模型参考自适应控制(建大)

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自动控制系统中的模型辨识与自适应控制策略

自动控制系统中的模型辨识与自适应控制策略

自动控制系统中的模型辨识与自适应控制策略引言自动控制系统是现代工程领域中很重要的一个研究方向,它涉及到各种各样的应用,如工业自动化、航天技术、机器人技术等。

在自动控制系统中,模型辨识和自适应控制策略是两个关键领域。

本文将讨论自动控制系统中的模型辨识和自适应控制策略的原理、方法和应用。

模型辨识模型辨识是自动控制系统中的一个重要研究领域,它旨在从系统的输入和输出数据中构建出一个有效的数学模型。

该数学模型能够描述和预测系统的动态行为,从而为系统设计和控制提供依据。

常用的模型辨识方法包括参数辨识、结构辨识和非参数辨识。

参数辨识方法是基于假设系统模型是已知结构的情况下进行的。

通过对系统的输入和输出数据进行拟合,参数辨识方法能够估计出系统模型中的参数。

这些参数可以被用于描述系统的动态性能,并且可以用于设计稳定的自适应控制器。

结构辨识方法是在没有先验知识的情况下,通过试探不同的系统结构来辨识系统模型。

这种方法常常使用组合算法和优化算法,通过对系统数据进行训练,筛选出最符合系统动态特性的模型结构。

结构辨识方法在辨识非线性系统和复杂系统方面具有很大的优势。

非参数辨识方法是一种基于经验分布函数和核函数的统计方法。

该方法不依赖于特定模型的假设,而是直接从数据中提取系统的动态信息。

非参数辨识方法可以用于辨识非线性系统和时变系统,适用范围广泛。

自适应控制策略自适应控制策略是一种可以根据系统的实时信息进行不断更新和优化的控制策略。

自适应控制器能够自动调整控制参数,以适应系统的变化和不确定性。

常用的自适应控制策略包括模型参考自适应控制和直接自适应控制。

模型参考自适应控制是一种基于模型参考思想的控制策略。

该策略通过引入一个参考模型来指导控制器的参数调整。

控制器的目标是使系统的输出与参考模型的输出保持一致。

模型参考自适应控制可以有效地抑制扰动和噪声的影响,提高系统的鲁棒性。

直接自适应控制是一种通过在线辨识系统模型的控制策略。

该策略通过对系统的输入和输出数据进行递归估计,不断更新模型参数。

神经网络非线性系统辨识与模型参考自适应控制器设计

神经网络非线性系统辨识与模型参考自适应控制器设计

试论述神经网络系统建模的几种基本方法。

利用BP 网络对以下非线性系统进行辨识。

非线性系统22()(2(1)1)(1)()1()(1)y k y k y k u k y k y k -++=+++-1)首先利用u(k)=sin(2*pi*k/3)+1/3*sin(2*pi*k/6),产生样本点500,输入到上述系统,产生y(k), 用于训练BP 网络;2)网络测试,利用u(k)=sin(2*pi*k/4)+1/5*sin(2*pi*k/7), 产生测试点200,输入到上述系统,产生y(k), 检验BP/RBF 网络建模效果。

3)利用模型参考自适应方法,设计NNMARC 控制器,并对周期为50,幅值为+/- 的方波给定,进行闭环系统跟踪控制仿真,检验控制效果(要求超调<5%)。

要求给出源程序和神经网络结构示意图,计算结果(权值矩阵),动态过程仿真图。

1、系统辨识题目中的非线性系统可以写成下式:22()(2(1)1)(1)()();()1()(1)y k y k y k f u k f y k y k -++=•+•=++- 使用BP 网络对非线性部分()f •进行辨识,网络结构如图所示,各层神经元个数分别为2-8-1,输入数据为y(k-1)和y(k-2),输出数据为y(k)。

图 辨识非线性系统的BP 网络结构使用500组样本进行训练,最终达到设定的的误差,训练过程如图所示图网络训练过程使用200个新的测试点进行测试,得到测试网络输出和误差结果分别如下图,所示。

