自适应控制论文综述
无模型自适应控制方法综述
《无模型自适应控制方法综述》在现代控制领域中，无模型自适应控制方法因其独特的优势和广泛的应用前景而备受关注。
随着科技的不断发展和工业生产等领域对控制性能要求的日益提高，无模型自适应控制方法逐渐成为解决复杂系统控制问题的重要手段之一。
本文旨在对无模型自适应控制方法进行全面而系统的综述，深入探讨其基本原理、主要类型、特点以及在实际应用中的成果和挑战。
一、概述控制系统在工业生产、航空航天、交通运输、自动化等众多领域中起着至关重要的作用。
传统的控制方法往往基于对被控对象精确的数学模型建立，但在实际系统中，由于系统的复杂性、不确定性以及建模误差等因素的存在，很难获得准确且精确的数学模型。
这就促使了无模型自适应控制方法的产生和发展。
无模型自适应控制方法不依赖于被控对象的精确数学模型，而是通过对系统的上线观测和学习，不断调整控制策略，以适应系统的变化和不确定性，从而实现对被控对象的良好控制。
二、无模型自适应控制方法的基本原理无模型自适应控制方法的基本原理可以概括为以下几个关键步骤：（一）系统上线观测与状态估计通过传感器等手段对被控系统的状态变量进行实时监测和采集，获取系统的当前状态信息。
然后利用合适的估计方法，如卡尔曼滤波等，对系统的状态进行估计，以获得更准确的系统状态表征。
（二）控制律设计基于估计的系统状态，设计相应的控制律。
控制律的设计通常是根据一定的性能指标和控制策略进行优化，以实现对被控系统的期望控制效果。
（三）自适应调整根据系统的实际运行情况和估计误差，不断调整控制律中的参数或结构，使控制系统能够自适应地适应系统的变化和不确定性。
这种自适应调整可以是基于模型的自适应，也可以是基于数据驱动的自适应等方式。
通过以上基本原理的循环迭代，无模型自适应控制方法能够逐步逼近系统的最优控制状态，实现对被控系统的有效控制。
三、无模型自适应控制方法的主要类型（一）模型参考自适应控制（MRAC）MRAC 是无模型自适应控制中最经典的一种方法。
自适应控制的应用研究综述
江苏大学的孙宇新等基于单神经元设计出用于感 应电机矢量控制的自适应磁链和转速控制器 ,利用神 经元的自学习功能在线调节连接权重 。该控制系统的 动态性能良好 [ 5 ] 。单神经元的数学模型如图 1所示 。
图 1 单神经元的数学模型
( 2 )工业过程控制 工业过程自 20世纪 30年代后期以来已越来越依 赖自动化装置 ,反馈控制是通用的控制方法 ,经历了从 比例控制到智能控制的发展历程 。最近 30多年 ,自适 应策略在工业过程控制中获得了广泛的应用 ,主要包 括化工过程 、造纸过程 、食品加工过程 、冶金过程 、钢铁 制造过程 、机械加工过程等应用领域 。 大连理工大学的张志军将两个多层模糊神经网络
Summary of Research on Applica tion s of Adaptive Con trol L IU Chu2hui1, 2
混沌系统的自适应控制综述
混沌系统的自适应控制综述摘要：本文主要介绍了混沌系统的自适应控制方法，并通过对具体系统进行理论分析和数值仿真，验证自适应控制方法对混沌系统的有效性。
最后，对混沌系统的自适应控制方法进行了展望。
关键词：混沌，自适应控制，稳定性1、引言混沌系统的控制问题一直是混沌理论研究中的一个重要课题。
在很多实际问题中，混沌运动是有害的，例如等离子体混沌会导致等离子体失控；强流离子加速器中的束晕——混沌导致严重的放射性剂量超标；半导体激光阵列中混沌运动会减弱输出光的相干性；电路系统中的混沌行为导致高幅度噪声和不稳定行为等。
显然，对于这些有害的混沌运动，对其进行必要的控制是非常重要的。
控制混沌的含义非常广泛。
一般来说，混沌系统的控制是指改变系统的混沌性态使之呈现和接近周期性动力学行为。
具体而言，控制混沌有三方面的含义：其一是混沌的抑制，即消除系统的混沌运动，而无需考虑所产生运动的具体形式；其二是混沌轨道的引导，即在相空间中将混沌轨线引入事先指定的点和周期性轨道的小领域内；其三是跟踪问题，即通过施加控制使混沌系统呈现事先要求的周期性动力学行为。
自从1990年Ott, Grebogi和Yorke提出0GY混沌控制方法以来，混沌控制研究得到了蓬勃发展，大量的混沌控制方法被提出，如时滞反馈控制方法、脉冲控制方法、参数共振微扰法、线性反馈法、神经网络法，以及自适应控制方法等。
在这些控制方法中，自适应控制方法作为一种重要的先进运动控制方法，在有干扰和模型不精确的情况下，仍然能有效的实现控制混沌的目的。
自适应控制混沌运动是由B.A.Huberman 等人提出的，后来S.Sinha等人进一步发展了这种方法。
它是通过参量的调整来控制系统，使其达到所需要的运动状态，而这种调节是依靠目标输出与实际输出之间的差信号来实现，通常是将差信号与系统的某个控制参量联系起来进行调节，逐步使实际输出量与预定的目标输出量的差值趋近于零。
2、混沌系统的自适应控制2.1、混沌系统的参数自适应控制方法混沌系统的参数自适应控制方法是由Huberman 最先提出的，Huberman 设计了一个简单的参数自适应控制算法，并将其应用到具有复杂振荡状态的混沌系统，它是通过目标输出与实际输出之间的关系来控制参数，使系统从混沌运动转变到规则的运动。
