无模型自适应控制技术的研究和应用
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。
无模型自适应控制方法的应用研究
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 ApplicationsXXX(Department of Automation, Beijing University of Chemical TechnologyBeijing 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。
自适应控制技术的研究与应用
自适应控制技术的研究与应用自适应控制技术是一种现代控制技术，它可以根据系统的实际情况，自动调整控制参数和控制策略，使得系统能够适应复杂多变的环境和工作要求。
自适应控制技术具有很强的智能化、自我学习和优化能力，能够提高系统的效率和可靠性，广泛应用于电力、制造、交通、航空等领域。
一、自适应控制技术的基本原理自适应控制技术是建立在控制理论、人工智能、模糊数学等多个学科的基础上，其基本原理是通过对系统动态特性和工作环境的实时检测和分析，调整控制器的参数和控制策略，使得系统能够实现最优控制。
自适应控制技术的实现需要三个基本成分：观察器、识别器和控制器。
观察器用于实时检测系统的状态变量，识别器用于提取系统的动态特性和环境影响，控制器用于根据识别器提供的信息，自主调整控制参数和控制策略。
二、自适应控制技术的研究进展从20世纪80年代开始，自适应控制技术就成为了控制领域的研究热点。
目前，自适应控制技术已经发展成为一门独立的学科，涵盖了许多研究方向和应用领域。
在理论研究方面，自适应控制技术的研究主要包括观察器设计、识别器建模、控制器设计等内容。
其中，观察器设计是自适应控制技术的核心和难点之一，需要考虑观察器本身的精度和响应速度，还需要考虑观察器和识别器之间的信息传递和反馈机制。
识别器建模则是自适应控制技术的另一个重要研究方向，其目的是预测系统的动态特性和环境影响，为控制器提供精确的参数和策略调整。
与此同时，控制器设计也是自适应控制技术的研究热点之一，需要考虑不同类型的控制器对系统的影响和效果，以及控制器的自适应能力和稳定性等问题。
在应用领域方面，自适应控制技术已经被广泛应用于电力、制造、交通、航空等领域。
其中，电力系统是自适应控制技术的一个重要应用领域。
自适应控制技术可以用于实现电力系统的负荷控制、电力平衡、故障诊断等功能，可以提高电力系统的效率和可靠性。
另外，在制造业领域，自适应控制技术也具有广泛的应用价值。
自适应控制技术可以用于制造过程的控制和优化，可以提高生产效率和产品质量。
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。
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。
自适应控制技术的研究及应用
自适应控制技术的研究及应用随着科技的不断发展，自适应控制技术越来越受到我们的关注。
自适应控制技术是指在未知的、复杂多变的环境下，采取自主学习、自动调节的方法实现对控制系统的控制和优化。
本文将从自适应控制技术的定义、分类、原理以及应用等多方面来阐述这项技术。
一、自适应控制技术的定义自适应控制技术是指根据被控对象的实际特性和环境变化，采用自我调节的方法实现对控制系统性能的优化。
自适应控制可以不需要知道被控对象的精确模型，而是通过实时调节控制器的参数，不断优化控制系统的性能。
自适应控制可以适用于单变量和多变量控制系统，是目前工业领域中的一项重要技术。
二、自适应控制技术的分类在工业控制中，自适应控制技术主要分为模型参考自适应控制和直接自适应控制两种。
其中，模型参考自适应控制是以精确的模型为基础，通过在线更新模型参数来实现自适应控制的方法。
而直接自适应控制是直接通过控制器的参数调整来实现自适应控制的方法。
这些技术还可以根据控制对象的类型进行分类，如单输入单输出、多输入单输出、多输入多输出等。
