自适应控制系统ppt课件
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《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。
自适应控制理论基础.ppt
Mobile Computing Center
School of Automation Engineering
3. 李雅普洛夫第二法
又称直接法，引入一个能量函数（即李雅普洛夫 函数），利用该函数及其导数函数的符号特征直接 对平衡状态的稳定性做出判断。 能量函数总大于零； 对稳定系统，能量函数具有衰减特性，即能量函数 的导数应小于零。
李雅普洛夫第二法
定理 5 （系统不稳定判定） 对时变或定常系统，
如果存在一个具有连续一阶（偏）导数的标量函数 V(x,t), 或V(x), （其中V(0,t) = 0, V(0) = 0），对于状态空 间中围绕原点的某个域的一切 x和一切 t > t0 满足： V(x,t)正定且有界，或V(x)为正定的； V(x,t)对时间 t 的导数正定且有界， V(x)的导数为正
V(x,t)正定且有界，即有 x V (x,t) x 0
V(x,t)对时间 t 的导数负定且有界，即有V(x,t) r x 0
当 x 时， x , V (x,t)
则系统原点平衡状态为大范围一致渐近稳定的。
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则 有 V ( x(k))＝V ( x(k＋1))－V ( x(k))
＝xT (k 1)Px(k 1) xT (k)Px(k)
[Φ x(k)]T P[Φx(k)] xT (k)Px(k)
令
ΦT PΦ P Q
则
V ( x(k))＝ －xT (k)Qx(k)
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李雅普洛夫第二法
定理3 对定常系统 x f ( x) , t 0
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3. 李雅普洛夫第二法
又称直接法，引入一个能量函数（即李雅普洛夫 函数），利用该函数及其导数函数的符号特征直接 对平衡状态的稳定性做出判断。 能量函数总大于零； 对稳定系统，能量函数具有衰减特性，即能量函数 的导数应小于零。
李雅普洛夫第二法
定理 5 （系统不稳定判定） 对时变或定常系统，
如果存在一个具有连续一阶（偏）导数的标量函数 V(x,t), 或V(x), （其中V(0,t) = 0, V(0) = 0），对于状态空 间中围绕原点的某个域的一切 x和一切 t > t0 满足： V(x,t)正定且有界，或V(x)为正定的； V(x,t)对时间 t 的导数正定且有界， V(x)的导数为正
V(x,t)正定且有界，即有 x V (x,t) x 0
V(x,t)对时间 t 的导数负定且有界，即有V(x,t) r x 0
当 x 时， x , V (x,t)
则系统原点平衡状态为大范围一致渐近稳定的。
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则 有 V ( x(k))＝V ( x(k＋1))－V ( x(k))
＝xT (k 1)Px(k 1) xT (k)Px(k)
[Φ x(k)]T P[Φx(k)] xT (k)Px(k)
令
ΦT PΦ P Q
则
V ( x(k))＝ －xT (k)Qx(k)
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李雅普洛夫第二法
定理3 对定常系统 x f ( x) , t 0
自适应控制 课件
