棒性能等。
2.3 自适应控制的基本原理自适应控制的基本原理包括误差反馈、模型参考自适应控制和自校正控制等。
三、自适应控制系统的类型及特点3.1 类型自适应控制系统主要分为模型参考自适应控制、误差反馈自适应控制和模糊自适应控制等。
3.2 特点自适应控制系统的特点包括具有较强的鲁棒性、适应性和灵活性，能够在线调整控制器参数，适应系统的不确定性和变化。
四、自适应控制器的设计方法4.1 基于李雅普诺夫理论的设计方法4.2 基于最优控制理论的设计方法4.3 基于模糊逻辑的设计方法五、自适应控制的应用领域5.1 工业控制系统5.2 控制5.3 航空航天领域5.4 生物医学领域5.5 新能源领域六、自适应控制的关键技术6.1 系统建模与辨识系统建模与辨识是自适应控制的基础，涉及到对被控对象动态特性的估计和建模。
6.2 参数估计与更新参数估计与更新技术是自适应控制的核心，主要包括观测器设计、参数自适应律设计等。
6.3 控制律设计控制律设计是自适应控制的关键，需要保证系统在面临不确定性和外界干扰时，仍能达到期望的性能指标。
七、自适应控制的应用案例分析7.1 工业过程控制以工业生产线上的温度控制为例，介绍自适应控制如何在工业过程中应用，提高控制精度和稳定性。
7.2 导航以无人驾驶汽车为例，介绍自适应控制如何在复杂环境中实现精确的路径跟踪和避障。
7.3 航空航天器控制以卫星控制系统为例，介绍自适应控制如何在高动态和高不确定环境下保证控制系统的性能。
自适应控制理论及其应用
自适应控制理论及其应用随着现代技术的不断发展，控制系统自适应性逐渐成为了控制理论研究的重要方向之一。
自适应控制理论在自动控制系统中得到了广泛应用，能够适应各种复杂变化的环境、情况和参数。
本文将介绍自适应控制理论的基本原理和应用。
一、自适应控制理论原理自适应控制理论是一种基于自适应算法的控制理论，主要解决控制系统中参数难以确定、无法稳定、受到干扰等问题。
自适应控制系统通过对输入和输出信号进行在线模型修正，从而达到适应环境和提高性能的目的。
常见的自适应控制方法有模型参考自适应控制法、最小均方自适应控制法、神经网络自适应控制法和滑模自适应控制法等。
其中，最小均方自适应控制法是应用最广泛的自适应控制方法之一。
最小均方自适应控制法是一种基于最小均方误差的自适应控制方法。
该方法在控制系统中建立实时反馈机制，通过不断调整控制器参数来实现控制。
在控制系统中，该方法可以提高控制系统的响应速度和稳定性，适应环境变化和干扰等问题。
二、自适应控制理论应用自适应控制理论在工程领域中得到了广泛应用，涉及到许多行业，如机械制造、电子、自动化控制、信息等。
下面就具体介绍一些应用。
1. 机械制造领域中的应用在机械制造领域，自适应控制理论的应用非常广泛，主要用于生产过程中的自动控制、质量控制和检测等方面。
通过在机械系统中加入传感器和信号处理设备，实现对加工过程和产品质量的实时监测和控制，从而提高了生产效率和产品质量。
2. 电子行业中的应用在电子行业中，自适应控制理论主要用于电路控制、电源控制、数字信号处理等方面。
应用自适应算法技术，可以解决电路中的非线性问题、稳定性问题、电源调节问题等，从而提高了电路的性能和稳定性。
3. 自动化控制领域中的应用在自动化控制领域中，自适应控制理论可以应用于诸如温度、压力、流量的自适应调节和定位控制等方面。
应用自适应控制技术，可以实现对自动化系统的实时控制和调节，从而提高控制系统的性能和稳定性。
4. 信息领域中的应用在信息领域中，自适应控制理论主要应用于数据处理、机器学习等方面。
自适应控制的基本原理
自适应控制的基本原理
自适应控制是一种能够根据系统的动态特性自动调整控制器参数的控制方法。
其基本原理如下：
1. 建立模型：首先，需要建立一个描述被控对象的数学模型。
这个模型可以是从实际测量数据中推导出来的，也可以是通过系统动力学理论构建的。
2. 设计控制器：根据系统模型，设计一个初始的控制器。
这个控制器可以是传统的PID控制器，也可以是其他类型的控制器。
3. 测量反馈信号：通过传感器或其他手段，获取被控对象的输出信号，作为反馈信号。
4. 参数更新：根据系统模型和反馈信号，使用某种算法对控制器参数进行更新。
更新算法可以是基于最小二乘法、梯度下降法等。
5. 实施控制：用更新后的参数调整控制器，并将控制器的输出作为输入信号发送给被控对象。
6. 循环迭代：重复上述步骤，直到控制器参数收敛或满足某种终止准则。
自适应控制的基本原理就是通过不断观测和更新控制器参数，使得控制器能够自
动适应系统的变化和不确定性，从而实现更好的控制效果。
这种控制方法可以应用于各种复杂的动态系统，并具有较强的适应性和鲁棒性。
自适应控制(Astrom著)Lecture1
Gain schedule
Command signal
Control signal Controller
Process
Operating condition
Output
Example of scheduling variables
Production rate Machine speed Mach number and dynamic pressure
Controller
Input
Estimation
Process Output
Certainty Equivalence Parameter estimation
Gradient methods Least squares
Control design methods PID Pole placement LQG
Learn to acquire knowledge or skill by study,
instruction or experience.
Problem: Adaptation and feedback?
c K. J. str m and B. Wittenmark
1
Adaptive Control
Output
Controller Control
Plant
The sensitivity function and complementary
signal
sensitivity function
Notice two loops
Regular feedback loop Parameter adjustment loop
Gain Scheduling Model Reference Adaptive Control MRAS Self-tuning Regulator STR Certainty Equivalence Dual Control
