无模型自适应控制方法的应用研究
无模型自适应控制方法综述

《无模型自适应控制方法综述》在现代控制领域中,无模型自适应控制方法因其独特的优势和广泛的应用前景而备受关注。
随着科技的不断发展和工业生产等领域对控制性能要求的日益提高,无模型自适应控制方法逐渐成为解决复杂系统控制问题的重要手段之一。
本文旨在对无模型自适应控制方法进行全面而系统的综述,深入探讨其基本原理、主要类型、特点以及在实际应用中的成果和挑战。
一、概述控制系统在工业生产、航空航天、交通运输、自动化等众多领域中起着至关重要的作用。
传统的控制方法往往基于对被控对象精确的数学模型建立,但在实际系统中,由于系统的复杂性、不确定性以及建模误差等因素的存在,很难获得准确且精确的数学模型。
这就促使了无模型自适应控制方法的产生和发展。
无模型自适应控制方法不依赖于被控对象的精确数学模型,而是通过对系统的上线观测和学习,不断调整控制策略,以适应系统的变化和不确定性,从而实现对被控对象的良好控制。
二、无模型自适应控制方法的基本原理无模型自适应控制方法的基本原理可以概括为以下几个关键步骤:(一)系统上线观测与状态估计通过传感器等手段对被控系统的状态变量进行实时监测和采集,获取系统的当前状态信息。
然后利用合适的估计方法,如卡尔曼滤波等,对系统的状态进行估计,以获得更准确的系统状态表征。
(二)控制律设计基于估计的系统状态,设计相应的控制律。
控制律的设计通常是根据一定的性能指标和控制策略进行优化,以实现对被控系统的期望控制效果。
(三)自适应调整根据系统的实际运行情况和估计误差,不断调整控制律中的参数或结构,使控制系统能够自适应地适应系统的变化和不确定性。
这种自适应调整可以是基于模型的自适应,也可以是基于数据驱动的自适应等方式。
通过以上基本原理的循环迭代,无模型自适应控制方法能够逐步逼近系统的最优控制状态,实现对被控系统的有效控制。
三、无模型自适应控制方法的主要类型(一)模型参考自适应控制(MRAC)MRAC 是无模型自适应控制中最经典的一种方法。
无模型自适应控制算法

无模型自适应控制算法无模型自适应控制算法(Model-Free Adaptive Control, MFAC)是一种针对复杂系统的控制方法,它不需要事先建立系统的数学模型,并能够根据系统的变化自适应地调整控制策略,以实现对系统的精确控制。
传统的控制算法通常需要系统的精确数学模型才能进行设计和分析,但是对于复杂的系统,往往很难准确地建立其数学模型。
而无模型自适应控制算法的出现,为解决这个问题提供了一种新的思路和方法。
无模型自适应控制算法的核心思想是利用系统的输入输出数据,通过递归的方式来估计系统的动态特性,并根据估计结果来调整控制策略。
具体来说,算法首先根据系统的初始状态和输入信号,通过某种递推关系来估计系统的动态特性。
然后,根据估计结果和期望输出信号之间的差异,调整控制器的参数,从而使系统的输出逐渐接近期望输出。
在控制过程中,算法会不断地更新估计结果和调整控制器的参数,以适应系统的动态变化。
无模型自适应控制算法的优势主要体现在以下几个方面:1. 免去系统建模的繁琐步骤:传统的控制算法需要事先建立系统的数学模型,这个过程需要耗费大量的时间和精力。
而无模型自适应控制算法不需要事先建立模型,只需要根据系统的输入输出数据进行估计,因此可以大大简化系统建模的过程。
2. 适应性强:无模型自适应控制算法能够根据系统的动态变化自适应地调整控制策略,因此对于复杂的系统具有较好的适应性。
无论系统的参数发生变化还是系统的结构发生变化,算法都能够通过更新估计结果和调整控制器的参数来实现对系统的精确控制。
3. 抗干扰能力强:无模型自适应控制算法通过比较系统的实际输出和期望输出之间的差异来调整控制器的参数,因此具有较强的抗干扰能力。
当系统受到外部扰动时,算法能够根据差异来调整控制器的参数,以抵消干扰的影响,从而实现对系统的稳定控制。
无模型自适应控制算法在实际应用中具有广泛的应用前景。
例如,在机器人控制中,机器人的动态特性常常很难准确建模,而无模型自适应控制算法可以通过不断地估计和调整来实现对机器人的精确控制。
无模型自适应控制方法综述

