自动控制大作业

自适应控制综述
摘要：随着计算机技术的发展，自适应控制无论是在理论上还是在应用上都取得了很大的进展，自适应控制已成为一个极其活跃的研究领域，为人类的生产和生活做出了巨大的贡献。

关键词：自适应控制；收敛性；鲁棒性；系统参数
一、 自适应控制意义和背景
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。

当对象的数学模型在小范围内变化，可用一般的反馈系统、最优控制或补偿控制等方法来消除或参数变化对控制品质的影响。

如果控制对象的参数在大范围内变化，上面这些方法不能圆满地解决问题了。

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大范围的非预知的的变化，这就是自适应控制。

早在20世纪50年代，由于高性能的飞机自动驾驶仪控制的需要，人们就对自适应控制进行了广泛的研究，美国麻省理工学院怀特克教授首先提出了模型参考自适应控制思想，正式提出了自适应控制理念。

自适应控制是指能自动地适时地调节系统本身控制规律的参数，以适应外界环境变化、系统本身参数变化、外界干扰的影响，使整个控制系统能按某一性能指标运行在最佳状态的系统。

自适应控制系统原理图
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二、自适应控制的历史发展
自适应控制首先由Draper和Li在1951年提出，他们介绍了一种能是性能特性不确定的内燃机达到最优性能的控制系统。

自适应这类名词是1954年由Tsien在《工程控制论》一书中提出的。

其后，在1955年Benner和Drenick也提出一个控制系统具有的“自适应“的概念。

自适应控制发展的重要标志是在1958年Whitaker及其同事设计了一种自适应飞机飞行系统。

1960年Li和Van Der Velde提出的自适应控制系统，他的控制回路中用一个极限环使参数不确定性得到了自动补偿，这样的系统称为自振荡的自适应系统。

Petrov等人在1963年介绍了一种自适应控制系统，它的控制输入有开关函数或继电器产生，并以与参数值有关的系统轨线不变性原理为基础来设计系统。

这种系统称为变结构系统。

在1960—1961年，Bellman和Fel’dbaum分别在美国和苏联应用动态规划原理设计具有随机不确定性的控制系统时，发现作为辨识信号和实际信号的控制输入之间存在对偶特性，因而提出了对偶控制。

Astrom和Wittenmark对发展另一类重要的自适应控制，即自适应调节器（STR）作出了重要的贡献这种调节器用微处理机很容易实现。

1976年英国的Edmunds首先提出了极点配置自校正控制技术，Astrom，Westerberg和Wittenmark在这方面也做出了一些研究。

近年来许多学者在自适应控制系统的稳定性、收敛性和设计方法上又做了大量的有益工作，其中有美国的Narendra,Morse和澳大利亚的Goodwin。

我国学者陈翰馥在收敛性分析方面也作出了很大贡献。

三、自适应控制的研究方向与研究现状
经过几十年的努力，伴随着计算能力和控制理论水平的提高，自适应控制得到了很快的发展和完善。

特别是近年来，国内外学者对自适应控制已做了卓越的研究工作，也取得了可喜的研究成果，各种自适应控制策略相继问世，有许多研究成果已成功应用到生产实际中。

自适应控制不仅在航空、航天、航海、矿山、机械、交通、家电等工业领域中得到了较大的进展，在非工业领域中，例如社会、经济、医药、生物、管理等方面也得到了一些有意义的探索。

可以说自适应控制已广泛地应用到各个领域中。

四、自适应控制的应用领域
1、在工业领域中的典型应用
（1）智能化高精密机电或电液系统控制
自适应控制在智能化高精密机电或电液系统中应用较多的有以下几个领域：机器人、不间断电源、电机或液压伺服系统等的控制。

（2）工业过程控制
最近30多年，自适应策略在工业过程控制中广泛的应用，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。

大连理工大学张志军将两个多层模糊神经网络分别用于化工过程系统辨识和控制，通过在线训练神经网络，使模的精度提高，进而使控制性能大大提高，克服了模型不匹配和时变的影响。

东华大学任正云采用无模型自适应控制器结合渐进辨识方法对烘丝过程的烟丝含水率控制系统进行改造，降低了干头干尾的数量，提高了卷烟生产质量。

（3）航天航空、航海和特种汽车无人驾驶
随着飞机性能的不断提升，尤其是宇宙飞船的出现，航天航空领域对自适应控制的兴趣日益增加。

辛辛那提大学的Slater G.L.利用自适应方法大大改善了飞机在起飞阶段的爬升性能预测，这有利于飞机在爬升过程中与空中的其他飞行器合流。

美国宇航局的Gupta Pramod等提出了利用贝叶斯方法查证将基于神经网络的自适应方法用于现代巡航导弹控制的安全与可靠性，并给出了在NASN 的智能飞行控制系统中的模拟结果。