自适应控制（研究生经典教材）
自适应控制Adaptive control1.关于控制2.关于自适应控制3.模型参考自适应控制4.自校正控制5.自适应替代方案6.预测控制参考文献主要章节内容说明：第一部分：第一章自适应律的设计§1.参数最优化方法§2.基于Lyapunov稳定性理论的方法§3.超稳定性理论在自适应控制中的应用第二章误差模型§1.Narendra误差模型§2.增广矩阵§3.线性误差模型第三章MRAC的设计和实现第四章小结第二部分：第一章模型辨识及控制器设计§1.系统模型：CARMA模型§2.参数估计：LS法§3.控制器的设计方法：利用传递函数模型§4.自校正第二章最小方差自校正控制§1.最小方差自校正调节器§2.广义最小方差自校正控制第三章极点配置自校正控制§1.间接自校正§2.直接自校正1.About control engineering education1)control curriculum basic concept(1)dynamic system●The processes and plants that are controlled have responses that evolvein time with memory of past responses●The most common mathematical tool used to describe dynamic system isthe ordinary differential equation (ODE).●First approximate the equation as linear and time-invariant. Thenextensions can be made from this foundation that are nonlinear 、time-varying、sampled-data、distributed parameter and so on.●Method of building model (or equation )a)Idea of writing equations of motion based on the physics andchemistry of the situation.b)That of system identification based on experimental data.●Part of understanding the dynamical system requires understanding theperformance limitations and expectation of the system.2.stabilityWith stability, the system can at least be used●Classical control design method, are based on a stability test.Root locus 根轨迹Bode‟s frequency response 波特图Nyquist stability criterion 奈奎斯特判据●Optimal control, especially linear-quadratic Gaussian (LQG) control (线性二次型高斯问题) was always haunted by the fact that method did notinclude a guarantee of margin of stability.The theory and techniques of robust (鲁棒)design have been developedas alternative to LQG●In the realm of nonlinear control, including adaptive control, it iscommon practice to base the design on Lyapunov function in order to beable to guarantee stability of final result.3.feedbackMany open-loop devices such as programmable logic controllers (PLC) are in use, their design and use are not part of control engineering.●The introduction of feedback brings costs as well as benefits. Among thecosts are need for both actuators and sensors, especially sensors.●Actuator defines the control authority and set the limits of speed indynamic response.●Sensor via their inevitable noise, limit the ultimate(最终) accuracy ofcontrol within these limits, feedback affords the benefit of improveddynamic response and stability margins, improved disturbancerejection(拒绝) ，and improved robustness to parameter variability.●The trade off between costs and benefits of feedback is at the center ofcontrol design.4.Dynamic compensation●In beginning there was PID compensation, today remaining a widely usedelement of control, especially in the process control.