三、自适应控制技术的原理自适应控制技术的原理主要基于闭环控制系统的理论，在控制过程中不断地调节控制器和被控对象之间的关系，以实现控制系统的性能优化。
在自适应控制中，控制器的参数会根据被控对象的反馈信号自适应地调节。
如果被控对象的状态发生了变化，控制器会自动调整以适应新的状态。
四、自适应控制技术的应用自适应控制技术在工业生产中的应用非常广泛。
以机械加工为例，通过自适应控制技术可以实现高精度的加工、减少刀具的磨损，提高生产效率。
在电力系统中，通过自适应控制技术可以实现电网稳定性及电能质量的提高，增强电网的鲁棒性。
在化学工业中，采用自适应控制技术可以更好地控制反应过程，确保产品达到规定的质量标准。
此外，自适应控制技术还可应用于机器人控制、航空航天技术领域等。
总之，自适应控制技术的发展使得我们在工业生产、科学研究、军事技术等领域中，能够更加灵活和自适应地应对各种变化和复杂情况。
自适应控制算法在工业过程中的应用研究
自适应控制算法在工业过程中的应用研究近年来，随着工业自动化技术的不断发展，自适应控制算法在工业过程中的应用越来越受到关注。
自适应控制算法通过实时调整参数和优化控制策略，能够适应不断变化的工业过程，提高生产效率和产品质量。
本文将探讨自适应控制算法在工业过程中的应用，并分析其优势和局限性。
一、自适应控制算法的概念与原理自适应控制算法是一种基于反馈调整的控制方法。
其原理是根据系统输出和期望输出之间的误差，利用适当的算法实时调整控制器的参数，使系统能够在不断变化的工业过程中保持稳定的性能。
常用的自适应控制算法包括模型参考自适应控制、最优自适应控制和模糊自适应控制等。
二、自适应控制算法在生产过程中的应用1. 模型参考自适应控制模型参考自适应控制是一种基于系统模型和参考模型的控制方法。
它通过建立系统模型和期望输出模型，并将两者的误差作为反馈信号，实现控制器参数的自适应调整。
该算法在工业过程中的应用广泛，例如在化工生产中，可通过模型参考自适应控制实现对反应器温度、压力等参数的精确控制，提高生产质量和设备利用率。
2. 最优自适应控制最优自适应控制是一种基于最优控制理论的自适应控制方法。
它通过优化控制策略，使系统在变化的工况下保持最佳性能。
在电力系统中，最优自适应控制算法可以实时调整发电机的输出功率，以适应电网的负荷需求，提高电力系统的能源利用率和稳定性。
3. 模糊自适应控制模糊自适应控制是一种基于模糊逻辑和自适应控制的方法。
它通过将模糊规则集与控制器相结合，实现对模糊系统的自适应调整。
模糊自适应控制算法在机械制造领域中得到广泛应用，例如在机器人控制中，可以通过模糊自适应控制算法实现对机器人轨迹和力度的自适应调整，提高生产效率和安全性。
三、自适应控制算法的优势和局限性自适应控制算法具有以下优势：1. 系统适应性强：自适应控制算法能够实时调整控制器参数，适应不同的工况和系统变化，保持系统的稳定性和性能。
2. 控制效果好：自适应控制算法能够根据误差反馈信号实时调整控制器参数，使系统输出与期望输出之间的误差最小化，提高控制效果。
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。
自适应控制技术在电力系统中的应用研究
自适应控制技术在电力系统中的应用研究随着电力系统的不断发展和完善，控制技术也在不断更新和改进。
自适应控制技术作为一种新兴的控制技术，在电力系统中得到了越来越广泛的应用。
本文将对自适应控制技术在电力系统中的应用进行研究和探讨。
一、自适应控制技术简介自适应控制技术是一种基于控制系统反馈控制的技术，其主要特点是根据被控制对象的变化而自动调整控制参数和控制算法，以达到最优的控制效果。
自适应控制技术可以在不确定的环境下自动调整控制参数和控制算法，提高控制精度和稳定性，减少系统对环境变化的敏感性，具有很强的鲁棒性和适应性。
二、自适应控制技术在电力系统中的应用自适应控制技术在电力系统中的应用主要包括以下几个方面：1.电压控制电力系统中的电压控制是一个非常重要的问题，因为电力系统中的电压波动会对电力设备和电子设备造成影响。
自适应控制技术可以自动调节电压的大小和稳定性，使电压在合理的范围内波动，从而有效避免电压对设备的损坏。