无模型自适应控制方法综述一、前言无模型自适应控制是一种基于系统动态特性而不依赖于准确模型的控制方法,具有广泛的应用前景。
本文将对无模型自适应控制方法进行综述,包括其基本原理、分类和应用等方面。
二、基本原理无模型自适应控制方法是一种基于系统动态特性的控制方法,其核心思想是通过对系统动态特性的估计来实现对系统的控制。
具体来说,该方法通过引入一个自适应机构来估计系统的未知参数和状态,并利用这些估计值来设计控制器。
这样就可以在不需要准确模型的情况下实现对系统的控制。
三、分类根据不同的自适应机构和控制策略,无模型自适应控制方法可以分为多种类型。
常见的分类方式包括以下几种:1. 直接自适应控制(Direct Adaptive Control,DAC):该方法直接通过估计系统未知参数来设计控制器,并且只需要测量系统输出信号。
2. 间接自适应控制(Indirect Adaptive Control,IAC):该方法通过估计系统状态和未知参数来设计状态反馈或输出反馈控制器,并且需要测量系统状态和输出信号。
3. 模型参考自适应控制(Model Reference Adaptive Control,MRAC):该方法通过引入一个参考模型来设计控制器,并且通过估计系统未知参数来调整参考模型的参数。
4. 无模型预测控制(Model-Free Predictive Control,MFPC):该方法通过引入一个预测模型来设计控制器,并且通过估计系统状态和未知参数来调整预测模型的参数。
四、应用无模型自适应控制方法具有广泛的应用前景,在多个领域得到了成功的应用。
以下是一些常见的应用场景:1. 机器人控制:无模型自适应控制方法可以用于机器人姿态控制、路径跟踪和力矩控制等方面。
2. 航空航天:无模型自适应控制方法可以用于飞行器姿态和位置控制、推力矢量控制等方面。
3. 工业过程:无模型自适应控制方法可以用于温度、压力、流量等工业过程的控制。
无模型自适应控制原理在液位控制中的应用

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维普资讯
个新引人的伪梯度向量 ( 或伪 Jc b ao i矩阵)
和 伪阶 数的概念 ,往受 控 系统轨 线 附近 用一
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范 围内 。浚控 制方 案 在研 华工 控机 ( AWS 一
控 参数 h 的变 化速 度并 不是 一开 始 就最 大 , ,
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这 一理论设计 的控制 器已经应 用于 工业现场 。
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生产中,对于选择合适的模糊控制规则比较 难。 文献【和【 中分别提出了广义预测白校 5 6 】 】 控制 ( P 算法和动态矩阵控制 ( MC 算 G C) D ) 法, 这两种方法和传统的PD控制算法相比, I
具有 鲁棒性 强、 跟踪性能 好 等优点 , 但对于具 体 非线 性 的系 统 ,这 两种 方法 都 有局 限性 。 无模 型 控制 的 研 究于 九 十年 代 初提 出 , 到九 十年 代 中期 有 了 突破 性 的进 展 , 目前 ,
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无模 型 自适 应控 制 基本思想 是 :利 用一
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维普资讯
中囝科技信息 20 年第 2 期 06 4
无模型自适应控制器控制大时滞过程的研究

常 , 数) 用传ห้องสมุดไป่ตู้的PID控制器要实现稳定、 性能良 好的控制
就比较困难了。对于 T/T > 1 的系统, PID调节器实现稳 用 定控制几乎不可能。由此出现了许多专门控制大时滞过程 的各种特殊控制器, Smith 预估器等。这些大时滞过程控 如 制器虽然在控制器的数学模型比较准确时能取得良 好的控 制品质, 但往往鲁棒性较差,一旦过程特性发生变化,控 制效果将大大恶化。因此, 在实际中还难以有效地应用。 这些年,国内外出现了一类无模型控制器 (M odel Free
无模型 自适应控制器控制大时滞过程的研究
甘 宏
(广州大学城建学院, 广东 广州 510925) 摘 要:大时滞过程广泛存在于工业生产过程中。众所周知,大时滞过程的控制是过程控制中的难题。
对此, 对大时滞过程应用无模型自 适应控制器 (Model Free Adaptive Control er, MFA) 进行控制实 l 验
M 技术及其产品能解决常规控制技术无法做到的如 FA
引言
大时滞过程的控制问题是控制理论和实践研究的一个 热点问题。实践表明,目前广泛应用的 PID 调节器对复杂 大时滞过程很难达到优 良的控制性能。一般而言,当过程 的 : (1 >0.6 时(二是过程的纯滞后时间,T 是过程的时间 '
大滞后 、大惯性 、非线性 、变结构 、时变 、严重藕合以及 多参数控制等复杂的过程控制问题 ,下面简要介绍一下 MFA 控制器的基本结构及原理。 图 1 显示 了一个 SISO MFA 控制器的核心结构 ,MFA
研究。实 验结果表明, MFA 对大时滞过程具有良 好的输出跟踪性能,有很强的自 适应能力和鲁棒性, 与传统的 PID 控制器相比, 有着明显的优越性。 关健字:无模型自 适应控制器; 大时滞过程; 实 验研究
无模型自适应控制算法

