自适应控制论文..

学号：11091110132013 - 2014学年第2学期《自适应控制》题目：自适应控制的应用与发展专业：自动化班级：一班*名：**指导教师：**成绩：电气工程学院自适应控制的应用与发展--自适应控制在城市交通管理中的应用摘要针对本学期所学自适应控制知识，在上网搜集资料和参考论文的情况下，对自适应控制的学习做出了总结。

针对当前城市交通信号控制的发展趋势，并结合国内外相关研究的进展情况，对城市交通自适应控制方法进行了总结和学习。

目前交通控制的发展已走过了3个时代，在美国第三代控制系统遭受挫折时，自适应系统却取得了公认的成功，已在世界上许多城市安装和使用。

主要有英国运输和道路研究所（TRRI）研制的SCOOT系统，以澳大利亚悉尼为背景开发的交通自适应协调系统（SCATS）以及日本的京三系统等。

由于与动态交通诱导系统（DRGS）、先进公共交通系统（APTS）结合上的优势，自适应控制被认为实用性最强，是发展先进的交通管理系统（ATMS）的最佳基础。

自适应交通控制系统将是未来一个阶段交通控制系统的发展方向。

面向中国城市交通情况和TTS功能需求，开发研究新一代的实时自适应控制与管理系统，成为了我国城市交通控制系统发展的必由之路。

1. 自适应控制自适应控制系统在工作的过程中能不断地检测系统参数或运行指标，根据参数或运行指标的变化，改变控制参数或控制作用，使系统工作于最优工作状态或接近于最优工作状态。

自适应控制系统可分为三大类：模型参考型自适控制系统、自校正控制系统、其他类型的自适应控制系统。

自适应控制系统主要由控制器、被控对象、自适应器及反馈控制回路和自适应回路组成。

与常规的反馈控制系统比较，自适应控制系统有三个显著特点：控制器可调，增加了自适应回路，适用对象。

因设计的原理和结构的不同,自适应控制系统大致可分为如下几种主要形式:变增益控制、模型参考自适应控制系统、自校正控制系统。

1）、变增益控制：结构和原理比较直观,调节器按被控系统的参数已知变化规律进行设计。

当参数因工作情况和环境等变化而变化时，通过能测量到反映系统当前状态的系统变量，比照对系统的运行的要求(或性能指标)，经过计算并按规定的程序来改变调节器的增益结构。

这种系统虽然仅仅是对增益的变化进行自适应调节，难以完全克服系统模型未知或模型参数变化带来的影响以实现完善的自适应控制，但是由于系统结构简单、响应迅速、所以在许多实际系统中得到应用。

图1 变增益自适应机构这种系统的结构如图1所示，这种系统虽然仅仅是对增益的变化进行自适应调节，难以完全克服系统模型未知或模型参数变化带来的影响以实现完善的自适应控制，但是由于系统结构简单，响应迅速，所以在许多实际系统中得到应用。

当然,对于复杂的被控系统，仅仅进行增益的自适应是不够的。

因此，研究对更多的参数的变化以及结构的变化的自适应是理论和应用发展的需要。

2)、模型参考自适应控制系统（MRAC）：模型参考自适应控制系统源于确定性伺服问题，它由两个环路所组成。

内环由调节器与被控系统组成可调系统，外环由参考模型与自适应机构组成。

图2 自校正控制系统MRAC的内、外环的调整过程同时影响整个系统的稳定性和性能，其稳定性、稳定过程和鲁棒性是MRAC的重要研究内容。

主要的研究工具为Lyapunov稳定性理论和Popov超稳定性理论。

主要针对无随机扰动的参数不确定对象系统，对象系统的数学模型可以是连续时间型或离散型。

3)、自校正控制系统：自校正控制系统又称为参数自适应系统，它源于随机调节问题，该系统有两个环路，一个环路由参数可调的调节器和被控系统所组成，称为内环，它类似于通常的反馈控制系统；另一个环路由递推参数估计器与调节器参数计算环节所组成，称为外环。

图3 模型参考自适应控制自校正控制系统与其它自适应控制系统的区别为其有一显性进行系统识和控制器参数计算(或设计)的环节这一显著特征。

自校正控制的思想是将在线参数估计与调节器的设计有机的结合在一起。

自适应控制常常兼有随机性、非线性和时变等特征,内部机理也相当复杂,所以分析这类系统十分困难。

目前,已被广泛研究的理论课题有稳定性、收敛性和鲁棒性等,但取得的成果与人们所期望的还相差甚远。

4）、其他自适应控制：是在基于以上三种控制方式发展而来的。

包括混合自适应控制、对象具有未建模动态时的混合自适应控制、非线性控制的对象的自适应控制、模糊自适应控制等。

该类控制在城市交通管理当中也得到了广泛应用，在本文中我们将陆续进行介绍。

2. 自适应控制的应用城市交通系统，通常具有很强的非线性、模糊性和不确定性。

城市交通信号控制自1868 年英国伦敦首次使用燃汽式信号灯以来，已经经历了一个多世纪的发展。

随着计算机技术和其它信息技术的发展，交通控制技术也得到相应的发展，经历了从单点控制到线控、再到面控，从定时控制到感应控制、再到自适应控制，从无检测器到有检测器的发展过程。