从图中可以看出,相对训练数据而言,测试数据的辨识误差稍微变大,在±0.06范围内,拟合效果还算不错。

图使用BP网络辨识的测试结果图使用BP网络辨识的测试误差情况clear all;close all;%% 产生训练数据和测试数据U=0; Y=0; T=0;u_1(1)=0; y_1(1)=0; y_2(1)=0;for k=1:1:500 %使用500个样本点训练数据U(k)=sin(2*pi/3*k) + 1/3*sin(2*pi/6*k);T(k)= y_1(k) * (2*y_2(k) + 1) / (1+ y_1(k)^2 + y_2(k)^2); %对应目标值Y(k) = u_1(k) + T(k); %非线性系统输出,用于更新y_1if k<500u_1(k+1) = U(k); y_2(k+1) = y_1(k); y_1(k+1) = Y(k); endendy_1(1)=; y_1(2)=0;y_2(1)=0; y_2(2)=; y_2(3)=0; %为避免组合后出现零向量,加上一个很小的数X=[y_1;y_2];save('traindata','X','T');clearvars -except X T ; %清除其余变量U=0; Y=0; Tc=0;u_1(1)=0; y_1(1)=0; y_2(1)=0;for k=1:1:200 %使用500个样本点训练数据U(k)=sin(2*pi/4*k) + 1/5*sin(2*pi/7*k); %新的测试函数Y(k) = u_1(k) + y_1(k) * (2*y_2(k) + 1) / (1+ y_1(k)^2 + y_2(k)^2); if k<200u_1(k+1) = U(k); y_2(k+1) = y_1(k); y_1(k+1) = Y(k); endendTc=Y; Uc=u_1;y_1(1)=; y_1(2)=0;y_2(1)=0; y_2(2)=; y_2(3)=0; %为避免组合后出现零向量,加上一个很小的数Xc=[y_1;y_2];save('testdata','Xc','Tc','Uc'); %保存测试数据clearvars -except Xc Tc Uc ; %清除其余变量,load traindata; load testdata; %加载训练数据和测试数据%% 网络建立与训练[R,Q]= size(X); [S,~]= size(T); [Sc,Qc]= size(Tc);Hid_num = 8; %隐含层选取8个神经元较合适val_iw =rands(Hid_num,R); %隐含层神经元的初始权值val_b1 =rands(Hid_num,1); %隐含层神经元的初始偏置val_lw =rands(S,Hid_num); %输出层神经元的初始权值val_b2 =rands(S,1); %输出层神经元的初始偏置net=newff(X,T,Hid_num); %建立BP神经网络,使用默认参数 %设置训练次数= 50;%设置mean square error,均方误差,%设置学习速率{1,1}=val_iw; %初始权值和偏置{2,1}=val_lw;{1}=val_b1;{2}=val_b2;[net,tr]=train(net,X,T); %训练网络save('aaa', 'net'); %将训练好的网络保存下来%% 网络测试A=sim(net,X); %测试网络E=T-A; %测试误差error = sumsqr(E)/(S*Q) %测试结果的的MSEA1=sim(net,Xc); %测试网络Yc= A1 + Uc;E1=Tc-Yc; %测试误差error_c = sumsqr(E1)/(Sc*Qc) %测试结果的的MSEfigure(1);plot(Tc,'r');hold on;plot(Yc,'b'); legend('exp','act'); xlabel('test smaple'); ylabel('output') figure(2); plot(E1);xlabel('test sample'); ylabel('error')2、MRAC 控制器被控对象为非线性系统:22()(2(1)1)(1)()();()1()(1)y k y k y k f u k f y k y k -++=•+•=++- 由第一部分对()f •的辨识结果,可知该非线性系统的辨识模型为:(1)[(),(1)]()I p y k N y k y k u k +=-+可知u(k)可以表示为(1)p y k +和(),(1)y k y k -的函数,因此可使用系统的逆模型进行控制器设计。

自适应控制中的模型参考自适应控制算法研究

自适应控制中的模型参考自适应控制算法研究

自适应控制中的模型参考自适应控制算法研究在控制系统中,控制器的设计和应用都是十分重要的,并且也是十分复杂的。

自适应控制是一种在控制器中嵌入智能算法的方法,可以让控制器根据被控制系统的状态自适应地调整参数,以达到最佳控制效果。

在自适应控制中,模型参考自适应控制算法是一种常见的算法,其原理和应用将在本文中进行介绍。

一、模型参考自适应控制算法的基本原理模型参考自适应控制算法是一种基于模型的自适应控制方法,其基本思想是将被控制系统的模型和控制器的模型进行匹配,通过模型匹配的误差来适应地调整控制器的参数。

其主要流程包括:建立被控制系统的模型;建立控制器的模型;将被控制系统的模型和控制器的模型进行匹配,计算出模型匹配误差;根据模型匹配误差来自适应地调整控制器的参数。

模型参考自适应控制算法的具体实现方式可以分为直接调节法和间接调节法两种。

直接调节法是将模型参考自适应控制算法中的误差直接反馈到控制器的参数中,以达到自适应控制的目的。

间接调节法则是通过在模型参考自适应控制算法中引入额外的参数,间接地调节控制器的参数,以达到自适应控制的目的。

二、模型参考自适应控制算法的应用模型参考自适应控制算法在实际工程中有着广泛的应用。

例如,它可以用于磁浮列车的高精度控制系统中,通过模型参考自适应控制算法来适应不同运行条件下的参数,达到最优的控制效果。

另外,模型参考自适应控制算法还广泛应用于机器人控制、电力系统控制等领域,可以有效地提高控制系统的性能和稳定性。

三、模型参考自适应控制算法的优缺点模型参考自适应控制算法的主要优点是可以适应不同的被控制系统和环境条件,具有较高的适应性和鲁棒性。

另外,它具有控制精度高、响应速度快等优点。

不过,模型参考自适应控制算法也存在一些缺点,例如模型误差对控制系统的影响比较大,不易对模型参数进行优化等。

四、结论综上所述,模型参考自适应控制算法是一种重要的自适应控制方法,在实际工程中具有广泛的应用前景。

自适应控制论文综述

自适应控制论文综述

自适应控制系统综述摘要:本文首先介绍了自动控制的基本理论及其发展阶段,然后提出自适应控制系统,详细介绍了自适应控制系统的特点。

最后描述的是自适应控在神经网络的应用和存在的问题。

关键字:自适应控制神经网络一、引言1.1控制系统的定义自动控制原理是指在没有人直接参与的情况下,利用外加的设备或装置,使机器,设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。

