抑制初态误差影响的自适应迭代学习控制
自适应控制综述
自适应控制文献综述 卢宏伟 （华中科技大学控制科学与工程系信息与技术研究所 M200971940） 摘要：文中对自适应控制系统的发展、系统类型、控制器类型以及国内外自适应控制在工业和非工业领域的应用研究现状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。但也有其局限性和缺点，导致其推广应用至今仍受到限制，结合神经网络、模糊控制是自适应控制今后发展的方向。 关键字：自适应控制鲁棒性自适应控制器 1.自适应控制的发展概况 自适应控制系统首先由Draper和Li 在1951年提出，他们介绍了一种能使性能特性不确定的内燃机达到最优性能的控制系统。而自适应这一专门名词是1954年由Tsien在《工程控制论》一书中提出的，其后，1955年Benner 和Drenick也提出一个控制系统具有“自适应”的概念。 自适应控制发展的重要标志是在1958午Whitaker“及共同事设计了一种自适应飞机飞行控制系统。该系统利用参考模型期望特性和实际飞行特性之间的偏差去修改控制器的参数，使飞行达到最理想的特性，这种系统称为模型参考自适应控制系统(MRAC系统)。此后，此类系统因英国皇家军事科学院的Parks利用李稚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论和法国Landau利用Popov 的超稳定性理论等设计方法而得到很大的发展，使之成为—种最基本的自适应控制系统。1974年，为了避免出现输出量的微分信号，美国的Monopli 提出了一种增广误差信号法，因而使输入输出信号设汁的自适应控制系统更加可靠地应用与实际工程中。 1960年Li和Wan 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自动补偿，这样的系统成为自振荡的自适应控制系统。 Petrov等人在1963年介绍了一种自适应控制系统，它的控制数如有一个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。 1960到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，因而提出对偶控制。 Astrom和Wittenmark对发展另一类重要的自适应控制系统，即自校正调节器(STR)作出了重要的贡献。这种调节器用微处理机很容易实现。这一有创见的工作得到各国学者普遍的重视，并且把发展各种新型的STR和探索新的应用工作推向新的高潮，使得以STR方法设计的自适应控制系统在数量上迢迢领先。在这些发展中以英国的Clarker和Gawthrop在1976年提出的广义最小方差自校正控制器最受重视。它克服了自校正调节器不能用于非最小相位系统等缺点。为了既保持自校正调节器实现简单的优点，又有拜较好的
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。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，
迭代学习控制
迭代学习控制 1、前言 迭代学习控制（Iterative Learning Control ，简称ILC ）是指不断重复一个同样的轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法[1]。迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。 最初的学习控制-迭代学习控制（ILC ），由日本学者首倡于1978年。不像其他的的控制方法从线性受控对象起步，迭代学习控制开门见山就把非线性系统作为研究对象，且要在有限区间[0,T]上实现输出完全追踪的控制任务。这里完全追踪（perfect tracking ）指系统的输出自始至终，无论是暂态还是稳态，都和目标轨道保持一致。显然，迭代学习控制的起点要比其它控制方法高出一截可是，从二十年的发展历程看，起点过高也有不利的一面：发展空间不足以及难以和主流控制方法相融合。 而事实上，只要任务是可重复的，或系统干扰是周期性的，都可用ILC 来解决实际问题。从迭代学习控制方法的产生至今已有二十多年的历史它已经发展成为智能控制领域的一个新的发展方向，它的研究对那些有着非线性、强耦合、难以建模以及高精度轨迹控制的问题有非常重要的意义。 迭代学习控制适用于具有重复运动性质的被控系统，它的目标是实现有线区间上的完全跟踪任务。它通过对被控系统进行控制尝试，以输出信号与给定目标的偏差修正不理想的控制信号，使得系统的跟踪性能得以提高。迭代学习控制的研究对具有较强的非线性耦合、较高的位置重复精度、难以建模和高精度轨迹跟踪控制要求的动力学系统有着非常重要的意义。 