2.功率控制电力系统中的功率控制是对电力系统运行中的功率进行调节和控制，以确保系统的稳定性和可靠性。
自适应控制技术可以根据实时功率变化情况，自动调节功率输出，使电力系统在任何负载变化时都能保持稳定。
3.频率控制电力系统中的频率控制是对电力系统中的频率进行调节和控制，以确保系统的稳定性和可靠性。
自适应控制技术可以根据实时频率变化情况，自动调节频率输出，从而使电力系统在任何负载变化时都能保持稳定。
三、自适应控制技术的优势与挑战自适应控制技术在电力系统中的应用具有很多优势，如：1.提高了电力系统的控制精度和稳定性；2.减少了系统对环境变化的敏感性；3.具有很强的鲁棒性和适应性。
但是，自适应控制技术在电力系统中的应用也存在一些挑战，如：1.自适应控制技术需要具有高性能的计算机硬件和软件支持；2.自适应控制技术需要对控制对象有较深入的了解和分析，才能实现最优的控制效果；3.自适应控制技术在实际应用中，需要考虑实时性和可靠性等因素。
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。
自适应控制技术在机器人系统中的应用研究
自适应控制技术在机器人系统中的应用研究一、引言机器人系统作为现代自动化技术的重要组成部分，得益于自适应控制技术的发展而取得了显著的进展。
自适应控制技术的应用使得机器人系统在不同环境下能够自主地感知和适应外部环境的变化，从而提升其控制性能和适应能力。
本文将围绕着自适应控制技术在机器人系统中的应用展开研究。
二、自适应控制技术概述自适应控制技术是一种实时地调整控制器参数以适应被控对象动态变化的技术。
其基本思想是根据被控对象的特性，通过学习和优化算法实时地调整控制器的参数，使得控制器能够自动适应环境变化和系统非线性，提升系统的稳定性和控制性能。
三、自适应控制技术在机器人系统中的应用在机器人系统中，自适应控制技术有广泛的应用。
以下将分别从路径规划、运动控制和力控制三个方面进行阐述。
1. 路径规划在机器人系统中，路径规划是实现任务执行的基础。
传统的路径规划方法往往基于静态环境的假设，但实际环境存在着各种不确定性和动态变化。
自适应路径规划技术通过实时感知环境、学习和优化算法，能够在考虑到环境变化的前提下，从当前机器人位置到目标位置找到最优路径。
这种方法使得机器人系统能够更好地适应环境变化，提高导航的准确性和效率。
2. 运动控制机器人的运动控制是机器人系统中的核心问题之一。
传统的运动控制方法通常是基于模型的控制，即假设被控对象的动力学模型已知。
然而，实际情况下机器人的动力学模型往往存在着不确定性和非线性。
自适应运动控制技术能够实时感知和估计机器人的动力学模型，并基于此进行控制器参数的优化和调整。
通过自适应控制技术，机器人系统能够自主地对动力学模型进行学习和适应，提高运动控制的鲁棒性和精度。
3. 力控制力控制是机器人系统中的重要控制任务之一，尤其对于与人类进行物理交互的机器人来说更为重要。
在传统的力控制方法中，往往需要事先精确地建立被控环境的力学模型，从而设计相应的控制器。
然而，实际环境存在着力学模型的不确定性和非线性，这给力控制带来了很大的挑战。
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
无模型自适应预测控制matlab代码
【主题】无模型自适应预测控制matlab代码一、引言在控制系统领域中，无模型自适应预测控制是一种重要的控制方法。
它通过不需要模型的方式对系统进行实时建模和预测，从而实现对系统的精确控制。
在本文中，我们将深入探讨无模型自适应预测控制的原理和应用，并介绍其在Matlab中的代码实现。
二、无模型自适应预测控制的原理1. 实时建模和预测无模型自适应预测控制的核心是实时的系统建模和预测。
通过采集系统的输入和输出数据，利用递归最小二乘法等算法实时更新系统的模型参数，从而实现对系统动态特性的准确描述。
基于实时建模的结果，预测控制器可以对系统未来的行为进行预测，从而调整控制输入以实现期望的控制效果。
2. 自适应调节和鲁棒控制无模型自适应预测控制还具有自适应调节和鲁棒控制的特点。