自适应控制与应用自适应控制与应用第一章自适应控制基本概念第二章模型参考自适应系统设计初步第三章用李亚普诺夫稳定性理论设计MRAC第四章用波波夫超稳定性理论设计MRAC第五章自校正技术及自校正控制器调节器的设计第六章极点配置的自校正技术第一章自适应控制的基本概念1-1 自适应控制的产生1-2自适应控制的定义1-3 自适应控制的基本原理1-4 自适应控制系统的主要类型1-5自适应控制的应用1-1 自适应控制的产生传统的控制系统设计方法，通常是首先建立被控对象的数学模型，然后根据所建数学模型的特性设计控制器（控制律），实施控制。
为了要成功的设计一个控制系统，无论是常规的反馈控制系统还是最优控制系统，都必须要设计者事先知道被控对象的所有特征，及其结构和参数。
1-1 自适应控制的产生设计都要求事先掌握被控对象或被控过程的数学模型。
然而有些数学模型是很难事先确知的，或者由于种种原因,一些系统的数学模型会在运行过程中发生较大范围的变化,这就是说，设计者对系统的特性并不是完全掌控的，或者说系统的特性是不肯定的。
在这些情况下，常规控制就往往达不到预定的控制要求。
引起被控对象特性发生变化的主要原因有:（1）由于系统所处环境的变化而引起的被控对象的参数值的变化。
1-1 自适应控制的产生许多控制对象的数学模型随着时间或工作环境的改变而发生变化，而变化规律往往事先不知道。
例如：引起被控对象特性发生变化的主要原因有:（1）由于系统所处环境的变化而引起的被控对象的参数值的变化。
1-1 自适应控制的产生许多控制对象的数学模型随着时间或工作环境的改变而发生变化，而变化规律往往事先不知道。
（2）系统本身由于工作情况的变化而引起自身参数值的改变.1-1 自适应控制的产生当被控对象的数学模型参数在小范围内变化时，可用一般的反馈控制、最优控制或补偿控制等方法使得系统对外部的扰动或内部参数的小范围变动不很敏感，以达到预期性能。
而当被控对象的数学模型参数在大范围内变化时，上述方法就不能圆满解决问题了，为了使控制对象的参数在大范围变化时，系统仍能自动的工作于最优或次优状态，因而提出了自适应控制的问题。
《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-PPT精品文档
②证明闭环系统的稳定性、最优性。
(郭雷、陈翰馥、张纪峰)
解决了定常系统的适应跟踪、适应极点配 置、适应LQ控制、阶估计、时滞估计等.
随机混杂系统控制
输入
突变参数 离散参数
X
dx A ( x B ( u t t) tdt t) tdt C ( u t) tdw t
输出
采样 数据 采样控 制器
t
F ( b ) { f ( ) :f ( x ) O (| x | ), as x }
b
Question: Can we stabilize the uncertain system corresponding to f( ) F ( b ) for any b ?
Theorem:
The Capability of Feedback
Theorem : The maximum uncertainty that can be
dealt with by feedback is a ball with radius
in the normed function space (F,|| ||) , centered at zero .
●
L 为不确定性的度量
3 L 2 2
是反馈能镇定的临界值。
(郭雷、谢亮亮)
有限信息系统控制
●
双值传感器控制系统
y
设计控制或参 数辨识时唯一 可利用的信息
符号传感器
系统的 输出是 不可量 测量。
Sign (y C )
先验知识 客观条件 模 型 类 参数辨识
建模
控制指标
控 制 器
可量测量
输出
被控系统
ut ukh
自适应控制课件-001-新新版
本科通识课程电子教案 《自适应控制与应用》 主编：陈复扬
国防工业出版社
版权所有 翻版必究
2009.5
本课程在控制学科中的地位
控制专业理论知识结构
40年代 60年代初 60年代末 80年代初
古典控制理论
第1章-第8章
60年代
现代控制理论
60年代
自适应控制
智能控制
线性系统理论
第9章
最优控制理论
