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。
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。
变时滞系统的辨识自适应控制算法的改进与仿真研究
有影响 ， 正地提 高了系统 的鲁棒性 及在 一定程度 真
上Ｓｉ ｍｔ ｈ控制器对模 型时滞 时间的要求限制。 ４ 时滞辨识 自适应 Ｓ ｔ ｍｉ ｈ修正算 法的改进 从上 图中可 以看到时滞辨识 自适应控制பைடு நூலகம்的优越
王 秀 ， 陈 菊 ， 朱学峰
（ 华南理工大学 自动化科学与工程学院 ， 广州 ５０ ４ ） １６ ０
摘要 ： 城 市供 水出水浊度过程控制是 大时滞难控 对 象，ｍｔ Ｓｉ ｈ预估控制 方法的研 究有 效地改善 了时滞带 来 的控制 困难的 问题 ， 但是 当系统模 型不精确 时， 很难获得好 的控 制品质。采 用时滞辨识 自适应 方法 ， 有好 的控制 效果 ， 当被控 系统 的时滞参数是 时变时， 但 在一定 范围内可 能存在 的 时滞辨识 的效果不理 想， 以提 出采用 变搜 所 寻 区域的辨识 方法 ， 可以实时地搜 索出真 实过程 的时滞 。该算 法用 于变时滞的 系统 ， 具有 良好 的控制品质和较强
的 自适 应 能 力 。
关 键 词 ： 浊度 控 制 ；ｍ ｔ 估 器 ； 滞 辨 识 Ｓｉ ｈ预 时
中图分类号 ： Ｐ ７ 文献标识码 ： Ｔ２３ Ａ 文章编 号 ： ００３３ （ ００ ０ －０ ５０ １０ －９ ２ ２ １ ） １０ ２ －３ １ 引 言
在城市供水出水浊 度过 程控制 中 ， 加药 絮凝控 制是一类大 时滞变 时 滞 的系统 … ， 针对 Ｓ ｉ ｍｔ ｈ预估
带预估器 的闭环控制系统如 图 １ 所示 。
收稿 日期 ：Ｏ ９１ ． 修改稿 ） ２ ０ —０１ Ｏ（ 基金资助 ： 广东 省科技 计划项 目（ ０ ５ １２ １０ ；０ ７佛 ２ ０ Ｂ ０ ０ ０５） ２０
自适应控制系统的研究及仿真分析
自适应控制系统的研究及仿真分析随着科技的不断进步，自适应控制系统（Adaptive Control System）的应用越来越广泛。
自适应控制系统能够根据系统的反馈信号和目标值预测未来的行为，并利用这些信息动态地调整系统的控制参数，以保持系统的稳定性和性能。
本文旨在介绍自适应控制系统的基本原理和应用，并通过仿真分析探讨其在实际中的应用前景。
一、自适应控制系统的原理自适应控制系统是一种基于自适应估计器的控制系统，其控制策略是通过不断变化的控制参数来实现最佳控制效果。
其核心是自适应估计器，其可以根据系统的反馈信号来实时估计系统的状态，从而根据状态的变化调整控制参数。
通常情况下，自适应估计器是基于模型参考自适应控制的基础上来建立的。
模型参考自适应控制是一种将现有控制系统的模型与参考模型进行比较来实现自适应控制的方法。
其中，参考模型是代表期望响应的理想模型，而现有控制系统则是实际的响应模型。
基于此方法的控制系统可以利用估计器和控制参数来调整实际响应以使其接近参考模型。
同时，系统可以在持续的跟踪和控制中逐渐学习到更多的信息以优化控制效果。
二、自适应控制系统的应用自适应控制系统已被广泛应用于机器人、飞行器、车辆等领域，特别是在不确定因素较大的系统中，自适应控制系统更能发挥其优势。
以下是自适应控制系统应用的实例。
1. 机器人机器人通常被用于制造和组装过程中进行操作。
自适应控制系统可以根据机器人的运动和传感器反馈信号处理数据，以正确操控机器人的动作。
同时，自适应控制系统也可以对机器人的环境进行适应，以提高机器人的性能。
2. 飞行器飞行器的飞行状态会受到气流和其他因素的影响，导致其运动不受控制。
自适应控制系统可以根据飞行状态的变化来调整控制参数，从而保持飞行器的稳定性和性能。
此外，在其他方面，如遥感和无人机中，自适应控制系统也被广泛使用。
3. 车辆在汽车、火车和飞机等交通运输工具中，安全是最关键的问题之一。
自适应控制系统可以改善转弯、加速和制动等轨迹控制，使车辆系统更加稳定和可靠。
神经网络自适应控制算法的研究和MATLAB仿真
Ｓ ｔｆｃ ｒ ｓｌ ａｅ ｅｎａｈｅｅ ｓｎ Ｔ Ａ ｉ ｌｔ ｎｏ ｉｅｅｔ ｌｎ ． ｉ ｌｔ ｎａ ｄａ ａ ｓ ａｉａｔ ｙｒ ｕｔｈｖ ｅ ｃｉ ｄｂ ｕｉｇＭＡ Ｌ Ｂｓ ａｉ ｎｄ ｒｎ ａ ｔ Ｓｍｕａｉ ｎ ｎ ｌ ｉ ｓ ｏ ｅ ｓ ｂ ｖ ｙ ｍｕ ｏ ｆ ｐ ｓ ｏ ｙｓ
ｐａ ｔ ｃｍｂｎ ｄ ｗ ｔ ｒｌｔ ｅ ｃ ｎｒｌａｇ ｒ ｈ ，ａ ｄ ａ ｓｌｃ ｏ ｔｏ ｏ． ｅ ｒｉｇ ｆ ｃ ｒ ｉ ｏ ｔｉｅ ． ｌｎｓ ｏ ｉｅ ｉ ｅａｉ ｏ ｔ ｌｏｉ ｍ ｎ ｅｅｔ ｎ ｍｅ ｄ ｆ ， １ ｎ ｎ ａ ｔ ｓ ｓ ｂａｎｄ ｈ ｖ ｏ ｔ ｉ ｈ ａ ｏ