在实际应用中，系统的动态特性可能会发生变化，而无模型自适应预测控制可以实时地调节控制器参数以适应系统的变化，从而保持控制性能的稳定和高效。
3. 基于模型预测控制无模型自适应预测控制同样基于模型预测控制的思想，但是通过实时的建模和预测，可以克服传统控制中对系统模型精确性的依赖，从而更加适用于实际工程中。
三、无模型自适应预测控制的应用无模型自适应预测控制在许多领域具有重要的应用价值。
例如在电力系统中，可以通过无模型自适应预测控制来实现对电网频率和电压的精确调节；在化工过程中，可以利用该控制方法来实时调节反应器的温度、压力等参数；在机械系统中，可以通过无模型自适应预测控制来实现对飞行器、汽车等系统的精确控制。
四、Matlab中的无模型自适应预测控制代码实现在Matlab中，无模型自适应预测控制的实现通常通过一些开源的控制工具包实现，例如MPC Toolbox等。
通过调用这些工具包，我们可以很方便地构建无模型自适应预测控制器，并进行仿真验证。
具体的代码实现可以分为以下几个步骤：1. 数据采集和处理：首先需要采集系统的输入和输出数据，并对数据进行预处理，以便于后续的建模和预测。
无模型自适应控制
五、有待研究的问题
• 参数、 、 对、 控制性能的影响；
• 控制律的设计,参数估计算法设计；
• 稳定性的证明，
谢谢
•
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读感 谢 阅
读
从控制律算法 6 式中可以看出,此类控制律与受控 系统参数数学模型结构、系统阶次无关,仅用系统输入输 出 I/O 数据设计，
2、伪偏导数的辨识
控制律算法 6 式中,在当前时刻k未知的变量是伪偏导 数与控制量u k ，由定理2.1知,满足假设2.1～2.3的任何 非线性系统均可以由带有时变参数 的动态时变线性系 统 3 式来表示,显然,任何的时变参数估计算法,如最小二乘 算法等都能估计 ，这里采用与控制律算法相对应的算 法,由准则函数可以求出 的估计值，
采用离散化仿真方法,采样周期Ts=10s， 当参数选择如下时,
mu=0.1; lamta=0.016; ibuxi=0.1; rou=0.1;
PID控制和MFAC控制的阶跃响应曲线如下： 在t=2000s时加入扰动信号，
2、二阶系统仿真
1 G(s)s2 s1
采样周期为0.01,采样离散化仿真方法； MFAC和PID控制器的参数都进行手工调整，
2 、学习控制,包括迭代学习控制 iterative learning contro1 和重复控制；
3 、去伪控制 unfalsified contro1 美国的Michael G.Safonov在l995年提出一种称为是去 伪控制的无模型控制方法,该种方法的基本思想是首先构造 一个满足性能规格的可行控制器参数集合,然后基于量测到 的新数据迭代地判别是否满足此性能规格，当新量测到的 数据否定掉目前使用的控制器之后,则控制器便会自动地切 换到新的控制器，当所使用控制器满足性能规格未被所量 测到的数据否定掉,则设计一个优化算法缩小可行控制器的 可行区域，此种无模型控制方法本质上是一种切换控制， 4 、无模型自适应控制 MFAC：model free adaptive control
自适应控制技术的研究和应用
自适应控制技术的研究和应用一、引言自适应控制技术是一种对于系统参数变化有适应性的控制技术，因此被广泛应用在工业、军事、医疗和航空等领域。
自适应控制技术需要对于系统进行建模，并根据实际运行情况对系统进行参数修正。
本文将介绍自适应控制技术的研究进展和应用情况。
二、自适应控制技术的研究在用于自适应控制的模型中，常见的有ARMA模型、ARIMA模型、神经网络模型等。
ARMA模型和ARIMA模型是一种用于时间序列数据建模的统计模型，AR模型和MA模型是ARMA模型的特例。
神经网络模型则是使用人工神经网络对于系统进行描述。
在这些模型中，ARIMA模型则是在工程应用中较为常见的一种模型。
ARIMA模型需要先进行数据差分、查看自相关和部分自相关图，然后确定模型阶数。
在进行参数估计后，可以得到模型预测值。