第10章 《自动控制原理》教材
击毁。这是自适应控制的 典型应用。
实例四：隐 形 战 斗 机
美国F-22隐形战斗机 在执行任务时要避开敌 方雷达搜索，同时根据 地形变化进行控制，具 有自学习的功能，这是 典型的智能控制系统。
实例四：隐 形 战 斗 机
美国F-22隐形战斗机 在执行任务时要避开敌 方雷达搜索，同时根据 地形变化进行控制，具 有自学习的功能，这是 典型的智能控制系统。
第一章 自动控制的一般概念 1-1 引言 一 自动控制技术 几个航空航天自动控制技术现象
1 无人驾驶飞机 2 导弹
导弹的质量和重心随着燃料的消耗而变化
第一章 自动控制的一般概念 1-1 引言 一 自动控制技术 几个航空航天自动控制技术现象
1 无人驾驶飞机 2 导弹 3 各类人造卫星
中国在修建大 同-秦皇岛的铁路时 ，原 认为桑乾河为不可通的 地段，铁路须绕行40千 米。而每千米的铁路建 设费高达900万元人民 币，还要占用数千亩良 田。后来研究了资源卫 星提供的卫星图片，桑 乾河的地质条件可以让 铁路通过，这样一下子 就减少了国家4亿元的投 资。
开环控制 闭环控制 反馈控制 古典控制
控制 方式
《自动控制原理》 基础
第一章 自动控制的一般概念 1-1 引言 1-2 自动控制系统的基本概念 1-3 自动控制系统的分类及组成 1-4 对控制系统的性能要求
模型参考自适应控制ppt课件
xp yp
4
二、MRAC的几类设计方法
1、基于局部参数最优化理论的设计方法
u
参考模型
＋ ym (t)
e(t)
－
k p 对象
y p (t)
自适应机构
5
r
r
z(s)
km R(s)
ym
＋ e1
自适应律
－
z(s)
kc
k p R(s)
yp
“MIT”方案
6
基本思想：采用局部参数优化
优化方法：梯度法，最速下降法，牛顿 拉普森法
当 *时，“可调系统”模型与“对象”模型完全
“匹配”。 将 a*(s) , b*(s) 代入“可调系统”，则模型参数辨时器
(s) (s)
的结构图（P29图）变为Fig 2.（ 7 P37书）
30
r p(s) SI 1b
a0 aT
可调系统
yp (t)
SI 1b －
b0
bT
e1(t)
ym (t)
s ap
－ e1(t)
a0(t)
前馈
M (s)
＋ u(t) km
－
s am
＋
ym (t )
反馈 b0(t) 可调系统
16
其中：
模型的输入控制u t 为
u t a0 t r t b0 t yp t
3
可调系统状态方程为
ymt am ymt kma0 t r t kmb0 t yp t 4
2
r(t) ＋
＋
( xm )
参考模型
干扰
控制器 u 被控对象
－
内环
ym (t)
＋ e(t) ym y
自适应控制课件
2
x x 1得大.若到于在控零质制的量律数m，u已由知m这(的个m情控况2制下~x器，可结以2 ~x合得) 二到其阶按中系指~x统数传x收(t递敛) 函的数误m (、t差)表跟系示踪统跟误：踪差x 误一2差般，表~x 达是式一2我~x个们严可0格以
2.现在假设质量m这个参数是未知的。我们可以用如下的控制规律：
是关于时间t的m x 1维向量函数，v(t)是可以测量的m x 1维向量。如果向量(t) 服从如下
规律：
(t) sgn(k )ev(t)
(2)
其中γ是正常数，那么e(t)和φ(t)全局有界。而且，如果v(t)有界，那么
当 t 时，e(t) 0
简单地说，上述lemma告诉我们，如果输入信号以（2）的形式依赖于输出信号，那么整 个系统是全局稳定的（所有的状态都有界）
mˆ
0 t
, w x
w2dr
0
实际上，未知参数m是慢变的，在每一个新时刻，上述估计必须重新计算。根据 优化理论，我们可以用一种迭代公式代替重复使用上式。我们可以定义：
1 P(t) t
w2dr
0
函数P(t)称为估计增益。他的更新可以直接由下式获得：
d [P1] w2 dt
t
J e2(r)dr e(t) mˆ (t)x(t) u(t)
0