《自适应控制系统》论文
写一篇《自适应控制系统》论文
自适应控制系统是一种强大的智能控制技术，它具有自动调整控制参数以适应复杂环境的能力。
在过去的几十年里，它已经成为机器人、航空航天、石油钻井、船舶制造和医疗等行业中不可或缺的一部分，对增强这些行业中工作效率和安全性都有着巨大的贡献。
本文将介绍自适应控制系统的基本概念，其原理和优势，以及如何实施自适应控制系统，以实现最佳性能。
首先，自适应控制系统是一种具有自制功能的控制系统, 其目
标是根据环境变化改变控制参数以达到最优性能。
它可以通过不同的传感器获得实时信息，并不断变化该系统的控制参数，以适应新的环境。
比如，一个自适应控制系统可以检测机器人手臂的外在环境变化，从而调整控制参数（如压力，力矩，位置）以适应新的环境。
此外，自适应控制系统的另一个优势在于它能够提供更快的响应时间。
由于它可以根据实时信息进行参数调整，因此可以让系统在复杂的环境变化时保持最佳性能，而不会牺牲响应速度。
最后，本文介绍了如何实施自适应控制系统，以获得最佳性能。
首先，需要对被控对象的模型进行拟合，以确定系统的建模参数。
之后，需要实施传感器，用于收集环境变化的实时信息，并使用反馈控制算法，根据实时信息进行模型参数的动态调整，以达到最佳性能。
最后，可以使用实时监测算法，监测系统性能及实时环境，以及对系统进行校正，确保获得最佳性能。
总之，自适应控制系统是一种功能强大的智能控制系统，它具
有自行调整以适应复杂环境的能力，可以让系统实现更快的响应时间，从而实现最佳性能。
本文介绍了自适应控制系统的基本原理及实施步骤，希望能够对研究自适应控制系统有所帮助。
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。
无模型自适应控制方法综述
无模型自适应控制方法综述一、前言无模型自适应控制是一种基于系统动态特性而不依赖于准确模型的控制方法，具有广泛的应用前景。
本文将对无模型自适应控制方法进行综述，包括其基本原理、分类和应用等方面。
二、基本原理无模型自适应控制方法是一种基于系统动态特性的控制方法，其核心思想是通过对系统动态特性的估计来实现对系统的控制。
具体来说，该方法通过引入一个自适应机构来估计系统的未知参数和状态，并利用这些估计值来设计控制器。
这样就可以在不需要准确模型的情况下实现对系统的控制。
三、分类根据不同的自适应机构和控制策略，无模型自适应控制方法可以分为多种类型。
常见的分类方式包括以下几种：1. 直接自适应控制（Direct Adaptive Control，DAC）：该方法直接通过估计系统未知参数来设计控制器，并且只需要测量系统输出信号。
2. 间接自适应控制（Indirect Adaptive Control，IAC）：该方法通过估计系统状态和未知参数来设计状态反馈或输出反馈控制器，并且需要测量系统状态和输出信号。
3. 模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control，MRAC）：该方法通过引入一个参考模型来设计控制器，并且通过估计系统未知参数来调整参考模型的参数。
4. 无模型预测控制（Model-Free Predictive Control，MFPC）：该方法通过引入一个预测模型来设计控制器，并且通过估计系统状态和未知参数来调整预测模型的参数。
四、应用无模型自适应控制方法具有广泛的应用前景，在多个领域得到了成功的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 机器人控制：无模型自适应控制方法可以用于机器人姿态控制、路径跟踪和力矩控制等方面。
2. 航空航天：无模型自适应控制方法可以用于飞行器姿态和位置控制、推力矢量控制等方面。
3. 工业过程：无模型自适应控制方法可以用于温度、压力、流量等工业过程的控制。
自适应控制综述
自适应控制综述一前言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。
无论是采用频域方法还是状态空间方法对象一定是已知的。
这类方法称为基于完全模型的方法。
在模型能够精确的描述实际对象时，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。
对于这些事先难以确定数学模型的系统，通过事先鉴定好控制器参数的常规控制难以应付。
面对这些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，系统本身不断的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，进而做出决策，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。
按这种思想建立起来的控制系统就称为自适应控制系统。