在自适应控制技术的研究中，开发适合实际应用的算法是最为重要的问题。
其中，常见的自适应控制算法有MRAC算法、MPC算法和RLS算法。
MRAC算法是试图得到被控过程的动态特性，从而得到系统参数。
其特点是对于系统的外部扰动有良好的抑制性能，且不需要系统建模。
MPC算法则是基于将控制问题转化为优化问题来实现的一种算法，其特点是可以对于多变量系统进行控制，并有较好的鲁棒性和控制精度。
RLS算法是一种能够处理多变量系统中耦合问题的方法。
其基本思想是通过选择适当的滑动窗口时间长度，在一定的时序中重复运用这一窗口，从而实现逆向模型分解和参数估计。
三、自适应控制技术的应用(1) 工业在工业中，自适应控制技术被广泛应用在电气、化工、机械等领域。
其中，自适应门限控制算法是一种能够对电力系统电流进行稳定控制的方法。
在化工生产中，自适应控制技术常被应用于精细化工程、催化剂生产、高温处理等领域。
(2) 军事在军事领域中，自适应控制技术常被应用于无人机、导弹等武器控制系统中。
自适应控制技术能够提高武器在复杂环境下的控制精度，并增加武器对于敌方的威慑力。
自适应控制领域的技术研究与应用
自适应控制领域的技术研究与应用自适应控制领域是指利用先进的自适应算法，针对不确定、复杂的控制系统进行建模、设计和优化调节的一种现代控制技术。
随着信息技术和控制科学的飞速发展，越来越多的实际控制问题需要采用自适应控制技术来解决。
本文将从自适应控制技术的发展历程、发展现状以及其应用前景等方面来探讨自适应控制领域的技术研究与应用。
一、自适应控制技术的发展历程自适应控制技术的起源可以追溯到上世纪六十年代，当时，美国麻省理工学院的Widrow等人开创了自适应滤波算法这一分支。
随后，自适应控制技术逐渐被引入控制领域，并得到了广泛应用。
上世纪七十年代，L. Ljung等人提出了基于最小方差准则（LMS）的自适应控制方法，奠定了自适应滤波和自适应控制的理论基础。
随着计算机技术和数学方法的不断发展，自适应控制技术不断演化和创新，从自适应滤波算法、模型参考自适应控制算法、直接自适应控制算法、间接自适应控制算法到模型预测控制算法等多个分支方向发展。
二、自适应控制技术的发展现状目前，自适应控制技术已经成为控制领域的重要分支之一。
随着现代计算机技术和通讯技术的发展，自适应控制技术已经进入了一个新的阶段。
高性能计算机和分布式控制系统的普及，为自适应控制技术的实施提供了条件，使得控制系统的自适应性更加灵活、高效，性能表现得更为出色。
近年来，自适应控制技术得到了更广泛的应用，如机器人、机械加工、纺织品生产、化工过程控制、飞行控制、汽车控制等多个领域均有实际应用。
三、自适应控制技术的应用前景自适应控制技术在自动化控制领域有着广泛的应用前景。
首先，自适应控制技术可以实现对物理系统的控制，并通过不断适应不同环境和任务的需求，提高其性能表现。
其次，自适应控制技术可以在企业中实现智能化生产。
例如，通过自适应控制技术，在智能化生产设施中，可以更好地实现设备的自我诊断和故障诊断功能，从而加快故障排除，提高生产效率。
此外，自适应控制技术还可以在能源、交通运输等领域发挥重要作用。
自适应控制技术在机械加工中的应用研究
自适应控制技术在机械加工中的应用研究随着科技的发展和应用的普及，自适应控制技术在机械加工中的应用逐渐成为了行业的热点话题。
自适应控制技术可以对机械加工中涉及到的力、速度、温度等参数进行自动调节和优化，从而达到更好的加工效果和质量。
本文将着重探讨自适应控制技术在机械加工领域中的应用研究。
一、自适应控制技术的发展与优越性自适应控制技术是一种基于某些自动调节算法的控制技术，可以将系统的控制参数实时调整，从而保持系统的稳定性和优化系统的性能。
自适应控制技术的应用广泛，不仅可以应用于机械加工领域，还可以应用于电力、交通运输等领域。
相较于传统控制技术，自适应控制技术具有以下的优越性：1、具有良好的适应性。
自适应控制技术可以自动调节和优化系统的控制参数，从而应对系统中不断变化的外部环境和内部参数。
2、具有较高的响应速度和控制精度。
自适应控制技术可以快速地对系统中的参数进行调整，从而达到更好的控制效果。
