自适应控制的总结与仿真
基于自适应控制的无人机飞行动力学建模与仿真
基于自适应控制的无人机飞行动力学建模与仿真标题：基于自适应控制的无人机飞行动力学建模与仿真引言：无人机作为近年来快速发展的一项重要技术，已经被广泛应用于军事、民用等领域。
无人机的飞行控制是其关键技术之一，而控制器的设计又离不开对无人机飞行动力学的建模与仿真。
本文将基于自适应控制理论，对无人机的飞行动力学进行建模与仿真，并探讨其在实际飞行中的应用。
一、无人机飞行动力学建模1.1 坐标系选择在建模过程中，选择合适的坐标系是非常关键的。
常用的坐标系包括地理坐标系、惯性坐标系和机体坐标系。
1.2 运动方程推导通过建立无人机在空间中的运动方程，可以描述其在三维空间中的运动状态。
运动方程包括位置、速度和加速度的关系，以及飞行器受到的力和力矩的影响等。
1.3 受力和力矩分析无人机在飞行过程中会受到重力、空气动力学力和推力等力的作用，同时还会受到空气动力学力矩和推力矩的影响。
通过对这些力和力矩的分析，可以建立相应的动力学方程。
二、无人机飞行动力学仿真2.1 建立仿真模型根据前文对无人机飞行动力学的建模，可以使用相应的数学模型来建立无人机飞行仿真模型。
这可以使用MATLAB等仿真软件来实现。
2.2 设计控制器在仿真模型的基础上，设计适应无人机飞行特性的自适应控制器。
自适应控制器可以根据无人机飞行时的参数变化和外部干扰，自动调节控制器参数以达到良好的飞行性能和稳定性。
2.3 仿真结果评估通过对仿真模型的运行和结果分析，可以评估所设计的自适应控制器的性能。
主要包括稳定性、跟踪精度、响应速度和抗干扰性等指标的评估。
三、无人机实际飞行中的应用无人机飞行动力学建模与仿真为无人机的实际飞行提供了重要的参考。
基于建立的仿真模型和自适应控制器，在实际飞行中可以进行调试和优化。
而自适应控制器的设计也可以在实际飞行中进行验证和改进，以提高无人机的飞行性能和稳定性。
结论：本文基于自适应控制理论，对无人机飞行动力学进行了建模与仿真，并探讨了其在实际飞行中的应用。
系统辨识与自适应控制MATLAB仿真第5章模型参考自适应控制
[ky]
k
(t)
(t)
(5-13)
10
由式（5-13）和上式有
(t) k(t) (t)
(5-14)
式中，k(t) k(t) k。 于是可以看到，当 k(t) k 时， (t) 0
现给出规范化的性能指标函数：
J
(k)
1 2
2 (t)
m2
式中，m 1 2(t) 为规范化信号。
按优化理论，k变化使 J (k) 极小的方向应按负梯度确定：
梯度设计法来叙述。
例5.1.3 设有被控对象式（5-1），仍采用参考模型式（5-2）
和控制器结构式（5-6）。设aˆp (t) 是未知对象参数 ap的估计值，式
（5-6）中的 k(t) 由下式计算：
k(t) aˆp (t) am
(5-16)
为了产生参数估计aˆp (t) ，选择一个稳定的滤波器
系统辨识与自适应控制 MATLAB仿真
第5章模型参考自适应控制
1
模型参考自适应控制是一种不同于自校正控制的另一类自适应 控制形式。根据被控对象结构和控制要求，设计参考模型，使其输 出表达对输入指令的期望响应，然后通过模型输出与被控对象输出 之差来调整控制器参数，使差值趋向于零，也就是使对象输出向模 型输出靠近，最终达到完全一致。根据控制器参数更新方法的不 同，模型参考自适应控制可分为直接自适应控制和间接自适应控制 两种。推演参数自适应规律的方法有两种：梯度法和稳定理论法。 5.1简单自适应控制系统
本节目的：1）给出直接自适应控制和间接自适应控制的概 念；2）自适应控制系统的两种基本设计方法：李亚普诺夫法和2梯
度法。
5.1.1直接自适应控制
直接自适应控制是指控制器参数直接从一个自适应规律中获取
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。
自适应模糊PID控制器的设计与仿真
自适应模糊PID控制器的设计与仿真自适应模糊PID控制器是一种结合了模糊控制和PID控制的自适应控制器，它能够在系统的不同工况下根据实际需求对PID参数进行自适应调整，从而使得系统具有更好的动态性能和稳定性。
本文将介绍自适应模糊PID控制器的设计思路和仿真过程。
1.设计思路1.1系统建模首先需要对待控制的系统进行建模，得到系统的数学模型。
这可以通过实验数据或者理论分析来完成。
一般情况下，系统的数学模型可以表示为：$G(s)=\frac{Y(s)}{U(s)}=\frac{K}{s(Ts+1)}$其中，K是系统的增益，T是系统的时间常数。
1.2设计模糊控制器接下来需要设计模糊控制器，包括模糊规则、模糊集和模糊运算等。
模糊控制器的输入是系统的误差和误差的变化率，输出是PID参数的调整量。
1.3设计PID控制器在模糊控制器的基础上，设计PID控制器。
PID控制器的输入是模糊控制器的输出，输出是控制信号。
1.4设计自适应机制引入自适应机制，根据系统的性能指标对PID参数进行自适应调整。
一般可以采用Lyapunov函数进行系统性能的分析和优化。
2.仿真过程在仿真中，可以使用常见的控制系统仿真软件，如MATLAB/Simulink 等。
具体的仿真过程如下：2.1设置仿真模型根据系统的数学模型，在仿真软件中设置仿真模型。
包括系统的输入、输出、误差计算、控制信号计算等。
2.2设置模糊控制器根据设计思路中的模糊控制器设计，设置模糊控制器的输入和输出，并设置模糊规则、模糊集和模糊运算等参数。
2.3设置PID控制器在模糊控制器的基础上，设置PID控制器的输入和输出，并设置PID参数的初始值。
2.4设置自适应机制设置自适应机制，根据系统的性能指标进行PID参数的自适应调整。
