自适应控制_新版_1

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《自适应控制》课件

《自适应控制》课件

软件实现
01
02
03
控制算法选择
根据被控对象的特性和控 制要求,选择合适的控制 算法,如PID控制、模糊 控制等。
软件开发环境
选择合适的软件开发环境 ,如MATLAB、Simulink 等,进行控制算法的实现 和仿真。
软件集成与调试
将各个软件模块集成在一 起,进行系统调试,确保 软件能够正常工作并满足 控制要求。
直接优化目标函数的自适应系统是一种通过直接优化系统目标函数,对系统参数 进行调整的自适应控制系统。
详细描述
直接优化目标函数的自适应系统根据系统目标函数和约束条件,通过优化算法寻 找最优的系统参数,以实现系统性能的最优。这种系统广泛应用于控制工程、航 空航天等领域。
自校正调节器
总结词
自校正调节器是一种通过实时校正系统参数,实现系统性能提升的自适应控制系统。
要点二
详细描述
在进行自适应控制系统设计时,首先需要对系统进行建模 ,即通过数学模型来描述系统的动态行为。这个模型可以 是线性或非线性的,取决于系统的复杂性和特性。在建立 模型后,需要对模型参数进行估计,这通常涉及到使用各 种算法和优化技术来不断调整和更新系统参数,以使系统 能够更好地适应外界环境的变化。
详细描述
最小均方误差算法基于最小化预测误差的平方和来调整控制参数,通过不断迭代计算,逐渐减小误差 ,使系统输出逐渐接近目标值。该算法具有较好的跟踪性能和鲁棒性,广泛应用于各种自适应控制系 统。
极点配置算法
总结词
极点配置算法是一种自适应控制算法,通过 调整系统参数使系统的极点配置在期望的位 置上,以达到系统稳定和性能优化的目的。
特点
自适应控制具有适应性、实时性和智 能性等特点,能够自动调整控制参数 和策略,以适应不同环境和条件下的 变化。

自适应控制

自适应控制

自适应控制什么是自适应控制自适应控制是一种控制系统设计方法,它通过实时监测和调整系统的参数来适应不确定的外部环境和内部系统变化。

自适应控制可以提高控制系统的性能和鲁棒性,使其能够快速、准确地响应不断变化的环境或系统参数。

在传统的控制系统中,通常假设系统的数学模型是已知和固定的。

然而,在实际应用中,系统的动态特性常常受到各种因素的影响,如外部扰动、参数变化、非线性效应等。

这些因素使得传统的控制方法往往无法满足系统的控制要求。

而自适应控制则能够通过不断地观测和在线调整系统参数,使系统能够适应这些变化,并实现良好的控制效果。

自适应控制的基本原理自适应控制的基本原理是根据系统的实时反馈信息来调整控制器的参数。

具体来说,自适应控制系统通常由以下几个部分组成:1.参考模型:参考模型是指描述所期望控制系统输出的理想模型,通常由一组差分方程来表示。

参考模型的作用是指导控制系统的输出,使其能够尽可能接近参考模型的输出。

2.系统模型:系统模型是指描述被控对象的数学模型,包括其输入、输出和动态特性。

系统模型是自适应控制的重要基础,它确定了控制系统需要调整的参数和控制策略。

3.控制器:控制器是自适应控制系统的核心部分,它根据系统输出和参考模型的误差来实时调整控制器的参数。

控制器可以通过不同的算法来实现,如模型参考自适应控制算法、最小二乘自适应控制算法等。

4.参数估计器:参数估计器是自适应控制系统的关键组件,它用于估计系统模型中的未知参数。

参数估计器可以通过不断地观测系统的输入和输出数据来更新参数估计值,从而实现对系统参数的实时估计和调整。

5.反馈环路:反馈环路是指通过测量系统输出并将其与参考模型的输出进行比较,从而产生误差信号并输入到控制器中进行处理。

反馈环路可以帮助控制系统实时调整控制器的参数,使系统能够适应外部环境和内部变化。

自适应控制的应用领域自适应控制在各个领域都有广泛的应用,特别是在复杂和变化的系统中,其优势更为突出。

自适应控制的控制律

自适应控制的控制律

自适应控制的控制律全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:自适应控制是一种利用反馈信息来自动调整控制参数以适应系统动态变化的控制方法。