3、具有较强的鲁棒性。
自适应控制技术可以对系统中存在的噪声、扰动等干扰因素进行关联系数自动修正，从而保证强的鲁棒性和韧性。
二、自适应控制技术在机械加工中的应用机械加工是制造业的基础领域之一，广泛应用于汽车制造、航空航天等领域。
在机械加工过程中，使用自适应控制技术可以对加工过程中涉及到的力、速度、温度等参数进行自动调节和优化，从而达到更好的加工效果和质量。
下面将分别从自适应控制技术在铣削、车削和钻削等领域中的应用研究进行探讨。
1、自适应控制技术在铣削领域中的应用自适应控制技术在铣削领域中的应用研究主要集中在铣削参数的自适应调节、表面质量的自适应控制等方面。
在铣削参数的自适应调节方面，使用自适应控制技术可以对铣削加工中的切削速度、进给速度等参数进行实时调整优化，从而使加工质量更加稳定和高效。
在表面质量的自适应控制方面，使用自适应控制技术可以对铣削加工中表面质量进行实时调节，并可根据加工过程中表面质量的反馈信号进行自适应处理，从而达到更好的加工效果。
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１）ＭＦＡＣ理论是在基于某些假设上提出的。例如：假设系统 的时滞已知且时不变，而实际系统往往是时滞未知且变化的，所 以假设过于理想化。对于时滞变化的系统，无模型控制方法能否 得到比较好的应用。解决的途径呵以考虑结合预测控制等其他 方法，来得到比较好的控制效果，在理论上如何突破以及具体应 用上如何实现，仍需要不断的去解决。 ２）泛模型的实质是非线性系统的一种简单动态线性化，没有 完全避免系统的未建模动态问题，如何考虑系统的未建模动态 提高控制效果有待研究。 ３）如果受控系统的某些信息可获得，如何利用这些信息来 提高ＭＦＡＣ的控制效果。可以结合先进的智能控制方法。机械 学习、数据挖掘技术来在线提取、学习、挖掘更多的信息，关于这 些方面也值得研究。 ４）综合利用当前各种先进的智能算法优化设计ＭＦＡＣ参数， 将ＭＦＡＣ理论与方法嵌入到基于模型的控制理论中，探讨设计
ｔｈｅｓｉｓ ｏｆ ＰＩＤ
ｏｎ ｏｎ
ｔｈｅ ｓｙｎ－ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ
ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ【Ｊ］Ｊ
ＩＥＥＥ Ｔｒａｎ—ｓａｃｔｉｏｎｓ
Ｃｏｎｔｒｏｌ，２００２．４７：２４１—２５２
［２］蒋爱平，李秀英．从ＰＩＤ到无模型控制器［Ｊ］．控制工程，２００５，１７ （３）：７５１—７５４ ［３］候忠生，韩志刚．非线性系统鲁棒无模型学习自适应控制【Ｊ］．控制与 决策．１９９５，１０（２）：１３７—１４２ 【４］王顺晃。舒迪前．智能控制系统及其应用［Ｍ Ｊ．北京：机械工业出版社，襄１控Leabharlann 算法的比较基于模型的 鲁棒控制
目前ＤＣＳ、ＦｃＳ的最基本的单元控制环节，仍然采用的是 经典的ＰＩＤ控制算法。随着科学技术的发展，生产装置愈来愈大 型化、复杂化，而且技术性能越来越高。在生产过程中出现了许 多非线性、时变、大时滞、强耦合等环节。人们企图用某些先进控 制算法（即现代控制理论方法）来解决这些问题。但又遇到了另 一个问题：即先进控制律的设计，必须要求建立系统可用的数学 模型或完备的知识库和推理模式。实践证明，完成上述任务也是 一件十分困难的事。 在这种情况下，人们一直试图寻求一种即能够不依赖于系 统的数学模型，又能较好地控制复杂过程，简单而且具有广泛适 用范围的控制方法，这就是无模型自适应控制（Ｍｏｄｅｌ Ｆｒｅｅ
Ｍｉｃｈａｅｌ Ｇ．Ｓａｆｏｎｏｖ在１９９５年提出了一种称为是去伪控制的