自适应控制是主动去适应这些系统或环境的变化，而其他控制方法是被动地、以不变应万变地靠系统本身设计时所考虑的稳定裕度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。
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，而且保持某种意义下的最优或接近最优。
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，它所以来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。
不同的学者给予自适应控制不同的定义，但自适应控制系统必须具有三个特征或功能：（1）过程信息的在线积累在线积累过程信息的目的i，是为了降低对被控系统的结构和参数值的原有的不确定性。
自适应控制的研究及应用综述
自适应控制的研究及应用综述自适应控制（adaptive control）是一种控制系统设计方法，旨在实现对未知或不确定的系统动态特性的准确建模和实时自动调整。
自适应控制广泛用于工业控制、航空航天、机器人、电力系统等领域，能够提高系统的性能和鲁棒性。
自适应控制的研究始于20世纪70年代，一直以来都备受关注。
其核心思想是通过观测系统输出和对比理论模型输出，不断修正模型参数，以实现控制系统对未知系统动态的适应性。
自适应控制的基本步骤包括系统建模、参数估计、控制器设计和参数更新。
自适应控制的研究重点包括自适应模型参数估计、自适应控制器设计和自适应机构设计。
自适应模型参数估计是自适应控制的基础，主要研究如何实时准确地估计未知系统的模型参数。
自适应控制器设计是自适应控制的关键，主要研究如何根据估计的模型参数设计出能够实时调整的控制器。
自适应机构设计则是自适应控制的实现方式，主要研究如何在实际系统中实现参数估计和参数更新。
自适应控制的应用非常广泛。
在工业控制领域，自适应控制可用于实现对复杂动态环境的准确控制，提高生产效率和产品质量。
在航空航天领域，自适应控制可用于飞行器的自主导航和姿态控制，提高飞行安全和飞行性能。
在机器人领域，自适应控制可用于实现机器人的自主导航和环境感知，提高机器人的操作能力和适应性。
在电力系统领域，自适应控制可用于实现对电网负荷的准确调节，提高电力系统的稳定性和可靠性。
自适应控制的研究还面临着一些挑战。
首先，自适应控制需要对系统动态进行准确建模，但实际系统往往不太容易被精确建模。
其次，自适应控制需要实时对模型参数进行估计和更新，但参数估计的算法和更新的时间间隔会影响控制系统的性能。
此外，自适应控制还需要考虑实际系统的实时性和稳定性，以保证控制系统的正确性和可靠性。
综上所述，自适应控制是一种重要的控制系统设计方法，在多个领域有广泛的应用。
随着研究的不断深入，自适应控制的性能和稳定性将会得到进一步提升，为实际应用提供更好的解决方案。
模型参考自适应控制理论发展综述
模型参考自适应控制理论发展综述自适应控制理论是一种重要的控制理论方法，主要用于解决系统参数不确定性和外界干扰等问题。
本文系统地综述了自适应控制理论的发展历程、研究成果和不足之处，为今后该领域的研究提供了参考。
关键词：自适应控制理论、发展、研究成果。
自适应控制理论是一种先进的控制方法，旨在应对系统参数不确定性和外界干扰的问题。
在过去的几十年里，自适应控制理论在理论研究和实际应用方面都取得了重要的进展。
本文将对自适应控制理论的发展历程、研究成果和不足之处进行综述，以便为后续研究提供参考。
自适应控制理论的发展可以分为以下几个阶段：自适应控制理论的起源可以追溯到20世纪60年代。
这一时期的研究主要集中在基本原理和算法的探索上。
学者们提出了自适应控制的基本思想，建立了初步的理论框架，并研究了一些简单的自适应控制系统。
这一阶段的研究为自适应控制理论的发展奠定了基础。
到了20世纪70年代，自适应控制理论开始得到广泛，研究领域不断扩展。
这一阶段的研究主要集中在自适应控制算法的改进和完善上。
学者们提出了多种有效的自适应控制算法，如最小二乘法、递推法、梯度下降法等。
这些算法为自适应控制系统的设计和分析提供了有力的工具。
自20世纪80年代开始，自适应控制理论开始广泛应用于各种实际领域。
例如，在智能交通、智能家居、医疗诊断等领域，自适应控制理论都取得了重要的应用成果。
这些应用案例充分展示了自适应控制理论在解决实际问题中的优越性。
自适应控制理论在各个领域的应用中取得了显著的研究成果。
以下是一些主要的应用领域和相应的研究成果：自适应控制理论在智能交通领域的应用主要集中在交通流量控制、车辆导航和自动驾驶等方面。
通过设计自适应控制器，可以有效应对交通系统中的不确定性和干扰，实现交通流量的优化调度和车辆的智能导航。
然而，现有的研究成果还存在一些不足之处，如对复杂交通环境的适应性不够强，实时控制效果有待进一步提高等。
自适应控制理论在智能家居领域的应用主要包括智能照明、智能安防、智能环境控制等。
自适应控制的研究及应用综述
自适应控制的研究及应用综述摘要：本文在查阅相关资料的基础上对自适应控制的研究内容和应用概况进行了较系统的总结。