无模型自适应控制算法无模型自适应控制算法是一种控制方法,可用于系统动态模型未知或难以确定的情况。
这种算法通过利用系统的输入和输出数据来在线估计并调整控制器的参数,以适应系统的变化。
本文将介绍无模型自适应控制算法的原理、应用和优缺点。
无模型自适应控制算法的基本原理是利用递归最小二乘法(RLS)来在线估计系统的动态特性。
控制器的参数根据估计的系统动态特性不断调整,以实现对系统的精确控制。
无模型自适应控制算法主要由以下几个部分组成:参数估计器,控制器,信号发生器和目标模型。
首先,参数估计器使用递归最小二乘法(RLS)来估计系统的动态特性。
其基本思想是通过对系统输入和输出数据的观测和分析,逐步找到最佳参数,以逼近真实的系统特性。
参数估计器会不断更新参数的估计值,以最小化估计误差。
然后,控制器利用参数估计器提供的系统特性信息来生成控制信号。
控制器的目标是使系统的输出尽可能接近期望值。
控制器可以根据实际情况调整自身的参数,以实现更好的控制效果。
信号发生器用于生成系统的输入信号。
输入信号的选择对于控制系统的性能和鲁棒性至关重要。
通常,输入信号具有一定的随机性,以保证系统的正常运行并提供足够的信息来估计系统的特性。
目标模型是控制系统的期望输出模型。
通过比较实际输出和目标模型的差异,控制器可以调整自身的参数,以使实际输出更接近期望输出。
目标模型通常可以根据系统的要求和性能指标进行选择。
无模型自适应控制算法可以应用于许多领域,如机器人控制、过程控制和自动驾驶等。
它在系统具有不确定性和非线性特性时尤其有用。
通过在线估计系统的动态特性和自适应调整控制器的参数,无模型自适应控制算法能够更好地适应系统的变化和不确定性,提高系统的控制性能和鲁棒性。
与传统的模型基准自适应控制算法相比,无模型自适应控制算法具有以下几个优点:1.不需要准确的系统模型:传统的自适应控制算法需要系统的准确模型,而无模型自适应控制算法可以在不知道系统模型的情况下进行控制。
多效蒸发的无模型自适应控制研究

Ke r s m o e -r e a ptvec ntolme ho y wo d : d lfe da i o r t d; m u tpl — fe te a o a o s no lne rs t m s c m p e li e e f c v p r t r ; n i a yse ; o utr
李 春玲 ,何小 阳
( 广西大学 电气工程学院 ,广西 南宁 5 0 0 3 0 4)
摘
要 :将 基 于紧格 式线性化 的非 线性 系统 无模型 自适应控 制方 法应用在 多效蒸发控 制 中。控 制器 的设计
是 直接 基 于称 为伪 偏导数 的向量 ,伪偏 导数 是根据 多效 蒸发 系统的人 工神经 网络模 型 的输入 输 出信 息在 线导 出 的。并利用 MAT AB仿真 实验证 明 了该 方法的有 效性 和稳 定性 ,其性 能优 于传统 P D控 制 。 L I
i a pidt lpeefc v p rtr o t T ec nr l r eini b sddrcl np e d ・at l eiaie (P s p l mut l—f t a o ao nr 1 h o t l sg ae i t o su op r a— r t s P D) e o i e e c o. oe d s e y i d v v
Sm u a j n j 1 to
0 引 言
蒸 发是重 要 的化 工单元操 作 。 由于 溶剂气 化需要
已经给 出了一些有 效 的控 制方法 ,如 P D控制¨ ,预 I
测控制 J 。但传统 PD对这种参数不确 定性 系统的应 I 用 的控制效 果不甚 理想 ,且参数 整定非 常困难 ;而预 测 控制 是基 于被控 对象 数学模 型 的控制 方法 。
无模型自适应控制在锅炉主汽温控系统中的应用

火 电厂 锅 炉 主 汽 温 度 是 确 保 机 组 安 全 、经 济 运 行 的 一 个 重 要参数 , 控 制 的难 点 在 于 大 惯 性 、 多扰 动 、 非线性等。 常 采用 串级 控 制 和 负 荷 分Байду номын сангаас级 串 级 控 制 。 由 于 串 级 控 制 系 统 主 副 回路 的 任务 和动态特性 不同 , 且主汽温度对 象的不稳定特 性 , 因此 , 主 回路 对控制的品质要求很高 , 不允许被调量存在静差 , 采用 P I D 调节 器 在 负 荷 扰 动 时 控 制 效 果 变 差 。副 回路 调 节 器 的任 务 是 快 速 动 作迅速消除进入副回路内的扰动 , 且副回路参数并不要求无差 ,
( M F A C ) s t r a t e g y w i t h t r a c k i n g d i f e r e n t i a t o r a s ma i n c o n t r o l l e r o f s e r i a l s y s t e m, w h i c h i n t e g r a t e s d e l a y f a c t o r i n t o f i l t e r f o r
Abs t r a c t
Ai mi n g a t t h e p r o b l e m o f n o n l i n e a r a n d t i me - v a r i a n c e o f b o i l e r ma i n s t r e a m t e mp e r a t u r e p a r a me t e r s , w h i c h i s c o n s i d -
s u ppr e s s i n g mea s ur e di s t ur ban c e a s wel l di s t u r ba nc e obs er v er f o r l oa d di s t u r ba n ce. Si mu l a t i o n r e su l t s s h o w t h a t t h i s a O— pr oa ch h as s t r on g r o bus t n es s an d s el f - ada pt i v e abi l i t y. Ke y wor ds : ma i n s t r e am t em p er at u r e. PI D co n t r ol , MF AC, t r a c ki ng di f f er en t i a t or
自适应控制算法的研究与应用

