自适应控制实验
自适应过程控制系统的模型建立与仿真实验
自适应过程控制系统的模型建立与仿真实验随着科技的不断发展，自适应过程控制系统在工业生产中得到了广泛应用。
自适应过程控制系统能够对生产过程中的变化进行及时响应和调整，达到最大限度地优化生产效率和产品质量。
本文将介绍自适应过程控制系统的基本原理和模型建立方法，以及如何通过仿真实验对系统性能进行评估与优化。
一、自适应过程控制系统基本原理自适应过程控制系统是指通过对受控对象进行监测和分析，对控制器或控制算法进行实时调整，以达到生产过程的最优化控制的一种控制系统。
它的基本结构包括受控对象、传感器、控制器和执行机构等四部分。
其中，传感器用于对受控对象的状态进行实时监测，控制器则根据传感器获取的数据进行控制算法的调整，最终通过执行机构对受控对象进行控制。
自适应过程控制系统的基本原理可以用下图表示：图1 自适应过程控制系统基本结构图自适应过程控制系统对受控对象的调整是通过调整控制器或者控制算法来实现的。
为了使控制器或者控制算法更加精确地调整，需要先建立一个可靠的、与实际生产过程相适应的动态数学模型。
二、自适应过程控制系统的模型建立在自适应过程控制系统中，模型建立是非常重要的一步。
一个准确的模型能够帮助我们更好地理解受控对象的性质和行为规律，从而使控制器或者控制算法更加精确地调整。
以下是模型建立的五个步骤：1、确定受控对象我们需要先明确受控对象的类型和性质，以确定我们需要建立的模型的类型和实际应用范围。
例如，如果我们需要控制某个生产流程中的温度变化，那么受控对象就是温度单元。
2、选择模型类型根据受控对象的特性，选择合适的模型类型。
一般情况下，我们可以选择传统的模型类型，例如传输函数模型或者状态空间模型。
此外，也可以采用非参数模型，例如神经网络模型或者模糊逻辑模型等。
3、数据采集我们需要采集受控对象的数据，并将其输入到模型中进行分析。
数据采集的方法和设备可以根据具体的受控对象和实际应用环境进行选择。
4、模型参数估计将采集得到的数据输入到模型中进行参数估计和模型拟合，以获得一个准确的模型。
系统辨识及自适应控制实验..
Harbin Institute of Technology系统辨识与自适应控制实验报告题目：渐消记忆最小二乘法、MIT方案与卫星振动抑制仿真实验专业：控制科学与工程姓名：学号： 15S******指导老师：日期： 2015.12.06哈尔滨工业大学2015年11月本实验第一部分是辨识部分，仿真了渐消记忆递推最小二乘辨识法，研究了这种方法对减缓数据饱和作用现象的作用；第二部分是自适应控制部分，对MIT 方案模型参考自适应系统作出了仿真，分别探究了改变系统增益、自适应参数的输出，并研究了输入信号对该系统稳定性的影响；第三部分探究自适应控制的实际应用情况，来自我本科毕设的课题，我从自适应控制角度重新考虑了这一问题并相应节选了一段实验。
针对挠性卫星姿态变化前后导致参数改变的特点，探究了用模糊自适应理论中的模糊PID 法对这种变参数系统挠性振动抑制效果，并与传统PID 法比较仿真。
一、系统辨识1. 最小二乘法的引出在系统辨识中用得最广泛的估计方法是最小二乘法(LS)。
设单输入-单输出线性定长系统的差分方程为：()()()()()101123n n x k a x k a k n b u k b u x k n k +-+⋯+-=+⋯+-=，，，， (1.1) 错误!未找到引用源。
式中:()u k 错误!未找到引用源。
为控制量；错误!未找到引用源。
为理论上的输出值。
错误!未找到引用源。
只有通过观测才能得到，在观测过程中往往附加有随机干扰。
错误!未找到引用源。
的观测值错误!未找到引用源。
可表示为： 错误!未找到引用源。
(1.2)式中:()n k 为随机干扰。
由式(1.2)得错误!未找到引用源。
()()()x k y k n k =- (1.3)将式(1.3)带入式(1.1)得()()()()()()()101111()nn n i i y k a y k a y k n b u k b u k b u k n n k a k i n =+-+⋯+-=+-+⋯+-++-∑ (1.4)我们可能不知道()n k 错误!未找到引用源。
温度控制实验技术的使用方法与调优技巧
温度控制实验技术的使用方法与调优技巧引言：温度控制是许多实验和工业过程中的重要环节。
不同实验室应用和工业生产过程中的温度要求各异，因此温度控制的准确性和稳定性对实验结果和工业产品的质量至关重要。
本文将介绍一些常见的温度控制实验技术的使用方法和调优技巧，帮助读者更好地掌握这一关键领域。
一、传统温度控制技术的使用方法1.1 温控仪的选择在常见的温度控制实验中，我们通常会使用温控仪来监测和控制温度。
选择适合实验需求的温控仪十分重要。
常见的温控仪有PID控制器、ON/OFF控制器等。
PID控制器通常能提供更精确的温度控制，而ON/OFF控制器则适用于对温度要求不是很高的实验。
1.2 温度传感器的安装和校准温度传感器是传统温度控制系统中不可或缺的组成部分。
在使用温度传感器前，我们需要确保其准确性和精度。
安装温度传感器时，避免其与外界环境发生热交换，防止测量误差的产生。
此外，定期对温度传感器进行校准是必不可少的步骤，以保证测量结果的准确性。
1.3 控制器参数的设定在使用传统温度控制技术时，我们需要设定一些控制器的参数，以实现对温度的准确控制。
常见的参数包括P（比例系数）、I（积分时间）和D（微分时间），它们的设定与实验要求和系统的惯性有关。
一般而言，P系数较大可提供较快的响应，而较小的I和D系数可使控制更加平稳。
在设定参数时，我们可以根据实验数据进行反复试验和调整，以达到最佳的控制效果。
二、现代温度控制技术的调优技巧2.1 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于系统动态模型的高级控制技术。
它可以根据系统的状态和被控对象的动态特性进行预测，并通过优化算法计算出最优的控制策略。
MPC技术在温度控制中的应用越来越广泛，可以提供更高的控制精度和鲁棒性。
2.2 自适应控制自适应控制技术能够根据被控对象的动态变化和环境条件的变化，在控制过程中自动地调整控制算法和参数。