在不同的控制系统中,可能具有各种不同的系统结构、被控对象,并且其复杂程度和环境条件也会各不相同,但他们都具有同样的控制目地:都是为了使系统的状态或者运动轨迹符合某一个预定的功能性能要求。

其中,被控对象的运动状态或者运动轨迹称为被控过程。

被控过程不仅与被控系统本身有关,还与对象所处的环境有关。

控制理论中将控制系统定义为由被控系统及其控制器组成的整体成为控制系统。

1.2控制理论的发展阶段控制理论发展主要分为三个阶段:一:20世纪40年代末-50年代的经典控制理论时期,着重解决单输入单输出系统的控制问题,主要数学工具是微分方程、拉氏变换、传递函数;主要方法是时域法、频域法、根轨迹法;主要问题是系统的稳、准、快。

二:20世纪60年代的现代控制理论时期,着重解决多输入多输出系统的控制问题,主要数学工具是以此为峰方程组、矩阵论、状态空间法主要方法是变分法、极大值原理、动态规划理论;重点是最优控制、随即控制、自适应控制;核心控制装置是电子计算机。

三:20世纪70年代之后的先进控制理时期,先进控制理论是现代控制理论的发展和延伸。

先进控制理论内容丰富、涵盖面最广,包括自适应控制、鲁棒控制、模糊控制、人工神经网络控制等。

二、自适应控制系统2.1自适应控制的简介在反馈控制和最优控制中,都假定被控对象或过程的数学模型是已知的,并且具有线性定常的特性。

实际上在许多工程中,被控对象或过程的数学模型事先是难以确定的,即使在某一条件下被确定了的数学模型,在工况和条件改变了以后,其动态参数乃至于模型的结构仍然经常发生变化。

第三讲-自适应控制

第三讲-自适应控制

第三讲 自适应控制自适应控制自适应控制也是一种鲁棒控制方法,前面所讲的所有鲁棒控制(包括变结构控制),它们的基本思想是基于被控对象与内环控制的不匹配及不确定性的最坏情形的估计而展开设计的,它们的内环控制律是固定的,外环控制增益根据不确定性的估计来设定;而自适应控制的基本思想是根据一些在线算法改变控制律中的增益值或其他参数,控制器在操作过程中“学得”一套合适的参数。

自适应控制尤其适合于机器人这种执行重复的作业任务的场合,通过不断的重复,自适应控制可以改善跟踪性能。

根据设计技术不同,机器人自适应控制分为三类,即模型参考自适应控制(MRAC )、自校正自适应控制(STAC)和线性摄动自适应控制。

其控制器结构图如图5-4所示。

图5-4 自适应控制器的基本结构基于逆动力学的自适应控制本节主要讨论自适应控制在机器人控制问题上的应用。

刚性机器人适于自适应控制的一个关键特征是参数线性。

也就是说,虽然运动方程是非线性的,但如果把方程系数中连杆质量,惯性矩等参数分离出来却可以得到线性的关系,n 个连杆的刚性机器人动力学方程可以写成u p q q q Y q g q q q C qq M ==++),,()(),()( (5-1) 式中,),,(q qq Y 是n ×r 维矩阵;p 是r 维参数向量。

机器人界的学者在20世纪80年代中期得到了这一结果,随之第一个全局收敛的自适应控制律也出现了,这些自适应控制律的结果都是基于逆动力学展开的。

首先,系统动力学方程为 u p q q q Y q g q q q C qq M ==++),,()(),()( (5-2) 逆动力学控制律为ˆˆˆ()(,)()qu M q a C q q q g q =++ (5-3) 其中10()()dddq a q K q q K q q =---- (5-4)d q 是理想的轨迹,d q qe -=是位置跟踪误差。

ˆˆˆˆ,,,M C g p 分别为M ,C ,g ,p 的估计值。

现代控制理论期末公式总结

现代控制理论期末公式总结

现代控制理论期末公式总结一、传递函数与频域分析1. 传递函数公式:传递函数是描述线性时不变系统输入输出关系的数学表达式,用来表示系统的动态特性。

一般形式为:H(s) = Y(s)/X(s)其中,H(s)表示传递函数,s表示复频域变量,Y(s)和X(s)分别表示输出和输入。

2. 频域分析公式:常见的频域分析方法包括波特图、根轨迹和Nyquist图等,用于分析系统的稳定性和频率响应。

相关公式如下:a. 波特图:H(jω) = |H(jω)|ejφ其中,H(jω)表示传递函数在复频域的值,|H(jω)|是幅频特性,φ是相频特性。

b. 根轨迹:K(sI - A)^-1B = 0根轨迹是描述闭环系统极点随控制参数变化情况的图形。

c. Nyquist图:L(jω) = L(Re(s),Im(s)) = |G(jω)H(jω)|ejφNyquist图是描述开环系统传递函数G(jω)H(jω)在复平面上轨迹的图形。

二、状态空间与观测器设计1. 状态空间模型:状态空间模型是用状态方程和输出方程描述动态系统的数学模型。

一般形式为:ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t)y(t) = Cx(t) + Du(t)其中,ẋ(t)表示状态向量的导数,x(t)是状态向量,u(t)和y(t)分别是输入和输出向量,A、B、C、D是系统的系数矩阵。