2、迭代学习控制的原理 设被控对象的动态过程为： )),(),(()(.t t u t x f t x =，)),(),(()(t t u t x g t y = （1） 式中，Y m n R u R y R x ∈∈∈,,分别为系统的状态，输出和输入变量，()()??g f ,为适当维数的向量函数，其结构与参数均未知。若期望控制()t u d 存在，则迭代学习控制的目标为：给定期望输出()t y d 和每次运行的初始状态()0k x ，要求在给定时间[]T t ,0∈内，按照一定的学习控制算法通过多次的重复运行，使控制输入()()t u t u d k →，而系统输出()()t y t y d k →第k 次运行时，式（1）表示为： )),(),(()(.t t u t x f t x k k k =，)),(),(()(t t u t x g t y k k k = （2）
自适应控制程序
% M 序列及其逆序列的产生 设M 序列{M (k )}由如下4位移位寄存器产生： 34i i i x x x --=⊕ {S (k )}为方波序列，逆M 序列{IM (k )= {M (k )⊕S (k )} clear all; close all; L=60; %序列长度 x1=1;x2=1;x3=1;x4=0; %移位寄存器初值 S=1; %方波初值 for k=1:L IM=xor(S,x4); %进行异或运算，产生逆M 序列 if IM==0 u(k)=-1; else u(k)=1; end S=not(S); %产生方波 M(k)=xor(x3,x4); %产生M 序列 x4=x3;x3=x2;x2=x1;x1=M(k); %寄存器移位 end subplot(2,1,1); stairs(M);grid; axis([0 L/2 -0.5 1.5]);xlabel('k');ylabel('M 序列幅值');title('M 序列'); subplot(2,1,2); stairs(u);grid; axis([0 L -1.5 1.5]);xlabel('k');ylabel('逆M 序列幅值');title('逆M 序列'); %白噪声及有色噪声序列的产生 设ξ(k) 为均值为0，方差为1的高斯白噪声序列，e(k)为有色噪声序列： 11211123()10.50.2()()()()()()1 1.50.70.1C z z z e k G z k k k D z z z z ξξξ--------++===-++ 高斯白噪声序列 ξ(k)在Matlab 中由rand()函数产生，程序如下： clear all; close all; L=500; %仿真长度 d=[1 -1.5 0.7 0.1]; c=[1 0.5 0.2]; % 分子分母多项式系数 nd=length(d)-1 ;nc=length(c)-1; %阶次 xik=zeros(nc,1); %白噪声初值
迭代学习控制的研究及应用(1)
综述与评论 迭代学习控制的研究及应用 西安交通大学机械工程学院 李新忠 简林柯 何 1 前言 迭代学习控制(Iter at ive L earning Contr ol)顾名思义,就是通过反复的迭代修正达到某种控制目标的改善。这一思想首先是由U chiyam[1]提出的,由A rimoto等人加以完善[2],建立了实用算法,可以实现在给定的时间区段上对未和被控对象以任意精度跟踪一给定的期望轨迹。无需辨识系统的参数,属于基于品质的自学习控制,特别适用于机器人等重复运动的场合。它的研究对那些有着非线性、强耦合、难以建模以及高精度轨迹控制的问题有非常重要的意义。由于迭代学习算法极为简单,又能解决如此复杂的问题,因而一经提出就引起人们的极大关注和兴趣。许多学者从理论和应用方面作了大量的工作,得到了许多有益的结论[3][4]。在国内,李士勇在教材 5中较早提及学习控制,文献 6~8从理论上对迭代学习控制作了较为详尽的研究,给出了新的迭代学习算法和稳定性、收敛性条件,为学习控制的进一步推广应用奠定了必要的理论基础。 2 迭代学习控制的基本原理 对于一类具有较强非线性耦合和较高位置重复精度的动力学系统,例如工业机器人系统的控制,已有了变结构控制非线性反馈、分解运动及自适应控制等多种方法,然而都存在一定的不足,如要求精确的数学模型或者运算复杂,在这种情况下发展了迭代学习控制。迭代学习控制过程原理见图1。 考虑如下非线性系统: x k(t)=f(x k,u k,t)(1) y k(t)=g(x k,u k,t)(2) k是迭代循环次数,如果满足: !每次运行时间间隔为T ?其望输出y d(t)是预先给定的,且是t# 0,T域内的函数; ?每次运行前,初始状态x k(0)相同且在期望轨迹上; %每次运行的输出y k(t)均可测,误差信号e k(t)=y d (t)-y k(t); &系统的动力学结构在每次运行中保持不变; ?下一次运行的给定控制量u k+1(t)满足如下递推规律: u K+1(t)=F u k(t),e k(t), , 为系数。 