无模型控制方法。基本思想是利用量测到的新数据迭代地判别 现行控制器参数是否满足性能指标，在供给的控制器参数集合 中淘汰不符合的参数选择新的。直到满足性能指标为止，此方法 需要判别算法以及控制切换方法。 目前无模型自适应控制在国外有一些标志性成果。美国通 控集团公司博软分部１９９８年１月正式推出了一套基于无模型 自适应控制技术的控制软件ＣｙｂｏＣｏｎ。该公司为此申请了专 利。此种ＭＦＡ根据设定值和过程变量之间的偏差决定如何最好 地控制过程。但与传统控制技术（包括ＰＩＤ、自整定ＰＩＤ、模糊控 制、神经网络、专家系统控制等）不同的是：ＭＦＡ是通过前Ｎ个 采样值来分析偏差的整个趋势，观察过程的动态特性。然而， ＭＦＡ并不通过这种观察来创建过程的固定模型，而是利用神经 网络，根据偏差的历史数据直接计算出下一步控制作用。 基于神经网络，ＭＦＡ控制器能够认知或学习蕴含在测量信号 中的模式，通过无事先训练的快速强制学习等方式，使ＭＦＡ控制 器能够准确把握过程对象当前的特征，产生更合理的对策，从而获 得理想的调节控制结果。也就是所说的自适应（学习）机制。 该公司生产的ＭＦＡ控制器是通用犁控制器，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ｊ’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 ＭＦＡ控制器能抑制可测的扰动；以及鲁棒ＭＦＡ控制器能迫使 过程变量维持在预定的范围。ＭＦＡ控制器的用户，无需对控制 器进行设计，只要选择相应的控制器并简单地设定控制器参数 就可以将ＭＦＡ控制器投入使用。这是无模型自适应控制器与其 它基于模型的先进控制器的一个主要区别。 虽然在国内、国外无模型自适应控制技术所用的方法不同。 前者是基于泛模型式的，后者是基于神经网络，但主体思想和目 标是不约而同的。即无需数学建模方法，不需对控制器参数进行 复杂的人工整定，保证系统闭环稳定性，控制效果良好。 ３研究展望 任何一种控制算法都有一定的局限性，在实际应用时必须考 虑到相应的对象特性，完全脱离对象谈控制是不切实际的。无模 型自适应控制虽然是无须对象的数学模型，并不等同于它是种万 能的控制方法，或者说就能取代基于模型方法。什么时候应用无 模型控制方法。当受控系统的数学模型完全未知时，或者是受控 系统的模型的不确定性很大时，或者是受控过程结构变化很大
ｕ（ｋ）＝ｕ（ｋ－１）＋——ｊ生＿！与【＇，‘（１Ｉ（＋１）－ｙ（ｋ）］
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（１）
式中，巾（ｋ）既为被控对象模型的参数，又是它的结构特征， 所以称其为特征参量。特征参量小（ｋ）的估值西（ｋ）是在线实时 估计的。被控对象如果发生变化，无论是参数性的，还是结构性 的，都用耷（ｋ）的变化来描述。所以无模型控制律既是参数自适 应的，又是结构自适应的。 该技术理论基础是利用一个新引入的伪梯度向量（或伪Ｊａ． ｃｏｂｉ矩阵）和伪阶数的概念，在受控系统轨线附近用一系列的动 态线性时变模型（紧格式、偏格式、全格式线性化模型）来替代一 般非线性系统，并仅用受控系统的Ｉ／Ｏ数据来在线估计系统的 伪梯度向量；对无模型自适应的理论研究由初步的对其控制规 律形式的研究发展到设计功能组合型ＭＦＡＣ。应用范围也推广 到由最基本的单输入单输出系统发展到多输入输出系统。由线 性系统到非线性系统，由单时滞到多重时滞系统。目前已形成了 无模型自适应控制（基于紧格式的、基于偏格式的、基于全格式
ａ
ｄｒａｗｎ ｂｙ ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｗｉｔｈ
ｎｕｍｂｅｒ
Ｆｒｅｅ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ（ＭＦＡＣ）．Ｔｈｅ ｕｎｉｑｕｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ＭＦＡＣ ｏｆ ｏｔｈｅｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄｓ？Ｓｕｒｖｅｙｓ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ
以下几个方面：
的）。无模型直接自适应预测控制、无模型自适应迭代学习控制、 无模型自适应预测函数控制，基于无模型估计型嵌入式系统设 计等等。此类无模型自适应控制方法已经在铸模、点击、化工、温 度、压力等领域、城市快速路交通控制、工程结构减震、板材成形