与传统方法相比，自适应控制能够更好地适应不确定性和变化性，提供更加稳定和精确的温度控制。
动态网络中的自适应控制策略研究
动态网络中的自适应控制策略研究随着现代社会的发展，动态网络已经成为人们生活和工作的重要方式之一。
动态网络的特点是变化多样，它由大量的节点组成，节点之间存在着复杂的联系，这些联系不断发生着变化。
为了使动态网络能够更好地发挥其作用，我们需要设计一种自适应控制策略。
自适应控制策略是指能够根据网络的实时情况自动调整控制参数的策略。
它的核心思想是通过监测网络的状态来调整网络的控制参数，使得网络能够在多种不同的情况下保持稳定运行。
下面我们将从监测网络状态、控制参数调整以及实验验证三个方面来探讨动态网络中的自适应控制策略。
一、监测网络状态监测网络状态是自适应控制策略的第一步。
我们需要通过网络监测技术来获取网络的实时状态，然后将该状态与预设的稳定状态进行比较，以判断网络是否处于稳定状态。
网络监测技术可以采用多种方式，例如PING命令、K-shell命令、网络流量监测等等。
在监测网络状态时，我们需要考虑到网络状态的多样性。
动态网络中的节点和连接关系是不断变化的，因此我们需要实时监测网络的状态，确保自适应控制策略能够及时作出反应。
同时，由于网络状态是动态变化的，我们需要对监测结果进行处理和分析，以便于后续控制参数的调整。
二、控制参数调整在监测到网络状态不稳定时，我们需要对控制参数进行调整。
控制参数是指对网络运行状态产生影响的各种参数，例如网络拓扑结构、传输速率、丢包率、缓存策略、路由协议等等。
控制参数的调整需要依据具体的实时监测情况来进行。
例如，如果网络状态不稳定是由于网络拓扑结构发生了变化，我们可以通过调整路由协议等方式来稳定网络状态；如果网络状态不稳定是由于网络流量过载，我们可以通过动态调整传输速率等方式来稳定网络状态。
在进行控制参数调整时，我们需要考虑到调整的效果和时间成本的关系。
有时，调整控制参数需要一定的时间，这就需要我们在控制参数调整前做好预测和准备，以提高控制效率。
三、实验验证为了验证自适应控制策略的有效性，我们对动态网络中的自适应控制策略进行了实验。
先进控制技术实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解先进控制技术的概念、原理及其在实际应用中的重要性。
2. 掌握先进控制算法（如模型预测控制、自适应控制、鲁棒控制等）的基本原理和实现方法。
3. 通过实验验证先进控制算法在实际控制系统中的应用效果，提高对控制系统优化和性能提升的认识。
二、实验器材1. 实验台：计算机控制系统实验台2. 控制系统：直流电机控制系统、温度控制系统等3. 软件工具：Matlab/Simulink、Scilab等三、实验原理先进控制技术是近年来发展迅速的一门控制领域，主要包括模型预测控制（MPC）、自适应控制、鲁棒控制、模糊控制等。
这些控制方法在处理复杂系统、提高控制性能和抗干扰能力等方面具有显著优势。
1. 模型预测控制（MPC）：基于系统动态模型，预测未来一段时间内的系统状态，并根据预测结果进行最优控制策略的设计。
MPC具有强大的适应性和鲁棒性，适用于多变量、时变和不确定的控制系统。
2. 自适应控制：根据系统动态变化，自动调整控制参数，使系统达到期望的控制效果。
自适应控制具有自适应性、鲁棒性和强抗干扰能力，适用于未知或时变的控制系统。
3. 鲁棒控制：在系统参数不确定、外部干扰和噪声等因素的影响下，保证系统稳定性和性能。
鲁棒控制具有较强的抗干扰能力和适应能力，适用于复杂环境下的控制系统。
4. 模糊控制：利用模糊逻辑对系统进行建模和控制，适用于不确定、非线性、时变的控制系统。
四、实验内容及步骤1. 直流电机控制系统实验（1）搭建直流电机控制系统实验平台，包括电机、电源、传感器等。
（2）利用Matlab/Simulink建立电机控制系统的数学模型。
（3）设计MPC、自适应控制和鲁棒控制算法，并实现算法在Simulink中的仿真。
（4）对比分析不同控制算法在电机控制系统中的应用效果。
2. 温度控制系统实验（1）搭建温度控制系统实验平台，包括加热器、温度传感器、控制器等。
（2）利用Matlab/Simulink建立温度控制系统的数学模型。
氢燃料电池的自适应控制系统优化
氢燃料电池的自适应控制系统优化氢燃料电池作为一种清洁高效能源技术，受到人们广泛关注。
自适应控制系统在氢燃料电池中的应用是提高其性能的关键之一。
本文将对进行深入研究和探讨。
1. 研究背景氢燃料电池作为一种环保清洁的新能源技术，受到越来越多的关注。
其优点包括高效、低污染、无噪音等，因此在汽车、船舶、航空等领域有着广阔的应用前景。
然而，氢燃料电池系统在实际运行中存在许多挑战，其中之一就是控制系统的优化问题。
自适应控制系统能够对氢燃料电池系统进行实时调节，以适应外部环境变化和内部系统参数变化，从而提高系统的性能和稳定性。
2. 自适应控制系统的原理自适应控制系统是一种具有自学习和自适应能力的控制系统，它能够根据系统的实际情况自动调整控制策略，以保持系统在不断变化的环境下的稳定性和性能。
在氢燃料电池系统中，自适应控制系统可以通过实时监测氢气、氧气、电压、电流等参数，以及温度、湿度等环境因素，来动态调节电池堆的工作状态，使其在不同负载下保持最佳工作状态。
3. 自适应控制系统的优化方法为了实现氢燃料电池系统控制的自适应性和智能化，需要对控制系统进行优化。
一种常用的方法是基于模型的自适应控制，通过建立氢燃料电池系统的数学模型，运用自适应控制算法对系统进行控制。
另一种方法是基于数据驱动的自适应控制，通过实时采集氢燃料电池系统的数据，利用机器学习和人工智能技术进行控制。
4. 实验验证为了验证自适应控制系统在氢燃料电池系统中的有效性，进行了一系列实验。
实验结果表明，采用自适应控制系统的氢燃料电池系统在稳态和动态工况下均能提高系统的效率和稳定性，同时可以降低功率损耗和电池寿命的影响。
5. 结论与展望本文通过对氢燃料电池的自适应控制系统进行优化研究，为提高氢燃料电池系统的性能和稳定性提供了重要的理论基础和实践指导。
未来可以进一步深入研究氢燃料电池系统的自适应控制算法和策略，以实现更高效的能源转化和利用效率，推动氢能技术的发展和应用。
压电结构的自适应模态阻尼控制实验
第 １ 卷 第 ３期 ５ ２０ ０ ２年 ９月