自适应控制算法的研究与应用自适应控制算法是一种根据被控对象时变特性而自适应改变控制策略的控制方法。
目前,自适应控制算法得到了广泛的研究和应用,已经成为现代控制工程中的一项重要技术。
本文将从自适应控制算法的定义、研究历史、算法原理、应用领域和未来展望等方面进行探讨。
一、自适应控制算法的定义自适应控制算法是一种针对动态、时变被控对象的自适应控制方法。
控制系统在运行过程中,根据被控对象的实际变化情况,通过自调整控制参数以及改变控制策略,以适应被控对象的时变特性,从而实现优化控制。
自适应控制算法的本质是通过自适应调整控制参数,对被控对象进行优化控制。
二、自适应控制算法的研究历史早在20世纪50年代,人们开始关注自适应控制算法的研究。
1950年,美国控制论专家艾伦·波里(Allen B. Poley)提出了自适应控制的基本思想。
60年代,由于控制对象日趋复杂,自适应控制算法开始得到更广泛的研究。
自适应控制算法的发展经历了几个重要阶段,如模型参考自适应控制、模型迭代控制、模型自适应控制、直接自适应控制等。
三、自适应控制算法的原理自适应控制算法的核心是通过对被控对象的状态进行实时监测和调整控制参数,实现对被控对象的实时适应。
自适应控制算法一般包含以下步骤:1、采集被控对象的状态信息自适应控制算法需要通过传感器等设备对被控对象的状态信息进行采集,例如温度、压力、速度、位置等。
2、建模和识别被控对象自适应控制算法需要通过数学模型对被控对象进行建模分析,以便识别被控对象的状态特性和变化规律。
3、选择控制策略自适应控制算法需要根据被控对象的实际状态,选择最优的控制策略,例如比例积分控制、模糊控制、神经网络控制等。
4、自适应调整控制参数自适应控制算法还需要通过自适应调整控制参数,从而实现对不同状态下被控对象的优化控制。
四、自适应控制算法的应用领域自适应控制算法已经广泛应用于机械、电子、化工、冶金、航空、航天等领域。
自适应控制方法在工业过程中的应用研究

自适应控制方法在工业过程中的应用研究一、引言自适应控制方法在工业过程中的应用已经成为科学研究的热点之一。
随着工业自动化程度的提高和生产过程的复杂化,传统的固定控制方法已经无法满足对工业过程高精度、高效率的要求。
因此,研究和应用自适应控制方法成为了迫切的需求。
本文将探讨自适应控制方法在工业过程中的应用研究,并分析其优势和挑战。
二、自适应控制方法的原理和分类自适应控制方法可以根据其原理和方法的不同进行分类。
常见的自适应控制方法包括模型参考自适应控制(MRAC)、模型无关的自适应控制(MIMC)、模型预测控制(MPC)等。
1. 模型参考自适应控制(MRAC)模型参考自适应控制是一种基于模型的自适应控制方法。
其主要原理是通过构建一个期望模型,将实际输出与期望输出进行比较,并根据比较结果调整控制参数,以达到控制系统快速、准确地响应外部扰动和变化的目标。
MRAC方法具有较好的鲁棒性和适应能力,因此在工业过程中得到了广泛的应用。
2. 模型无关的自适应控制(MIMC)模型无关的自适应控制是一种基于无模型的自适应控制方法。
它通过传感器测量工业过程中的关键数据,并基于这些数据进行自适应调整。
与MRAC相比,MIMC方法无需事先建立数学模型,更适用于实际工业过程中存在不确定性或无法准确建模的情况。
3. 模型预测控制(MPC)模型预测控制是一种基于模型的自适应控制方法,它利用数学模型对工业过程进行预测,并根据预测结果调整控制策略。
MPC方法可以通过优化算法来决策最佳控制策略,从而在充分预测工业过程的行为的基础上进行优化调整,提高控制质量和效率。
三、自适应控制方法在工业过程中的应用案例1. 自适应控制在化工过程中的应用化工过程常常受到原料质量的波动,以及反应器内的温度、压力等变化的影响,传统的固定控制方法难以实现对这些变化的精确控制。
自适应控制方法在化工过程中的应用可以根据实际反馈数据进行动态调整,对于反应器温度、压力等变量的控制更加准确,从而提高产品质量和生产效率。
自适应控制方法及实践