中得到成功应用。
２．２国外研究与应用状况 国外也有很多文章提到无模型自适应控制方法思想。美国
ＭＦＡＣ在国内以韩志刚教授提出的“泛模型”为主，而国外 的是以神经网络为主要的手段。 ２。１国内研究与应用状况 韩志刚是我国最早研究无模型控制的学者之一，他从１９８９ 年开始着手研究，１９９４年在理论上获得了突破。在文献【６】中正 式提出无模型自适应控制技术。其泛模型：
ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ，ＮＭＡＣ）。 １ ＭＦＡＣ技术简介
摘要 简要介绍了无模型自适应控制的基本理论。与其它一些控制方法做了比较，得出无模型自适应控制的独特优点。综述了 无模型自适应控帝１在国内外的研究应用现状，并提出了无模型自适应控制的进一步研完内容和发展方向。 关键词：自适应，非线性系统，泛模型，时变
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｉｓ
ａｒｅ
ｐａｐｅｒ ｂｒｉｅｆｌｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ
理论发展的螺旋犁前进的趋势。
无模型自适应控制理论提出较晚，还远没有形成一个完整的 体系，可以说这一理论的内涵丰富，有着较强的时代气息。相信随 着更多新理论、新方法的出现必将会有更多的新思想融入其中。
参考文献 ［１］Ｓｉｌｖａ Ｇ Ｊ．Ｄａｔｔａ Ａ，Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ Ｓ Ｐ．Ｎｅｗ ｒｅｓｕｌｔｓ
２０００
［５］金元郁，李新．刘国建．无模型自适应（ＭＦＡ）控制［Ｊ］．控制工程， ２００６。１３（Ｓ）：８２—８４ ［６］韩志刚，王德进．无模型控制器［Ｊ］．黑龙江大学自然科学学报，１９９４，
Ｍｏｄｅｌ
ＭＦＡＣ ａｔ
ｄｏｍｅｓｔｉｃ
ａｎｄ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ．ａｎｄ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ｆｕｒｔｈｅｒ ｓｔｕｄｙ ｃｏｎｔｅｎｔｓ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｔｒｅｎｄ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｄａｐｔｉｖｅ．ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒ
ｓｙｓｔｅｍ。Ｐａｎ－ｍｏｄｅｌ，ｔｉｍｅ－ｖａｒｙｉｎｇ
＜工业控制计算机）２００９年２２卷第６期
４９
无模型自适应控制技术的研究和应用
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍｏｄｅ Ｆｒｅｅ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏ
曾庆国１，２邢桂菊２王仲初３
（１辽宁科技大学计算机科学与信息工程学院，辽宁鞍山１１４０５１；２辽宁科技大学材料科学与工程学 院，辽宁鞍山１１４０５１；３辽宁科技大学电子与信．Ｅ－工程学院，辽宁鞍山１１４０５１）
万方数据
５０
无模型自适应控制技术的研究和应用 时，很难用一个数学模型来表述时，或建模成本与控制效益不好 时，应该考虑应用无模型控制方法。值得强调的是，当受控系统的 精确数学模型完全已知时，就没有必要应用无模型控制方法。 目前，围绕ＭＦＡ控制已经广泛开展了很多工作，同时也取 得了较多的研究成果。但是，随着控制理论与技术的进一步发 展，在这一研究领域中，还有很多问题需要深入研究。具体包含
Ａｄａｐｔｉｖｅ
通用性好 自适应能力强 无需建立过程模型 无需拧制器设计 无需过程辨氓 无需控制器参数鼙定 肓稳定划据 使用维手’简单
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