自适应控制成为一个专门的研究课题已超过50年了，至今，自适应控制已在很多领域获得成功应用，证明了其有效性。
存在的问题主要是其通用性和开放性严重不足，导致其推广应用至今仍受限制，但现在已能设计出安全、稳定、快速、有效、对现场操作人员无过高要求的自适应系统。
结合神经网络、模糊逻辑等人工智能技术是今后一段时期内可能的理论和应用研究方向。
关键词：自适应控制；收敛性；鲁棒性；规范化一、自适应控制的由来在控制工程中，控制的目标是设计控制器使被控对象满足某种性能指标，或使系统运动轨迹按某种理想的轨迹运行，达到一种最优的运行状态。
在线性系统理论和最优控制理论中，人们对这些问题进行了深入的研究，得到了非常丰富的成果，形成了完整的理论体系。
不过，这里要求被控对象的模型都是已知的，并且在多数情况下还要求被控对象具有线性是不变的特征。
在实际的控制过程中，控制对象往往存在不确定性。
有时人们对被控对象的数学模型了解并不完全，模型结构存在某种不确定性；或者是对模型结构（如模型的阶数、传递函数零极点的个数等）已经了解，但是由于环境、工况的影响，被控对象模型的参数可能在很大范围内发生变化。
当系统存在不确定性时，按照确定性数学模型所涉及的控制器就不可能得到良好的控制性能，有时系统会出现不稳定的现象。
因此，需要一种新的控制系统，她能够自动补偿系统由于过程对象的参数，环境的不定性而造成的系统性能的变化，自适应控制系统应运而生。
二、自适应控制系统的定义自适应控制系统尚没有公认的统一定义，一些学者针对比较具体的系统构成方式提出了自适应控制系统的定义。
有些定义得到了自适应控制研究领域广大学者的认同。
下面介绍两个影响比较广泛的定义。
定义1（Gibson，1962年）一个自适应控制系统应提供被控对象当前状态的连续信息，即辨识对象；将当前系统性能与期望性能或某种最优化指标进行比较，在此基础上做出决策，对控制器进行实时修正，使得系统趋向期望性能或趋于最优化状态。
自适应控制的应用研究综述
自适应控制的应用研究综述一、引言自适应控制是一种能够根据环境变化和系统状态自主调整控制策略的控制方法。
在工业自动化、机器人控制、航空航天等领域得到了广泛应用。
本文将从自适应控制的基本原理、应用场景以及研究进展三个方面进行综述。
二、自适应控制的基本原理1. 自适应控制的概念自适应控制是指根据被控对象的状态和环境变化，对控制系统参数进行实时调整，以达到最优的控制效果。
其目标是使被控对象在不同工况下都能够稳定运行，并且具有较高的性能指标。
2. 自适应控制的实现方法（1）模型参考自适应控制：该方法通过建立被控对象的数学模型，将其与参考模型进行比较，从而实现对系统参数的在线调节。
（2）直接自适应控制：该方法不需要建立被控对象的数学模型，而是通过直接测量被控对象输出和输入信号之间的关系来进行参数调节。
（3）间接自适应控制：该方法通过测量被控对象的状态变量来进行参数调节，从而实现对系统的控制。
三、自适应控制的应用场景1. 工业自动化在工业自动化中，自适应控制可以实现对生产过程的实时监测和调节，提高生产效率和产品质量。
例如，在钢铁冶炼过程中，通过自适应控制可以实现温度、压力等参数的在线调节，从而保证产品质量。
2. 机器人控制在机器人控制中，自适应控制可以实现对机器人姿态、速度等参数的在线调节。
例如，在机器人装配过程中，通过自适应控制可以实现对装配精度的提高。
3. 航空航天在航空航天领域中，自适应控制可以实现对飞行器姿态、飞行速度等参数的在线调节。
例如，在飞行器着陆过程中，通过自适应控制可以实现对降落速度和着陆点位置的精确调节。
四、研究进展1. 自适应滑模控制自适应滑模控制是一种基于滑模理论和自适应技术相结合的新型控制方法。
该方法通过对系统状态进行估计，实现对滑模控制参数的在线调节，从而提高了系统的鲁棒性和适应性。
2. 基于神经网络的自适应控制基于神经网络的自适应控制是一种利用神经网络建立被控对象模型，并通过神经网络学习和自适应调节实现对系统参数的优化调节。
物控系统中的自适应控制算法综述
物控系统中的自适应控制算法综述自适应控制算法在物控系统中的应用已经成为一个热门研究领域。
随着科技的不断发展，物控系统的实时性和复杂性不断提高，传统的控制算法往往难以满足系统的实时性和精度需求。
因此，自适应控制算法的出现为解决这一问题提供了有效的途径。
本文将对物控系统中的自适应控制算法进行综述，并分析其原理和应用。
让我们先了解一下自适应控制算法的基本概念和原理。
自适应控制算法是指根据系统动态特性和环境变化，自动调整控制器参数以实现对系统动态性能的优化的算法。
这种算法能够根据系统的变化自动调整参数，从而提高控制系统的鲁棒性和稳定性。
自适应控制算法主要包括模型参考自适应控制算法(MRAC)、最优自适应控制算法(OAAC)和神经网络自适应控制算法(NNAC)等。
模型参考自适应控制算法(MRAC)是一种根据系统模型动态调整控制器参数的自适应控制算法。
它通过比较实际输出和参考模型输出之间的误差，产生校正信号来调整控制器参数。
MRAC算法能够适应系统动态特性的变化，提高系统的控制精度和鲁棒性。
然而，MRAC算法对系统模型有一定的要求，通常需要事先对系统建立准确的数学模型。