系统性能在某种意义下得到改善,如: (e k+1(t)() (e k(t)(k=1,2,? 0< <1如果lim k+, y k(t)+y d(t),则称迭代学习过程是收敛的。 A rimoto基于以上假设,提出了如下PI D型的学习算法 : 图1 迭代学习控制过程原理 图2 PID型学习控制 u k+1(t)=F(u k,e k, ) =u k(t)+e k(t)+! d d t e k(t)+??e k(t)d t(3)学习因子、!、?不同取值或零值,可以构成P 型、PI型、P D型、D型及P ID型学习算法。 已经证明,D型控制律对线性时不变系统及非线性系统,都能保证e k(t)在如下意义下收敛: sup{e-#t(e k(t)(,}+0,k+,,#>0(4)对于非线性系统,D型算法不能保证在L2范数意义下一定收敛,对于性线时不变、时变系统,P型算法在L2范数意义下均收敛。 (3)式表达的控制律在第k+1次循环迭代控制时,只用到了第k次的误差信息,在此次循环前, 0,T域内的控制量轨迹都已经计算好了,因而称之为开环PI D学习律。图3所示为闭环P ID学习律 框图。 图3 闭环学习控制基本结构 闭环学习律为: u k+1(t)=u k(t)+e k+1(t)+! d d t e k+1(t)+??e k+1(t)d t (5) e k+1(t)=y d(t)-y k+1(t) 上述控制量的生成不仅依据过去的经验,还根据当前误差作实时修正。从一次循环控制过程看,相当于比例前向控制加误差反馈补偿的复合控制,因为有实时误差反馈,故而称闭环控制。 不论是开环还是闭环迭代学习控制,其学习算法相当简单,只需要知道误差信息,就可以进一步
自适应控制技术在语音增强中的应用
自适应控制技术在语音增强中的应用研究 摘要：采用自适应控制技术原理，设计自适应滤波器，并估计出通过该滤波器的噪声最佳值，然后从带噪语音中减去该估计值，得到纯净语音信号，实现自适应语音增强效果。 关键词：自适应控制；噪声最佳值；带噪语音。 0 引言 自适应滤波器的算法有很多，有Widrow 等提出的基于LMS （Least Mean Square ）最小均方误差准则的算法及改进算法，有基于最小二乘法准则的RLS 算法等。LMS 较RLS 算法 收敛速度慢，但算法简单，计算量小得多（LMS 计算量∝N ，RLS 计算量∝N 2，其中N 为滤 波器加权系数个数），因而易于实现，已被广泛使用。 自适应噪声对消是由自适应滤波器来完成的。自适应滤波器在输入信号和噪声的统计特性未知或变化的情况下，能调整自身参数，以达到最佳滤波效果。自适应滤波器最常用的算法是1965年Widrow 提出的横向结构LMS 算法，该算法运算量小，易于实现。自适应滤波采用FIR 滤波器，从带噪语音中减去噪声的最佳估值，得到纯净的语音。根据LMS 准则来调整滤波器系数的方法中，关键问题是如何得到噪声的最佳估值，使估计出的噪声与实际噪声最接近。 1 噪声最佳值的估计 实现噪声最佳值的估计是利用噪声对消法原理。噪声对消法在实际中有很大的应用。比如坦克车内的噪声很大，坦克车手要与指挥员通话，若用平时普通的耳机和话筒，就会影响通话的质量；现在已经研制出的设备就很好地克服车内噪声的影响，它就应用了噪声对消原理。类似的还有，在飞机驾驶舱内飞行员与地面之间的联络。在飞行编队中飞行员之间的联络等场合，噪声对消也已经成功地得以应用。鉴于噪声对消法在实际中的应用效果，在条件具备的工作环境中，噪声对消法是首选。 1.1 噪声对消法 噪声对消法的基本原理是从带噪语音中减去噪声。这一原理的关键是如何得到噪声的复制品。如果可以用两个话筒（或多个话筒）的采集系统，一个采集带噪语音，另一个（或多个）采集噪声，则这一任务比较容易解决。图1给出了双话筒采集系统的噪声对消法原理框图。图中带噪语音序列y(n)和噪声序列d(n)经傅里叶变换后得到频谱分量)(w Y k 和)(w D k ，|)(|w D k 经数字滤波后与|)(|w Y k 相减，然后加上带噪语音频谱分量的相位，再经过傅里叶反变换恢复为时域信号。在强背景噪声时，这种方法得到很好的消噪声效果[1]。
基于RBFNN的直接模型参考自适应控制
自动化专业综合设计报告 设计题目： 基于RBFNN的直接模型参考自适应控制所在实验室：matlab仿真实验室 指导教师：杜 学生姓名 班级文自112-2 学号201190 成绩评定：
仿真截图