2. 观测器设计公式:观测器是一种用于估计系统状态的附加反馈环节。

常见的观测器类型包括全状态反馈观测器和Luenberger观测器。

相关公式如下:a. 全状态反馈观测器:ẋe(t) = (A - LC)x(t) + Ly(t)其中,ẋe(t)表示观测器误差的导数,x(t)是系统状态向量,y(t)是系统输出,L是观测器的增益矩阵,A是系统的状态转移矩阵,C是输出矩阵。

b. Luenberger观测器:ẋe(t) = (A - LC)x(t) + Ly(t)其中,ẋe(t)表示观测器误差的导数,x(t)是系统状态向量,y(t)是系统输出,L是观测器的增益矩阵,A是系统的状态转移矩阵,C是输出矩阵。

rsd3a工作原理 -回复

rsd3a工作原理 -回复

rsd3a工作原理-回复RSD3A是一种用于自动化控制系统的工作原理。

它是一种基于数学建模和控制算法的自适应控制方法,可应用于各种工业过程中,如化工、电力、制造等。

RSD3A工作原理的核心是模型预测控制(MPC)技术。

MPC是一种基于系统数学模型的先进控制算法,它能够根据系统模型的预测性能进行自适应调节,并根据系统状态的变化实时地进行优化控制。

RSD3A的工作原理主要包括以下几个步骤:1. 系统建模:首先,需要对待控制的工业系统进行数学建模,以描述其动态特性。

这个数学模型可以是一阶、二阶或高阶的差分方程模型,也可以是状态方程模型。

系统的建模过程需要根据实际情况来进行参数估计和模型验证。

2. 建模误差分析:在建立系统数学模型的过程中,常常会存在建模误差。

建模误差是由于系统的复杂性以及参数估计的不准确性导致的。

因此,在使用RSD3A进行控制之前,需要对建立的数学模型进行误差分析,以确定模型的有效性和适用性。

3. 预测模型生成:基于系统的数学模型,通过数学计算生成预测模型。

预测模型是系统的数学描述,它能够根据系统的当前状态和控制目标,预测出系统的未来状态。

预测模型是MPC算法的核心,它用于根据当前状态和目标状态,计算出控制目标。

4. 控制输入计算:根据预测模型和控制目标,利用优化算法计算出最优的控制输入。

优化算法是根据系统的动态特性和控制目标,将目标函数最小化或最大化的过程。

常见的优化算法有基于模型的预测控制(MPC)、动态规划(DP)、模型参考自适应控制(MRAC)等。

5. 控制输出应用:根据计算的最优控制输入,系统控制器将相应的控制信号应用于被控对象。

通过不断的反馈调节,系统的状态被控制在预设的范围内,实现对系统的稳定控制。

总结起来,RSD3A的工作原理主要包括系统建模、建模误差分析、预测模型生成、控制输入计算和控制输出应用等步骤。

通过不断地调节控制信号,使得系统的状态实现预期的目标控制。

RSD3A工作原理的有效性取决于系统的数学模型和控制算法的准确性和适用性。

如何使用伺服系统进行自适应控制

如何使用伺服系统进行自适应控制

如何使用伺服系统进行自适应控制自适应控制是实现机械设备自主控制的关键技术之一,伺服系统则是实现自适应控制的主要手段之一。

本文将介绍如何使用伺服系统进行自适应控制。

一、伺服系统的基本组成伺服系统由伺服电机、减速器、编码器和控制器组成。

伺服电机作为伺服系统的驱动源,能够产生较精确定位和较大扭矩输出。

减速器则能够将高速低扭矩的电机输出转化为低速大扭矩的输出,常用的减速器有行星减速器和蜗轮蜗杆减速器。

编码器是用于反馈伺服电机转动轴角度或线性位移位置的设备,可以提供高精度的位置反馈信息。

控制器则是伺服系统的“大脑”,负责接收编码器反馈信号并通过算法控制伺服电机的运动。

二、自适应控制的原理及应用场景自适应控制是一种控制方法,能够根据外界环境变化实时调整控制器参数,从而保证系统性能稳定。

在伺服系统中,自适应控制能够实现跟踪误差、速度误差和位置误差的实时校正,从而提高系统的稳定性和控制精度,常用于需要高精度定位的应用场景,如半导体制造设备、精密机床等领域。

三、实现自适应控制的方法1. 阻尼比自适应控制法:根据系统反馈信号的实际阻尼比值,即被控对象的阻尼比与滤波器建模阻尼比之间的差值,实时调整控制器参数。

通过反馈控制器调整控制器增益,从而提高系统的响应速度和跟踪精度。

2. 频率自适应控制法:通过伺服系统中的限幅器和积分器来抑制伺服电机速度波动,从而降低输出力矩的变化,并据此调整控制器参数。

该方法适用于对系统频率变化敏感的场景。

3. 模型参考自适应控制法:将伺服系统视为一种带有未知扰动和不确定参数的模型,通过模型参考自适应控制器实时修正控制器参数,以适应频繁变化的工作环境,并提高系统的鲁棒性。