●Other compensation approaches : lead-and-log networks (超前-滞后)observer-based compensators include : pole placement, LQG designs.●Of increasing interest are designs capable of including trade-off amongstability, dynamic response and parameter robustness.Include: Q parameterization, adaptive schemes.Such as self-tuning regulators, neural-network-based-controllers.二、historical perspectives (透视)●Most of early control manifestations appear as simple on-off (bang-bang)controllers with empirical (实验；经验性的) setting much dependent uponexperience.●The following advances such as Routhis and Hurwitz stability analysis(1877).Lyapunov‟s state model and nonlinear stability criteria(判据) (1890) .Sperry‟s early work on gyroscope and autopilots (1910), and Sikorsky‟swork on ship steering (1923)Take differential equation, Heaviside operators and Laplace transform astheir tools.●电机工程(electrical engineering)The largely changed in the late 1920s and 1930s with Black‟s developmentof the feedback electronic amplifier, Bush‟s differential analyzer, Nyquist‟sstability criterion and Bode‟s frequency response methods.The electrical engineering problems faced usually had vary complex albeitmostly linear model and had arbitrary (独立的；随机的) and wide-ringingdynamics.●过程控制(process control in chemical engineering)Most of the progress controlled were complex and highly nonlinear, butusually had relatively docile (易于处理的) dynamics.One major outcome of this type of work was Ziegler-Nichols‟PIDthres-term controller. This control approach is still in use today, worldwidewith relatively minor modifications and upgrades (including sampled dataPID controllers with feed forward control, anti-integrator-windupcontrollers :抗积分饱和，and fuzzy logic implementations).●机械工程(mechanical engineering)The application of controls in mechanical engineering dealt mostly in thebeginning with mechanism controls, such as servomechanisms, governorsand robots.Some typical control application areas now include manufacturing processcontrols, vehicle dynamic and safety control, biomedical devices and geneticprocess research.Some early methodological outcomes were the olden burger-Kahenbugerdescribing function method of equivalent linearization, and minimum-time,bang-bang control.●航空工程（aeronautical engineering ）The problems were generally a hybrid (混合) of well-modeled mechanicsplus marginally understood fluid dynamics. The models were often weaklynonlinear, and the dynamics were sometimes unstable.Major contributions to framework of controls as discipline were Evan‟s rootlocus (1948) and gain-scheduling.●Additional major contributions to growth of the discipline of control over thelast 30-40 years have tended to be independent of traditional disciplines.Examples include:Pontryagin‟s maximum principle (1956) 庞特里金Bellman‟s dynamic programming (1957)贝尔曼Kalman‟s optimal estimation (1960)And the recent advances in robust control.