1自适应控制-zzu

– 工作情况的改变引起系统参数的改变.例如
• 轧钢过程的卷取过程的惯性等会随着钢卷的直径而 变化; • 机械手的动态特性会随机械手的伸屈而大范围内变 化.
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– 环境变化引起系统参数的改变.例如 • 飞行器在低空和高空的气动特性相差很大; • 某些电子器件和化学反应过程中的某些参数随着环 境的温度和湿度的变化而变化.
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• 由此可见,自适应控制系统必须具有三个特 征或功能:
– 过程信息的在线积累
• 在线积累过程信息的目的,是为了降低对被控系统的 的结构和参数值的原有的不确定性. • 为此,可用系统辨识的方法在线辨识被控系统的结构 和参数,直接积累过程信息;也可通过量测能反映过 程状态的某些辅助变量,间接积累过程信息.
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• 80年代初期--Goodwin等人的基于随机过程鞅 (martingle)理论的参数收敛性和控制的稳定性及最优 性分析 • 90年代初--Chen和Guo的自校正调节器参数收敛性分 析 自适应控制的鲁棒性分析及鲁棒自适应控制 • 80年代初期--Rohrs的自适应控制系统的鲁棒性分析
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– 在模型能够精确地描述实际对象时，基于完全模型的 控制方法可以进行各种分析、综合，并得到可靠、精 确和满意的控制效果。 • 因此，在控制工程中,要成功地设计一个良好的控制系统, 不论是通常的反馈控制系统或是最优控制系统,都需要掌握 好被控系统的数学模型. – 然而,有一些实际被控系统的数学模型是很难事先通过 机理建模或离线系统辨识来确知的,或者它们的数学模 型的某些参数或结构是处于变化之中的. – 对于这类事先难以确定数学模型的系统,通过事先整定 好控制器参数的常规控制往往难以对付.
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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.
变增益机构 调节器 被控系统
图1 变增益自适应机构
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• 这种被控系统的特性未知或处于变化之中, 有如下几个原因:
– 由于被控系统本身的复杂性或所处的环境的恶 劣等因素,使得事先确定系统的数学模型非常困 难或代价太高.
• 如有些化工反应过程机理建模太复杂难以进行,又因 代价太高而不容许通过反复实验以获取系统运行数 据并用离线系统辨识的方法来建模.
– 可调控制器
• 可调控制器是指它的结果、参数或信号可以根据性 能指标要求和被控系统的当前状态进行自动调整. • 这种可调性要求是由被控系统的数学模型的不定性 决定的,否则就无法对过程实现有效的控制.
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– 而其它控制方法只能适应小范围的变化或扰动,在一定 范围保持系统稳定,伴随而来的还会降低系统的性能指 标. • 自适应控制也是一种基于模型的方法，与基于完全模型 的控制方法相比，它所依赖的关于模型和扰动的先验知 识比较少，自适应控制策略可以在运行过程中不断提取 有关模型的信息，自动地使模型逐渐完善。 • 自适应控制的研究对象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。 • 自适应控制和系统辨识是分不开的。
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• 按这种思想建立起来的控制系统就称为自适应控 制系统.
– 实际上,从控制理论的发展来说,反馈控制、扰动补偿控 制、最优控制、以及鲁棒控制等,都是为了克服或降低 系统受外来干扰或内部参数变化所带来的控制品质恶 化的影响. – 这些在一定范围或某个侧面上亦能克服或抑制某些不 确定性或干扰的传统控制方法与自适应控制的区别在 于:
变增益机构 调节器 被控系统
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– 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.
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• 面对上述系统特性未知或经常处于变化之中而无法完全事 先确定的情况,如何设计一个满意的控制系统,使得能主动 适应这些特性未知或变化的情况,这就是自适应控制所要研 究解决的问题. – 自适应控制的基本思想是: • 在控制系统的运行过程中, – 系统本身不断地测量被控系统的状态、性能 和参数, – 从而“认识”或“掌握”系统当前的运行指 标并与期望的指标相比较, – 进而作出决策,来改变控制器的结构、参数或 根据自适应规律来改变控制作用, 以保证系统运行在某种意义下的最优或次优状态.