该方法适用于复杂机械控制系统,如六自由度机械臂、气液增压系统等。

四、结论自适应控制是伺服系统应用的重要手段,能够实现高精度控制和快速响应。

给定相应的适当参数,自适应控制构成后能够在系统实时迭代与校正中保证系统的性能稳定性和控制精度,实现机械设备自主控制的目标。

自适应滑模控制与模型参考自适应控制比较

自适应滑模控制与模型参考自适应控制比较

自适应滑模控制与模型参考自适应控制比较自适应控制是现代控制理论中的一种重要方法,它可以对复杂系统进行自主建模、参数在线估计和控制策略调整。

其中,自适应滑模控制与模型参考自适应控制是两种常用的自适应控制方法。

本文将就这两种方法进行比较,并分析其优缺点以及适用领域。

一、自适应滑模控制自适应滑模控制(Adaptive Sliding Mode Control,ASMC)是滑模控制(Sliding Mode Control,SMC)的改进和扩展。

SMC通过引入滑模面将系统状态限制在此面上,从而使系统鲁棒性较强。

然而,SMC 在实际应用中易受到系统参数变化和外界扰动的影响,导致滑模面的滑动速度过大或过小,影响系统的稳定性和控制性能。

ASMC通过自适应机制对滑模控制进行改进。

其核心思想是在线估计系统的未知参数,并将估计结果应用于滑模控制律中,使控制器能够自主调整以适应系统参数的变化。

具体来说,ASMC引入自适应法则对系统参数进行估计,并将估计值作为滑动面的参数,实现参数自适应调整。

这样,ASMC具备了适应性较强的控制能力,并能够更好地处理参数辨识的问题,提高了系统的稳定性和控制性能。

二、模型参考自适应控制模型参考自适应控制(Model Reference Adaptive Control,MRAC)是一种将模型参考和自适应控制相结合的方法。

其主要思想是建立系统的参考模型,并通过自适应机制实现控制器参数的自适应调整,使系统的输出与参考模型的输出误差最小化。

通过在线调整控制器的参数,MRAC能够适应系统参数的变化,实现对系统动态特性的自主调节。

在MRAC中,参考模型起到了重要的作用。

通过设计适当的参考模型,可以使系统输出保持在期望的轨迹上,并利用误差进行控制器参数的在线调整。

与ASMC相比,MRAC更加关注系统的闭环性能,能够实现更高的跟踪精度和鲁棒性。

三、比较与分析自适应滑模控制和模型参考自适应控制都是自适应控制的重要方法,但在应用场景和性能表现上存在一些差异。

三种典型控制方法

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。

机器人技术试题及答案

机器人技术试题及答案

第1章绪论1、国际标准化组织(ISO)对机器人的定义是什么?国际标准化组织(ISO)给出的机器人定义较为全面和准确,其涵义为:机器人的动作机构具有类似于人或其他生物体某些器官(肢体、感官等)的功能;机器人具有通用性,工作种类多样,动作程序灵活易变;机器人具有不同程度的智能性,如记忆、感知、推理、决策、学习等;机器人具有独立性,完整的机器人系统在工作中可以不依赖于人类的干预。

2、工业机器人是如何定义的?工业机器人是指在工业中应用的一种能进行自动控制的、可重复编程的、多功能的、多自由度的、多用途的操作机,能搬运材料、工件或操持工具,用以完成各种作业。

且这种操作机可以固定在一个地方,也可以在往复运动的小车上。

3、按几何结构,机器人可分为那几种?直角坐标型圆柱坐标型球坐标型关节坐标型4、机器人的参考坐标系有哪些?全局参考坐标系关节参考坐标系工具参考坐标系5、什么是机器人的自由度和工作空间?机器人的自由度(Degree of Freedom, DOF)是指其末端执行器相对于参考坐标系能够独立运动的数目,但并不包括末端执行器的开合自由度。

自由度是机器人的一个重要技术指标,它是由机器人的结构决定的,并直接影响到机器人是否能完成与目标作业相适应的动作。

机器人的工作空间(Working Space)是指机器人末端上参考点所能达到的所有空间区域。

由于末端执行器的形状尺寸是多种多样的,为真实反映机器人的特征参数,工作空间是指不安装末端执行器时的工作区域。

第2章1、机器人系统由哪三部分组成?答:操作机、驱动器、控制系统2、什么是机器人的操作机?分为哪几部分?答:机器人的操作机就是通过活动关节(转动关节或移动关节)连接在一起的空间开链机构,主要由手部、腕部、臂部和机座构成。

3、简述机器人手部的作用,其分为哪几类?答:作用:机器人的手部又称为末端执行器,它是机器人直接用于抓取和握紧(或吸附)工件或操持专用工具(如喷枪、扳手、砂轮、焊枪等)进行操作的部件,它具有模仿人手动作的功能,并安装于机器人手臂的最前端。

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

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。

机器人的自适应控制技术

机器人的自适应控制技术

机器人的自适应控制技术机器人的自适应控制技术是指机器人能够根据外部环境的变化和任务需求的变动自动调整控制策略,以实现更加灵活和高效的运动和操作。

这种技术的发展对于提升机器人的智能水平和适应性非常重要,也是机器人领域中的一个研究热点。

一、机器人的自适应控制技术概述机器人的功能和应用越来越广泛,但是在不同的任务和环境中,对机器人的控制需求也会有所差异。

传统的控制方法不能很好地适应这种变化,因此,研究人员开始探索机器人的自适应控制技术。

自适应控制技术可以使机器人能够根据不同的任务和环境要求,自主选择合适的控制策略,实现自身的优化和适应。

二、机器人的自适应控制技术的实现方式机器人的自适应控制技术可以通过以下几种方式实现:1. 模型参考自适应控制(MRAC):该方法是通过建立机器人动力学模型,并以此作为参考模型,通过在线学习和参数调整来实现机器人的控制。