2.5运行仿真运行仿真，观察系统的响应特性和PID参数的变化情况。
根据仿真结果可以对设计进行调整和优化。
3.结果分析根据仿真结果，可以分析系统的稳定性、动态性能和鲁棒性等指标，并对设计进行调整和改进。
自适应巡航控制系统的建模与联合仿真
自适应巡航控制系统的建模与联合仿真1、本文概述随着汽车行业的快速发展，智能驾驶辅助系统已成为现代汽车不可或缺的一部分。
自适应巡航控制（ACC）作为智能驾驶的重要组成部分，可以有效提高驾驶的安全性和舒适性。
本文旨在探索自适应巡航控制系统的建模和联合仿真方法。
通过构建精确的系统模型，结合先进的仿真技术，可以实现对自适应巡航控制系统性能的综合评估和优化。
文章首先介绍了自适应巡航控制系统的基本原理和功能，包括它的发展历史、技术特点以及它在汽车安全驾驶中的作用。
随后，文章阐述了自适应巡航控制系统的建模过程，包括车辆动力学模型、传感器模型、控制算法模型等关键部分的构建方法。
在此基础上，文章进一步介绍了联合仿真的概念及其在实现自适应巡航控制系统性能评估中的优势。
通过联合仿真，可以在虚拟环境中模拟真实的道路场景，全面测试自适应巡航控制系统的响应速度、稳定性和安全性等关键指标。
这种方法不仅降低了系统开发成本，而且提高了开发效率，为自适应巡航控制系统的实际应用提供了有力的支持。
文章总结了自适应巡航控制系统建模与联合仿真的重要性和应用前景，并展望了未来的研究方向。
本文的研究成果将为自适应巡航控制系统的优化和改进提供理论支持和实践指导，促进智能驾驶技术的发展和普及。
2、自适应巡航控制系统的基本原理自适应巡航控制（ACC）是一种智能驾驶辅助系统，旨在通过自动调整车辆的速度和与前车的距离来提高驾驶安全性和舒适性。
其基本原理主要基于车辆动力学、传感器技术和控制理论。
自适应巡航控制系统使用车辆前方的雷达或摄像头等传感器设备来检测前方道路环境和目标车辆的实时信息，包括前方车辆的距离、相对速度和动态行为。
这些信息为系统提供了决策依据。
基于所获得的前方车辆的信息，自适应巡航控制系统计算适当的加速或减速命令，并通过车辆的控制系统实现对发动机、制动系统和其他执行机构的精确控制。
该系统的目标是保持车辆与前车之间的安全距离，并在必要时自动调整速度，以适应前方交通环境的变化。
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。
自适应控制系统的设计与实现
自适应控制系统的设计与实现自适应控制系统是一种能够自动调节参数以适应环境变化的控制系统，它在许多工业自动化和控制应用中得到广泛应用，具有高效、灵活、适应性强的特点。
本文将介绍自适应控制系统的设计与实现，包括传统的自适应控制方法、模型参考自适应控制方法和自适应控制器的实现。
一、传统的自适应控制方法传统的自适应控制方法是通过在线识别系统模型，然后根据误差信号来调整控制器的参数，以实现良好的控制效果。
通常有以下几种方法：1. 最小二乘法：通过对输入信号和输出信号的采样，建立系统的模型，并通过最小二乘法求解模型参数。
然后通过误差信号来调整控制器参数，以减小误差。
2. 神经网络方法：利用神经网络来建立系统模型，然后根据误差信号来训练网络参数，以实现自适应控制。
3. 递归最小二乘法：根据系统输出信号来逐步优化系统模型，递归地更新模型参数，并根据误差信号来调整控制器参数。
以上方法在实际应用中有局限性，例如参数收敛速度慢、对环境变化适应度差。
因此模型参考自适应控制方法被提出。
二、模型参考自适应控制方法模型参考自适应控制（MRAC）方法是将环境变化视为干扰，引入一个理想模型作为参考模型，然后通过调整控制器参数，使得控制器输出与参考模型输出的误差最小，以实现自适应控制。
MRAC方法一般分为两类：直接调整和间接调整。
1. 直接调整法：通过直接调节控制器参数来使得控制器输出与参考模型输出误差最小。
例如，自适应模型预测控制（AMPC）方法，即利用自适应模型预测算法来实现控制器参数调整。
2. 间接调整法：通过间接调节某个量，再根据反馈原理将调节量转化为控制器参数的调整。
例如，基于误差反馈的自适应控制（EFC）方法，即通过误差反馈来调整参考模型，再根据参考模型与实际系统模型的差异来实现控制器参数调整。
MRAC方法具有较高的控制精度、适应性强和鲁棒性好的特点，广泛应用于许多控制系统中。
三、自适应控制器的实现自适应控制器的实现主要包括硬件和软件两个方面。
模型参考总结自适应控制
10.自适应控制严格地说，实际过程中的控制对象自身及能所处的环境都是十分复杂的，其参数会由于种种外部与内部的原因而发生变化。
女口，化学反应过程中的参数随环境温度和湿度的变化而变化（外部原因），化学反应速度随催化剂活性的衰减而变慢（内部原因），等等。
如果实际控制对象客观存在着较强的不确定，那么, 前面所述的一些基于确定性模型参数来设计控制系统的方法是不适用的。
所谓自适应控制是对于系统无法预知的变化，能自动地不断使系统保持所希望的状态。
因此，一个自适应控制系统，应能在其运行过程中，通过不断地测取系统的输入、状态、输出或性能参数，逐渐地了解和掌握对象，然后根据所获得的过程信息，按一定的设计方法，作出控制决策去修正控制器的结构，参数或控制作用，以便在某种意义下，使控制效果达到最优或近似更优。
目前比较成熟的自适应控制可分为两大类：模型参考自适应控制（Model Referenee Adaptive Control）和自校正控制（Self-Turning ）。
10.1模型参考自适应控制10.1.1模型参考自适应控制原理模型参考自适应控制系统的基本结构与图10.1所示:参考模型输出或状态橹人I I I .参救调整I _______-, -k 机同_10.1模型参考自适应控制系统它由两个环路组成，由控制器和受控对象组成内环，这一部分称之为可调系统，由参考模型和自适应机构组成外环。