自适应控制的目标是使控制系统能够在系统参数变化或外部干扰的情况下仍能保持良好的控制性能。

在自适应控制中,控制器会根据实时的系统状态和性能指标来调整控制参数,以实现控制系统的自适应性和鲁棒性。

在设计自适应控制律时,可以采用模型参考自适应控制、自适应扰动抑制控制、自抗扰自适应控制等不同的方法。

模型参考自适应控制是一种常用的自适应控制方法,它通过设计一个参考模型来描述所需的系统性能,然后利用参数调整算法来不断地调整控制参数以实现对系统的追踪。

在实际应用中,自适应控制律可以广泛应用于工业控制、航空航天、机器人、汽车等领域。

在工业控制中,自适应控制律可以帮助系统在不同的工况下实现对生产过程的精确控制;在航空航天领域,自适应控制律可以提高飞行器的稳定性和性能;在机器人领域,自适应控制律可以提高机器人的工作效率和灵活性。

自适应控制律是一种重要的控制策略,它能够帮助控制系统实现对系统动态变化的自适应控制,保持系统对目标的精确控制。

随着科学技术的不断进步,自适应控制律将在各个领域发挥越来越重要的作用,为提高系统性能和稳定性提供有力的支持。

第二篇示例:自适应控制是一种智能化的控制方法,它能够根据系统的运行状态和环境变化自动调整控制参数,以实现系统稳定性和性能的最优化。

自适应控制的核心技术就是控制律的设计,控制律是描述控制系统输入和输出之间关系的数学表达式。

在自适应控制中,控制律的设计十分关键,它直接影响到系统的稳定性和性能。

自适应控制的控制律设计通常包括两个部分:参数调节律和自适应规律。

参数调节律用于根据系统的状态变化来调整控制参数,以实现系统的跟踪性能、快速性能和稳定性。

自适应规律则用来根据系统的动态特性和环境变化,自动调整参数调节律,以适应不同的工况和环境条件。

通过这两部分的相互配合,自适应控制系统能够实现对于不确定性和变化的自适应调节,从而提高系统的鲁棒性和性能。

自适应控制第一章

自适应控制第一章

• 1.3自适应控制的主要类型
1.可变增益自适应控制系统
2.自校正控制器
自 校 正 控 制 器 的 结 构 如 图 所 示 , 其 中v(t) 和 (t)分别表示被控对象受到的可测干 扰和随机干扰。外环自适应律由模型参 数辨识和控制器参数设计组成,内环为 参数可调的控制器。
• 自校正控制器的原理是采用带有未知参 数的数学模型来描述被控对象,以此模 型作为控制器设计模型,采用不同的控 制策略设计出参数可调的控制器。
• 1.1.1反馈控制的被控对象和特点
当被控对象的动态特性能够用结构与参数已知 的线性模型来描述时,可以采用以频率法和根 轨迹法为基础的经典控制理论或者以状态空间 法为基础的现代控制理论来设计控制器。常规 反馈控制研究的对象是确定性的,即被控对象 动态模型的结构与参数已知。
• 1.1.2自适应控制的被控对象和特点
控制系统的鲁棒性是指系统在不确定性的扰动下,具有保持某种性能 不变的能力。如果对象的不确定性可用一个集合描述,考察控制系统 的某些性能指标,如稳定性品质指标等,设计一个控制器,如果该控 制器对对象集合中的每个对象都能满足给定的性能指标,则称该控制 器对此性能指标(特性)是鲁棒的
为了解决控制系统的鲁棒性问题,近年来主要出现了两个主攻方向: 一个是主动式(active)适应技术,即通常称的自适应控制系统设计 技术。它应用辨识方法不断了解系统的不确定性,并在此基础上调整 控制器的结构与参数,从而使系统满足性能指标要求另一种是被动式 (passive)适应技术,即一般称的鲁棒控制设计技术。对具有不确定 性的系统设计一个控制器,使系统在不确定性范围内工作时,满足系 统的设计性能指标要求。
的输出代表了期望的控制性能指标即理
想的输出曲线。自适应机构采用广义误