ｓ ｏ ａ ｅａｇ ｒｔｍ ａ ｕ ｒ ｎ ｅ ａ ｅｓ ｓｅ ｈ ｓｇ ｏ ｙ ａ ｃｑ ａ ｉ ． ｈ ｗｓｔ ｔ ｈ ｌｏ ｉ ｈ ｔ ｈ ｃ ｎｇ ａ ａ ｔｅｔ ｔｈ ｔｍ ａ ｏ ｄｄ ｎ ｍｉ ｕ ｌｙ ｈ ｔ ｙ ｔ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｂ ｅ ｏ ｋ ａ ａ ｔ ｅｃｎｒｌ ｌｏ ｉ ｍ ｖ ｒ ｂｅ ｅ ｒ ｉ ｃ ｒ ｍｏ ｅｉｇ ｓｍ ｌｔ ｎ ｙｗｏ ｄ ： Ｐｎ ｔ ｒ； ｄ ｐ ｉ ｏ ｔ ｇ ｒ ｈ ； ａ ｉ ｌ ｌａ ｎ ｆ ｔ ； ｄ ｌ ； ｉ ｕａｉ ｗ ｖ ｏａ ｔ ａ ｎ ｇａ ｏ ｎ ｏ
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单神经元自适应PID控制器的研究及MATLAB仿真
《自动化技术与应用》２００７年第２６卷第０９期52 | T echniques of Automation & Applications工业控制与应用Industry Control and Applications单神经元自适应PID 控制器的研究及MATLAB 仿真张学燕，张建峡（贵州大学电气工程学院 贵州 贵阳 ５５０００３）摘 要：在分析传统的ＰＩＤ控制器的基础上，提出了一种单神经元自适应ＰＩＤ控制器，这种控制器，不仅结构简单，且具有较好的适应性和鲁棒性。
本文主要讨论了单神经元自适应ＰＩＤ控制器的结构，控制算法，并用ＭＡＴＬＡＢ仿真软件给出了实例仿真，证明了单神经元自适应ＰＩＤ控制器控制效果优于传统的ＰＩＤ控制器。
关键词：单神经元；ＰＩＤ控制器；仿真中图分类号：ＴＰ１８３ 文献标识码：Ｂ 文章编号：１００３－７２４１（２００７）０９－００５２－０２The Design of a Single Neuron Adaptive PID Controllerand The Simulation of MatlabZHANG Xue-yan, ZHANG Jian-xia(Electronic Engineering College of Guizhou University Guiyang 550003 China)Abstract: A single neuron adaptive PID controller is designed based the traditional PID controller, this controller not only have asimple structure but also has a better adaptability and good robustness. This paper presents the structure of the controller and the results of simulation are also given.Key words: single neural element; PID controller; simulation收稿日期：２００７－０２－０１１ 引言ＰＩＤ控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单，鲁棒性好，结构简单，易于实现，因此广泛的应用于工业控制过程中。
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。
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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，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，其典型该调节器的内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，用以修改内环的控制器。
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个内在功能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 =+ (1.2)期望的闭环特征多项式：2m A =z -1.3205z+0.4966;(1.3)利用Matlab 进行仿真程序见附录：输出的基准与实际输出对比：ky r(k )、y (k )输入初值u ：参数估计 a ： 参数估计bku (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谢。
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]);。