从控制原理上来分，交通控制可以分为定时控制、感应控制和自适应控制。

可以说，自适应控制方式是较其它两种更为先进的控制方式。

城市交通自适应控制是当前交通控制一个热点，因为，自适应控制是把交通系统作为一个不确定系统，通过检测器获得交通信息(如车流量、速度等)，根据当前的交通状况，建立交通模型，实时调整信号控制参数，使得研究领域内的某一指标最小。

即逐渐了解和掌握对象，把它们与希望的动态特性进行比较，利用差值得到相应的控制参数，从而保证不论交通环境如何变化，都可使控制效果达到最优或次最优。

2.1随机混合自适应控制在交通信号控制中的应用针对中国中小城市道路交通的特点及交通控制系统现状和未来发展的需要，文献[8]将随机混合自适应控制应用于城市交通信号控制系统。

改变传统的城市交通控制系统，减少车辆的等待时间，改善交叉口通行能力，为优化城市交通控制提供一种参考方法。

在设计自适应控制器时采用了离散与连续相结合的方法，建立混合自适应控制系统。

该系统始终保持连续时间状态，但控制参数的估计和调整是离散的。

从适应对象而言，混合自适应控制有确定型的和随机型的，由于城市交通的不确定性，采用随机混合自适应控制系统对城市交通信号系统进行控制。

这样即满足了交通控制的连续行，又满足了数字计算技术的离散性，使系统满足了调整快速性和抗干扰性。

对象模型为：n n n m m m n n n c p c p p C b p b p b p B a p a p p A t p C t u p B t y p A '++'+=''++'+'=''++'+=''+'=---...)(...)(...)()()()()()()('111011ξ控制目标：设计一种随机混合自适应控制器用于交通控制系统，使所有信号控制时间有界，且系统输出y （t ）很好地跟踪参考输入信号y*（t ） 。

目标函数：[])1(1111)1(111011111111112211...1)(...g )()()()()()()()(u ...1)()()()()()()(*----------------------------+++=++++-=+++⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧+⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=n n n n n nn n q f q f q F q g q g q G q F q B t y q G t r q q c k t J q c q c q C q C t u q t r q C k t y q C E J ＝其中，律为：最小推导出最优控制规由＝可选择多项式其中，λλ控制器结构为：图4 混合自适应控制系统结构为实现全局优化控制的目的，所设计的自适应控制策略遵循全局最优的原则。

通过大量的对随机车辆数进行采样，根据所获得信息量离散的对可调时间控制器进行校正，从而对交通信号进行控制，以达到全局优化调度的日的。

该系统与以精确的数学模型为基础的传统的城市交通控制系统相比，可以有效地解决我国中小城市交通控制中存在的问题，有着良好的应用前景。

2.2在工业领域中的典型应用（1）智能化高精密机电或电液系统控制自适应控制在智能化高精密机电或电液系统中应用较多的有以下几个领域：机器人、不间断电源、电机或液压伺服系统等的控制。

（2）工业过程控制工业过程自20世纪30年代后期以来已越来越依靠自动化装置，反馈控制是通用的控制方法，经历了从比例控制到智能控制的发展历程。

最近30多年，自适应策略在工业过程控制中广泛的应用，主要包括化工过程、造纸过程、食品加工过程、冶金过程、钢铁制造过程、机械加工过程等应用领域。

北京机械工业学院曹荣敏将基于紧格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型学习自适应控制方法应用于带有时滞的pH值中和反应过程控制中，其性能好于传统的PID控制。

大连理工大学张志军将两个多层模糊神经网络分别用于化工过程系统辨识和控制，通过在线训练神经网络，使模的精度提高，进而使控制性能大大提高，克服了模型不匹配和时变的影响。

山东大学隋青美等运用非线性系统的线性化方法与神经网络在线辨识技术，提出了一种基于神经网络的多变量自适应控制策略。

当过程模型缺乏足够的经验知识时，该方法对多变量非线性连续发酵过程取得了良好的控制性能。

卷烟工艺烘丝过程中烟丝含水率的变化具有较强的非线性、不确定性和大滞后特性，同时存在干扰和噪声。

东华大学任正云采用无模型自适应控制器结合渐进辨识方法对烘丝过程的烟丝含水率控制系统进行改造，降低了干头干尾的数量，提高了卷烟生产质量。

（3）航天航空、航海和特种汽车无人驾驶随着飞机性能的不断提升，尤其是宇宙飞船的出现，航天航空领域对自适应控制的兴趣日益增加。

辛辛那提大学的Slater G.L.利用自适应方法大大改善了飞机在起飞阶段的爬升性能预测，这有利于飞机在爬升过程中与空中的其他飞行器合流。

美国宇航局的Gupta Pramod等提出了利用贝叶斯方法查证将基于神经网络的自适应方法用于现代巡航导弹控制的安全与可靠性，并给出了在NASN的智能飞行控制系统中的模拟结果。

（4）柔性结构与振动和噪声的控制密西根科技大学的Schultze John F.等对一种类似机翼的悬臂梁柔性结构采用自适应模型空间控制。

对于时变系统，该控制器的频带较宽，且具有很好的解耦性能。

（5）电力系统的控制电力系统是一个典型的高维数、强非线性的的复杂系统，它的数学模型中包含了众多不确定参数和难以建模的动态过程。

自适应策略在电力系统控制中的应用主要包括锅炉蒸汽温度和压力调节、蒸汽轮机与燃气轮机的优化控制、发电机励磁系统控制、电力系统稳定器控制、互联电气系统发电量控制等方面。

此外，自适应理论还可以应用于功率调制器、继电保护等设备的设计与控制。