三角输入 clear all; close all; u_1=0; y_1=0; ym_1=0; x=[0,0,0]'; c=[-3 -2 -1 1 2 3; -3 -2 -1 1 2 3; -3 -2 -1 1 2 3]; b=2*ones(6,1); w=[ 0.8283 0.3887 -0.8872 -0.3668 0.8233 0.8274]; xite=0.45; alfa=0.05; h=[0,0,0,0,0,0]'; c_1=c;c_2=c; b_1=b;b_2=b; w_1=w;w_2=w; ts=0.001; for k=1:1:4000 time(k)=k*ts; r(k)=0.2*sawtooth(2*pi*k*ts,0.5); ym(k)=0.6*ym_1+r(k); y(k)=(-0.1*y_1+u_1)/(1+y_1^2); %Nonlinear plant for j=1:1:6 h(j)=exp(-norm(x-c(:,j))^2/(2*b(j)*b(j))); end u(k)=w'*h; ec(k)=ym(k)-y(k); dyu(k)=sign((y(k)-y_1)/(u(k)-u_1)); d_w=0*w; for j=1:1:6 d_w(j)=xite*ec(k)*h(j)*dyu(k); end w=w_1+d_w+alfa*(w_1-w_2); d_b=0*b; for j=1:1:6 d_b(j)=xite*ec(k)*w(j)*h(j)*(b(j)^-3)*norm(x-c(:,j))^2*dyu(k); end
自适应控制的相关算法
智能跑步机平台的运动控制 摘要：这个智能跑步机是一个促动平台，在虚拟现实的探索中允许步行用户不受约束的运动，该平台由通过球阵列地毯覆盖和安装在转盘的线性跑步机，及配备有用于线性和角运动两个致动装置。这个平台的主要控制任务是让步行者始终在平台的中心，同时抵消他任意走动 然后满足感知的约束。这个平台的控制问题也不小，由于运动系统中是不完全约束的。文章的第一部分是描述智能平台的运动控制装备的设计，线性运动和角运动平台的速度的控制输入和反馈是基于步行者通过外部视觉跟踪系统测量而获得。通常，基于观察者的干扰和步行者的随意速度，我们结合了反馈和前反馈，提出全球稳定控制项目。我们同样讨论了加速度和动力影响步行者的运动控制。文章的第二部分是致力于全面系统的实际运用上。作为最终全面平台的概念证明，机器的设计和智能跑步机的一个小规模实现原型的呈现，以及通过使用的全方位相机来获得人的助行器的平台上的位置的视觉定位方法。为了得到有效的运动控制设计建议，一系列的运动任务演示实验结果是报告和讨论使用了一个很小的运动跟踪器来呈现。 关键词：观察者的干扰，输入输出反馈，线性，原地运动平台，运动控制，不完整的系统，虚拟现实，视觉跟踪。 1、介绍 全向运动平台使用在虚拟现实上的探索，最终的目标是在虚拟现实场景中使用者完全沉浸于其中，我们头戴式显示器，很自然的速度自由行走任何方向，当我们保持着身体的平台运动范围和不需要任何穿戴的限制装备。比如追踪步行者位置和步调特征。用这种方式支持当地运动，这个平台抵消步行者的任意运动，以保持步伐一致。所以，联系观察者对步行者的影响，考虑输入指令的限制，避免使用者沉浸时的干扰。这就是欧洲探寻只能跑步机工作的主要任务。 不同的运动允许人们行走在虚拟环境中界面存在。很多情况，运动限制在1D线性跑步机上，有点像运输平台，用户由一个线束约束应用稳定特性和其他虚拟特效。为了适应微小缓慢的方向改变，这个跑步机将安装在转换平台上。另一种不同的方法是采取环形通道，这些活跃的移动转随着脚移动。再者，这些步行者需要避免快速的转换和高速度。对于在2D 无限制的平台上行走，全向跑步机上回使用两个垂直的方向带和很大的环形，而实施圆环状带排列在圆环跑步机。由于控制系统的缺陷，两种机构系统都需要允许限制速度。更多的是机械的实现受到限制是由于大量的运动片段。这种问题是不存在想智能领域的无源器件。然而，步行者的自然性是由球形地板内曲率的限定。过去常常使用二者选一的原则，这个输送带和旋转平台输送的运动通过球阵列板来认识2D平面跑步机。在球形列放置在一个凹面上不动，但是有传感器仪器检测角接触。
迭代学习控制重复控制
姓名：孙明轩 工作部门：信息工程学院 性别：男 技术职称：教授 最高学位：博士 民族：汉 籍贯：安徽固镇 联系方式：Email:mxsun@https://www.360docs.net/doc/9914738523.html, 主要研究方向： 迭代学习控制 重复控制 精确伺服技术 高性能运动控制技术 嵌入式系统设计与实现 简历： 2002年毕业于新加坡南洋理工大学,获博士学位 2004年至今任浙江工业大学教授、博士生导师 研究（情况）项目： 国家自然科学基金资助项目:迭代学习控制系统实际完全跟踪方法研究与实现 发表的论文、专著、教材： Sun M.Partial-period adaptive repetitive control by symmetry.Automatica,2012,48(9): 2137-2144 Chen P,Sun M,Yan Q,Fang X.Adaptive asymptotic rejection of unmatched general periodic disturbances in output-feedback nonlinear systems.IEEE Transactions on Automatic Control,2012,57(4):1056-1061 