自适应控制的情况总结与仿真
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。
自适应控制系统的建模与仿真研究
自适应控制系统的建模与仿真研究自适应控制是一种根据实际需求自主调整的智能化系统，它可以通过反馈控制、模糊逻辑、遗传算法等方式，自动地对系统进行调整和优化，以满足用户的需要。
它的核心在于建模和仿真，通过对系统的建模，可以对系统进行分析和优化，从而达到更好的控制效果。
本文将重点介绍自适应控制系统的建模和仿真研究方法。
一、建模方法1、传统建模方法传统的建模方法是一种基于物理模型的建模方法，它通过对物理系统的建模，来建立系统的数学模型。
这种方法的优点是建模准确，能够较好地反映出物理系统的运行状态和特性。
缺点是建模复杂，需要大量的时间和精力，适用范围较窄。
2、数据驱动建模方法数据驱动建模方法是一种基于数据的建模方法，它通过对系统的运行数据进行分析和处理，来建立模型。
这种方法的优点是建模简单、快速，适用范围广泛。
缺点是建模精度相对较低，对数据处理的要求较高。
3、混合建模方法混合建模方法是一种结合了传统建模和数据驱动建模的方法，它通过对系统的物理模型和数据进行分析和处理，来建立模型。
这种方法的优点是综合了传统建模和数据驱动建模的优点，建模精度高，适用范围广泛。
二、仿真方法1、基于MATLAB的仿真MATLAB是一种数学软件工具，它具有很强的数值计算和可视化处理能力。
基于MATLAB的仿真方法是一种基于数学模型的仿真方法，它通过在MATLAB环境下对模型进行仿真，来分析系统的运行状态和特性。
这种方法的优点是仿真准确，对数学模型的要求相对较高。
缺点是仿真速度较慢，计算资源消耗较大。
2、基于Simulink的仿真Simulink是一种用于建立模型、仿真和分析动态系统的软件工具，它具有很强的可视化处理能力。
基于Simulink的仿真方法是一种基于物理模型的仿真方法，它通过在Simulink环境下对模型进行仿真，来分析系统的运行状态和特性。
这种方法的优点是仿真速度较快，计算资源消耗较小。
缺点是对建模精度有一定的要求。
3、基于LabVIEW的仿真LabVIEW是一种基于图形化编程的软件工具，它具有很强的可视化处理能力。
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。
自适应控制课程总结及实验
自适应控制一、课程综述1. 引言传统的控制理论中，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。
2. 自适应控制的原理自适应控制的定义：(1)不论外界发生巨大变化或系统产生不确定性，控制系统能自行调整参数或产生控制作用，使系统仍能按某一性能指标运行在最佳状态的一种控制方法。
(2)采用自动方法改变或影响控制参数，以改善控制系统性能的控制。
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。
自适应控制学习心得范本
自适应控制学习心得范本自适应控制是一种通过自主学习和适应环境变化的技术，它可以根据不同的情况调整自身的行为和策略，以达到更好的控制效果。
在自适应控制的学习过程中，我深刻体会到了其重要性和应用范围的广泛性。
首先，自适应控制能够优化系统的性能。
在控制系统中，我们往往需要根据环境的变化来调整控制器的参数和策略，以达到更好的控制效果。
自适应控制正是通过学习和适应的方式，能够自动调整控制器的参数和策略，从而使得系统能够更好地应对不同的环境变化。
通过使用自适应控制，我们能够大大提高系统的稳定性和响应速度，从而获得更好的控制性能。
其次，自适应控制也能够提高系统的鲁棒性。
在实际应用中，我们经常会面对各种各样的干扰和噪声，这些干扰和噪声可能会导致系统性能下降甚至失效。
自适应控制通过学习和适应的方式，能够在系统受到干扰和噪声的情况下，自动调整控制器的参数和策略，从而保证系统的稳定性和可靠性。
通过使用自适应控制，我们能够使得系统在各种干扰和噪声的环境下依然能够有效运行。
此外，自适应控制还能够应用于各种不同的领域。
无论是工业控制、机器人控制，还是交通控制、电力系统控制等，都可以采用自适应控制来提高系统的性能和鲁棒性。
在我参与的一个研究项目中，我们使用了自适应控制技术来改进机器人的轨迹跟踪性能。
通过学习和适应的方式，机器人能够根据其当前的运动状态和环境信息，自动调整轨迹跟踪控制器的参数和策略，从而实现更精确的运动控制。
实验结果表明，使用自适应控制技术能够显著提高机器人的轨迹跟踪性能，使其能够在复杂的环境中实现更精准的运动控制。
在自适应控制的学习过程中，我还学到了一些重要的方法和技巧。
首先，要善于观察和分析系统的行为和性能。
只有了解系统的当前状况，才能够采取适当的措施进行调整和优化。
在观察和分析的过程中，我通常会记录一些关键的数据和指标，以便后续的学习和分析。
其次，要灵活运用不同的学习算法和策略。
不同的学习算法和策略在不同的系统和环境下可能有不同的效果，因此我们需要根据具体情况选择合适的学习算法和策略。
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。
PID自适应控制学习与Matlab仿真
PID自适应控制学习与Matlab仿真0 引言在P ID控制中，一个关键的问题便是P I D参数整定。
传统的方法是在获取对象数学模型的基础上，根据某一整定原则来确定PID参数。
然而实际的工业过程往往难以用简单的一阶或二阶系统来描述，且由于噪声、负载扰动等因素的干扰，还可以引起对象模型参数的变化甚至模型结构的政变。
这就要求在P I D 控制中。
不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型，而PID参数能在线阐整，以满足实时控制的要求。
1 自适应控制的概念及分类控制系统在设计和实现中普通存在着不确定性，主要表现在：①系统数学模型与实际系统间总是存在着差别，即所谓系统具有末建模的动态特性；②系统本身结构和参数是未知的或时变的；③作用在系统上的扰动往往是随机的，且不可量测；④系统运行中，控制对象的特性随时间或工作环境改变而变化，且变化规律往往难以事先知晓。
为了解决控制对象参数在大范围变化时，一般反馈控制、一般优控制和采用经典校正方法不能解决的控制问题。
参照在日常生活中生物能够遏过自觉调整本身参数改变自己的习性，以适应新的环境特性。
为此，提出自适应控制思想。
1.1 自适应控制的概念所谓自适应控制是指对于控制对象的动态信息了解得不够充分对周围环境变化尚掌握不够明确的情况下控制系统对控制器的参数进行积极的自动调节。
自适应控制方法应该做到：在系统远行中，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下。
作为较完善的自适应控制应该具有以下三方面功能：(1)系统本身可以不断地检测和处理理信息，了解系统当前状态。
(2)进行性能准则优化，产生自适应校制规律。
(3)调整可调环节(控制器)，使整个系统始终自动运行在最优或次最优工作状态。
自适应控制是现代控制的重要组成部分，它同一般反馈控制相比较有如下突出特点：(1) 一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象，而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。
自适应控制的总结与仿真
先进控制技术大作业精品资料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。
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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 =+ (1.1)期望的闭环特征多项式：2m A =z -1.3205z+0.4966;(1.2)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 )k参数估计ak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]);。