最优自适应控制算法(OAAC)是一种基于优化理论的自适应控制算法。
它通过确定控制器的最优参数来实现对系统的自适应调节。
OAAC算法通常采用最小化性能指标作为优化目标，通过求解最优化问题得到最优参数。
OAAC算法具有较强的自适应能力和优化性能，能够在系统扰动和参数变化的情况下保持系统的稳定性和良好的性能。
神经网络自适应控制算法(NNAC)是一种基于神经网络的自适应控制算法。
它通过不断调整神经网络的权值和阈值来实现对系统的自适应控制。
NNAC算法利用神经网络的学习能力和逼近性能，能够在系统变化和未知扰动下进行自适应调节。
然而，NNAC算法对神经网络架构的选择和训练过程的设计有一定的要求，需要通过大量的实验和数据进行验证和调整。
在物控系统中，自适应控制算法具有广泛的应用。
自适应控制
自适应控制理论综述郭金虎【摘要】论述了自适应控制理论的发展现状，总结了它的主要内容，提出了两种自适应控制的主要形式，并对其应用及发展做了全面的讨论。
【关键词】自适应控制；自动控制；现代控制理论1概述自适应控制是近年来在自动控制理论和工程的实践中都十分活跃的一门学科，设计具有真正自适应能力的控制系统是控制系统设计者追求的一个目标。
因为在控制工程的实践中已经遇到了许多困难，诸如被控对象的动态未知或部分未知；动态特性随时间有未知漂移（时变性）；环境有噪声干扰；还有一种常见的情形，即被控对象的特性过于复杂（如非线性、分布参数、大滞后等），难以准确的描述被控对象，或者即使能描述被控对象，其数学模型也是十分复杂。
在这些场合要想利用现有的控制理论（包括经典控制理论或现代控制理论）设计一个理想的控制系统是很困难的，有时甚至是不可能。
所以能否设计出一种高性能的控制系统要求是，它能自动适应各种变化而不断修正自身的控制动作，已达到较满意的控制品质。
一个实际系统总存在某种不确定性，这种不确定性表征为描述系统本身的数学模型包含有未知或随机的因素。
另外，系统在运行过程中，还会受到各种干扰因素的影响，这些影响也会使系统的动态特性发生变化，因此，对于一个比较复杂的实际系统，先建立精确的数学模型，在进行控制系统的设计，在许多情况下是行不通的。
尤其是随着控制技术在各个领域的广泛应用，控制质量的不断提高，许多实际系统仅使用常规的控制手段以达不到理想的控制效果了。
这就给人们提出了一个问题；对动态参数变化很大，控制质量又要求较高的系统，如何实现理想的控制呢？很明显，这样的控制系统应该具有这样的能力：它能适应实际被控对象的参数所发生的各种变化，及时地调整控制动作，保证被控对象达到理想的控制效果。
具有这种能力的控制系统就称为自适应控制系统，设计和分析这类控制系统正是本书索要讨论的问题。
近年来，由于闭环系统的全局稳定性的理论有了较大发展，计算机的性能有了很大提高，且使用成本也大大降低，因此，近十几年来，自适应控制从理论上和实践上都有了很大的进展，成为引人注目的一个学科方向。
神经网络自适应控制研究综述
神经网络自适应控制研究综述摘要：神经网络与自适应控制相结合的研究，已成为智能控制的一个新的分支。
自适应具有强鲁棒性，神经网络则具有良好的自学习功能和良好的容错能力，神经网络自适应控制由于较好地融合了两者的优点而具有强大的优势。
该文综述了近年来神经网络自适应控制的研究现状，阐述了神经网络模型参考自适应控制及神经网络自校正控制两种典型的控制方案，并对神经网络自适应控制的应用作了介绍。
在此基础上，对神经网络自适应控制存在的主要问题，如稳定性、鲁棒性及收敛性等问题作了积极有益的探讨。
最后，展望了神经网络自适应控制未来的发展趋势，并指出了其研究方向。
关键词：神经网络；自适应控制；神经网络控制器；神经网络辨识；稳定性；鲁棒性；收敛性中图分类号：TP273 文献标识码：A1 引言人工神经网络是从微观结构与功能上对人脑神经系统的模拟而建立起来的一类模型，具有模拟人的部分形象思维的能力，其特点主要是具有非线性特性、学习能力和自适应性，是模拟人的智能的一条重要途径。
近年来自适应控制等先进控制理论取得了长足发展。
然而，在越来越高的性能要求下，在过程与环境高度不确定性的情况下，对于越来越复杂的系统，将自适应控制用于实际控制时还存在一些问题，如自适应控制器结构过于复杂，模型参考自适应控制系统对确定性干扰不能确保零稳态误差等。
为了充分发挥自适应控制技术的优越性能，提高控制的鲁棒性、实时性、容错性以及对控制参数的自适应和学习能力，更有效地实现对一些存在多种不确定性和难以确切描述的非线性复杂过程的控制，人们将自适应控制与神经网络适当组合，组成基于神经网络的自适应控制系统。
2 神经网络自适应控制系统的典型结构目前已经出现的神经网络自适应控制方案很多，其中典型的控制方案有神经网络模型参考自适应控制和神经网络自校正控制等。
2.1神经网络模型参考自适应控制神经网络模型参考自适应控制(简称NNMRAC)，分为直接型和间接型两种结构，分别如图l和图2所示。
自适应控制的情况总结与仿真
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等人首先提出用李亚普诺夫稳定性理论设计MRAC系统的方法。