这种方法可以适应不同的环境和任务需求,但需要较精确的动力学模型。

2. 强化学习:强化学习是一种机器学习方法,机器人可以通过与环境的交互来学习适应性的控制策略。

在强化学习中,机器人通过尝试和错误来优化控制策略,并通过奖励机制来评估策略的好坏,从而实现自适应控制。

3. 遗传算法:遗传算法是一种通过模拟生物遗传和进化过程来进行优化搜索的算法。

机器人可以通过遗传算法来搜索和优化自适应控制策略,从而在不同环境和任务下适应性更强。

三、机器人的自适应控制技术在实际应用中的例子机器人的自适应控制技术已经在多个领域得到了应用,以下是一些例子:1. 自动驾驶汽车:自动驾驶汽车需要根据路况和交通情况来实现自主驾驶,而不同的道路和交通情况需要不同的控制策略。

自适应控制技术可以使自动驾驶汽车自主调整控制策略,从而适应不同的驾驶场景。

2. 机器人装配线:机器人在装配线上需要根据产品种类和装配要求来进行灵活的操作和控制。

利用自适应控制技术,机器人可以自主选择适当的操作和控制策略,以适应不同的产品和变化的装配任务。

现代控制理论在电力系统及其自动化中的应用

现代控制理论在电力系统及其自动化中的应用

现代控制理论在电力系统自动化中的应用摘要:本文综述了近年来模糊逻辑控制、神经网络控制、线性最优控制、自适应控制在电力系统稳定,自动发电控制,静止无功补偿及串联补偿控制,燃气轮机控制等方面应用研究的主要成果与方法,并提出若干需要解决的问题。

关键词:电力系统模糊控制神经网络最优控制自适应控制1 前言电力系统能否安全稳定运行关系到国计民生,因此电力系统稳定性控制技术的选择变得尤为重要。

电力系统是一个越来越大,越来越复杂的动态网络,它具有很强的非线性、时变性且参数不确切可知,并含有大量未建模动态部分。

电力系统地域分布广泛,大部分原件具有延迟、磁滞、饱和等等复杂的物理特性,对这样的系统实现有效的控制是极为困难的,国内外因电压不稳导致的停电事故时有发生。

这些都使电力系统的稳定性控制问题变得越来越复杂,也正是因为问题的复杂性而使得现代控制理论得以在这一领域充分发挥其巨大的优势。

随着越来越先进的电力电子器件的出现和计算机技术的发展,先进的现代控制方法在电力系统领域的应用变的越来越广泛。

本文主要介绍了模糊逻辑控制、神经网络控制、最优控制和自适应控制在电力系统中的应用,并提出相关问题的相应解决方法。

2 电力系统的模糊逻辑控制电力系统的模糊逻辑控制就是利用模糊经验知识来解决电力系统中的一类模型问题,弥补了数值方法的不足。

从Zaden L.A.1965年发表了Fuzzy Sets[1]一文以来,模糊控制理论作为一门崭新的学科发展非常迅速,应用非常广泛。

目前国内外对电力系统模糊控制的研究成果越来越多,这显示了模糊理论在解决电力系统问题上的潜力。

模糊逻辑控制是从行为上模拟人的模糊推理和决策过程的一种实用的控制方法,它适于解决因过程本身不确定性、不精确性以及噪声而带来的困难。

模糊控制常用来描述专家系统,专家系统作为一种人工智能方法,其在电力系统中得到应用,弥补了数值方法的诸多不足。

专家系统利用专家知识进行推理,由于系统参数的不确定性,专家知识经常采用模糊描述。

智能交通信号灯自适应控制方案

智能交通信号灯自适应控制方案

智能交通信号灯自适应控制方案第一章概述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (2)1.3 研究意义 (3)第二章自适应控制理论基础 (3)2.1 自适应控制概述 (3)2.2 自适应控制原理 (3)2.3 自适应控制方法 (4)第三章智能交通信号灯系统架构 (4)3.1 系统组成 (4)3.2 系统功能 (5)3.3 系统工作原理 (5)第四章数据采集与处理 (6)4.1 数据采集方法 (6)4.2 数据预处理 (6)4.3 数据分析 (6)第五章交通流模型建立 (7)5.1 交通流概述 (7)5.2 交通流模型选取 (7)5.3 交通流模型参数估计 (7)第六章自适应控制算法设计 (8)6.1 算法概述 (8)6.2 算法设计原则 (8)6.3 算法实现 (8)6.3.1 数据采集与处理 (8)6.3.2 交通流量预测 (9)6.3.3 控制策略 (9)6.3.4 控制策略实施与反馈 (9)第七章系统功能评估 (9)7.1 评价指标选取 (9)7.2 评估方法 (10)7.3 实验结果分析 (10)第八章智能交通信号灯自适应控制应用案例 (10)8.1 案例一 (10)8.1.1 项目背景 (10)8.1.2 系统设计 (11)8.1.3 应用效果 (11)8.2 案例二 (11)8.2.1 项目背景 (11)8.2.2 系统设计 (11)8.2.3 应用效果 (11)8.3 案例三 (11)8.3.1 项目背景 (12)8.3.2 系统设计 (12)8.3.3 应用效果 (12)第九章系统实施与部署 (12)9.1 系统实施步骤 (12)9.1.1 需求分析 (12)9.1.2 系统设计 (12)9.1.3 设备选型与采购 (12)9.1.4 系统开发与集成 (12)9.1.5 系统测试与调试 (13)9.1.6 系统部署与培训 (13)9.2 部署策略 (13)9.2.1 分阶段部署 (13)9.2.2 区域优先级 (13)9.2.3 数据共享与协同 (13)9.3 注意事项 (13)9.3.1 数据准确性 (13)9.3.2 系统安全性 (13)9.3.3 用户参与 (13)9.3.4 持续优化 (14)第十章总结与展望 (14)10.1 研究总结 (14)10.2 存在问题与改进方向 (14)10.3 未来发展趋势 (15)第一章概述1.1 研究背景我国城市化进程的加快,城市交通问题日益凸显。