自适应控制方法及实践自适应控制方法是一种能够根据系统动态变化进行实时调整的控制方法。
随着科技的发展和应用的广泛,自适应控制方法在工业控制、机器人、无人系统等领域中得到了广泛应用。
本文将介绍自适应控制方法的基本原理和实践应用,并结合实例进行详细说明。
一、自适应控制方法的基本原理自适应控制方法通过对系统进行实时监测和分析,根据系统的动态特性和变化情况,自动调整控制参数,以实现系统的稳定性和性能优化。
它通常包括以下几个方面的内容:1. 参数识别:自适应控制方法首先需要对系统参数进行准确的识别。
参数识别可以通过系统辨识理论和方法进行,通过对系统输入输出数据的分析和处理,得到系统的动态特性和参数模型。
2. 参数估计与更新:通过已识别的参数模型,利用数学模型和算法进行参数的估计和更新,以准确反映实时的系统状态和变化情况。
3. 控制规律调整:根据参数的估计值和实际的系统输出情况,自适应控制方法不断调整控制规律,使得系统能够更好地适应不确定性和变化性。
二、自适应控制方法的实践应用自适应控制方法在实践中有着广泛的应用,以下将介绍几个常见的实践应用领域。
1. 工业过程控制:在工业自动化领域,自适应控制方法可以根据工厂生产的实时情况来自动调整控制参数,保证工艺过程的稳定和品质的一致性。
例如,在化工生产中,采用自适应控制方法可以有效应对原料浓度、温度等参数的变化,从而提高产品质量和生产效率。
2. 机器人控制:自适应控制方法在机器人领域中也有着重要的应用。
机器人的任务和环境通常会不断变化,而自适应控制方法可以实现机器人的自动调整和优化。
例如,在自动化装配中,机器人需要根据零件的尺寸、位置等信息进行准确的抓取和放置,自适应控制方法可以使机器人更好地适应不同的零件规格和工作环境。
3. 无人系统控制:在无人系统领域中,自适应控制方法可以提高系统的稳定性和性能,实现更加精确的控制和导航。
例如,在无人驾驶车辆中,自适应控制方法可以根据实时道路和交通情况,自动调整车辆的行驶速度、转向角度等,以确保驾驶安全和效率。
自适应控制的应用研究综述

自适应控制的应用研究综述一、引言自适应控制是一种能够根据环境变化和系统状态自主调整控制策略的控制方法。
在工业自动化、机器人控制、航空航天等领域得到了广泛应用。
本文将从自适应控制的基本原理、应用场景以及研究进展三个方面进行综述。
二、自适应控制的基本原理1. 自适应控制的概念自适应控制是指根据被控对象的状态和环境变化,对控制系统参数进行实时调整,以达到最优的控制效果。
其目标是使被控对象在不同工况下都能够稳定运行,并且具有较高的性能指标。
2. 自适应控制的实现方法(1)模型参考自适应控制:该方法通过建立被控对象的数学模型,将其与参考模型进行比较,从而实现对系统参数的在线调节。
(2)直接自适应控制:该方法不需要建立被控对象的数学模型,而是通过直接测量被控对象输出和输入信号之间的关系来进行参数调节。
(3)间接自适应控制:该方法通过测量被控对象的状态变量来进行参数调节,从而实现对系统的控制。
三、自适应控制的应用场景1. 工业自动化在工业自动化中,自适应控制可以实现对生产过程的实时监测和调节,提高生产效率和产品质量。
例如,在钢铁冶炼过程中,通过自适应控制可以实现温度、压力等参数的在线调节,从而保证产品质量。
2. 机器人控制在机器人控制中,自适应控制可以实现对机器人姿态、速度等参数的在线调节。
例如,在机器人装配过程中,通过自适应控制可以实现对装配精度的提高。
3. 航空航天在航空航天领域中,自适应控制可以实现对飞行器姿态、飞行速度等参数的在线调节。
例如,在飞行器着陆过程中,通过自适应控制可以实现对降落速度和着陆点位置的精确调节。
四、研究进展1. 自适应滑模控制自适应滑模控制是一种基于滑模理论和自适应技术相结合的新型控制方法。
该方法通过对系统状态进行估计,实现对滑模控制参数的在线调节,从而提高了系统的鲁棒性和适应性。
2. 基于神经网络的自适应控制基于神经网络的自适应控制是一种利用神经网络建立被控对象模型,并通过神经网络学习和自适应调节实现对系统参数的优化调节。
现代控制理论中的无模型自适应控制研究