（4）柔性结构与振动和噪声的控制
密西根科技大学的Schultze John F.等对一种类似机翼的悬臂梁柔性结构采用自适应模型空间控制。

对于时变系统，该控制器的频带较宽，且具有很好的解耦性能。

（5）电力系统的控制
电力系统是一个典型的高维数、强非线性的的复杂系统，它的数学模型中包含了众多不确定参数和难以建模的动态过程。

自适应策略在电力系统控制中的应用主要包括锅炉蒸汽温度和压力调节、蒸汽轮机与燃气轮机的优化控制、发电机励磁系统控制、电力系统稳定器控制、互联电气系统发电量控制等方面。

此外，自适应理论还可以应用于功率调制器、继电保护等设备的设计与控制。

华北电力大学朱永利和宋少群设计了基于广域网和多智能体的自适应协调保护系统，利用广域网实现电网广域信息的实时交换，基于多Agent系统实现保护动作之间的协调。

2、在非工业领域中的应用
自适应控制在非工业领域中的应用目前虽然不广泛，但已有成功应用的实例，显示出一定的前景。

（1）在社会、经济和管理领域中的应用
根据某一经济部门的产值发展规划，如何合理安排每年对该部门的投资量
是经济决策中的重要一环，金元郁等（1991）根据经济系统的特点，改进了D.W.Clarke提出的广义预测控制，使其可以为经济的投资和发展提供一些有效的决策方案。

美国明尼苏达大学武克强等（2005）通过灵敏度分析研究了将自适应控制理论应用于服务质量设计和保证中所存在的问题，并提出了一种自适应双重控制结构来减轻这种局限性。

新西兰纳皮尔大学管理学院M.Pearson等（2006）研究了当需求不确定时，报刊批发商如何自适应地确定最佳的报刊供应量，以使成本最低、利润最大。

（2）在环境和生物医学领域中的应用
在水处理过程中，投药单耗与原水的浊度和温度密切相关，而原水水质随季节改变，且每年相同季节的原水水质也会有所不同。

叶昌明等（2003）研制了一种自适应控制投药设备。

该设备可自动学习最佳投药控制规律，并根据水质及环境状态选择最佳投药量。

自适应控制在临床医学中的应用发展非常迅速。

南加福尼亚大学的R.W.Jelliffe等（1986）利用自适应方法来控制后续的庆大霉素血清药物浓度。

采用基于贝叶斯方法的开环反馈自适应药物代谢控制系统，并仔细对照病人的临床表现与适用模型的输出（生理现象），医生就可以确定最适合病人的治疗目标。

清华大学的郝智秀等（1995）发明了一种假手握力自适应控制装置，以实现假手握物感觉的反馈，该控制装置使截肢者使用机电假手时有真肢感。

五、当前应用中存在的问题
自适应控制虽然具有很大的优越性，可是经过了五十多年的发展，到目前为止其应用仍不够广，究其原因，主要是因为存在以下几方面的问题：
（1）自适应控制的非线性、自适应控制算法的复杂性，极大的限制了自适应控制理论的推广与应用。

（2）由于系统在外界环境的激烈变化及强干扰、强模型化误差，特别是系统本身的固有性等的影响，自适应控制系统还存在着进一步提高鲁棒性问题。

（3）目前的参数估计方法都是在理想情况下随时间趋于无穷而逐渐收敛，而实际工程应用需要在有限时间内快速收敛的参数估计方法。

（4）有些自适应控制器启动过程或过渡过程的动态性能不能满足实际要求。

（5）控制精度与参数估计的矛盾。

（6）低阶控制器中存在高频未建模。

（7）测量精度直接影响控制器参数，进而影响系统性能。

六、自适应控制的发展趋势
对应上述存在的问题，自适应控制研究领域在今后一段时期内的发展还需要从理论研究和工程实际应用两个方面继续努力，具体归纳为以下5个方面：
（1）在保证自适应控制精度的前提下，研究快速收敛的估计算法，探索工程实用方法以快速确定参数估计的初值与计算范围，解决启动与过度阶段的动态性能问题；
（2）研究鲁棒自适应控制方法，解决高频未建模问题；
（3）今后阶段应发展快速高效的全系数自适应控制方法，减少甚至取消现场调试；
（4）自适应控制方案的规范化，即进行有实际意义的分类研究，提出具有一定通用性的控制模型，同时对系统结构与组成进行规范化，从而增加系统的开放性与可移植性；
（5）研究组合自适应控制策略，主要有自适应PID控制和智能自适应控制。

七、总结
与传统控制方法相比，自适应控制方法最显著的特点是不但能控制一个已知系统，而且还能控制一个未知系统或部分未知系统。

自适应控制的目的是通过设计一个自适应控制器，是被控对象的输出满足其动态性能的要求或是某个目标函数为最小。

从这个意义上讲，自适应控制范围更加广泛，控制程度更加深入，具有实际应用价值
但要进一步提高系统的性能，还需要寻求一种适合应用于各类系统的控制算法和控制策略。

由于各种智能控制策略各有其优点，如何有机地结合这些控制策略，构成多策略交叉控制器，取长补短，发挥其各自的优势是提高性能控制的有效途径。

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自动化091 王青 3090433003 50%
自动化091 徐烨苗 3090433004 50%。