实际上，该系统是在常规的反馈控制回路上再附加一个参考模型和控制器参数的自动调节回路而形成。
在该系统中，参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标， （通常,参考模型是一个响应比较好的模型），目标信号同时加在可调系统与参考模型上，通过比较受控对象与参考模型的输出或状态来得到两者之间的误差信息， 按照一 定的规律（自适应律）来修正控制器的参数（参数自适应）或产生一个辅助输入 信号（信号综合自适应），从而使受控制对象的输出尽可能地跟随参考模型的输 出。
自适应控制系统的设计与分析
自适应控制系统的设计与分析一、背景介绍自适应控制系统是一种能够根据被控系统的状态和性能变化自动调整控制参数的控制系统。
由于自适应控制系统可以快速、准确地响应当今高度变化和不确定性的环境，在工业、交通、航空等领域中得到了广泛的应用。
二、自适应控制系统的原理自适应控制系统的核心是自适应参数调整，即根据系统的状态和性能变化自动调整控制机构的参数。
自适应控制系统通常包含三个主要部分：参考模型、控制器和比较器。
1. 参考模型参考模型是自适应控制系统中的一个关键部分，通过参考模型，自适应系统可以将被控变量的状态和性能与期望值进行比较，从而确定控制器需要调整的参数。
参考模型通常是一个独立的系统，由一个数学模型或一个仿真模型来描述。
2. 控制器控制器是实现自适应控制系统的一个关键部分，其作用是根据参考模型的输出值与实际被控变量的状态进行比较，并自动调整控制机构的参数，以使被控变量的状态和参考模型的期望值保持一致。
当被控变量的状态与参考模型的期望值不一致时，控制器将根据反馈信号提高或降低控制参数，以达到最优化的控制效果。
3. 比较器比较器是自适应控制系统中的另一个重要部分，它将参考模型的输出值与实际被控变量的状态进行比较，并将结果反馈给控制器。
比较器通常采用差分器进行计算，可以根据被控变量的状态和性能变化对控制器进行调整。
三、自适应控制系统的设计自适应控制系统的设计必须考虑被控对象的性质（如非线性、时变性、耦合性等），以及噪声、扰动和参数变化等因素的影响。
为了设计一个性能良好的自适应控制系统，需要以下步骤：1. 确定参考模型参考模型应该包括被控对象的特性，并能反映出被控对象的状态和性能变化。
参考模型的选择会对系统的性能和收敛速度产生较大的影响。
2. 建立控制器模型控制器的设计需要根据参考模型的特性和控制目标进行选择，并根据差分器和反馈比例等参数来确定控制器的结构和调节方式。
3. 选择比较器比较器的选择需要根据被控对象的特性、控制要求和实际应用环境进行选择。
人工智能在智能制造中的自适应控制和优化决策
人工智能在智能制造中的自适应控制和优化决策智能制造是当前制造业向智能化、数字化和网络化方向发展的重要趋势之一。
在智能制造领域，人工智能技术正发挥着越来越重要的作用。
作为一种具有自主学习和推理能力的技术，人工智能在智能制造中的自适应控制和优化决策方面具有独特的优势。
一、人工智能在智能制造中的自适应控制人工智能的自适应控制是指利用机器学习和模型预测等技术，使系统能够根据外部环境的变化和内部状态的实时调整，自主地改变工作方式和参数设置，以达到更好的控制效果。
这一技术在智能制造中具有广泛的应用。
1.1 智能传感器和自动感知智能传感器通过感知和采集生产过程中的各种数据和信号，将其转化为数字化信息，并传输给人工智能系统。
再通过人工智能系统的分析和处理，可以实现自适应控制。
例如，在自动化生产线上，智能传感器可以采集到温度、压力、速度等参数，并通过人工智能系统实时分析，控制设备的运行状态。
1.2 机器学习和自适应优化机器学习是人工智能的核心技术之一，其通过算法和模型的训练，使机器能够从数据中学习并优化自身的控制策略。
在智能制造中，通过对大量历史数据的分析和建模，可以帮助人工智能系统自动调整生产过程中的参数和设备状态，实现自适应控制和优化。
1.3 智能控制与协同机器人智能控制技术结合协同机器人可以实现自适应控制。
协同机器人根据环境的变化和任务需求，通过与人工智能系统的交互，调整自身的运动轨迹和力度，实现与人类的协同操作。
在智能制造中，协同机器人能够根据生产线上的变化情况实时调整工作方式，提高生产效率和灵活性。
二、人工智能在智能制造中的优化决策人工智能技术在智能制造中还可以通过优化决策，进一步提高生产效率和产品质量。
2.1 数据分析和预测通过对大规模数据的收集和分析，人工智能系统能够预测生产过程中的问题和障碍，并提出相应的优化方案。
例如，在某个生产过程中，通过对历史数据的分析，系统能够预测出可能发生的设备故障或质量问题，并提前采取措施，避免生产中断或次品产生。
自适应模糊PID控制器的设计与仿真
毕业论文(设计) 题目自适应模糊PID控制器的设计与仿真学生姓名*******学号*******院系*******专业电气工程与自动化指导教师*******二Ｏ一一年五月二十五日目录1引言 (1)1.1 PID简介 (1)1.2 模糊控制简介 (2)1.3 本文研究的目的和意义 (2)1.4 本文的内容与安排 (3)2国内外现状 (3)3 MATLAB工具箱简介 (4)3.1 MATLAB 系统的应用 (4)3.2 Simlulink工具箱 (4)3.3 模糊逻辑工具箱 (5)3.4 MATLAB环境下的SIMULINK的应用 (5)3.4.1 MATLAB 环境中启动SIMULINK 的方法 (5)3.4.2打开SIMULINK 模型窗口的方法 (5)3.4.3 SIMULINK 仿真基本步骤 (5)4自适应模糊PID控制器的设计 (6)4.1 