在选择最佳的李亚普诺夫函数时，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。
自适应控制概述范文
自适应控制概述范文自适应控制（Adaptive Control）是指一种能够根据外部环境变化和系统内部参数变化自动调整控制器参数以实现最优控制的方法。
其主要目的是通过实时监测系统的变化，自动调整控制器的参数，使得系统保持良好的性能和稳定性。
自适应控制的基本原理是通过不断地监测并分析系统的输入输出数据，利用实时反馈机制对系统的动态特性进行建模和分析，以寻找最优的控制策略。
自适应控制最重要的特点是能够自动适应系统的动态特性，提高了控制系统的性能和适应性。
自适应控制的最主要优点是能够应对系统参数变化和外部干扰的影响，提高了控制系统的鲁棒性。
在实际应用中，很多控制系统的参数会因为各种原因发生变化，例如机械装置的磨损、系统的老化、环境的变化等等。
这些参数变化会导致控制系统的性能下降，无法满足设计要求。
而自适应控制能够通过实时的参数调整，自动适应这些变化，使得系统能够在不同的工况下保持良好的性能。
自适应控制的另一个优点是能够提高控制系统的鲁棒性。
鲁棒性是指当系统遭受到外部干扰或参数不确定性时，系统能够保持稳定性和性能。
自适应控制通过实时的参数调整，能够减小外部干扰对系统的影响，并实时修正模型中的不确定性，从而提高系统的鲁棒性。
自适应控制的核心是参数估计和信号处理。
参数估计是指根据实际系统的输入输出数据，利用数学模型和适当的算法，估计系统的参数，用于控制器的参数调整。
常用的参数估计方法有最小二乘法、滤波器法、最大似然法等。
信号处理是指对实际系统的输入输出数据进行滤波、降噪、滤波等预处理，以提高参数估计结果的准确性和可靠性。
自适应控制的实现需要根据实际系统的特点选择合适的控制算法和参数估计方法。
常见的自适应控制算法有模型参考自适应控制、模型序列自适应控制、基于识别模型的自适应控制等。
每种算法都有其适用的场景和优势，需要根据实际应用的需求来选择。
自适应控制在各个领域有着广泛的应用。
例如，在机械系统中，可以利用自适应控制来减小传感器测量误差对系统稳定性的影响；在化工过程中，可以利用自适应控制来应对不确定性参数的变化；在电力系统中，可以利用自适应控制来应对负荷的变化和网络故障等。
自适应控制论文
自适应控制与城市交通管理摘要针对本学期所学自适应控制知识，在上网搜集资料和参考论文的情况下，对自适应控制的学习做出了总结。
针对当前城市交通信号控制的发展趋势，并结合国内外相关研究的进展情况，对城市交通自适应控制方法进行了总结和学习。
1 引言目前交通控制的发展已走过了3个时代，在美国第三代控制系统遭受挫折时，自适应系统却取得了公认的成功，已在世界上许多城市安装和使用。
主要有英国运输和道路研究所（TRRI）研制的SCOOT系统，以澳大利亚悉尼为背景开发的交通自适应协调系统（SCATS）以及日本的京三系统等。
由于与动态交通诱导系统（DRGS）、先进公共交通系统（APTS）结合上的优势，自适应控制被认为实用性最强，是发展先进的交通管理系统（ATMS）的最佳基础。
自适应交通控制系统将是未来一个阶段交通控制系统的发展方向。
面向中国城市交通情况和TTS功能需求，开发研究新一代的实时自适应控制与管理系统，成为了我国城市交通控制系统发展的必由之路本文主要对基于自适应控制的城市交通控制的研究方法和研究成果进行了总结。
在阐述自适应控制在城市交通管理的基础上，对自适应的发展也进行了简单归纳。
2 自适应控制基础的学习自适应控制系统在工作的过程中能不断地检测系统参数或运行指标，根据参数或运行指标的变化，改变控制参数或控制作用，使系统工作于最优工作状态或接近于最优工作状态。
自适应控制系统可分为三大类：模型参考型自适控制系统、自校正控制系统、其他类型的自适应控制系统。
自适应控制系统主要由控制器、被控对象、自适应器及反馈控制回路和自适应回路组成。
与常规的反馈控制系统比较，自适应控制系统有三个显著特点：控制器可调，增加了自适应回路，适用对象。
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。
1）、变增益控制：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。
自适应控制的应用研究综述
自适应控制的应用研究综述引言自适应控制是一种应用于控制系统中的技术，其核心思想是根据系统的反馈信息，实时地调整控制参数，以适应系统参数的变化和外部干扰的影响。
自适应控制在工业自动化、机电控制、飞行器控制等领域有着广泛的应用。
本文旨在对自适应控制的应用进行综述，包括在不同领域的应用案例和方法研究。
工业自动化中的自适应控制自适应控制在工艺过程中的应用1.在化工行业中，自适应控制可以根据实时采集到的物理参数，利用模型预测控制算法调整反应器的温度、压力等参数，以提高生产效率和产品质量。
2.在电力系统中，自适应控制可以根据负载变化和电网故障，实时调整发电机的励磁参数和电网的频率控制策略，以确保电力系统的稳定运行。