Sun M,Xie H,Wang H.Switching dynamics designs for uncertain variable structure systems with repetitive control.International Journal of Control,2011,84(7):1196-1208 Sun M,Wang D,Wang Y.Varying-order iterative learning control against perturbed initial conditions.Journal of Franklin Institute,2010,347(8):1526-1549 Sun M.A Barbalat-like lemma with its application to learning control.IEEE Transactions on Automatic Control,2009，54(9):2222-2225. Sun M,Ge S S.Adaptive repetitive control for a class of nonlinearly parametrized systems. IEEE Transactions on Automatic Control,2006,51(10):1684-1688. Sun M,Ge S S,Mareels I M Y.Adaptive repetitive learning control of robotic manipulators without the requirement for initial repositioning.IEEE Transactions on Robotics,2006,22(3): 563-568. Sun M,Wang Y,Wang D.Variable structure repetitive control:A discrete-time strategy.IEEE
自适应控制技术在CNC机床上的应用
自适应控制技术在CNC 机床上的应用 作者：交大昆机科技股份公司 刘 志兵 杨晓红 采用ACM 技术优化了金属 切削CNC 加工过程，提高了加工效率。轮廓铣削省时约38%；铣槽省时约34%；3D 铣面省时约37%；钻孔省时约28%。典型的实际应用技术优化了金属切削加工中的特色。 如何提高金属切削数控机床的加工效率，充分利用机床主轴最大转速、最大负载和轴最大进给速率,加工材质、切削量多变的工件,同时又能自动保护机床和主轴系统,保护较昂贵的进口刀具,这已经越来越受到终端用户和机床制造厂家关注的问题之一。以色列OMAT 公司的ACM 自适应控制监控系统正是为了适应这种要求，从控制角度为解决该问题提出的理想方案。 OMAT 公司ACM 作为西门子840D 数控系统的重要选件，可以提供多种版本形式，外装式ACM 装置、纯软件集成式ACM 、PC 卡软硬件混合式ACM 和单元软硬件混合式ACM 。其中，第一种软硬件均做在ACM 装置中，外部接线多，但不受数控系统和主轴驱动器的限制，主要针对老系统和不能安装集成ACM 系统的机床用。第2、第3种是软件为主的ACM 系统，极少或无外部接线，但是受非出口型数控系统限制，要求系统软件版本高，目前在出口到国内的840D 系统中难以实现。因此我们在与OMAT 公司合作中选用了第4种版本的ACM 系统。 单元软硬件混合式ACM 系统工作原理 该ACM 系统由三部分组成（图1）。
图1 单元软硬件混合式ACM系统 ·ACM控制单元：数字量输出至840D系统的NCU，模拟量输入信号来自OMAT 功率传感器模块。ACM测量采集的主轴功率信号通过SINUMERIK RS232 串口与CNC的PC部分通讯。 ·ACM实时控制软件：集成在ACM控制单元的微处理器中。 ·ACM用户画面接口：Windows用户图形界面用于配置和监控自适应控制过程。 ACM是一个实时自适应控制系统，实时采样机床主轴负载变化，据此自动调节机床进给率至最佳值。并且时实监视记录主轴切削负载、进给率变化，刀具磨损量等加工参数，并输出图形、数据至Windows用户图形界面。这些数据还可以存储在硬盘供以后查阅存档。 安装与调试 1．硬件安装 原理图见图2所示，主轴功率经OMAT LA55-P型电流互感器测量，功率转换器放大后，由9芯插头输入至ACM控制单元；进给修调数字量信号输入至PLC输入模块；ACM控制单元与PCU50（用户操作接口）由RS232串口通信连接。此
自适应控制技术