自适应模糊PID控制器的性能要求 (6)4.2 PID控制的理论基础 (6)4.3 模糊控制原理 (9)4.4 模糊PID控制系统结构及原理 (10)4.5 PID控制器参数自整定原则 (10)4.6 各变量隶属度函数的确定 (11)4.7 建立模糊规则表 (13)5 利用MATLAB对模糊PID控制系统进行仿真 (18)5.1建立系统结构仿真框图 (18)5.2 仿真结果分析 (19)6结论 (22)参考文献 (23)ABSTRACT (25)致谢 (26)附录 (27)自适应模糊PID控制器的设计与仿真摘要：本文在参数自适应模糊PID控制器的基础上，利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定，并且在MATLAB软件下将该控制器在某系统中的应用进行了研究，仿真结果表明，参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果，对进一步应用研究具有较大的参考价值。
关键词：自适应；PID控制器；模糊PID；MATLAB仿真1引言1.1 PID简介PID，（Proportional Integral Derivative）控制是目前工业上应用最广泛深入的控制方法。
自适应控制
自适应控制LQG 控制器设计实验一、实验要求根据参数辨识所得被控系统参数A ，B 和C ，采用LQG 控制器当k →∞时的参数设计方法，求系统跟踪给定参数输入时的系统响应y(k)及响应误差e(k)。
系统各参数如下：()()sin 0.1r y t t π=，00.005T s =，0t kT =，000T Q Q c c ==，[]R I =，()0.01v k rand =。
二、实验原理 设有被控系统模型为：()()()()()()111d A q y k B q q u k C q v k ----=+式中()1111n n A q a q a q ---=+++ ()111n n B q b q b q ---=++ ()1111n n C q c q c q ---=+++目标函数选为：()()()()()12220N r r i J E y N y N y i y i ru i -=⎧⎫⎡⎤=-+-+⎡⎤⎡⎤⎨⎬⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎩⎭∑ 在过程中引入参考信号y r (k)，则得()()()()()r r A y k y k Bu k d Ay k Cv k -=--+⎡⎤⎣⎦令()()()r e k y k y k =-由此可得过程方程为：()()()()r Ae k Bu k d Ay k Cv k =--+目标函数可以重写为：()()122210()N i J E e N e i ru i -=⎧⎫⎡⎤=++⎨⎬⎣⎦⎩⎭∑应用前面所述定理，将过程转化为状态空间表示法的能观标准型：()()()()()()()()()()()()()0000001()r TT r r X k A k B k L k D y k e k C X k v k y k e k y k C X k v k y k +=+++⎧⎪=+⎨⎪=+=++⎩式中：()dim 1X n d =+-，()max deg deg deg n A B C =，，[]000Tn B b b =[]0100TC =T n a a a D ]00[210⋯⋯=[]011220Tn n L c a c a c a =---1220000n d na a I A a +--⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦由此，可以按照卡尔曼滤波增益K f 的设计方法，以及最优反馈矩阵K u 的设计方法，得到控制律为：()()()ˆu u k K k Xk =- 其中K u (k)由下式求得：()()()()()()()()()000000001111T T m m TT um S k Q S k Q A S k I K k B A S k B K k R B S k B K k A K k ⎧+=⎪⎡⎤=++-⎪⎣⎦⎪⎨+=⎪++⎪⎪=⎩ 式中()000TS N Q C C Q ===。
系统辨识与自适应控制matlab仿真_概述说明
系统辨识与自适应控制matlab仿真概述说明1. 引言1.1 概述在控制系统中，系统辨识与自适应控制是两个重要的研究领域。
系统辨识是指通过实验数据来推断和建立数学模型，以揭示被控对象的动态特性和行为规律。
而自适应控制则是基于辨识模型预测，并根据外部环境变化及时调整控制策略，以实现对系统稳定性、鲁棒性和性能的优化。
本文将围绕系统辨识与自适应控制在Matlab仿真环境中的应用展开讨论。
首先，我们会介绍系统辨识和自适应控制的基本概念以及其在工程领域中的重要性。
然后，我们会详细介绍常用的系统辨识方法和自适应控制算法，并通过具体示例来说明它们的实际应用价值。
最后，我们会重点讲解如何利用Matlab进行仿真实验，并分享一些Matlab编程与仿真技巧。
1.2 文章结构本文共分为五个主要部分：引言、系统辨识、自适应控制、Matlab仿真以及结论与展望。
在引言部分，我们将介绍文章的背景和目的，以及整体结构安排。
接下来的三个部分将重点讨论系统辨识和自适应控制两个主题，并具体阐述各自的概念、方法、应用以及仿真结果分析。
最后一部分则是对全文进行总结回顾，并展望未来研究方向和发展趋势。
1.3 目的本文旨在通过对系统辨识与自适应控制在Matlab仿真环境中的研究与应用进行概述说明，帮助读者深入了解该领域的基本理论和实践技巧。