自适应控制在制造业中的应用1.在机械加工领域，自适应控制可以根据材料切削性质的变化和刀具磨损情况，自动调整切削速度和切削力的控制策略，以提高加工质量和刀具寿命。
2.在自动化装配线中，自适应控制可以根据产品尺寸的变化和传感器反馈信息，实时调整机械臂的运动轨迹和力量控制策略，以提高装配的准确性和速度。
机电控制中的自适应控制自适应控制在机器人控制中的应用1.在行走机器人中，自适应控制可以根据地面情况的变化和传感器反馈信息，自动调整机器人的步态和姿态控制策略，以适应不同地形的行走需求。
2.在工业机器人中，自适应控制可以根据加工工件的形状和重量，实时调整机械臂的关节力矩和运动速度，以实现高精度和高效率的操作。
自适应控制在电机驱动中的应用1.在直流电机控制中，自适应控制可以根据负载变化和电机参数的漂移，实时调整电机的电流控制策略和速度环控制参数，以保持电机的稳定工作。
2.在交流电机控制中，自适应控制可以根据电网电压的变化和电机负载的需求，实时调整电机的电压和频率控制策略，以提高电机的效率和响应性。
飞行器控制中的自适应控制自适应控制在飞行器稳定性控制中的应用1.在飞行器姿态控制中，自适应控制可以根据飞行器的惯性参数和空气动力学特性，实时调整飞行器的控制参数和姿态控制策略，以保持飞行器的稳定飞行。
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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。
在发生这些问题时，常规控制器不可能得到很好的控制品质。
为此，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非预知的变化，这就是自适应控制。
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。
任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在系统内部，有时表现在系统的外部。
从系统内部来讲，描述被控对象的数学模型的结构和参数，设计者事先并不一定能准确知道。
作为外部环境对系统的影响，可以等效地用许多扰动来表示。
这些扰动通常是不可预测的。
此外，还有一些测量时产生的不确定因素进入系统。
面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如何设计适当的控制作用，使得某一指定的性能指标达到并保持最优或者近似最优，这就是自适应控制所要研究解决的问题。
自适应控制和常规的反馈控制和最优控制一样，也是一种基于数学模型的控制方法，所不同的只是自适应控制所依据的关于模型和扰动的先验知识比较少，需要在系统的运行过程中去不断提取有关模型的信息，使模型逐步完善。
具体地说，可以依据对象的输入输出数据，不断地辨识模型参数，这个过程称为系统的在线辩识。
随着生产过程的不断进行，通过在线辩识，模型会变得越来越准确，越来越接近于实际。
既然模型在不断的改进，显然，基于这种模型综合出来的控制作用也将随之不断的改进。
在这个意义下，控制系统具有一定的适应能力。
比如说，当系统在设计阶段，由于对象特性的初始信息比较缺乏，系统在刚开始投入运行时可能性能不理想，但是只要经过一段时间的运行，通过在线辩识和控制以后，控制系统逐渐适应，最终将自身调整到一个满意的工作状态。
再比如某些控制对象，其特性可能在运行过程中要发生较大的变化，但通过在线辩识和改变控制器参数，系统也能逐渐适应。
常规的反馈控制系统对于系统内部特性的变化和外部扰动的影响都具有一定的抑制能力，但是由于控制器参数是固定的，所以当系统内部特性变化或者外部扰动的变化幅度很大时，系统的性能常常会大幅度下降，甚至是不稳定。
所以对那些对象特性或扰动特性变化范围很大，同时又要求经常保持高性能指标的一类系统，采取自适应控制是合适的。
但是同时也应当指出，自适应控制比常规反馈控制要复杂的多，成本也高的多，因此只是在用常规反馈达不到所期望的性能时，才会考虑采用。
2.2自适应控制的特征一个自适应控制系统必然具有三个基本特征：(a)过程信息的在线积累在线积累过程信息的目的，是为了降低受控系统原有的不定性。
为此可用系统辨识的方法在线辨识受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。
在系统辨识中，结构辨识比参数估计困难得多。
(b) 可调控制器可调控制器是指它的结构、参数或信号可以根据性能指标要求进行自动调整。
这种可调性要求是由受控系统的不定性决定的，否则就无法对过程实现有效的控制。
(c) 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，它的特点是没有根据系统实际达到的性能指标再作进一步的调整。
与开环控制方式不同，在性能指标的闭环控制中，还要获取实际性能与预定性能之间的偏差信息，将其反馈后修改可调控制器，直到实际性能达到或接近预定性能为止。
如何提高控制系统的自适应速度，如何优化自适应控制的过程以及如何既能保证性能而又简化算法是自适应控制的一个重要问题。