现代控制理论中的无模型自适应控制研究随着科技的进步和社会的发展,自动化控制技术的应用范围越来越广泛。
在众多的自动化控制技术中,无模型自适应控制是一种优秀的控制方法。
它的核心思想是在不需要模型的情况下,利用系统自身的特性来实现控制。
本文将深入分析现代控制理论中的无模型自适应控制研究。
一、无模型自适应控制的基本原理无模型自适应控制是一种在线自适应控制技术,具有不依赖于系统模型的优点。
其核心思想是根据系统的稳态特性,实时调整控制器的参数,从而实现控制系统的良好性能。
假设控制对象的输入输出关系为:y(t) = F[x(t),u(t)] (1)其中,y(t)表示系统的输出,x(t)表示系统的状态变量,u(t)表示系统的输入,F[ ]表示系统函数。
为了简化问题,可以假设系统的状态量是未知的,目标是设计一个控制器C(u)使得系统输出y(t)能够追踪给定的参考信号r(t)。
控制器C(u)可以表示为:u(t) = C[y(t),r(t)] (2)无模型自适应控制的基本思想是利用系统的状态变量和输出数据为反馈,设计一个自适应控制器,调整其参数,从而实现系统的控制。
因此,无模型自适应控制的原理可以概括为以下两点:1. 利用系统输出信息设计控制器:无模型自适应控制器的设计基于系统的输出信息,即利用系统的输出来设计控制器。
输出信息可以通过系统传感器实现采集。
2. 利用控制器的自适应性调整控制器参数:通过调整控制器的参数,实现系统输出跟踪给定参考信进的目标要求。
控制器的参数可以通过系统自适应算法来实现调整。
二、无模型自适应控制的主要问题在实际应用中,无模型自适应控制存在一些困难和挑战。
1. 系统参数的变化:由于系统不受到已知模型的限制,因此系统参数可能会发生变化,从而影响控制系统的性能。
2. 系统动态特性:自适应控制需要系统满足某些动态特性要求,例如系统的稳态误差,系统的稳定性等。
如果系统动态特性不符合自适应控制要求,则会影响系统控制效果。
永磁直线电机的无模型自适应控制方法研究

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无模型自适应控制技术的应用

现场手动启动备用泵。若发现不及时, 将导致污
水 排放 超 标 。
I
/ / l / l l 厂
/ /
控制污水 p H值在 6 之 间。 ~9 其工艺流程如图 1
所示。
2 : 4 l 1 : 8 2 : 0 2l 2 :4 21 2 2 : 8 1 1 2 : 6 21 1 l 2 : 2 21 2 : 6 l 2 r
统控制中的难题。
() 1 仅需 大致估 计滴定 曲线 的折点 和滞后
时 间 ,输入 陡峭 段 和平 稳 段 的 K , A就 可 以 cMF
进行有效地控制( 参见图 3 ) () 2 有效控制流人速率和 p H值 的变化 ( )自 3 适应并补偿大 的增益改变 在一般的应用场合使用 MF (H) A p 模块控制 器, 利用其默认值就可 以得到比较稳定的投运效 果 。简单 的 p H模 块可 以抵抗 rT 2的滞后 过 /< 程, r > 当 / 2时可将 MF T A的 Tm — a i 模块 ieV r n yg 设为 E al nb ,然后估计出最大和最小 的滞后时 e 间 ,填入模块参数表就可 以得到满意 的控制效
的稳态又表现为不 同的时间常数和控制增量 , 是
一
MF A控制技术主要的应用范围 :采用传统 控制手段难 以控制 的非线形 、 大滞后 、 强耦合和 时变 系统 。
MF A控 制 技 术 对 于 p 加 大滞 后 过 程 有 其 H 独特 的技 术优 势 :
个时变系统 , 因此 , 该对象 的控制问题属于传
节 控 制结 果【。 l _
区( — ) 中性区( — 和碱性 区( — 。在酸 AB 、 B c) c D) 性区和碱性区各有一个非敏感段 , 调节特性十分
无模型自适应动态规划及其在多智能体协同控制中的应用

无模型自适应动态规划及其在多智能体协同控制中的应用智能控制系统通过模拟人类获取知识的学习过程,可以有效弥补传统控制理论的不足,并且为克服复杂工业过程的技术难题提供新思路。
自适应动态规划方法融合了神经网络、强化学习、自适应评价设计等思想,在应用于求解复杂系统的最优控制问题时可以避免动态规划算法中“维数灾难”问题。
本文在自适应动态规划理论的基础研究上,对学习算法的收敛性和闭环系统的稳定性进行了深入探讨,并将自适应动态规划应用于分布式多智能体协同控制。
本文的主要工作如下:(1)借鉴优化问题的迭代寻优算法,将连续时间动态系统的最优控制问题描述为三个子问题,在此基础上提出了基于汉密尔顿泛函的理论框架。
该理论框架从几何角度给出了最优控制问题迭代求解算法收敛的充要条件。
最后利用李雅普诺夫理论证明了在该理论框架下闭环系统的稳定性。
(2)针对离散时间动态系统的鲁棒控制问题,首先将该问题转化为辅助标称系统的最优控制问题,并从理论上给出了这种问题转化等价性的充分条件。
然后仅利用系统在线运行数据,提出了一种基于数据的无模型自适应动态规划算法,解决了最优控制问题的求解依赖系统模型这一约束。
同时也给出了无模型自适应动态规划算法收敛性和闭环系统稳定性证明。
(3)针对领航者带有未知控制输入的异构多智能体系统输出同步控制问题,提出了无模型自适应动态规划,解决了目前已有方法对系统模型的依赖,设计了分布式输出同步控制律。
此外,已有的多智能体输出同步控制律设计仅考虑了输出同步误差的渐近稳定性,本文提出的无模型自适应动态规划方法考虑了输出同步误差的暂态性能,因而保证了该分布式输出同步控制律的最优性。
(4)针对具有多个领航者的异构多智能体系统的包含控制问题,利用无模型自适应动态规划,设计了完全分布式的最优包含控制律。
目前已有的分布式控制律设计大多依赖于多智能体系统的全局拉普拉斯矩阵特征值信息,而本文提出的分布式最优包含控制律设计解决了这一问题,从而实现了真正意义上的完全分布式。
自动供水系统中的无模型自适应控制方法研究