同时，在介绍相关概念和算法的同时，我们也希望能够启发读者思考并提出对未来研究方向和发展趋势的建议。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解系统辨识与自适应控制在工程领域中的重要性，并学会利用Matlab进行仿真实验，从而加深对这一领域的理解与认知。
2. 系统辨识2.1 系统辨识概念系统辨识是指通过观测系统输入与输出之间的关系，以及对系统内部状态的估计，来建立数学模型以反映实际物理系统行为的过程。
在控制工程领域中，系统辨识是一种常用的方法，用于从已知输入与输出数据中推断出未知系统的特性和参数。
在系统辨识过程中，我们通常假设被研究的系统是线性、时不变且具有固定结构的。
自适应PID 经验总结
注：大部分为摘入或加以修改模糊自适应PID 控制器是在常规PID控制器的基础上以偏差E和偏差变化率Ec 作为输入，利用模糊控制规则在线对Kp、Ki、Kd的修改，以满足不同时刻偏差E 和偏差变化率Ec 对PID参数自调整的要求。
模糊控制器是以e 和ec 为输入变量,Kp、Ki、Kd为输出语言变量的双输入三输出的模糊控制器。
在运行中通过不断检测e 和ec，查询模糊控制表得出三个参数Kp、Ki、Kd对P、I、D进行在线修改(得到Kp、Ki、Kd需去模糊化处理，一般采用重心法)，以满足不同e 和ec 时对P、I、D的不同要求，从而使被控对象具有良好的动、静态性能。
模糊控制表的规则:(1)当e较大时，为使系统具有较好的跟踪性能，应取较大的Kp与较小的Kd，同时为避免系统响应出现较大的超调，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0。
(2)当e处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，Kp应取得小些。
在这种情况下，Kd的取值对系统响应的影响较大，Ki的取值要适当。
(3)当e较小时，为使系统具有较好的稳定性能，Kp与Ki均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd值的选择根据|ec|值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
具体控制表制作方式：另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定。
注：E是设定值与实际输入变量的差值，Ec是当前偏差与前一偏差值之差P=KP+KP*(设定的原始值)I=KI+KI*(设定的原始值)D=KD+KD*(设定的原始值)做为PID控制的参数具体做法如下:1，输入输出模糊化及隶属函数的建立偏差e和偏差变化率ec作为模糊运算的输入量，Kp,Ki和Kd模糊运算的输出量。
e 和ec 基本论域均设为(-0.6,0.6),输出量Kp,Ki和Kd的基本论域分别设为(-0.3,0.3), (-0.06,0.06)和(-3,3),都划分为7个等级,即(e,ec,Kp,Ki,Kd)={-3,-2,-1,0,1,2,3},对应其模糊集的语言变量均取7个,{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB},其含义依次为:负大,负中,负小,零,正小,正中,正大。
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。
机器人的自适应控制
机器人的自适应控制随着科技的不断发展，机器人作为一种人工智能设备，已经广泛应用于各个领域，为我们的生活和产业带来了许多便利和改变。
然而，机器人的自适应控制是实现其智能化和自主化的关键步骤之一。
本文将探讨机器人的自适应控制在不同领域的应用以及相关技术的研究进展。
一、机器人自适应控制的概念和原理机器人的自适应控制是指机器人在执行任务的过程中，能够通过学习和反馈机制实现对环境的感知和适应。
其原理是基于机器学习和控制理论，通过不断地收集、处理和分析环境信息，使机器人能够根据任务需求自主地调整自身的行为和控制策略。
二、机器人的自适应控制在制造业中的应用在制造业中，机器人的自适应控制可以提高生产效率和品质，减少人工成本和资源浪费。
例如，在装配线上，机器人可以通过传感器获取产品的尺寸和形状信息，从而调整其抓取和操作的力度和角度，实现精准的装配。
此外，机器人还可以通过学习和分析传感器数据，自动优化控制参数，提高生产线的稳定性和性能。
三、机器人的自适应控制在服务领域的应用随着智能家居和智能助理的兴起，机器人的自适应控制在服务领域的应用也越来越广泛。
例如，智能家居机器人可以通过学习和分析用户的行为和偏好，自动调整其行动轨迹和服务方式，提供个性化的家居服务。
此外，机器人还可以通过感知环境的变化，自动调整其导航和避障策略，保证安全且高效地完成任务。
四、机器人的自适应控制在军事领域的应用机器人的自适应控制在军事领域的应用主要体现在自主导航和战术决策方面。
例如，自主导航机器人可以通过学习和建模环境地图，自动规划最优路径，实现无人侦察和巡逻。
此外，机器人还可以通过学习和仿真技术，自主评估战场态势，做出相应的战术决策，并与其他机器人或人类士兵实现协同作战。
五、机器人的自适应控制的挑战与展望尽管机器人的自适应控制在各个领域的应用已经取得了一定的成果，但仍然面临一些挑战。
首先，机器人的自适应控制需要大量的训练数据和计算资源，这对于一些特定领域的应用来说是一个限制因素。
自适应控制系统设计与实现
自适应控制系统设计与实现一、引言随着科技的进步，自适应控制系统在自动化控制领域得到了广泛的应用。
与传统控制系统相比，自适应控制系统具有较高的控制精度、可靠性和适应性等优势。