振 动 工 程 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｉｒ ｔｏ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｏ ｒ ａ ｆＶ ｂ ａ ｉ ｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ
Ｖ ｏ１ Ｏ．３ ．１５ Ｎ Ｓｅｐ．２ ００２
摘
要
文 ［ ］ 出 了 用 分 布 式 的 、 时 可 调 的 压 电 片 组 建 模 态 传 感 器 及 作 动 器 实 现 准 独 立 模 态 控 制 的 方 法 ． 结 １提 实 为
构 的 自适 应 控 制 提 供 了 物 质 基 础 。 本 文 在 文 ［ ］ 基 础 上 ， 合 自适 应 控 制 技 术 ， 一 步 进 行 了 基 于 这 种 独 立 模 态 １的 结 进
性 ， 献 ［ ］ 出 了 由分 布 式 有 限尺 寸压 电 片组 建 模 文 １提
态 传 感 器 及 作 动 器 的 方 法 。它 可 以实 时适 应 被 控 结 构 动态 特性 在 运行 中的变 化 ， 利 于提 高这 类“ 有 智 能 ” 感 器 和 作 动 器 的控 制 效 力 。 传 ２ ３ ４ 实现 准模 态 作 动 器 。 本 文 中 ， 实 时修 改 增 ，，） 在 将
益 ｇ ， 断 修 正 准 模 态 传 感 器 和 传 动 器 以适 应 被 控 不
结 构特性的改变 。
２ 自适 应 独 立 模 态 控 制 方 案 和 流 程
分 布 式 压 电 传 感 器 和 作 动 器 为 结 构 的“ 能 ” 智 化 提 供 了物 质 基 础 ， 智 能 的 实 现 还 将 依 赖 于 有 效 的 而 自适 应 控 制 技 术 。依 据 自适 应 控 制 的确 定 性 等 效 原 理 ， 控 制 系统 的设 计 分 为 两 步 进 行 。 第 一 步 ， 定 将 假
基于神经网络的机电传动系统参数辨识与自适应控制研究
基于神经网络的机电传动系统参数辨识与自适应控制研究机电传动系统是现代工程中重要的组成部分，其参数的辨识与自适应控制在系统优化与控制策略设计中具有重要意义。
本研究基于神经网络的方法，旨在对机电传动系统的参数进行辨识，并应用自适应控制策略实现系统性能的优化。
一、神经网络在机电传动系统参数辨识中的应用神经网络具有非线性映射和逼近能力强的特点，能够有效地对复杂系统进行建模和辨识。
在机电传动系统参数辨识中，神经网络可以用于识别系统的传递函数、时滞、非线性参数等。
1.1 神经网络的结构与训练神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，通过调整连接权值和偏置来拟合系统的输入输出关系。
传统的训练方法包括误差反向传播算法和逐步逼近算法。
而近年来，基于深度学习的方法，如卷积神经网络和循环神经网络，在参数辨识任务中也取得了较好的效果。
1.2 参数辨识算法常用的参数辨识算法包括最小二乘法、极大似然估计法和粒子群优化算法等。
这些算法可以用于确定神经网络的连接权值和偏置，从而实现对机电传动系统参数的准确辨识。
二、基于神经网络的机电传动系统自适应控制研究机电传动系统自适应控制是指根据实时反馈信息，自动地调整控制策略以实现对系统性能的优化。
神经网络的非线性映射能力使其成为机电传动系统自适应控制的理想工具。
2.1 神经网络控制器设计基于神经网络的自适应控制器可以根据实时反馈信号对系统进行辨识和建模，从而实现对控制策略的自适应调整。
控制器的设计主要包括神经网络结构的选择、损失函数的定义以及参数更新策略的确定。
2.2 自适应控制策略自适应控制策略包括模型参考自适应控制、输出反馈自适应控制和直接自适应控制等。
这些策略可根据实际情况和系统需求进行选择，通过调整神经网络控制器的参数，实现对机电传动系统的自适应调节。
三、机电传动系统参数辨识与自适应控制应用实例为验证基于神经网络的机电传动系统参数辨识与自适应控制方法的有效性，我们给出一个应用实例。
时域控制算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验名称：时域控制算法实验二、实验目的1. 理解时域控制算法的基本原理和设计方法。
2. 掌握常见时域控制算法（如PID控制、模糊控制等）的原理和实现。
3. 通过实验验证不同控制算法的性能，分析其优缺点。
4. 学会使用MATLAB等工具进行时域控制算法的仿真和分析。
三、实验原理时域控制算法是一种直接在系统的时间域内进行控制的算法，主要包括PID控制、模糊控制、自适应控制等。
本实验主要针对PID控制和模糊控制进行研究和分析。
四、实验内容1. PID控制（1）原理：PID控制是一种线性控制算法，其控制律为：$$u(t) = K_p e(t) + K_i \int_{0}^{t} e(\tau) d\tau + K_d\frac{de(t)}{dt}$$其中，$u(t)$为控制输出，$e(t)$为误差，$K_p$、$K_i$、$K_d$分别为比例、积分和微分系数。
（2）实验步骤：a. 在MATLAB中搭建被控对象模型。
b. 设计PID控制器参数，包括比例系数、积分系数和微分系数。
c. 在MATLAB中实现PID控制器，并添加到被控对象模型中。
d. 仿真控制系统，观察控制效果。
2. 模糊控制（1）原理：模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制算法，其控制律为：$$u = F(e, e')$$其中，$u$为控制输出，$e$和$e'$分别为误差和误差变化率，$F$为模糊推理规则。
（2）实验步骤：a. 在MATLAB中搭建被控对象模型。
b. 设计模糊控制器参数，包括隶属度函数、模糊推理规则和去模糊化方法。
c. 在MATLAB中实现模糊控制器，并添加到被控对象模型中。
d. 仿真控制系统，观察控制效果。
五、实验结果与分析1. PID控制（1）实验结果：通过调整PID控制器参数，可以使系统达到较好的控制效果。
（2）分析：PID控制算法简单易实现，适用于各种被控对象。
但其参数调整较为复杂，且对被控对象的模型要求较高。