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• 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
李雅普诺夫
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朗道
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自校正控制方法 • 50年代末期--Kalmann提出的边辨识边控制的思想 • 70年代初期--Astrom的自校正调节器 • 70年代中期--Clarke等人的自校正控制 自适应系统的收敛性分析 • 70年代初--Astrom的初步分析 • 70年代末期--Ljung基于常微分方程(ODE)理论的收 敛性分析
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• 出于实际控制系统设计和应用的需要,以及微 处理器等计算工具或器件的迅猛发展,都为自 适应控制应用的发展创造了条件,这又反过来 促进了自适应控制理论的发展.
– 经过30多年的发展,自适应控制已成为现代控制 理论的一个相当重要的分支,并且是发展最为迅 速的分支之一. – 下面,将分别介绍:
• • • • 自适应控制的定义 自适应控制系统的形式. 自适应控制研究中的理论问题 自适应控制的应用情况
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1 自适应控制的定义
• 许多学者从不同的角度,提出了自己的关于自适应控制的 定义,众说不一. – 从字面上来说，一般在生活中， • 所谓“自适应” (Adapt)是指生物能改变自己的 习性以适应新的环境的一种特征。 因此自适应一词含有适应与学习的含义.
• 自适应控制是主动去适应这些系统或环境的变化,而其它控制 方法是被动地、以不变应万变地靠系统本身设计时所考虑的稳 定性裕量或鲁棒性克服或降低这些变化所带来的对系统稳定性 和性能指标的影响;
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好的自适应控制方法能在一定程度上适应被控系 统的参数大范围的变化,使控制系统不仅能稳定 运行,而且能保持某种意义下的最优或接近最优,
– 性能指标的控制 • 性能指标的控制可分为开环控制方式和闭环控制方 式两种. • 若与过程动态相关联的某些辅助变量可测,而且此辅 助变量与可调控制器参数之间的关系又可根据物理 学的知识和经验导出,这时就可通过此辅助变量直接 调整可调控制器,以期达到预定的性能指标.这就是性 能指标的开环控制. • 与开环控制方式不同,在性能指标的闭环控制方式中, 还要获得实际性能与预定性能之间的偏差信息,直到 实际性能达到或接近预定的性能为止.
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自适应控制
一
•
概论
传统的控制理论与控制工程中，当对象是线性定 常、并且完全已知的时候，才能进行分析和控制器设 计。 – 无论采用频域方法，还是状态空间方法，对象一 定是已知的。 • 如，在线性对象已知的情况下，可以进行诸如 稳定性分析、超前滞后校正环节设计、极点配 置（状态反馈）、最优控制器设计等一系列控 制系统的分析和综合工作。 – 这类方法称为基于完全模型的方法。
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– 从自适应控制能修正自己的特性主动适应被控系统和 其所处的环境的变化这一角度来说,Gibson的定义较好 的刻划了自适应控制的特征. – 下面通过Gibson的定义来研究自适应控制研究的内容和 范围. • Gibson的定义为: – 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,也就是要辨识对象, – 他必须将当前的系统性能与期望的或者最优的性能相 比较,并作出使系统趋向期望或最优性能的决策, – 最后,他必须对控制器进行适当的修正以趋使系统走向 最优状态, – 这三方面的功能是自适应控制系统所必须具有的功能.
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• 自适应控制大约在20世纪50年代即已开始发展,当时大都是针 对具体对象的设计方案的讨论,尚未形成理论体系. – 20世纪60年代以来,现代控制理论蓬勃发展所取得的一些 成果,如状态空间法、稳定性理论、最优控制、随机控制 和参数估计等等,为自适应控制理论的形成和发展准备了 条件. – 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。 – 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-- 1958 年美国麻省理工学院教授H.P. Whitaker首先应用基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研究提出的.
• 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.
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• 传统控制方法在模型参数不确定时的应用情况 – 传统控制系统对于模型内部参数不确定性和外部扰 动的影响有一定的抑制能力，但常常是以牺牲性能 为代价的。 – 鲁棒控制方法是针对一定程度的不确定性提出的， 可以在给出参数不确定域的条件下设计稳定的控制 器，但同样不能保证性能，并且在参数完全未知时 不易使用。 – 实际上，传统控制方法是以牺牲系统的控制性能为 代价，通过控制器本身的鲁棒性被动地适应对象特 性或扰动特性未知或变化的控制问题。 • 这种控制器本身的鲁棒性能适应的这些变化只能 是小范围的，不能解决变化较大的对象特性或扰 动特性变化问题。
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2 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
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