本文将介绍自适应控制系统的基本原理、设计流程和实现方法。
二、自适应控制系统的基本原理自适应控制系统是一种能够自动对控制对象的动态特性进行识别和补偿的控制系统。
其主要包括观测器、识别器和补偿器三个部分。
1. 观测器观测器是自适应控制系统的核心，在过程控制中，主要用来对控制对象进行观测、测量和预测。
观测器通常由状态估计器和状态反馈器组成。
状态估计器根据控制对象的输入输出数据建立数学模型，并根据这个模型对控制对象当前状态进行预测。
状态反馈器则将观测到的状态误差反馈给控制器，以便控制器能够及时进行调节。
2. 识别器识别器是自适应控制系统的另一个核心，主要用来识别控制对象的参数和特性，通常基于最小二乘法来实现。
在自适应控制系统中，识别器可以根据一些已知的输入输出对来估计控制对象的参数，再利用参数估计值来优化整个控制系统。
3. 补偿器补偿器是自适应控制系统中最后一个环节，主要用来修正控制对象的偏差和误差。
补偿器的设计一般基于三种基本的策略：反馈调节、前馈控制和模型调节。
三、自适应控制系统的设计流程自适应控制系统的设计流程主要包括以下步骤：1. 收集控制对象的相关数据和特性；2. 选择合适的观测器、识别器和补偿器，并进行设计；3. 对自适应控制系统进行模拟仿真，调整参数并优化系统；4. 进行试验验证，对系统进行检验和评估；5. 对系统进行总体评估和优化，最终确定自适应控制系统的性能。
四、自适应控制系统的实现方法自适应控制系统的实现方法主要包括以下几个方面：1. 硬件实现自适应控制系统的硬件实现主要包括：传感器、执行器、控制器、观测器、识别器和补偿器等组成部分。
其中，传感器和执行器用来控制和测量动态物理系统的状态，控制器用来计算控制策略，观测器用来对系统状态进行监测和控制，识别器用来识别系统参数和特性，补偿器用来修正控制误差。
基于神经网络的自适应控制系统设计与仿真
基于神经网络的自适应控制系统设计与仿真随着科技的发展，控制系统在日常生活中得到了广泛的应用，例如：家庭智能化控制系统、工业自动化控制系统等。
而神经网络作为一种类似于人脑的计算机模型，已经被广泛应用于控制系统中。
本文将以神经网络为基础，探讨如何设计与仿真基于神经网络的自适应控制系统。
一、神经网络的控制原理神经网络由多个神经元构成的网络，可以实现复杂的非线性系统的建模和控制。
在神经网络中，输入信号经过加权处理后，会传递到隐藏层，最终输出到输出层。
神经网络可以基于所学习到的知识对输入数据进行处理，并输出对应的数据。
神经网络在控制系统中的核心原理，就是利用其学习和记忆的能力，对于系统中的复杂非线性关系进行学习和模拟。
神经网络可以不断根据系统的反馈信息进行调整，从而逐渐达到一个稳态的控制。
二、基于神经网络的自适应控制系统设计在设计基于神经网络的自适应控制系统时，主要分为以下几个步骤：1. 确定系统模型首先需要确定系统的模型，即输入与输出的变量关系及其参数。
如果系统的模型较为简单，可以手动推导得到；如果系统较为复杂，则需要通过实验来获得系统的参数。
获得系统的模型后，可以用神经网络来模拟系统的非线性特性，以实现系统控制。
2. 神经网络选型在确定系统模型后，需要选择适合的神经网络。
常用的神经网络结构有BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络等。
不同的模型和应用场景需要选择不同的神经网络来实现。
3. 神经网络训练对选定的神经网络进行训练，使其能够准确地模拟系统的行为。
训练可以采用梯度下降算法、反向传播算法等方法，通过迭代调整网络的权值和阈值向目标函数收敛的过程，得到满足要求的控制模型。
4. 控制器的设计和实现根据所选的神经网络模型和训练结果，设计出控制器，并对其进行实现。
在实现控制器时，需要考虑电路元器件的匹配和输出电信号的传输延迟等因素，以保证控制的稳定性和精度。
三、基于神经网络的自适应控制系统仿真完成基于神经网络的自适应控制系统设计后，需要进行仿真测试。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
先进控制技术大作业自适应控制技术综述及仿真1自适应控制系统综述1.1自适应控制的发展背景自适应控制器应当是这样一种控制器，它能够修正自己的特性以适应对象和扰动的动特性的变化。
这种自适应控制方法应该做到：在系统运行中，依靠不断采集控制过程信息，确定被控对象的当前实际工作状态，优化性能准则，产生自适应控制规律，从而实时地调整控制器结构或参数，使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态。
自从50年代末期由美国麻省理工学院提出第一个自适应控制系统以来，先后出现过许多不同形式的自适应控制系统。
模型参考自适应控制和自校正调节器是目前比较成熟的两类自适应控制系统模型参考自适应控制系统发展的第一阶段(1958年～1966年)是基于局部参数最优化的设计方法。
最初是使用性能指标极小化的方法设计MRAC，这个方法是由Whitaker等人于1958年在麻省理工学院首先提出来的，命名为MIT规则。
接着Dressber，Price，Pearson等人也提出了不同的设计方法。
这个方法的主要确点是不能确保所设计的自适应控制系统的全局渐进稳定；第二阶段(1966～1974年)是基于稳定性理论的设计方法。
Butchart和Shachcloth、Parks、Phillipson等人首先提出用亚普诺夫稳定性理论设计MRAC系统的方法。
在选择最佳的亚普诺夫函数时，Laudau采用了波波夫超稳定理论设计MRAC系统；第三阶段(1974-1980年)是理想情况(即满足假定条件)下MRAC系统趋于完善的过程。