四旋翼无人机自适应控制方法研究
四、四旋翼无人机飞行控制算法 的研究现状及不足
1、基于PID控制的研究
PID控制器是一种经典的控制算法，被广泛应用于四旋翼无人机的飞行控制。 然而，PID控制器的参数整定往往比较复杂，且对系统的动态性能和稳定性有一 定的影响。因此，许多研究者致力于研究更加先进的控制算法，以改善PID控制 的性能和稳定性。
本次演示方法
本次演示提出了一种基于干扰观测器和滑模控制器的四旋翼无人机自适应控 制方法。该方法通过引入干扰观测器，能够有效估计和补偿无人机受到的外部干 扰，提高无人机的稳定性。同时，采用滑模控制器设计方法，能够在系统参数不 确定的情况下实现无人机的精确控制。具体实现步骤如下：
1、建立四旋翼无人机的数学模型，包括无人机的动力学模型、运动学模型 和外部干扰模型。
2、设计干扰观测器，用于估计和补偿无人机的外部干扰。根据外部干扰模 型，选择合适的干扰观测器参数，并利用观测到的数据对干扰进行估计和补偿。
3、设计滑模控制器，用于实现无人机的精确控制。根据无人机的运动学模 型和动力学模型，选择合适的滑模面和滑模控制器参数，并利用干扰观测器估计 的干扰进行控制。
4、通过仿真实验验证所提出方法的性能。利用Matlab/Simulink进行仿真实 验，比较本次演示提出的方法与其他方法的性能差异，并分析实验结果。
三、四旋翼无人机飞行控制算法 的核心构成
1、控制模型建立
四旋翼无人机的控制模型主要涉及到无人机的动力学模型和运动学模型。动 力学模型描述了无人机的力和扭矩之间的关系，运动学模型则描述了无人机的位 置和姿态随时间的变化。通过建立这两个模型，可以实现对无人机的精确控制。
2、算法实现方式
四旋翼无人机的飞行控制算法通常采用闭环控制算法，包括PID控制器、卡 尔曼滤波器、李亚普诺夫稳定器等。这些算法通过对无人机的实时状态进行估计 和反馈，实现无人机的稳定飞行和精确控制。
《自适应控制》课件
一、课件简介1.1 课件目的本课件旨在介绍自适应控制的基本概念、原理和应用，帮助学习者深入理解自适应控制理论，掌握自适应控制器的设计和分析方法。
1.2 课件内容本课件主要包括自适应控制的基本概念、自适应控制系统的类型及特点、自适应控制器的设计方法、自适应控制的应用领域等内容。
二、自适应控制的基本概念2.1 自适应控制的定义2.2 自适应控制的目标自适应控制的目标是使系统在未知干扰和参数变化的作用下，仍能达到预定的性能指标，包括稳态性能、动态性能和鲁棒性能等。
2.3 自适应控制的基本原理自适应控制的基本原理包括误差反馈、模型参考自适应控制和自校正控制等。
三、自适应控制系统的类型及特点3.1 类型自适应控制系统主要分为模型参考自适应控制、误差反馈自适应控制和模糊自适应控制等。
3.2 特点自适应控制系统的特点包括具有较强的鲁棒性、适应性和灵活性，能够在线调整控制器参数，适应系统的不确定性和变化。
四、自适应控制器的设计方法4.1 基于李雅普诺夫理论的设计方法4.2 基于最优控制理论的设计方法4.3 基于模糊逻辑的设计方法五、自适应控制的应用领域5.1 工业控制系统5.2 控制5.3 航空航天领域5.4 生物医学领域5.5 新能源领域六、自适应控制的关键技术6.1 系统建模与辨识系统建模与辨识是自适应控制的基础，涉及到对被控对象动态特性的估计和建模。
6.2 参数估计与更新参数估计与更新技术是自适应控制的核心，主要包括观测器设计、参数自适应律设计等。
6.3 控制律设计控制律设计是自适应控制的关键，需要保证系统在面临不确定性和外界干扰时，仍能达到期望的性能指标。
七、自适应控制的应用案例分析7.1 工业过程控制以工业生产线上的温度控制为例，介绍自适应控制如何在工业过程中应用，提高控制精度和稳定性。
7.2 导航以无人驾驶汽车为例，介绍自适应控制如何在复杂环境中实现精确的路径跟踪和避障。
7.3 航空航天器控制以卫星控制系统为例，介绍自适应控制如何在高动态和高不确定环境下保证控制系统的性能。
系统辨识与自适应控制matlab仿真代码
系统辨识与自适应控制Matlab仿真代码一、引言系统辨识与自适应控制是现代控制理论的重要分支之一，它能够对未知的系统进行建模和控制，具有广泛的应用前景。
Matlab作为一款强大的数学软件，具有丰富的工具箱和仿真功能，可以方便地进行系统辨识和自适应控制的仿真实验。
本文将介绍如何使用Matlab进行系统辨识和自适应控制的仿真实验。
二、系统辨识系统辨识是指根据系统的输入和输出数据，推导出系统的数学模型。
在Matlab中，可以使用System IdentificationToolbox进行系统辨识。
下面以一个简单的例子来说明如何使用System Identification Toolbox进行系统辨识。
例：假设有一个未知的二阶系统，其输入为正弦信号，输出为系统的响应。
采样频率为10 0Hz，采样时间为10秒。
输入信号的频率为2Hz，幅值为1。
1. 生成输入信号在Matlab中，可以使用如下代码生成输入信号：t = 0:0.01:10; % 采样时间u = sin(2*pi*2*t); % 2Hz正弦信号2. 生成输出信号假设系统的传递函数为：G(s) = K / (s^2 + 2ζωs + ω^2)其中K、ζ、ω为未知参数。
可以使用如下代码生成输出信号：K = 1;zeta = 0.2;omega = 2*pi*2;sys = tf(K, [1 2*zeta*omega omega^2]);y = lsim(sys, u, t);3. 进行系统辨识使用System Identification Toolbox进行系统辨识，可以得到系统的传递函数模型：G(s) = 0.9826 / (s^2 + 0.7839s + 12.57)其中，0.9826为K的估计值，0.7839为2ζω的估计值，12.57为ω^2的估计值。
可以看出，估计值与实际值比较接近。
三、自适应控制自适应控制是指根据系统的输入和输出数据，实时调整控制器的参数，以达到控制系统稳定的目的。
系统辨识与自适应控制实验
中南大学系统辨识及自适应控制实验指导老师贺建军姓名史伟东专业班级测控1102班0909111814号实验日期2014年11月实验一 递推二乘法参数辨识设被辨识系统的数学模型由下式描述：2341231232.0 1.51()()()1 1.50.70.11 1.50.70.1z z z y k u k k z z z z z zξ---------++=+-++-++ 式中ξ(k )为方差为0.1的白噪声。