自适应控制(1)

自适应控制(1)

一、概述1.自适应控制的控制对象: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。

2.自适应控制的基本思想是:在控制系统设计时,不断地测量受控对象的状态,性能或参数,从而“认识”或“掌握”系统当前的运行状况,并将系统当前的性能指标与期望的指标相比较,从而根据比较结果作出决策,来改变控制器的结构、参数或根据自适应的规律来改变控制作用,以保证系统运行在某种意义下最优或次优的状态。

3.吉布森1962年提出以下定义:(1)在线辨识:一个自适应控制系统必须能提供对象当前状态的连续信息;(2)决策控制:它必须将系统当前的性能和希望的或者最优的性能进行比较,并作出使系统趋向最优性能的决策;(3)在线修正:它必须对控制器进行修正以便是系统趋向最优状态。

这三方面的功能是自适应系统所必须具有的功能。

4.与其他控制方法的比较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。

控制系统自适应控制

控制系统自适应控制

控制系统自适应控制自适应控制是一种控制系统中常用的控制方法,它能够根据被控对象的特性和外部环境的变化,自动调整控制器的参数,以达到系统最佳的控制效果。

在控制系统中,自适应控制起到了至关重要的作用。

本文将对控制系统自适应控制进行深入的探讨。

一、控制系统概述控制系统是由被控对象、传感器、执行器以及控制器等多个组件构成的系统,其主要功能是通过控制器对被控对象进行控制,使其达到预期的状态或输出。

传统的控制系统是通过确定性的控制方法来实现对被控对象的控制,但是这种方法在面对不确定性的情况下效果并不理想。

因此,自适应控制应运而生。

二、自适应控制原理自适应控制通过实时监测被控对象的输出以及外部环境的变化,利用自适应算法不断调整控制器的参数,以适应系统的变化。

自适应控制的关键是确定适当的自适应算法,常用的自适应算法有最小均方(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法等。

这些算法能够根据系统的动态性和时变性,采用不同的调整策略,从而达到控制系统的优化。

三、自适应控制的应用自适应控制广泛应用于各个领域的控制系统中。

其中,最为典型的应用是自动驾驶汽车中的控制系统。

自动驾驶汽车需要实时感知车辆周围的情况,通过自适应控制调整车辆的速度、转向等参数,以适应不同的驾驶环境和路况。

另外,自适应控制还被广泛应用于电力系统、航空航天、工业自动化等领域。

四、自适应控制的优缺点自适应控制具有以下优点:1. 对于复杂的被控对象和不确定的环境具有良好的适应性;2. 能够实现控制系统的在线优化,提高了系统的稳定性和控制效果;3. 可以有效应对外部环境的变化,保持系统的稳定性。

然而,自适应控制也存在一些缺点:1. 自适应控制算法的设计和实现较为复杂,需要较高的技术要求;2. 当被控对象存在非线性、时变性等复杂特性时,自适应控制的效果可能不理想;3. 自适应控制对系统的要求较高,如果系统存在较大的不确定性,可能导致系统不稳定。