美国马萨诸塞大学的Monopoli提出一种增广误差信号法，当按雅可比稳定性理论设计自适应律时，利用这种方法就可以避免出现输出量的微分信号，而仅由系统的输入输出便可调整控制器参数；针对一个控制系统控制子系统S进行研究，通常现代控制理论把大型随机控制系统非线性微分方程组式简化成一个拥有已知的和具有规律变化性的系统数学模型。
但在实际工程中，被控对象或过程的数学模型事先基本都难以仅采用简单的数学模型来确定，即使在某一特定条件下确定的数学模型，在条件改变了以后，其动态参数乃至于模型的结构仍然可能发生变化。
为此，针对在大幅度简化后所形成的拥有已知的和预先规律变化性的系统数学模型，需要设计一种特殊的控制系统，它能够自动地补偿在模型阶次、参数和输入信号方面未知的变化，这就是自适应控制。
前些年，采用衰减激励的方法，也就是在控制作用中，人为地叠加一个变化多样但趋于零的信号，对离散及连续时间系统解决了二次指标下适应控制问题。
即参数估计收敛到真值，又使二次指标达到极小，对适应跟踪及适应镇定等也解决了使估计和控制同时优化的问题。
自适应控制的研究对象通常是具有一定程度不确定性的系统，这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素[17-18]。
导致这些未知因素和随机因素的根源是简化包含全部可能因素的大型随机控制系统非线性微分方程组式，形成只针对主要矛盾、次要矛盾和微乎其微矛盾等因素，而不考虑可完全忽略不计矛盾等建立数学模型。
具体的自适应控制系统各有不同，但是自适应控制器的功能却是相同的。
根据所参考的对象的情况，自适应控制可分为模型参考自适应控制(MRAC)和无模型自适应控制(MFAC)两类。
自适应的发展需要从根源上彻底解决自适应控制系统中存在的问题，建立一个超大型随机控制系统非线性微分方程组式，这不仅包含该受控系统模型和与受控系统相关的不同概念的系统模型，也包含这一系列模型相关的、更基底的模型，这将是自适应控制的发展趋势。
1.2自适应控制的分类根据上文所说，自适应控制可分为两大类。
一种是模型参考自适应控制系统另一种是自校正调节器。
（1）模型参考自适应控制系统的主要特点是实现容易，自适应速度快．并在许多领域中得到厂应用。
对于这类控制系统，1974年法国的Landau给出了下述定义：一个自适应控制系统，就是利用它的可调系统的输入、状态和输出变量宋度量某个性能指标．然后根据实测性能指标值勺给定性能指标集相比较的结果，由自适应机构修正可调系统的参数，或者产生一个辅助信号，以保持系统的性能指标接近给定的性能指标集模型参考自适应控制系统由以下几个部分组成，即参考模型、被控对象、反馈控制器和调整控制器参数的自适应机构等部分。
（2）自校正控制系统。
自校正调节器可以设想由两个环路组成，其典型该调节器的环包括被控对象和一个普通的线性反馈调节器，外环则由一个递推参数估计器和一个设计机构所组成，其任务是辨识过程参数，再按选定的设计方法综合出控制器参数，用以修改环的控制器。
这类系统的特点是必须对过程或者被控对象进行在线辨识（估计器），然后用对象参数估计值和事先规定的性能指标在线综合出调节器的控制参数，并根据此控制参数产生的控制作用对被控对象进行控制经过多次地辨识和综合调节参数，可以使系统的性能指标趋于最优。
在目前的自校正控制系统中，用来综合自校正控制律的性能指标有两类：优化性能指常规性能指标。
前者如最小方差、ＬＱＧ和广义预测控制；后者如极点配置和ＰＩＤ控制；用来进行参数估计的方法有最小二乘法、增广矩阵法、辅助变量法和最大似然法标和Gibson在1962年给出了自校正控制系统的定义：一个自适应控制系统必须连续地提供受控系统的当前状态信息，也就是必须对过程进行辨识，然后，将系统的当前性能与期望的或最优的性能进行比较，作出使系统趋向期望的或最优的性能的决策，最后，必须对控制器进行适当的修正，以驱使系统接近最优状态。
这就是一个自适应控制系统必须具备的3个在功能1.3自适应控制的现状近年来，自校正控制技术如雨后春笋般地迅速发展。
关于离散时间随机自适应控制的稳定性和收敛性，澳大刊亚纽卡斯尔大学的Goodwin作出了有益的贡献。
自寻优自适应控制系统、变结构白适应控制系统也得到了相应的发展。
特别是最近几年来才兴起的模糊自适应控制系统，智能自适应控制系统和基于神经元网络的自适应控制系统得到了迅速的发展，引起了人们的普遍关注。
模型参考自适应控制系统发展现在主要是向实际应用靠拢阶段，主要目标是减少假定条件，去掉增广误差信号，减少可调参数，提高系统的鲁棒性，克服系统干扰等，目的是使方法更为简单。
ＭＲＡＣ系统过去应用最成功的领域之一是电力拖动领域。
最早应用的是对晶闸管供电直流电力拖动系统进行的自适应控制器控制。
由于使用常规的PI调节器进行速度反馈控制不能保证要求的高性能指标，而采用自适应控制方案可将对象近似为二阶系统，且只调两个参数就能保证对象参数变化时性能指标不变，并能克服电机速度过零时，ＰＩ调节器不能解决的死区问题。
MRAC技术在自动机上应用也很活跃，目前基于神经网络的自校正控制器的设计迅速发展，并显示出其在高度非线性和严重不确定系统控制方面的巨大潜力。
目前自校正控制应用要比 MRAC多得多，除造纸、化工、二氧化钛窑、水泥工业、矿石粉碎、单晶炉圆筒锅炉等外，在超级游轮自动驾驶和船舶自动驾驶克服随机干扰，如风、浪、潮流、速度、负载及水深等方面效果也很好。
同时，在原子能工业、机器人和人工心脏等部门中的应用也不乏成功的例子。
2自适应控制的解决问题（1）模型参考自适应系统是一类重要的自适应控制系统,它的特点是不需要进行性能指标的变换,实现容易,自适应速度快,在许多领域得到了应用。
对于被控对象的数学模型事先难以确知或它们的数学模型经常变化的系统, 常规控制往往难以达到较好的控制效果，而模型参考自适应控制可以处理这类控制问题。