在其算法的研究中主要是控制策略的参数化问题；它通常研究的问题是如下三个方面：如何使控制结构尽可能的简单；怎样减少对系统所要求的先验知识以及尽可能的使系统所要求的先验知识有其物理意义；如何减少要辨识的参数的个数。
从参数估计的角度，自适应控制分为间接自适应控制和直接自适应控制。
在间接自适应控制系统中，控制对象的参数被实时估计，并通过解Diophantine方程计算出控制器的参数应用于下一时刻的控制规律中。
直接自适应控制的核心思想是将估计模型按控制器的参数重新参数化，它不需要解Diophantine方程而直接在线估计控制器参数以及其它附加参数。
相比较而言，间接自适应控制虽然估计参数较少，但是需要在线解Diophantine方程；而直接自适应控制器的计算相对简单，可以提供更快的自适应调节。
因此更加适合实时地控制对象。
由于本课题的被控对象传递函数的特点，重新参数化比较简单。
所以拟定选用直接自适应控制方法设计给予确定性等价准则的传统自适应极点配置控制器，并在此基础上设计谨慎和双重特性的修正三、自适应控制的应用及存在的问题3.1自适应控制在神经网络的应用在现实生活中，任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性，这些不确定性表现在被控过程或对象的特性时刻发生变化，变化规律难以掌握，同时还有各种各样的随机干扰作用在系统上，这些影响通常是不可预测的。
如何设计适当的控制作用，通过输入、输出信息，实时的掌握被控对象和系统误差的动态特性，并根据其变化情况及时掌握调节控制量，使系统性能指标达到并保持最优或者近似最优，这就是自适应控制所要研究解决的问题。
人工神经网络是人们在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的一种新型智能信息处理理论，它通过大量神经元的简单处理单元构成非线性动力学系统，对人脑的形象思维、联想记忆等进行模拟和抽象，实现与人脑相似的学习、识别、记忆等信息处理能力，其特点包括具有很强的自学习性、自组织性、容错性、高度非线性、高度鲁棒性、联想记忆功能推理意识功能等。
自适应控制系统本质上是一个非线性随机控制系统，很难为其找到合适的数学模型，传统的方法难以对其进行控制。
由于神经网络已被证明具有很强适应能力和逼近任意连续有界非线性函数的能力，它在解决高度非线性和严重不确定系统的控制方面显示出它强大的优越性，神经网络自适应控制是基于自适应的基本原理，利用神经网络的特点和理论设计而成的，发挥了自适应与神经网络的各自长处，为非线性控制的研究提供了一种新方法。
它与自适应控制的完美结合，使控制领域的发展迈向了一个新的台阶。
神经网络自适应控制从本质上讲，实际上是基于神经网络理论的自校正控制或模型参考自适应控制。
自校正控制根据对系统正向和(或)逆模型辨识结果，直接按自适应规律调节控制器结构参数，使系统满足既定的性能指标。
而在模型参考自适应控制中，闭环控制系统的期望性能则有一个稳定而优良的参考模型来描述，其控制目标是使被控对象的输出响应y(t)一致渐近地趋于参考模型的输出响应dy(t)，即神经网络用于自适应控制主要有两种方式：一种是利用人工神经网络的逼近能力，描述被控对象的数学模型；二是充当控制器，其控制作用的调整依赖于网络权系数的改变，通过网络训练，完成将信号从网络输入端到输出端的映射，为被控对象提供适当的控制量。
神经网络自适应控制与一般自适应方法的区别在于：（1）在模型参考控制中，参考模型由神经网络代替。
与常规自适应控制比较自适应控制理论的目标是设计一个灵活的控制器，它能够考虑未知参数的变化，自动调节控制器的增益。
而常规的自适应控制器为了获得良好的控制效果，需要在系统中加入白噪声信号，辨识过程往往会出现饱和麻痹现象，影响辨识效果和跟踪速度。
利用了神经网络则可解决这一问题。
因为神经网络具有自学习、受训练的特点，它可以正确地提取受控对象的模型参数，并具有较强的抗干扰能力和容错能力，提高控制器的性能。
3.2神经网络自适应控制存在的问题1.稳定性问题稳定性是控制系统设计的基本准则，但是神经自适应控制系统的稳定性分析难度极大。
这是因为要处理的非线性对象的模型一般是具有严重非线性和不确定性的复杂系统，而神经网络本身又是一个大规模非线性系统，由它们按一定方式组织起来的神经控制系统具有更为复杂的动力学特性。
目前已有的神经网络自适应控制研究的主要问题是：基于lyapunov 函数来证明神经网络自适应控制系统的稳定性的方法，已经被应用于一些简单的非线性系统，即仿射非线性系统之中，但是，在工程中遇到的非线性系统大多是非仿射的。
2.鲁棒性问题在自适应控制系统的设计中，根据鲁棒性要求所设计的系统比单纯按收敛性和稳定性指标所设计的系统具有更好的控制效果。
目前，对于非线性控制系统的鲁棒性已有许多研究结果，一般是针对一类仿射非线性系统进行的，对于系统的条件限制较严，目前的研究成果很难应用于实际的非线性控制系统中去，故其鲁棒性研究具有重要的理论和应用意义。
3.控制的实时性问题神经网络自适应控制是采用先离线辨识，再在线控制的方式，这样比在线建模方式控制效果好，但实时性较差。