三、Abstract thoughts on curriculum●The possibilities for topic to teach are sufficiently great. If one tries topresent proofs of all theoretical results. One is in danger of giving thestudents many mathematical details with little physical intuition orappreciation for the purposes for which the system is designed.●Control is based on two distinct streams of thought. One stream is physicaland discipline-based. Because one must always be controlling some thing.The other stream is mathematics-based, because the basis concepts ofstability and feedback are fundamentally abstract concepts best expressedmathematically. This duality(两重性) has raised, over the years, regularcomplaints about the …gap‟ between theory and practice.●The control curriculum typically begins with one or two courses designed topresent an overview of control based on linear, constant, ODE models,s-plane and Nyquist‟s stability ideas, SISO feedback and PID, lead-lay andpole-placement compensation.These introductory courses can then be followed by courses in linear systemtheory, digital of control, optimal control, advanced theory of feedback, andsystem identification.四、Main control courses●Introduction to controlLumped system theoryNonlinear controlOptimal controlAdaptive controlRobot controlDigital controlModeling and simulationAdvanced theoryStochastic processesLarge scale multivariable systemManufacturing systemFuzzy logic Neural Networks外文期刊：《Automatic》IFAC 国际自动控制联合会Computer and control abstractsIEEE translations on Automatic controlAutomation●Specialized \ experimental courses✓Intelligent controlApplication of Artificial IntelligenceSimulation and optimization of lager scale systems robust control ✓System identification✓Microcomputer-based control systemDiscrete-event systemsParallel and Distributed computationNumerical optimization methodsNumerical system theory●Top key works from 1963-1995 in IIACAdaptive control 305Optimal control 277Identification 255Parameter estimation 244Stability 217Linear system 184Non-linear systems 168Robust control 158Discrete-time systems 143Multivariable systems 140Robustness 140Multivariable systems control systems 110Optimization 110Computer control 104Large-scale systems 103Kalman filter 102Modeling 107为什么自适应 《Astrom 》chapter 1✓ 反馈可以消除扰动。
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在此期间，出现其它一些自适应控制系统： • 1960年：Li和Van Der提出自振荡自适应 控制系统 • 1960－1961年：Bellman和Fel’dbaum分 别在美国和苏联提出对偶控制 • 1963年：Petrov等人提出变结构系统
• 1973年 ：瑞典学者K.J. Åströ m和B. Wittenmark 首先提出自校正调节器(STR) • 1976年 ：英国学者D.W.Clarker和Gawthrop提 出广义最小方差自校正控制器 • 1979 年： P.E.Wellstead 和 K.J. Åströ m 提出极点 配置自校正调节器和伺服系统的设计方案 此 外 ， 美 国 的 Narendra, Morse ， 澳 大 利 亚 的 Goodwin 以及我国学者陈翰馥在自适应控制的 稳定性、收敛性和设计方法上也做了大量研究 工作