工业自动化中的自适应控制技术考核试卷

工业自动化中的自适应控制技术考核试卷
D.自适应控制对干扰不敏感,鲁棒控制对参数变化不敏感
14.以下哪种方法通常用于提高自适应控制系统的收敛速度?()
A.增大控制器参数
B.减小控制器参数
C.使用更复杂的自适应律
D.使用更简单的自适应律
15.在模型参考自适应控制中,如果参考模型选择不当,可能会造成什么问题?()
A.系统响应变慢
B.系统不稳定
A.控制器的设计和实现
B.系统的计算能力要求
C.系统的建模难度
D.适用于所有类型的工业系统
6.自适应控制策略中,哪些方法可以用于处理系统的不确定性?()
A.模型参考自适应控制
B.自校正控制
C.鲁棒控制
D.滑模控制
7.自适应控制系统中,以下哪些因素会影响控制效果?()
A.自适应律的设计
B.系统的初始条件
8.在工业自动化中,自适应控制技术有助于提高生产过程的____和____。
9.自适应控制器的设计通常涉及到____、____和____的联合设计。
10.为了提高自适应控制系统的性能,可以结合使用____控制等其他控制策略。
四、判断题(本题共10小题,每题1分,共10分,正确的请在答题括号中画√,错误的画×)
三、判断题(本题共10小题,每小题1分,共10分)
四、简答题(本题共5小题,每小题5分,共25分)
五、计算题(本题共2小题,每小题15分,共30分)
三、填空题(本题共10小题,每小题2分,共20分,请将正确答案填到题目空白处)
1.自适应控制技术能够根据系统____的变化自动调整控制器参数。
2.在自适应控制中,____是估计系统参数并调整控制器的重要部分。
7.关于模型参考自适应控制,以下哪项描述是正确的?()

模型参考自适应控制.ppt

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
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其中 B B2
自适应律为一积分适应律: Kc ( t ) Kc ( 0) B e ym d 0
Kp 为一系数。 Km
t
(2.6)
系统构成框图:
R
Kmq( s ) P( s)
q( s) p( s)
ym +
yp
e
*
Kc
Kp
*B
Kc(0)
+

需要两个乘法器和一个积分器,可用模拟元件构成。
e R + _
调节器
+ 可调系统
被控对象 Yp 适应机构
二 工作原理
自适应控制(模型跟随)
- 参考模型输出Ym(k)是可调系统的参考轨迹 - 希望对象的动态输出跟踪参考模型的输出
- 适应机构比较两者之差,确定自适应规律 - 改变调节器参数(参数自适应型),或产生一辅助输入信 号(信号综合型)
第三章模型参考自适应控制 §1 简介
§1 简介
一类重要的自适应控制系统 - 模型参考自适应控制系统 一 组成 Ym
参考模型
e R
+ _
调节器
+ 可调系统
被控对象 Yp 适应机构
1. 可调系统 — 可变调节器 + 被控对象
2. 参考模型(代表系统希望的输出响应)
3. 比较器 — 广义误差信号 4. 自适应机构 — 自适应律
Ym 参考模型
0
即:
e Kc - B2e Kc
(2.1)
e 灵敏度函数,反映参数变化 : Kc 对误差e变化的大小,求解关键。
e 求 : Kc
R Kc
kmq(s) ——— p(s) Kp q(s) ----p(s) 适应律
ym + yp e
e ym - y p
d D dt
K m q( s ) K c K p q( s ) q( s ) [ ]R ( K m - K c K p ) R p( s ) p( s ) p( s )
y p D i -1 y p , 1 i n n j i -1 1 j D j 1 D i -1 r y p , 1 i m n i -1 1 j D j j 1
y p Di y p y p [ ] , n t j i -1 i 1 j D j 1 i y y p D r p [ ] n t i -1 i 1 jD j j 1
2 J e 广义误差 e=Ym-Yp,目标: ( )d 0
为最小。
按照最优化中的梯度法,
Kc Kc(0) - B1
J t e 2e d Kc 0 Kc
t
J Kc
B1为常数
代入上式,
e d , Kc
B 2 2 B1
Kc Kc( 0) - B2 e
第三章模型参考自适应控制
二 具有多个可调参数的MIT的设计
n
§2 局部参数最优化设计方法
多项式 F ( D ) 1 i D i 称作灵敏度滤波器。 i 1 问题: 实现灵敏度函数时,F(D)必须已知。可系数 根据假设, i 已位于
i 的某个邻域中,因此可用 i 代替 i
n i 1
i
却未知,
得到:
F ( D) 1 i Di F ( D)
F ( D )称为伪灵敏度滤波器。