五、总结自适应控制是一种重要的控制方法,能够根据被控对象的特性和外部环境的变化,自动调整控制器的参数,以达到系统最佳的控制效果。

自适应控制

自适应控制

目录第一章自适应控制概述 (1)第一节自适应控制的产生背景及分类 (1)一.自适应控制产生的背景 (1)二.自适应控制的原理及分类 (2)第二章模型参考自适应控制(MODEL REFERENCE ADAPTIVE CONTROL)简称MRAC 3第一节MRAC的基本概念 (3)第二节最优化的设计方法 (4)一、利用梯度法的局部参数最优化的设计方法 (4)第三节基于李雅普诺夫第二方法稳定性理论的MRAC设计方法 (7)一.关于李雅普诺夫( Liaupunov) 稳定性的第二方法 (7)第四节基于超稳定理论的MRAC设计方法 (13)一、关于超稳定性理论的基本概念 (13)二、用超稳定理论设计MRAC系统 (15)第三章自校正控制 (18)第一节自校正控制的原理及组成 (18)第二节最小方差控制律 (21)第一章自适应控制概述任何一个动态系统,通常都具有程度不同的不确定性。

这种不确定性因素的产生主要由于:(1)系统的输入包含有随机扰动,如飞行器飞行过程中的阵风;(2) 系统的测量传感器具有测量噪声;以上两者又称为不确定性的(或随机的)环境因素。

(3) 系统数学模型的参数甚至结构具有不确定性。

如导弹控制系统中气动力参数随导弹飞行高度、速度、导弹质量及重心的变化而变化。

在只存在不确定环境因素,但系统模型具有确定性的情况下,这是随机控制需要解决的问题;而自适应控制是解决具有数学模型不确定性为特征的最优控制问题。

这时如果系统基本工作于确定环境下,则称为确定性自适应控制;如果系统工作于随机环境下,则称为随机自适应控制。

自适应控制的提法可归纳为:在系统数学模型不确定的条件下(工作环境可以是基本确定的或是随机的),要求设计控制规律,使给定的性能指标尽可能达到及保持最优。

为了完成以上任务,自适应控制必须首先要在工作过程中不断地在线辨识系统模型(结构及参数)或性能,作为形成及修正最优控制的依据,这就是所谓的自适应能力,它是自适应控制主要特点。

自适应控制

自适应控制

E5=exp(-L1);F5=Kp*(1-E5);G5=Kp*(E5-1)+Kp*L1;
I9=0;
x(1,1)=1;x(2,1)=0.5;x(3,1)=0.9;
for j=2:N+1
for i=1:N
5
if i==j-1 x(i,j)=x(i,1)+L;
else x(i,j)=x(i,1);
end end end for j=1:N+1 Q(j)=suba(j); end Ex=0; while Ex<1 Q0=0; for j=1:N+1
if Q(j)>Q0 Q0=Q(j); j0=j;
end end Q1=0;
6
for j=1:N+1 if j~=j0 if Q(j)>Q1 Q1=Q(j); j1=j; end end
end Q2=Q0; for j=1:N+1
if Q(j)<Q2 Q2=Q(j); j2=j;
end end mn=mn+1; Kp1(mn,1)=x(1,j2); Ti(mn,1)=x(2,j2); Td(mn,1)=x(3,j2); if Q2<1
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。