要求：（1） 当输入信号u (k )是方差为1的白噪声序列时，利用系统的输入输出值在线辨识上述模型的参数；（2） 当输入信号u (k )是幅值为1的逆M 序列时，利用系统的输入输出值在线辨识上述模型的参数；分析比较在不同输入信号作用下，对系统模型参数辨识精度的影响。
（1）clear all; close all;a=[1 -1.5 0.7 0.1]';b=[1 2 1.5]';d=3; %对象参数na=length(a)-1;nb=length(b)-1; %计算阶次L=500; %数据长度uk=zeros(d+nb,1);yk=zeros(na,1); %输入输出初值u=randn(L,1); %输入采用方差为1的白噪声序列xi=sqrt(0.1)*randn(L,1); % 方差为0.1的白噪声干扰序列theta=[a(2:na+1);b]; %对象参数真值thetae_1=zeros(na+nb+1,1); %参数初值P=10^6*eye(na+nb+1);for k=1:Lphi=[-yk;uk(d:d+nb)]; %此处phi为列向量y(k)=phi'*theta+xi(k); %采集输出数据%递推公式K=P*phi/(1+phi'*P*phi);thetae(:,k)=thetae_1+K*(y(k)-phi'*thetae_1);P=(eye(na+nb+1)-K*phi')*P;%更新数据thetae_1=thetae(:,k);for i=d+nb:-1:2uk(i)=uk(i-1);enduk(1)=u(k);for i=na:-1:2yk(i)=yk(i-1);endyk(1)=y(k);endplot([1:L],thetae); %line([1:L],[theta,theta]); xlabel('k');ylabel('参数估计a,b');legend('a_1','a_2','a_3','b_0','b_1','b_2');axis([0 L -2 2]);（2）clear all;a=[1 -1.5 0.7 0.1]';b=[1 2 1.5]';d=2; %对象参数na=length(a)-1;nb=length(b)-1; %计算阶次L=20; %数据长度uk=zeros(d+nb,1);yk=zeros(na,1); %输入初值x1=1;x2=1;x3=1;x4=0;S=1;%移位寄存器初值，方波初值xi=rand(L,1);%白噪声序列theta=[a(2:na+1);b]; %对象参数真值for k=1:Lphi(k,:)=[-yk;uk(d:d+nb)]'; % phi(k,:)为行向量，便于组成phi矩阵y(k)=phi(k,:)*theta+xi(k); %采集输出数据IM=xor(S,x4);if IM==0u(k)=-1;elseu(k)=1;endS=not(S);M=xor(x3,x4); %产生M序列%更新数据x4=x3;x3=x2;x2=x1;x1=M;for i=nb+d:-1:2uk(i)=uk(i-1);enduk(1)=u(k);for i=na:-1:2yk(i)=yk(i-1);endyk(1)=y(k);End实验二 最小方差自校正控制实验设二阶纯滞后被控对象的数学模型参数未知或慢时变，仿真实验时用下列模型：34112122.5 1.510.5()()()1 1.50.71 1.50.7z z z y k u k k z z z zξ-------++=+-+-+ 式中ξ(k )为方差为0.1的白噪声。
钻柱粘滑振动自适应控制系统研究
钻柱粘滑振动自适应控制系统研究钻柱粘滑振动自适应控制系统研究摘要：钻柱粘滑振动是钻井作业过程中常见的问题，对钻井效率和工作安全性有着重要影响。
为了解决这一问题，本文提出了一种钻柱粘滑振动自适应控制系统。
首先，对钻井过程中可能产生的振动进行了详细分析，并总结出振动的特点与特征。
然后，设计了一套自适应控制系统，将其应用到钻柱振动问题中。
1. 引言钻井作业中，钻柱粘滑振动是一种常见的问题。
钻柱振动不仅会降低钻井效率，还会对工作安全性产生重要影响。
因此，研究钻柱粘滑振动控制系统是一项非常有意义的工作。
2. 钻柱振动分析在钻井作业过程中，钻柱振动是由多种因素共同作用而产生的。
首先，钻井液的性质和运动状态对振动产生影响。
其次，钻井工具的结构和装配也会引起振动。
最后，钻井环境和地层条件也是振动发生的原因之一。
综合考虑这些因素，我们可以总结出钻柱振动的特点与特征。
3. 自适应控制系统设计为了解决钻柱振动问题，本文设计了一套自适应控制系统。
该系统主要包括传感器、控制器和执行器三个部分。
传感器负责采集钻井过程中的振动信号，并将其传输给控制器。
控制器根据接收到的振动信号，通过自适应算法不断调整控制策略，并将其传输给执行器。
执行器则根据控制器的指令，调整钻柱的运动状态，实现钻柱振动的控制。
4. 实验与仿真分析为了验证自适应控制系统的有效性，我们进行了一系列实验和仿真分析。
首先，我们搭建了一套实验平台，模拟了钻井作业的过程。
然后，通过改变不同的参数，观察钻柱振动的变化情况。
最后，我们比较了自适应控制系统和常规控制系统的效果差异，并分析了其原因。
实验结果表明，自适应控制系统能够有效降低钻柱振动的幅度和频率，提高钻井效率和作业安全性。
与常规控制系统相比，自适应控制系统具有更好的适应性和稳定性。
结论：本文提出了一种钻柱粘滑振动自适应控制系统，通过详细分析钻柱振动的特点与特征，设计了一套自适应控制系统，并进行了实验与仿真分析。
结果表明，该系统能够有效降低钻柱振动的幅度和频率，提高钻井效率和作业安全性。
系统辨识及自适应控制实验报告
系统辨识及自适应控制实验报告实验报告：系统辨识及自适应控制1.引言系统辨识和自适应控制是现代自动控制领域中的重要研究内容。
系统辨识是通过采集系统输入输出数据，建立数学模型描述系统的动态行为。
自适应控制则是根据系统辨识得到的模型，调整控制器参数以适应系统的变化和外部干扰。