估算最小预测误差的方法：
dJ 0 ，这里 为被估计的参数
d
e.g.8.2
预测误差的实质就是参数的估计值 mˆ 与已知输入u的匹配误差。总误差最小化可
以潜在的平均掉测量噪声的影响。从而得到估计方程：
t
wudr
e.g.8.1
考虑一个质量弹簧阻尼系统，其外部作用力f(t)被视为输入u，其性态可以描述为：
x x 1得大.若到于在控零质制的量律数m，u已由知m这(的个m情控况2制下~x器，可结以2 ~x合得) 二到其阶按中系指~x统数传x收(t递敛) 函的数误m (、t差)表跟系示踪统跟误：踪差x 误一2差般，表~x 达是式一2我~x个们严可0格以
2.现在假设质量m这个参数是未知的。我们可以用如下的控制规律：
是关于时间t的m x 1维向量函数，v(t)是可以测量的m x 1维向量。如果向量(t) 服从如下
规律：
(t) sgn(k )ev(t)
(2)
其中γ是正常数，那么e(t)和φ(t)全局有界。而且，如果v(t)有界，那么
当 t 时，e(t) 0
简单地说，上述lemma告诉我们，如果输入信号以（2）的形式依赖于输出信号，那么整 个系统是全局稳定的（所有的状态都有界）
mˆ
0 t
, w x
w2dr
0
实际上，未知参数m是慢变的，在每一个新时刻，上述估计必须重新计算。根据 优化理论，我们可以用一种迭代公式代替重复使用上式。我们可以定义：
1 P(t) t
w2dr
0
函数P(t)称为估计增益。他的更新可以直接由下式获得：
d [P1] w2 dt
t
J e2(r)dr e(t) mˆ (t)x(t) u(t)
0
估算最小预测误差的方法：
dJ 0 ，这里 为被估计的参数
d
e.g.8.2
预测误差的实质就是参数的估计值 mˆ 与已知输入u的匹配误差。总误差最小化可
以潜在的平均掉测量噪声的影响。从而得到估计方程：
t
wudr
e.g.8.1
考虑一个质量弹簧阻尼系统，其外部作用力f(t)被视为输入u，其性态可以描述为：
8自适应控制(共32张)
使用自适应控制的非线性系统，通常要满足： 非线性对象可以参数线性化 全状态可量测 如果参数已知，则可以通过控制输入稳定地抵消非线性项（ 不存在隐藏的不稳定动态）
23
第23页，共32页。
1 问题(wèntí)描述
n阶SISO非线性系统：
其中，
自适应控制设计目标：使系统的输出渐近地跟踪一个期望的输出 yd (t)
•
xm 4xm 4r 取自适应增益\gamma为2 ，两个控制器参数的初制均为0。系统和参考模型的初 是条件都取为0
18
第18页，共32页。
跟踪误差 (wùchā)收敛，
参数误差 (wùchā)不收敛
（只有当参考信号r(t)满足一定的条件时，估计参数才会收敛到 理想19 控制器参数？）
第19页，共32页。
最简单的方法: 此方法的缺点：噪声大；加速度有可能为0
较好的方法：最小二乘法，选择估计规律使总的预测误差
其中，e为
从而得到估计值
••
其中 w x
最小
这样，如果未知参数是慢变的，在每一个新的时刻，上述估计必须重新计算。
12
第12页，共32页。
8.1.2 如何设计(shèjì)自适应控制器
自适应控制设计包括以下3个步骤：
定义组合跟踪误差的量度s为
定义信号量v为
得闭环误差方程
校正参数
^
m的方法之一是下面的
参数更新规律:
• ^
m vs，其中正常数称为自适应增益
8
第8页，共32页。
使用Lyapunov理论分析这个自适应(shìyìng)系统的稳定性和收敛性。
取Lyapunov函数为
得
•
根据参数更新规律
^
23
第23页，共32页。
1 问题(wèntí)描述
n阶SISO非线性系统：
其中，
自适应控制设计目标：使系统的输出渐近地跟踪一个期望的输出 yd (t)
•
xm 4xm 4r 取自适应增益\gamma为2 ，两个控制器参数的初制均为0。系统和参考模型的初 是条件都取为0
18
第18页，共32页。
跟踪误差 (wùchā)收敛，
参数误差 (wùchā)不收敛