简单直观,但在某些情况下,不能保证设计系统的全局稳定性 考察这种方法的稳定性可观察广义误差信号的稳定性
第三章模型参考自适应控制
三 局部参数优化方法的稳定性问题 例:某一二阶系统的传递函数为: G ( s )
回顾
自适应控制的基本思想是:在控制系统设
计时,不断地测量受控对象的状态,性能 或者参数,从而认识或掌握系统当前的运 行状况,并将系统当前的性能指标与期望 的指标进行比较,从而根据比较结果作出 决策,来改变控制器的结构、参数或根据 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最优或次优。
一般来说,自适应控制系统在反馈控制的
基本回路上加上自适应机构构成。具有三 方面的功能: (1)在线辨识。 (2)决策控制。 (3)在线修正。
自适应控制系统主要分为两大类: (1)模型参考自适应控制系统。 (2)自校正自适应控制系统
模型参考自适应控制
(Model Reference Adaptive Control) MRAC
即:
y p Di y p , 1 i n n i 1 j D j j 1 Dir y p , 1 i m n i j 1 j D j 1
第三章模型参考自适应控制
二 具有多个可调参数的MIT的设计 同理可得:
K p ( t )q( s ) K m q( s ) 设参考模型为 ,对象模型为 p( s ) p( s )
其中:
p( s ) s n a1 s n-1 an-1 s an q( s ) b1 s n-1 b2 s n- 2 bn
– Km为常数,根据系统希望的动态响应事先确定 – p(s)、q(s)已知
可调系统
第三章模型参考自适应控制 §1 简介
+ _ Yp
适应机构
二 工作原理

分类 – 并联型
– 串联型
– 串并联型

技术难点 — 设计自适应机构,确定自适应律
– 局部参数最优化方法 – 利用李雅普诺夫稳定性理论的设计方法 – 利用波波夫超稳定性理论的设计方法
§2 局部参数最优化设计方法
一 单个参数的MIT方法
Ym 参考模型 e _ R + 调节器 被控对象
可调系统
+ _ Yp
适应机构
自适应辨识
R
被控过程
ym + e
可调系统
_ yp
- 把对象放在参考模型的位置 - 适应机构根据e 改变可调系统的参数
适应机构
- 当e趋近于零时,可调系统模型收敛于被控对象的模型
Ym 参考模型 e _ R + 调节器 被控对象
自适应律的实现问题仍然是灵敏度函数的实现问题。
第三章模型参考自适应控制
二 具有多个可调参数的MIT的设计 引入微分算子:
y p - ( i D ) y p ( i D i )r
i i 1 i 0 n m
§2 局部参数最优化设计方法
对上式两边分别求偏导,可得:
n y p y p i j D y D p j i i j 1 y n y p p i - D r - j D j i j 1 i
b1e e (Km - K pKc ) R b2 e
c Be y 自适应律为: K m
第三章模型参考自适应控制
三 局部参数优化方法的稳定性问题 广义误差方程为:
§2 局部参数最优化设计方法
b1e e (Km - K pKc ) R b2 e
c Bey 自适应律为: K m
(2.4)
e Kp q( D ) ym ym 即: 代入(2.3)式, Kc Km p( D ) R Km
e Kp ym Kc Km
e Kc - B2e Kc
(2.5)
第三章模型参考自适应控制 §2 局部参数最优化设计方法
(2.1)
代入(2.1)式:
c B e ym K
§2 局部参数最优化设计方法
可见:
推广得到: y p y p y p y p [ ] 2 [ ] i -1 [ ],1 i n t i -1 t i - 2 t 1 i y y p y p y p p [ ] 2 [ ] i [ ],0 i m t i -1 t i - 2 t 0 i
1
1 BK p K m A 2 0
得知,当
b1 BK p K m A b2
2
时,系统不稳定。
作业:实验2 用局部参数最优化方法设计MRAC
实验二 用MIT方法设计模型参考自适应控制系统 1. 要求 q( s ) 2 某一被控对象: G p ( s ) K p
p( s )
R Kc kmq(s) ——— p(s) Kp q(s) ----p(s) 适应律 ym + yp e
R Kc
ห้องสมุดไป่ตู้
kmq(s) ——— p(s) Kp q(s) ----p(s) 适应律
ym + yp e
- 被控对象受扰,Kp(t)产生漂移,改变系统的动态性能
- Kp(t)的变化是不可测的,其动态漂移将反映在过程输出Yp上
当其它参数,如T、τ发生变化时,也可仿效这种方法设计,
J J , 关键是求出 。 T
第三章模型参考自适应控制
二 具有多个可调参数的MIT的设计
§2 局部参数最优化设计方法
假设:可调系统的参数已位于参考模型参数的某个邻域内。 设参考模型为:
Gm ( s ) ym ( s ) i 0 n R( s ) 1 i s i
yp e K e K e , K i 0,1 i n i i i i i - K e e K e y p , K 0,1 i m i i i i i i
2 t0
t1
e 2 ( )d
即:
b1e e BK p K m A2e 0 b2 e
三 局部参数优化方法的稳定性问题
第三章模型参考自适应控制 §2 局部参数最优化设计方法
b1e e BK p K m A2e 0 b2 e
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