中图分类号 :T P 2 7 3  ̄ . 2
文献标志码 : A
文章编号 :1 6 7 3 — 9 8 3 3 ( 2 0 1 3 ) 0 5 — 0 0 7 6 - 0 5
2 . S c h o o l o f E l e c t r i c a l a n d i n f o r ma t i o n E n g i n e e i r n g ,H u n a n U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,Z h u z h o u H u n a n 4 1 2 0 0 7 ,C h i n a)
d o i : 1 0 . 3 9 6 9 0 . i s s n . 1 6 7 3 — 9 8 3 3 . 2 0 1 3 . 0 5 . 0 1 7
自动供水系统中的无模型 自适应控制方法研究
孙 晓 ,卢祥江 ,武字龙 ,刘 永彬
( 1 . 湖南工业 大学 机械工程学院 ,湖南 株洲 4 1 2 0 0 7 ;2 . 湖南工业大学 电气与信息工程学院 ,湖南 株洲 4 1 2 0 0 7 )
( 1 . S c h o o l o f Me c h a n i c l a E n g i n e e i r n g ,H u n a n U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,Z h u z h o u H u n a n 4 1 2 0 0 7 ,C h i n a ;
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无模型自适应控制方法的应用研究
XXX
(北京化工大学自动化系,北京100029)
摘要:概述了一种新型的控制方法无模型自适应控制。
目的是对当前无模型自
适应控制有一个总体的认识, 它是一种无需建立过程模型的自适应控制方法。
与传统的基于模型的控制方法相比,无模型控制既不是基于模型也不是基于规则,它是一种基于信息的控制方法。
无模型控制器作为一种先进的控制策略,具有很强的参数自适应性和结构自适应性。
基于以上背景,首先介绍了无模型自适应控制的性质及特征,结合对北京化工大学405仿真实验室三级液位控制系统的仿真研究,并将其与PID控制器的效果进行了对比。
仿真表明, 无模型控制器具有良好的抗干扰能力、参数自适应性和结构自适应性。
关键字:无模型;自适应;控制;
Model Free Adaptive Control Theory and its Applications
XXX
(Department of Automation, Beijing University of Chemical Technology
Beijing 100029)
Abstract: A new kind of control method model-free adaptive control is given. The purpose is to make MFA to be understood. Model free adaptive control(MFAC)theory is an adaptive control method which does not need to model the industrial process.Compared with traditional control methods based on modeling,MFAC is an advanced control strategy which based on information of Input/Output Data.It has parameter adaptability and structure adaptability.Based on the background,First the property and character of MFA are introduced, Then Combining 405 Simulation Laboratory of Beijing University of Chemical technology three- level control system simulation.The simulation results show that MFAC controller has excellent robustness,anti-jamming capability, parameter and structure adaptability.
1 引言
PID调节器规律简单、运行可靠、易于实现,目前仍然是工业生产过程控制系统中应用较广泛的一类控制器。
然而, 传统的自适应控制器在处理非线性、可变结构及滞后对象时比较困难。
鲁棒控制适用于将控制系统的稳定性和可靠性作为首要目标, 同时过程的动态特性已知且不确定性因素的变化范围可以预估的情况。
预测控制系统的设计一般较为复杂, 需要由专家来完成, 它非常适用于先进过程控制和监督控制领域, 但不太适用于调节控制方面。
本文介绍一种无模型自适应控制方法, 无模型自适应控制器(Model Free Adaptive)无需数学建模以及复杂的人工参数整定即可控制时变、多变量等复杂过程。