10.1
设一受控系统的开环传递函数为
Wa(s)=
k s(s
1)
,其中
K

变,要求用一参考模型自适应控制使系统得到较好的输出。
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。
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授课教师: 授课教师: 王印松 授课学时:32学时 授课学时:32学时
教学要求:
1、了解自适应控制的基本概念,自适应控制系统的构 成原理,实际工程系统中应用自适应控制的现状及 国内外研究动态; 2、掌握两类比较基本和成熟的自适应控制系统:模 型参考自适应控制(基于确定性、连续时间系统的 辨识和控制问题)和自校正控制(基于确定性、离 散时间系统的参数估计和控制问题); 3、应用MATLAB控制系统工具箱作为计算机仿真实 验工具,进行简单自适应控制系统的设计与分析。
非线性系统 采样系统 稳定性理论
控制设计 自适应控制
随机系统
计算机控制 线性系统 最优化
参数估计
第三节 自适应控制的发展概况
对于自适应控制的兴趣,最早是由航空问题引起的。 50年代末,由于飞行的需要,美国麻省理工学院 (MIT)怀 特克(Whiteaker)教授首次提出飞机自动驾驶仪的模型参考自 适应控制方案,称为MIT方案(局部优化理论,但没有得到应 用),需检验稳定性。 1957,1961:Bellman引入了动态规则。 1960,1961,1965:Feldbaum 引入了对偶控制。 1966,(德)帕克斯(P.C. Panks)提出采用A.M.Lyapunov 第二法来推导自适应算法,以保证自适应系统全局渐近稳定。 (在用被控对象的输入输出构成自适应律时,其中包含了
1979,威尔斯特德(P.E.Wellstead)和Astrom提出极点 配置自校正调节器。 80年代,主要增进了人们对于自适应控制的理解,同时, 计算机、微处理器的广泛普及,为自适应后来的实际应用创 造了条件。 目前,自适应已应用到很多领域(提高稳态和跟踪精 度)。 发展到现阶段,无论是从理论研究还是从实际应用的角 度来看,比较成熟的自适应控制系统有下述两大类。
4.3 两类自适应系统的比较
模 型参 考自 适应 : () 1 .源于确定性的伺服问题; .调 器参 (2) 节 数是 接更 直 新的 ; 自 正调 校 节器 : 区 () 于 别 1 .源 随机 调节 题 问 ; ( ) 节器 2 .调 参数 经由 是 参数 计和 估 控制 器的 设计 算间 计 接更 ; 新 3 .一 ( ) 般采 用离 模型 散 。 ( 由于 识参数 于离 ) 辨 基 散
初值x ( 0)
已知 常向量) (常向量) 已知 随机向量) (随机向量) 未知 随机向量) (随机向量) 未知 随机向量) (随机向量)
性能指标
确定性 最优控制 随机最 优控制 自适应控制 智能控制
J → min
J → min
参数未知 未知
J → min
人工智能
相同点: 基于数学模型的控制方法。 不同点: ①关于模型和扰动的先验知识知道的较少; ②快慢时间尺度的过程并存,增加分析难度。 适用范围: 对象特性、扰动特性变化范围大,又对性能指 标要求高的系统。

联系:⑴都有两个反馈回路; ⑵在参数更新机理上的差 别是非本质的。 总之: 两类自适应控制系统在一 定条件下,可以相互转化。
第五节 自适应控制的主要理论问题 和应用概况
5.1 自适应控制的主要理论问题 5.2 应用概况
2.1 “自适应”的定义 自适应”
●1974年,Landau :“自适应控制”的含义是:利 用可调系统(通过修改它的参数或结构,或通过 修改它的输入信号来调节它的性能)的输入、状 态和输出来测量某个性能指标,将其与规定的性 能指标进行比较,然后由自适应机构修改可调系 统的参数或产生一个辅助信号,以保持系统的性 能指标接近于规定的性能指标。
基本特征 ① 被控对象均有某种不确定性 a.内部结构和参数的不确定性; b.干扰的不确定性。 ② 不确定性要求系统具备学习(或自调整)功能,
以保证性能指标最优或次优。 本质上决定了自适应系统是一个非线性时变系统。
2.2 自适应控制系统的基本功能
1.在线辨识被控对象的结构和参数或系统性能指标的
学 型 变化。精确建立 数 模 性 指 能 标
{e(t )}是均值为零的不相关的随机变量序列
如果a,b,c已知,则比例控制
u ( t ) = −θ y ( t ) = − c−a y (t ) b
可将输出的方差极小化,这时输出变为
y (t ) = e(t )
下面分成两种类型: 1、估计a,b,c三个参数,计算控制器(间接自校正控制) 2、直接估计参数 θ (直接自校正控制)
ym (t) = y(t), e(t) = 0为止,调整过程结束。
(2)运行中:扰动引起对象参数变化 )运行中: (调整过程一样) 调整过程一样) Ⅰ、局部参数最优化方法 包括梯度法和递推参数优化的算法 2 性能指标: J = e (t)dt → m in