它不需要对被控对象进行在线辨识,模型参考自适应系统的控制器的参数是随着对象特性的变化和环境的改变而不断调整的, 从而使系统具有很强的适应能力。
只要在满足控制要求的前提下, 建立起一个合适的参考模型, 就能使自适应控制需要的时间足够小, 从而使被控对象参数变化过程比起参考模型和对象本身的时间响应要慢得多。
模型参考自适应控制系统的典型结构如图1所示。
它主要由参考模型、可调系统和自适应机构组成, 其中可调系统包括被控对象和可调控制器。
参考模型是一个理想的控制模型, 这就使得模型参考自适应控制系统不同于其他形式的控制, 它不需要对性能指标进行变换。
可调系统和参考模型之间性能的一致性由自适应机构保证,性能一致性程可以由可调系统和参考模型之间的状态误差向量或输出误差向量来度量, 自适应机构按减小偏差的方向修正或更新控制律, 以使系统的性能指标达到或接近期望性能指标。
（2）当过程的随机、时滞、时变和非线性特性比较明显时，采用常规的PID调节器很难收到良好的控制效果，甚至无法达到基本要求。
此外，在初次运行或者工况发生变化时，都需要重新整定PID 参数，这非常耗费时间。
如果采用自校正控制技术，上述问题都能得到圆满解决。
理论分析和应用结果表明，自校正控制技术特别适用于结构部分已知和参数未知而恒定或缓慢变化的随机受控系统。
由于大多数工业对象都具有这些特征，再加上自校正控制技术理解直观，实现简单且经济，所以它在工业过程控制中已得到了广泛的应用，现已成为十分重要的一类自适应控制系统。
3自适应的仿真3.1 自校正PID 控制以应用较为广泛的自矫正PID 控制为例自校正PID 控制，实质上是一种极点配置法，就是通过调整PID 控制器的结构和参数，使闭环系统的特征多项式变成预定的式子，这种PID 控制表达式离原本的PID 表达式已经很远了. 自校正离散的PID 控制。
20.1065 z+0.0902()-1.60650.6065G z z z =+ (1.1) 期望的闭环特征多项式：2m A =z -1.3205z+0.4966; (1.2) 利用Matlab 进行仿真程序见附录：输出的基准与实际输出对比：k y r(k )、y (k )输入初值u ：参数估计 a ：参数估计bk u (k )参数估计a参数估计b由图中可以看出，自校正PID控制过程的输出和参考模型的输出基本一致，可见该系统取得了较好的控制效果。
4总结通过查阅相关的参考文献，让我进一步了解了先进控制技术的发展、现状和应用等。
熟悉了自适应控制解决不同问题的应用，我深刻地感受到了自适应控制理论必须有新的突破，才能在工程应用中对PID控制等传统方法取得显著的优势，结合人工智能技术，尤其是神经网络技术与模糊理论，或许是最终实现这一远景的可能途径。
一学期的课程结束了，老师认真讲课，为我们传授知识，答疑解惑，让我们了解了科技最前沿，对老师辛勤付出再一次表示衷心的感。
附录程序：clear all; close all;a=[1 -1.6065 0.6065]; b=[0.1065 0.0902]; d=3; Am=[1 -1.3205 0.4966]; na=length(a)-1; nb=length(b)-1; nam=length(Am)-1; nf1=nb+d+2-(na+1)+1; ng=2; %nf1=nf+1L=400;uk=zeros(d+nb,1); % u(k-i)yk=zeros(na,1); %输出初值yr=10*[ones(L/4,1);-ones(L/4,1);ones(L/4,1);-ones(L/4,1)]; %期望输出e=2*ones(L,1); %常值干扰thetae_1=0.001*ones(na+nb+1,1);P=10^6*eye(na+nb+1);lambda=1;for k=1:Ltime(k)=k;y(k)=-a(2:na+1)*yk+b*uk(d:d+nb)+e(k);phie=[-yk(1:na);uk(d:d+nb)];K=P*phie/(lambda+phie'*P*phie);thetae(:,k)=thetae_1+K*(y(k)-phie'*thetae_1);P=(eye(na+nb+1)-K*phie')*P/lambda;ae=[1 thetae(1:na,k)']; be=thetae(na+1:na+nb+1,k)';[F,G]=diophantine(conv(ae,[1 -1]),be,d,1,Am); %A0=1F1=conv(F,[1 -1]); R=sum(G);u(k)=(-F1(2:nf1+1)*uk(1:nf1)+R*yr(k)-G*[y(k);yk(1:ng)])/F1(1); 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);endfigure(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]); figure(2);plot(time,u);xlabel('k'); ylabel('u(k)'); axis([0 L -40 20]); figure(3)plot([1:L],thetae(1:na,:));xlabel('k'); ylabel('参数估计a');legend('a_1','a_2'); axis([0 L -2 2]);figure(4)plot([1:L],thetae(na+1:na+nb+1,:));xlabel('k'); ylabel('参数估计b');legend('b_0','b_1'); axis([0 L 0 0.15]);。