2 无模型控制方法的定义与分类
无模型控制理论与方法是指:“控制器的设计仅利用受控系统的I/O数据,控制器中不包含受控过程数学模型的任何信息的控制理论与方法”。
按照这一定义,目前国内外已存在的典型无模型控制方法有:
1) PID类控制技术及相关的方法:PID控制利用偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)的线性加权和构成控制量,对被控对象进行控制。
2) 学习控制:包括迭代学习控制和重复控制。
迭代学习控制在设计时不需要事先已知受控系统的数学模型,但系统的收敛性分析以及对控制器增益的选取则需要知道受控系统输出关于控制变量偏导数的上下界,并要求系统严格满足全局Lipschitz条件、系统可重复性两个条.
3) 无模型自适应控制。
无模型自适应控制(Model Free Adaptive ,MFA),是一种无需建立过程模型的自适应控制方法。
与PID、自整定PID、模糊控制、神经网络、专家系统控制等流行的控制方式不同的是,MFA既不是基于模型也不是基于规则,可以说它是一种基于信息的全新的控制方法。
3 无模型自适应控制系统的特征
无模型自适应控制系统无需过程的精确的定量知识, 系统中不含过程辨识机制和辨识器, 不需要针对某一过程进行控制器设计, 不需要复杂的人工控制器参数整定, 具有闭环系统稳定性分析和判据, 确保系统的稳定性.
1)过程辨识对于传统的自适应控制方法,如果不能获得过程的定量信息, 一
般需要采用某种辨识机制, 以在线或离线的方式获得系统的动态特性。
由此产生了以下一些难以解决的问题需要离线学习辨识所需的不断的激励信号与系统平稳运行的矛盾模型收敛和局部最小值问题系统稳定性问题。
MFA 控制系统中没有辨识环节, 因此可以避免上述问题。
一旦运行,MFA控制器就可立刻接管控制。
控制器中刷新权值的算法是基于一个单一的目标, 即缩小设定值和过程变量之间的偏差。
2)控制器设计MFA控制器是通用型控制器,并已经开发出一系列MFA控制
器用于控制各种问题回路。
如SISO MFA控制器可直接取代PID, 免去了复杂的控制器参数整定;非线性MFA控制器能控制极端非线性过程;抗滞后MFA控制器能控制大滞后过程;MIMO MFA控制器能控制多变量过程前馈控制器能抑制可测的扰动;鲁棒MFA控制器能迫使过程变量维持在预定的范围。
3)控制器参数整定MFA自适应控制器不需要人工整定参数, 无模型自适应
控制器真正实现了这一点。
无需参数整定, MFA就能自适应过程动态特性的变化并克服潜在的扰动以满足新的操作条件。
4)系统稳定性控制系统的闭环稳定性对于控制器是否实用非常重要。
如果
掌握了闭环控制系统的稳定性判据, 就可以利用它来判断控制系统能否安全投人使用。
4 无模型控制器的仿真研究
在本文中,我们针对一种典型的工业被控对象的控制问题来讨论无模型控制器在实际中的应用。
首先介绍被控对象的结构特点及其计算机控制系统的设计与构成,接着运用无模型自适应控制理论设计无模型控制器来进行计算机控制,最后给出系统仿真结果。
通过计算机仿真来说明无模型自适应控制方案的有效性。
本文还将对无模型控制器与PID控制器的控制效果进行仿真研究对比。
被控对象流程说明:见下图,第一级液位系统为卧式储罐,其上游设双效阀V1,入口流量F1,储罐液位L1,储罐下部出口快开阀S1(开关),离心泵,离心泵入口压力P2,离心泵出口压力P3,离心泵出口流量F2,离心泵高点排气阀S3(开关),排气完成指示灯D1,离心泵出口双效阀V2。
第一级液位系统和离心泵另设独立的实验项目,系统结构及所有内容与三级液位的第一级完全相同。
针对此控制对象,本文设计了基于无模型自适应控制理论的无模型控制器。
为了充分认识MFA的控制性能,本文也将针对同一被控对象设计了PID控制器。
在同一条件下,对分别采用PID控制、无模型自适应控制设计的控制器进行了控制性能仿真对比。
1)无模型控制器设计
本文采用无模型控制理论设计MFA控制器,如下图所示,是采用以MFA
为控制器的线性系统的结构原理框图。
MFAC的控制律算法和伪偏导数估计算法如下,
系统初值设为
2)PID控制器设计
PID参数采用4:1衰减振荡法进行整定。
3)仿真结果分析
采用上述设计的PID控制器和无模型控制器,仿真结果分别见图1和图2。
图1 图2
由仿真结果分析可知:对于常规线性系统,模糊控制器和无模型自适应控制器都能很好地、快速实现其控制目标。
但PID控制器伴随着剧烈的震荡调节过程,而无模型控制器在整个控制过程中,平滑性好,输出超调量也几乎为零。
5 MFA与其他控制策略的比较
PID, 模型预测控制, 鲁棒控制, 基于模型的自适应控制和无模型自适应控
制之间的比较见下表。
从上表中可看出, 结合了所有控制方法的优点, 是下一代主流过程控制器的最佳候选者。
6 结语
本文介绍的无模型自适应控制技术在多变量非线性过程中的成功应用, 显示了它的优点。
MFA不需要过程的定量参数, 不需要过程辨识, 不需要复杂的控制器设计及参数的整定等步骤就可应用于复杂系统的控制。
因此, 它在工业控制领域应用范围将更广。
参考文献:
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