（只有当参考信号r(t)满足一定的条件时，估计参数才会收敛到 理想19 控制器参数？）
第19页，共32页。
最简单的方法: 此方法的缺点：噪声大；加速度有可能为0
较好的方法：最小二乘法，选择估计规律使总的预测误差
其中，e为
从而得到估计值
••
其中 w x
最小
这样，如果未知参数是慢变的，在每一个新的时刻，上述估计必须重新计算。
12
第12页，共32页。
8.1.2 如何设计(shèjì)自适应控制器
自适应控制设计包括以下3个步骤：
定义组合跟踪误差的量度s为
定义信号量v为
得闭环误差方程
校正参数
^
m的方法之一是下面的
参数更新规律:
• ^
m vs，其中正常数称为自适应增益
8
第8页，共32页。
使用Lyapunov理论分析这个自适应(shìyìng)系统的稳定性和收敛性。
取Lyapunov函数为
得
•
根据参数更新规律
^
模型参考自适应控制.ppt
e -
y
图 1 增益可调的参考模型自适应 控制系统
即e(t)所满足的微分方程为：P(D)e (Km KcK p )Q(D)r
微分算子：D
d dt
,
D
2
d2 dt 2
....
两边对Kc求导： P(D) e Kc
K pQ(D)r
ym
KmQ(s) P(s)
r
P(D) ym KmQ(D)r
比较可得：e Kc
• 由图4,参考模型和参数可调被控系统的s域表达式分别为
Ym (s)
KmN (s) D(s)
r(s)
(1)
Y (s) KcKpN (s) r(s)
(2)
D(s)
其中D(s)和N(s)分别为如下已知的n阶的稳定首一多项式和n-1阶
多项式
n-1
D(s) sn aisi
n-1
N (s) bisi
iT -eP ri ,i 1,2,, m
则 V -eTQe为负定，从而广义误差系统为渐近稳定。
这种方法要求所有状态可测，这对许多实际对象往往不 现实，为此可采用按对象输入输出来直接设计自适应控制系 统。其中一种为直接法，它根据对象的输入输出来设计自适 应控制器，从而来调节可调参数，使可调系统与给定参考模 型匹配，另一种为间接法，利用对象的输入输出设计一个自 适应观测器，实时地给出对象未知参数和状态的估计，然后 利用这些估计值再来设计自适应控制器，使对象输出能跟踪 模型输出，或使其某一性能指标最优。
a2 s 2
Kp a1s
1
参考模型：Gm
(s)
a2 s 2
Km a1s
1
这时闭环自适应控制系统为：
P(D)e (Km Kc K p )Q(D)r
相关主题
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二、在电力系统方面,在60年代中期就提出用自适应方 法来实现锅炉燃烧效率的优化控制.
参数估计
被控系统
反馈调节器 图3 自校正控制系统
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.
四、自适应控制研究中的理论问题
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. 下面简单介绍在自适应控制研究中的如下理论问题. •稳定性 •收敛性 •鲁棒性 •其它理论问题
1）稳定性
• 稳定性是一个控制系统设计中的首要目标,自适应 控制系统设计亦如此.
– 目前许多自适应控制系统的设计是以能保证整个系统 全局稳定为准则的. – 对确定性被控系统的自适应系统,稳定性分析和设计问 题相对来说研究得成熟一些. – 但对随机被控系统,则困难得多,取得的成果也有限.
• 自适应控制系统的收敛性是指其自适应规律是 否收敛于参数已知时的最优控制规律.
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.
参考模型 前馈调节器 被控系统
反馈调节器 自适应机构 图2 模型参考自适应控制
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,它源于调节问题， 其一般结构如图3所示.