模型参考自适应控制系统 模型参考自适应系统是比较常用的自适应系统，对于这类系统，人们已经提出了许多的设计方法，有的比较成熟，有的还正在发展，尚待完善。从工程实施的观点出发，希望设计出的系统能在性能和复杂程度之间取得较好的权衡。为了简化适应系统，希望所确定的自适应规律，无需直接求解线性或非线性方程。因此，2模型参考自适应系统的设计问题看做是系统的参数或状态平衡位置而进行自动调整的问题。 1模型参考自适应控制系统典型结构 模型参考自适应控制系统有参考模型、可调系统和自适应机构3部分组成，常见的一种典型结构如下图所示。 由四部分组成： ◆带有未知参数的被控对象 假设被控对象的结构已知。对于线性系统，这意味着系统的极点数和零点数是已知的，但它们的位置是未知的。 ◆参考模型（它描述控制系统的期望的输出） 应当能反映控制任务中的指定的性能； 规定的理想性态应当是自适应控制系统可以达到的，即当给定对象模型结构后，对参考模型的结构有一些特有的限制（如阶数和相对阶）。 ◆带有可校正参数的反馈控制律 可以得到一族控制器； 应当具有“完全的跟踪能力”，达到跟踪收敛，即当被控对象的参数精确已知时，相应的控制律应当使系统的输出与参考模型的输出相等； 现有的自适应控制设计通常要求控制器参数线性化。如果控制规律中可调整的参数是线性的，则称控制器是参数线性化的。
◆ 校正参数的自适应机制 能保证当参数变化时系统稳定并使得跟踪误差收敛到零； 设计方法有李雅普诺夫定理，超稳定性理论，耗散理论等。 2质量未知的模型参考自适应控制 图1.2 一个非线性质量一阻尼—弹簧系统 图1.2中的质量一阻尼—弹簧系统，其动力学方程为 301||0mx bx x k x k x +++= 其中，||bx x 表示非线性耗散式阻尼，而3 1 ()k x k x +代表非线性弹簧。 考查用电动机力u 控制一个质量为m 的质点在没有摩擦的表面上运动，其性态可以描述为 x m = （1.1） 假设给控制系统发出定位指令)(t r 。用下面的参考模型给出受控物体对外部指令)(t r 的理想响应 )(221t r x x x m m m λλλ=++ （1.2） 其中，正常数1λ和2λ反映指定的性能，在理想情况下，物体应当像质量—弹簧—阻尼系统一样运动到指定的位置)(t r 。 若质量m 精确已知，可以用下面的控制律实现完全跟踪 )~~2(2x x x m u m λλ--= 其中，)()(~ t x t x x m -=表示跟踪误差， λ是一个严格大于零的数。由这个控制器可以得到按指数收敛的误差系统 0~~2~2=++x x x λλ 现在假设质量 m 不是精确已知的。可以用下面的控制律 )~~2(?2x x x m u m λλ--= （1.3）
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。如，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 Reference 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： 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。 在这个系统，当受控制对象由于外界或自身的原因系统的特性发生变化时，将导致受控对象输出与参考模型输出间误差的增大。于是，系统的自适应机构再次发生作用调整控制器的参数，使得受控对象的输出再一次趋近于参考模型的输出（即与理想的希望输出相一致）。这就是参考模型自适应控制的基本工作原理。 模型参考自适应控制设计的核心问题是怎样决定和综合自适应律，有两类方法，一类为参数最优化方法，即利用优化方法寻找一组控制器的最优参数，使与系统有关的某个评价目标，如：J=?t o e2(t)dt，达到最小。另一类方法是基于稳定性理论的方法，其基本思想是保证控制器参数自适应调节过程是稳定的。如基于Lyapunov稳定性理论的设计方法和基于Popov超稳定理论的方法。 系统设计举例 以下通过一个设计举例说明参数最优化设计方法的具体应用。 例10.1设一受控系统的开环传递函数为W a (s)= )1 (+ s s k ，其中K可变，要求 用一参考模型自适应控制使系统得到较好的输出。 解：对于该系统，我们选其控制器为PID控制器，而PID控制器的参数由自适应机构来调节，参考模型选性能综合指标良好的一个二阶系统： W m (d)= 1 414 .1 1 2+ +s s 自适应津决定的评价函数取 minJ=? t e2(t)dt ，e(t)为参考模型输出与对象输出的误差。 由于评价函数不能写成PID参数的解析函数形式，因此选用单纯形法做为寻优方法。（参见有关优化设计参考文献）。 在上述分析及考虑下，可将系统表示具体结构表示如下图10.2所示。
迭代学习控制综述_李仁俊