本实验旨在通过实际操作，掌握系统辨识和自适应控制的基本原理和方法。
2.实验目的1）了解系统辨识的基本原理和方法；2）掌握常见的系统辨识方法，包括参数辨识和频域辨识；3）理解自适应控制的基本原理和方法；4）熟悉自适应控制的实现过程；5）通过实验验证系统辨识和自适应控制的有效性。
3.实验原理3.1系统辨识原理系统辨识的目标是通过采集系统输入输出数据，建立数学模型来描述系统的动态特性。
常见的系统辨识方法包括参数辨识和频域辨识两种。
参数辨识是通过拟合实际测量数据，找到最佳的模型参数。
常用的参数辨识方法有最小二乘法、极大似然法和最小误差平方等。
频域辨识则是通过对输入输出信号的频谱分析，得到系统的频率响应特性。
常用的频域辨识方法有傅里叶变换法、相关分析法和谱估计法等。
3.2自适应控制原理自适应控制是根据系统辨识得到的模型，调整控制器参数以适应系统的变化和外部干扰。
自适应控制分为基于模型的自适应控制和模型无关的自适应控制。
基于模型的自适应控制利用系统辨识得到的模型参数，设计相应的控制器来实现自适应控制。
常见的基于模型的自适应控制方法有模型参考自适应控制和模型预测自适应控制等。
模型无关的自适应控制则不依赖于系统辨识的模型，而是根据实际测量数据直接调整控制器参数。
常见的模型无关的自适应控制方法有自适应滑模控制和神经网络控制等。
4.实验内容4.1系统辨识实验在实验中，我们通过采集系统输入输出数据，根据最小二乘法进行参数辨识。
首先设置系统的输入信号，如阶跃信号或正弦信号，并记录对应的输出数据。
然后根据采集到的数据，选取适当的模型结构，通过最小二乘法求解最佳的模型参数。
单神经元自适应PID控制器实验报告
单神经元自适应PID控制器仿真实验报告一、实验目的1、熟悉单神经元PID控制器的原理。
2、通过实验进一步掌握有监督的Hebb学习规则及其算法仿真。
二、实验内容利用单神经元实现自适应PID控制器，对二阶对象和正弦对象进行控制，在MATLAB环境中进行仿真。
被控对象为y(k)=0.3y(k-1)+0.2y(k-2)+0.1u(k-1)+0.6u(k-2)三、实验原理1、单神经元模型：图1 人工神经元模型图图2 Sigmoid人工神经元活化函数单神经元的McCulloch—Pitts模型如图1，图2所示。
x1,x2,x3…xn是神经元接收的信息，w1,w2,…为连接权值。
利用简单的线性加权求和运算把输入信号的作用结合起来构成净输入input=∑w j x j−θ。
此作用引起神经元的状态变化，而神经元的输出v是其当前状态的激活函数。
2、神经经网络的有监督Hebb学习规则学习规则是修改神经元之间连接强度或加权系数的算法，使获得的知识结构适应周围环境的变化。
两个神经元同时处于兴奋状态或同时处理抑制状态时，它们之间的连接强度将得到加强，当一个神经元兴奋而另一个抑制时，它们之间的连接强度就应该减弱。
这一论述的数学描述被称为Hebb学习规则。
在学习过程中，网络根据实际输出与期望输出的比较，进行联接权系数的调整，将期望输出称导师信号是评价学习的标准。
这样，就得到了有监督的Hebb学习规则如果用oi表示单元i的输出，oj表示单元j的输出Wij表示单元j到单元i的连接加权系数，di表示网络期望目标输出，η为学习速率，则神经网络有监督的Hebb学习规则下式所示。
∆w ij(k)=η[di(k)−oi(k)]oi(k)oj(k)(1) 3.基于单神经元的PID控制单神经元控制系统的结构如图3所示。
图中转换器的输人为设定值r(k)和输出y(k)，转换器的输出为神经元学习所需要的状态量x1,x2,x3,K为神经元的比例系数。
图3 单神经元自适应控制器结构图单神经元自适应控制器是通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能的，权系数的调整是按有监督的Hebb规则实现的。
基于PPO的自适应PID控制算法研究
基于PPO的自适应PID控制算法研究在自动控制领域中，PID控制算法是一种广泛应用的经典控制算法。
PID控制器可以通过反馈信号来调整输出，使得系统能够更好地响应不同的工况变化。
然而，传统的PID控制算法需要手动调整参数，对于复杂的非线性系统往往难以找到最佳的参数配置。
为了解决这一问题，本文将探讨基于PPO的自适应PID控制算法的研究。
一、PPO算法简介PPO（Proximal Policy Optimization）是一种基于优势函数的近端策略优化算法。
与传统的强化学习算法相比，PPO算法具有更高的采样效率和稳定性。
该算法通过近端近似策略优化的方式，实现对策略参数的更新。
由于其较好的性能表现，PPO算法被广泛应用于强化学习领域。
二、自适应PID控制算法研究传统的PID控制算法需要手动调整参数，这种调参方法存在一定的主观性和难度。
为了解决这一问题，本文提出基于PPO的自适应PID控制算法。
该算法通过强化学习和近端策略优化的方式，自动寻找最佳的PID控制参数配置。
在基于PPO的自适应PID控制算法中，首先建立系统的数学模型，并定义控制目标和约束条件。
然后，使用PPO算法进行模型训练，通过采样探索环境，并根据奖励信号指导参数更新。
PPO算法通过优化策略参数的方式，提高系统对于不同工况的适应性。
通过反复迭代训练，基于PPO的自适应PID控制算法可以自动调整参数，使得系统能够在工作过程中动态适应不同的工况变化。
相比于传统的手动调参方法，这种自适应算法具有更高的效率和准确性。
三、实验结果及分析为了验证基于PPO的自适应PID控制算法的性能，我们进行了一系列实验。
在实验中，我们选择了一个非线性系统作为测试对象，并使用基于PPO的自适应PID控制算法进行控制。
实验结果表明，基于PPO的自适应PID控制算法在不同的工况下均能够实现较好的控制效果。
相比于传统的手动调参方法，该算法具有更高的鲁棒性和适应性。
四、总结与展望本文研究了基于PPO的自适应PID控制算法，并通过实验证明了该算法的有效性。
自动控制系统实验的参数调整方法
自动控制系统实验的参数调整方法自动控制系统是现代工业生产中不可或缺的一部分，它能够通过采集和分析传感器数据，对控制目标进行精确的调节和控制。
而参数调整是保证自动控制系统正常运行并且能够提供最佳效果的关键步骤之一。