调节器参数 设计与计算 (自适应机构) 前馈调节器
一个自适应控制系统必须提供出被控系统的 当前状态的连续信息，也就是辨识对象，它 必须将当前的系统性能与期望的或者最优的 相比较，并作出使系统趋向期望或系统最优 性能的决策，最后，它必须对控制器进行适 当的修正以驱使系统走向最优状态。
二、自适应控制系统的发展
1、自适应控制的设想，最先是由考德威尔 （W.1.Caldwell） 于1950年提出来的。 2、自适应控制主要发展历程： 模型参考自适应方法： 50年代中期—美国麻省理工学院教授H.P.Whitaker首 先应用于参数最优化设计的模型参考自适应方法设计 直升机自适应自动驾驶仪提出的 60年代中期—Parks的基于Lyapunov稳定性理论的模 型参考自适应控制设计 60年代末期—Landau等人的基于Popov超稳定性理论 的模型参考自适应控制设计
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. 变增益机构
调节器
被控系统
2、模型参考自适应控制系统
模型参考自适应控制系统(ModeL Reference Adaptive Control Systems, MRACS)源于确定性伺服问题，其基本 结构如图2所示,它由两个环路所组成.
变增益机构 调节器 被控系统
图1 变增益自适应机构
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.当然,对于复杂的被控系统,仅仅进行增益
自适应控制系统
（adaptive control system）
专业：机械设计制造及其自动化 班级：机自1101班 学号：110101134 姓名：王虹
目录
一、自适应控制的概括
二、自适应控制的发展历程
三、自适应控制系统的形式
四、自适应控制的研究中的理论问题 五、自适应控制的应用
一、什么是自适应控制？
3）鲁捧性
• 粗略地说,系统的鲁棒性(robustness)是指系统的某种 性能指标对系统内部和环境变化、扰动或未建模动 力学特性的不敏感性.
如,所讨论的是系统的稳定性的不敏感性,则称为鲁棒稳定 性. 自适应控制系统的鲁棒性主要是指:
– 在存在扰动和未建模动力学特性的条件下,系统保持其稳定性和性能的 能力.
五、自适应控制的应用
• 自适应控制理论及其系统的诞生是实 际工程系统的需要,最早的自适应方法 的研究就是针对飞机驾驶而进行的
随着自适应控制理论和设计方法的发展,简便 廉价的微型计算机的普及,都使得自适应控制 技术逐渐得到广泛的应用.
下面,将简单介绍一下自适应控制在 一些主要应用领域的应用情况.
一、在航海方面,首先是在大型油轮上由Astrom等学者采用 自校正调节方法实现了自适应自动驾驶仪,取代了原有的PID 调节器的自动驾驶仪.
实践表明,自适应自动驾驶仪能够在变化复杂的随机环境下, 如海浪,潮流,阵风的扰动下,以及在不同的负荷、不同的航速 下,使油轮都能够按照预定的航迹稳定可靠地航行,并取得了 良好的经济效益.
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三、自适应控制系统的形式
因设计的原理和结构的不同，自适应控制ห้องสมุดไป่ตู้统大 概可分为如下几种形式：
3 1、 变 增 益 控 制 应、 控模 制型 系参 统考 自 适 2 、 自 校 正 控 制 系 统
1、变增益控制
这种系统的结构如图1所示，其结构 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.
– 对自校正方法,自适应规律的收敛性问题直接与参数 估计环节的收敛性有关. – 无论对于MRACS或自校正控制系统,参数的收敛性问 题依然未能有很好的解决.
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2）收敛性
Anderson在80年代初曾指出,缺乏系统持续激励的自适应系统, 由于其自适应规律未能一致性收敛,则被控系统的输出将发生间 歇性的“喷发(bursting)”现象.
1、Landau“自适应控制”的含义为：
利用可调系统（输入信号来调节它的性能） 的输入、状态和输出来测量，通过修改它的参 数或结构，或通过修改它的某个性能指标，将 其与规定的性能指标进行比较，然后由自适应 机构修改可调系统的参数或产生一个辅助信号， 以保持性能的系统指标接近于规定的性能指标。
2、Gibson“自适应控制”的定义为：