第20卷第9期 V o l .20N o.9 控 制 与 决 策 Con trol and D ecision 2005年9月 Sep t .2005 收稿日期:2004207208;修回日期:2004211215. 作者简介:李仁俊(1978—),男,安徽凤阳人,博士生,从事迭代学习控制、非线性控制的研究;韩正之(1947—),男, 浙江宁波人,教授,博士生导师,从事非线性理论与控制的研究. 文章编号:100120920(2005)0920961206 迭代学习控制综述 李仁俊,韩正之 (上海交通大学自动化系,上海200030) 摘 要:系统地论述了迭代学习控制的发展和研究现状,包括学习算法及其各种分析方法、与其他控制技术的结合及其应用都作了的总结.重点对迭代学习控制研究的前沿问题:基于频域分析的迭代学习控制、基于22D 理论的迭代学习控制、基于L yapunov 直接法的迭代学习控制、最优化迭代学习控制和采样迭代学习控制进行阐述.最后讨论了目前研究中存在的问题及未来的研究方向. 关键词:迭代学习控制;压缩映射;22D 理论;L yapunov 直接法;最优控制中图分类号:T P 13 文献标识码:A Survey of Iterative L earn i ng Con trol L I R en 2jun ,H A N Z heng 2z h i (D epartm ent of A utom ati on ,Shanghai J iao tong U niversity ,Shanghai 200030,Ch ina .Co rrespondent :L I R en 2jun ,E 2m ail :rjlie @ho tm ail .com )Abstract :T he h isto ry and current research of iterative learning contro l (I L C )are review ed ,including learning algo rithm s and analysis techniques ,connecti on betw een I L C and o ther contro l paradigm s ,and app licati ons .Several m aj o r advanced p roblem s are p resented such as frequency 2dom ain based I L C ,22D theo ry based I L C ,and L yapunov direct m ethod based I L C ,op ti m izati on based I L C ,samp led 2data I L C .Existing p roblem s and future research directi ons are also discussed . Key words :Iterative learning contro l ;M app ing contracti on ;22D theo ry ;L yapunov direct m ethod ;Op ti m al contro l 1 引 言 迭代学习控制的思想最先是由日本学者U ch iyam a [1] 提出的,只是未引起人们广泛的关注.一般认为,A ri m o to [2]在1984年提出的学习算法被认为是关于迭代学习控制的开创性研究. 迭代学习控制适合于一类具有重复运行特性的被控对象,其任务是寻找控制输入,使得被控系统的实际输出轨迹在有限时间区间上沿整个期望输出轨迹实现零误差的完全跟踪,并且整个控制过程要求快速完成[3]. 迭代学习控制经过近20年的发展,无论在理论还是在应用上都取得了丰硕的成果.本文系统总结了迭代学习控制学习算法及其各种分析方法、与其他控制技术的结合及其应用,重点阐述了近年来迭 代学习控制在频域分析、22D 理论方法、能量函数方法、最优化分析方法及其采样迭代学习控制等前沿问题的研究进展. 2 迭代学习控制的基本原理及数学描述[3,4] 迭代学习控制的基本原理如图1所示 . 图1 迭代学习控制基本原理 假定所有的信号都定义在有限时间区间内,即t ∈[0,t f ],下标k 表示迭代次数.控制策略如下:在
自适应PID控制(精简版)
自适应PID控制 摘要:自适应PID控制是80年代以来发展得十分活跃的一门控制理论与技术，是自适应控制理论的一个重要要组成部份。本文系统地概述了自适应PID控制理论与方法的形成和发展、原理和应用，对自适应PID控制各主要分支进行了具体的分类。 关键词:自适应，PID，模糊控制，神经网络，遗传算法 1 引言 从问世至今已历经半个世纪的PID控制器广泛地应用于冶金、机械、化工、热工、轻工、电化等工业过程控制之中，PID控制也是迄今为止最通用的控制方法。PID控制是最早发展起来的控制策略之一，因为他所涉及的设计算法和控制结构都很简单，并且十分适用于工程应用背景，所以工业界实际应用中PID控制器是应用最广泛的一种控制策略。由于实际工业生产过程往往具有非线性和时变不确定性，应用常规PID控制器不能达到理想控制效果，长期以来人们一直寻求PD控制器参数的自动整定技术，以适应复杂的工况和高指标的控制要求。随着微机处理技术和现代控制理论诸如自适应控制、最优控制、预测控制、鲁棒控制、智能控制等控制策略引入到PID控制中，出现了许多新型PID控制器。人们把专家系统、模糊控制、神经网络等理论整合到PID控制器中，这样既保持了PD控制器的结构简单、适用性强和整定方便等优点，又通过先进控制技术在线调整PID控制器的参数以适应被控对象特性的变化。 2 PID控制概念及发展 2.1PID控制概念 常规PID控制系统原理框图如下图所示，系统由模拟PID控制器和被控对象组成。 图1常规PID控制系统原理框图 PID的标准控制规律为 式中:e(t)—控制器偏差输入;u(t)—控制器输出;Kp,Ki,Kd—比例、积分和微分项系数。2.2PID控制器发展