• 自动控制专业学生大学阶段必须掌握理论 ：
经典控制理论和现代控制理论
• 大学阶段的主要专业课：两门 1）自动控制原理 基于系统模型：传递函数： 输出变量的拉氏变换/输入变量的拉氏变换 （基础被控系统的动力学模型：微分方程） 要求（适用范围）：单变量 根据系统期望的性能指标：频域或时域 系统稳定性：特征根具有负实部； 奈奎斯特稳定性判据；劳斯判据；根轨迹法；尼柯尔 斯曲线 控制器设计：超前、滞后补偿：PID 研究的系统（理想情况）：线性、定常、时不变
自适应控制设计方法
根据系统辨识参数的方式分为两种设计过程 ： • 间接法，又称显式法 ：首先进行系统参数辨识， 然后利用所辨识的参数以及有关性能指标进行 控制器设计 • 直接法,又称隐式法 ：将控制器参数作为系统 的未知数，建立一个与控制器参数直接有关的 估计模型，并通过系统辨识的方法进行求解。 实际应用中，采用以上两种方法所设计的自适应 控制器常常习惯地称为自校正控制器，或简称 自校正器。
• 确定性线性系统控制器设计结构图
性能指标 控制器 设计 yr + y
-
控制器
被控过程
自适应控制系统结构图
性能指标
控制器 设计
系统参数 辨识 y
yr
+
-
控制器
被控过程
模型参考自适应控制系统方框图
参考模型 控制器设计 + 控制器 被控过程 e +
-
-
本课程教材
• 自编教材：自适应控制，丛爽编 • 校东区印刷厂购买
本课程特点
• 是一门控制器的设计的课程
• 公式较多
• 有推导，关键是弄懂设计思想；掌握推 导结果；了解控制器的适用范围；会应 用结果
自校正器的一般结构
控制器 设计 + 系统参数 辨识
-
控制器
被控过程
自适应控制内容
一、基于优化控制策略的自校正控制器
自校正控制技术性能指标
• 最小方差控制 标形式为
：以误差的二次型目标函数作为性能指标 ，性能指
J1 E e 2
• 广义最小方差调节 :性能指标形式为
J 2 E e2 ru2
四、自适应控制系统设计思想
• 在控制系统运行过程中，系统本身不断地测量 被控系统的状态 • 辨识和计算出系统当前的参数和运行指标 • 与期望的性能指标相比较，进而作出决策，来 进行控制器参数的设计，或根据自适应的规律 来改变控制作用，以保证系统运行在某种意义 下的最优或次最优状态 • 重复进行以上的设计步骤
LQG线性高斯控制：其性能指标为
J 3 E xT Qx uT Qu
二、基于常规控制策略的 自校正器
• 极点配置法 ：不采用性能指标形式设计控制器， 使实际闭环系统的（零）极点收敛于期望传递 函数的（零）极点
• PID控制器：常规PID控制器作用下如何消除干 扰和扰动
三、模型参考自适应控制
五、自适应控制系统发展概况
• 1954年：Tsien在《工程控制论》中提出自适应 这一专门名词 • 1955年：Benner和Drenick提出控制系统具有 “自适应”概念 • 20世纪50年代末 ：Whitaker提出飞机自动驾驶 仪的模型参考自适应控制方案（MIT方案 ） • 1963年 ：罗马尼亚学者 V.M.Popov提出超稳定 性理论 ，法国学者 ndau把该理论应用于 模型参考自适应控制 • 1966年 ：德国学者 P.C.Parks提出用Lyapunov 第二法推导自适应算法的自适应系统设计方法
六、自适应控制技术应用领域
• • • • • • • • • 飞行器控制 深空探测器控制 动力系统舰船驾驶 卫星跟踪系统 冶金过程控制 化工过程控制 生物工程 武器系统 经济管理、交通、通信等
1.2 自适应控制系统的Байду номын сангаас计方法
自适应算法，必须具有两个性质 ：
• 当输出与设定值之间出现有界偏差，能使被控 系统稳定 • 算法最后应能给出期望的控制效果
第一章 概 述
1.1 自适应控制的提出 • 控制被控过程，即设法使该被控过程控 制特性达到期望性能指标 • 经典控制理论和现代控制理论以过程动 态特性事先已知，且控制系统在运行中 不发生未知变化为前提条件 • 不定性：被控系统动态特性的未知性
一、引起被控系统不定性的主要原因
• 构成被控系统组合件本身特性使得过程动态特 性或多或少具有某些非线性、时变性、分布性 和随机性 • 系统所处环境变化引起被控对象参数变动
自适应控制
(修订版)
丛 爽
中国科学技术大学 2010年9月
前 言
• 1996年国际自动化领域最权威杂志 《AUTOMATICA》 统计32年来所刊登稿件： 第一位Axelby ，45篇 第四位Åströ m ，25篇 第六位R. Isermann ，21篇 • 使用频率100次以上关键词统计中，“自适应 控制（Adaptive Control） ”名列第一，共出现 305次。
2）现代控制理论（工程）
基于系统模型：状态空间模型 一阶微分方程组 （基础被控系统的动力学模型：微分方程） 适用范围：多变量 根据系统期望的性能指标：时域 对被控系统的分析：可控性、可观性 控制器设计：最优控制：时间最短、能量最小 研究的系统（同样为）：线性、定常、时不变
• 研究生阶段必须要掌握最重要理论之一： 自适应控制： 所要解决的问题是：线性、非定常、时变
• 系统本身变化引起参数值变化
总之，任何被控系统都存在不定性，仅强弱程 度不同
二、 现代过程控制所面临的难题
• • • • • 过程参数的未知性、时变性和随机性 过程时滞或时延的未知性和时变性 过程的非线性和分布性 过程干扰的随机性 过程的非最小相位特性
三、 自适应控制系统应具有的能力
• 有适应工作条件变化和系统要求的能力 • 有学习的能力 • 在变化的工作条件中能产生所需的控制 策略 • 在控制器参数失效时，有自行恢复其功 能的能力 • 具有良好的鲁棒性，即对系统的参数变 化、建模误差以及不确定干扰不敏感
前一性质叫做稳定性，后一性质叫做收敛性
系统稳定性和收敛性分析 有三个假设：
• 被控系统是线性的，结构是已知的 • 扰动是有界的
• 扰动是具有有理谱密度的平稳过程
自适应控制系统设计步骤
• 系统的参数变辨识
• 根据辨识的系统参数和某一性能指标进 行控制器的设计
• 自校正、自适应过程
• 辨识：通过实验方法确定过程的动力学 特性 • 在线辨识：利用计算机同时完成对系统 的操作与控制 • 批处理 ：将所有测量信号存储起来离线 辨识 • 实时处理 ：对每一采样信号立刻进行辨 识与控制器参数的计算处理