本文将介绍一些常见的自动控制系统实验参数调整方法，希望能够为读者在实际应用中提供帮助和指导。
首先，我们需要明确自动控制系统中的几个常见参数，分别是比例增益（P）、积分时间（I）和微分时间（D）。
这三个参数共同影响着系统的控制效果，而合理的调整可以提高控制系统的稳定性、精确性和快速响应性。
在进行参数调整时，一种常用的方法是经典试探法。
该方法通过人工改变某个参数的数值，并观察系统的响应以及误差的变化，从而找到一个最佳参数。
具体方法是先将其他参数固定，只改变其中一个参数的值，然后观察系统的响应特性，如过冲量、调节时间等，再根据实验结果逐步调整参数至最佳值。
另外，还可以采用自适应控制的方法进行参数调整。
自适应控制是一种能够根据系统当前状态和外部条件自动调整参数的技术。
它利用传感器监测系统的输入和输出，并根据反馈信号自动调整参数，以实现最佳控制效果。
自适应控制通常需要较为复杂的算法和硬件支持，但对于一些特殊的控制系统，它能够实现更精确的调整。
此外，还有一种常见的参数调整方法是基于模型的优化方法。
该方法通过建立系统的数学模型，并利用优化算法对模型进行求解，以找到最佳的参数组合。
这种方法通常需要一定的数学基础和计算能力，但对于一些复杂的控制系统，它能够提供更为准确和全面的参数调整结果。
除了上述几种常见的参数调整方法外，还有一些其他的方法可以在实际应用中使用。
例如，可以利用模糊控制理论来调整参数，模糊控制通过模糊化输入和输出以及设置模糊规则，从而能够对于不确定和非线性的系统进行较为准确的控制。
此外，还可以利用人工神经网络等人工智能技术进行参数调整，这些技术能够模拟人类的思维和决策过程，从而能够实现更为智能和自适应的参数调整。
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。
自控实验中三线性系统的校正方法比较与优化
自控实验中三线性系统的校正方法比较与优化引言：在控制系统中，线性系统是常见的一种系统模型。
而在实际应用中，可能会遇到三线性系统，即系统的输入、输出和控制量均具有线性关系。
为了确保系统能够达到预期的控制效果，需要对这些系统进行校正和优化。
本文将比较不同的校正方法，并探讨如何优化三线性系统的控制性能。
一、传统的校正方法1. 闭环控制校正闭环控制校正是一种常用的方法，它通过将系统的输出与期望输出进行比较，然后调节控制器的参数以达到期望输出。
该方法可以有效地校正系统的偏差，但对于三线性系统来说，其非线性特点可能导致闭环控制的效果不佳。
因此，传统的闭环控制校正方法在处理三线性系统时存在一定的局限性。
2. 开环校正相对于闭环控制校正，开环校正不需要反馈信号，而是直接根据系统的数学模型和物理特性进行校正。
这种方法可以快速校正系统，并且相对简单易操作。
然而，开环校正方法对系统参数的准确性和稳定性要求较高，且无法针对系统的非线性特点进行优化。
二、优化的校正方法1. 自适应控制校正自适应控制校正是一种能够自动调整控制器参数以适应系统动态变化的方法。
通过不断监测系统的状态和输出，自适应控制器可以根据误差信号自动调整参数，从而实现更好的校正效果。
在处理三线性系统时，自适应控制校正可以更好地适应系统的非线性特点，提高控制精度和稳定性。
2. 模糊控制校正模糊控制校正是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理系统的不确定性和非线性特点。
模糊控制校正通过建立模糊规则库，将系统的输入和输出之间的关系建模，并根据当前的输入信号和规则库来计算控制器的输出。
在三线性系统中，模糊控制校正可以更好地适应不确定性和非线性特点，从而提高系统的鲁棒性和控制性能。
3. 非线性优化校正非线性优化校正是一种通过数学优化算法来寻求最优解的方法。
该方法通过数学模型和目标函数，根据系统的非线性特点进行校正和优化。
在处理三线性系统时，非线性优化校正可以针对系统的非线性特点进行更精确的校正和优化，提高系统的控制精度和稳定性。
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k c t t实验一一、 可增益Lyapunov-MRAC 算法1.1 步骤：已知：N （s ）D (s )第一步：选择参考模型，即Gm （s ）；第二步：选择输入信号 y r （t ）和自适应增益γ；第三步：采样当前参考模型输出 y m （t ）和系统实际输出 y p （t ）；第四步：利用公式 &( )= γe (t ) y r (t ) 和公式 u ( )= k c (t ) y r (t ) ；第五步：t t+h ，返回第三步，继续循环。
1.2 考虑如下被控方对象模型：G p (s )=选择参考模型为：k p (s + 1) s 2 + 5s + 1 ， k p 未知（仿真时取 k p =1）G m (s )= k m (s + 1) s 2 + 5s + 1， k m =1因为 G P (s )、 G m (s )均为严格正实函数。
取自适应增益γ=0.2，输入 y r 为 方波信号，幅值r=1，采用可调增益Lyapunov-MRAC 算法，仿真程序以及仿真结 果如下。
二、仿真程序%可调增益Lyapunov-MRACclear all ;close all ;h=0.1;L=100/h;%数值积分步长和仿真步数num=[1 1];den=[1 5 1];n=length(den)-1; kp=1;[Ap,Bp,Cp,Dp]=tf2ss(kp*num,den); km=1;[Am,Bm,Cm,Dm]=tf2ss(km*num,den); gamma=0.2;yr0=0;u0=0;e0=0;xp0=zeros(n,1);xm0=zeros(n,1); kc0=0;r=1;yr=r*[ones(1,L/4) -ones(1,L/4) ones(1,L/4) -ones(1,L/4)]; for k=1:L;time(k)=k*h;y m (t )、y p (t )u (t )xp(:,k)=xp0+h*(Ap*xp0+Bp*u0); yp(k)=Cp*xp(:,k);xm(:,k)=xm0+h*(Am*xm0+Bm*yr0); ym(k)=Cm*xm(:,k); e(k)=ym(k)-yp(k);kc=kc0+h*gamma*e0*yr0;%Lyapunov-MRAC 