迭代学习控制综述_李仁俊
第20卷第9期 V o l.20N o.9 控 制 与 决 策 Contr ol and Decision 2005年9月 Sept.2005 收稿日期:2004-07-08;修回日期:2004-11-15. 作者简介:李仁俊(1978—),男,安徽凤阳人,博士生,从事迭代学习控制、非线性控制的研究;韩正之(1947—),男, 浙江宁波人,教授,博士生导师,从事非线性理论与控制的研究. 文章编号:1001-0920(2005)09-0961-06 迭代学习控制综述 李仁俊,韩正之 (上海交通大学自动化系,上海200030) 摘 要:系统地论述了迭代学习控制的发展和研究现状,包括学习算法及其各种分析方法、与其他控制技术的结合及其应用都作了的总结.重点对迭代学习控制研究的前沿问题:基于频域分析的迭代学习控制、基于2-D 理论的迭代学习控制、基于L yapunov 直接法的迭代学习控制、最优化迭代学习控制和采样迭代学习控制进行阐述.最后讨论了目前研究中存在的问题及未来的研究方向. 关键词:迭代学习控制;压缩映射;2-D 理论;L yapunov 直接法;最优控制中图分类号:T P13 文献标识码:A Survey of Iterative Learning Control LI Ren -j un ,H A N Zheng -z hi (Depar tment of A uto matio n ,Shanghai Jiaoto ng U niv er sity ,Shanghai 200030,China .Cor r espo ndent :L I R en -jun ,E-mail:r jlie @ho tmail.co m) Abstract :T he histor y and cur rent r esearch o f it erative lear ning co nt ro l (IL C )are rev iew ed ,including lear ning alg or ithms and analy sis t echniques ,connect ion betw een I LC and o ther co nt ro l para dig ms ,and applicatio ns .Sever al majo r advanced pr oblems ar e presented such as frequency -do main based IL C,2-D theor y based I LC,and L yapunov dir ect metho d based IL C,optimizat ion based I LC,sampled-da ta IL C.Ex isting pro blems and futur e resear ch dir ectio ns ar e also discussed . Key words :I terat ive lear ning contr ol ;M apping contr act ion ;2-D theor y ;L yapuno v dir ect m ethod ;O ptimal co nt ro l 1 引 言 迭代学习控制的思想最先是由日本学者 Uchiy ama [1] 提出的,只是未引起人们广泛的关注.一般认为,Ar im oto [2]在1984年提出的学习算法被 认为是关于迭代学习控制的开创性研究. 迭代学习控制适合于一类具有重复运行特性的被控对象,其任务是寻找控制输入,使得被控系统的实际输出轨迹在有限时间区间上沿整个期望输出轨迹实现零误差的完全跟踪,并且整个控制过程要求快速完成[3]. 迭代学习控制经过近20年的发展,无论在理论还是在应用上都取得了丰硕的成果.本文系统总结了迭代学习控制学习算法及其各种分析方法、与其他控制技术的结合及其应用,重点阐述了近年来迭 代学习控制在频域分析、2-D 理论方法、能量函数方 法、最优化分析方法及其采样迭代学习控制等前沿问题的研究进展. 2 迭代学习控制的基本原理及数学描述[3,4] 迭代学习控制的基本原理如图1所示. 图1 迭代学习控制基本原理 假定所有的信号都定义在有限时间区间内,即 t ∈[0,t f ],下标k 表示迭代次数.控制策略如下:在 DOI ：10.13195/j.cd.2005.09.3.lirj.001