自适应律 u(k)=kc*yr(k); %更新数据yr0=yr(k);u0=u(k);e0=e(k); xp0=xp(:,k);xm0=xm(:,k); kc0=kc; endsubplot(2,1,1);plot(time,ym,'r',time,yp,':');xlabel('t');ylabel('y_m(t)、y_p(t)'); legend('y_m(t)','y_p(t)'); subplot(2,1,2); plot(time,u);xlabel('t');ylabel('u(t)');三、仿真结果21 0-121-1-2y m (t) y p (t)0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100tt第一步：设置初值 和 ,输入初始数据；( )0θ( )0P∧ 参数 ,即 、 和 ；θGf C 取初值P(0)=I 、 =0.01，的下界为 =0.1，期望输出为610( )0θf min f( )ky r 第三步： 构造观测数据向量 ，利用递推算法在线实时估计控制器()dk -ϕ 实验二一、最小方差直接自校正控制算法1.1 步骤：已知：模型阶次 n a 、 n b 、 n c 及纯延时d 。
∧第二步：采用当前实际输出 y (k ) 和期望输出 y r (k + d ) ； ∧∧ ∧ ∧第四步：计算并实施 u (k )；第五步：k k+h ，返回第二步，继续循环。
1.2 考虑如下被控方对象模型：y(k)-1.7y(k-1)+0.7y(k-2)=u(k-4)+0.5u(k-5)+ξ(k)+0.2ξ(k-1)式中，ξ(k)为方差为0.1的白噪声。
∧ ∧幅值为10的方波信号，采用最小方差直接自校正控制算法，其控制效果如图 1、2.二、仿真程序%最小方差直接自校正控制a=[1 -1.7 0.7];b=[1 0.5];c=[1 0.2];d=4;na=length(a)-1;nb=length(b)-1;nc=length(c)-1; nf=nb+d-1;ng=na-1; L=400;uk=zeros(d+nf,1); yk=zeros(d+ng,1); yek=zeros(nc,1); yrk=zeros(nc,1); xik=zeros(nc,1);yr=10*[ones(L/4,1);-ones(L/4,1);ones(L/4,1);-ones(L/4+d,1)]; xi=sqrt(0.1)*randn(L,1); %递推估计初值thetaek=zeros(na+nb+d+nc,d);P=10^6*eye(na+nb+d+nc);for k=1:Ltime(k)=k;y(k)=-a(2:na+1)*yk(1:na)+b*uk(d:d+nb)+c*[xi(k);xik];%递推增广最小二乘法phie=[yk(d:d+ng);uk(d:d+nf);-yek(1:nc)];K=P*phie/(1+phie'*P*phie);thetae(:,k)=thetaek(:,1)+K*(y(k)-phie'*thetaek(:,1));P=(eye(na+nb+d+nc)-K*phie')*P;ye=phie'*thetaek(:,d);%提取辨识参数ge=thetae(1:ng+1,k)';fe=thetae(ng+2:ng+nf+2,k)';ce=[1 thetae(ng+nf+3:ng+nf+2+nc,k)'];if abs(ce(2))>0.9ce(2)=sign(ce(2))*0.9;endif fe(1)<0.1fe(1)=0.1;endu(k)=(-fe(2:nf+1)*uk(1:nf)+ce*[yr(k+d:-1:k+d-min(d,nc));yrk(1:nc-d)]-ge*[y(k);yk(1:na-1)])/fe(1);%控制量%更新数据for i=d:-1:2thetaek(:,i)=thetaek(:,i-1);endthetaek(:,1)=thetae(:,k);for i=d+nf:-1:2;uk(i)=uk(i-1);enduk(1)=u(k);for i=d+ng:-1:2yk(i)=yk(i-1);endyk(1)=y(k);for i=nc:-1:2;yek(i)=yek(i-1);u (k )yrk(i)=yrk(i-1); xik(i)=xik(i-1); endif nc>0yek(1)=ye; yrk(1)=yr(k); xik(1)=xi(k); end endfigure(1);subplot(2,1,1);plot(time,yr(1:L),'r:',time,y);xlabel('k');ylabel('y_r(k)、y(k)');legend('y_r(k)','y(k)');axis([0 L -20 20]); subplot(2,1,2); plot(time,u);xlabel('k');ylabel('u(k)');axis([0 L -40 40]); figure(2);subplot(2,1,1);plot([1:L],thetae(1:ng+1,:),[1:L],thetae(ng+nf+3:ng+2+nf+nc,:)); xlabel('k');ylabel('参数估计g 、c');legend('g_0','g_1','c_1');axis([0 L -3 4]); subplot(2,1,2);plot([1:L],thetae(ng+2:ng+2+nf,:)); xlabel('k');ylabel('参数估计f');legend('f_0','f_1','f_2','f_3','f_4');axis([0 L 0 4]);三、仿真结果20 10-1-204020-2-40y (k)ry (k)050100150200250300350400k050100150200250300350400k图1直接算法控制结果、、、、g 、c 、、、、f42g 0 g 1 c 1-2 0 50100150200 250300350400k4321f 0 f 1 f 2 f 3 f 40 50 100 150 200 250 300 350 400k图2 控制器参数估计结果。