缺点:不能保证总体稳定性。 Ⅱ、基于稳定性理论的方法: 优点:保证控制器参数的自适应过程稳定(更为有效) 主要基础:Lyapunov稳定性理论; Popov超稳定性理论。 三个主要方面 可用来设计自适应模型跟随控制系统,
输入和输出的各阶导数,这就降低了自适应对干扰 的抑制能力)。 (印度)学者纳朗特兰(K.S.Narendra)和其他 学者提出各自的不同方案。 (法)兰道(ndau)把现代稳定理论应用 到模型参考自适应控制中来,用超稳定理论设计的 模型参考自适应系统是全局渐进稳定的。 1973,(瑞典)阿斯特罗姆(K.J.Astrom)和 威特马克(B.Whitemank)首先提出自校正调节器。 1975,克拉开(D.W.Clark)等提出自校正控制器。
2.综合出一种控制策略或控制律,以便确保 J→最优 3.在线自动修正控制器的参数或可调系统的输入信号 →保证控制策略的实施。
2.3 自适应控制问题与自控理论中其它分 支的关系
被控对象: x(t) = f [x(t), u(t),θ , t] &
y(t) = h[x(t), u(t),θ , t]
第四节 两类重要的自适应控制系统
4.1 模型参考自适应控制系统 4.2 自校正调节器 4.3 两类自适应系统的比较
4.1 模型参考自适应控制系统
参考模型
ym

r(t )
e(t ) = y − ym
+ -
控制器
u
被控对象
内环

y
外环
控制器参数
自适应机构
模型参考自适应系统
组成:参考模型,被控对象,反馈控制器和自适应机构 内环:普通反馈回路。 外环:自适应控制回路。 参考模型是一个理想的模型,其输出直接表示系统希望的动 态响应。 主要课题:设计一个稳定的具有较高性能的自适应算法
dθ ∂e = −γe = −γeym dt ∂t
θ G(s)
0
ym

γ s
r
θ

y
e


+

பைடு நூலகம்
u
G (s )
自适应调整过程: (1)开始阶段: )开始阶段:
对象的初始参数未知,可调参数不恰当, 对象的初始参数未知,可调参数不恰当,
→e(t) = y(t) − ym (t)
自适应机构调整控制器的参数, 自适应机构调整控制器的参数,直到
教材及参考书目: 教材及参考书目:
1.谢新民,《自适应控制系统》,清华大学出版社,2002 2.韩曾晋,《自适应控制》,清华大学出版社,2000 3.金以慧:《过程控制》,清华大学出版社,1993 4.K.J.Astrom[瑞典]:《自适应控制》,李清泉译(瑞 典Lund理工学院教材),科学出版社,1992
1.2 自适应控制的任务 设计一种特殊的控制系统, 设计一种特殊的控制系统,它能够自动 地补偿在模型阶次、 地补偿在模型阶次、参数和输入信号方 面非预知的变化。 面非预知的变化。
第二节
什么是自适应控制
自适应” 2.1 “自适应”的定义 2.2 自适应控制系统的基本功能 2.3 自适应控制问题与自控理论中其他 分支的关系
5.1 自适应控制的主要理论问题 特点:本质非线性的系统。 理论发展:仍未达到合理和完整的程度。 理论基础:非线性系统理论/稳定性理论/系统辨识/ 递推参数估计/最优控制理论/随机控制理论等。 理论研究课题:1.稳定性 2.收敛性 3.鲁棒性 4.性 能指标
例1.4 自适应系统是非线性的 例1.1要解决的问题仅是如何调整增益,假设 G ( s ) = 1 误差为:
i=0 i i=0 i i=0 i
na
nb
nc
其中a b c 为已知的定常参数。 其中ai, i, i为已知的定常参数。
实际被控对象常常呈现模型未知,非线性,参数时 实际被控对象常常呈现模型未知,非线性, 变,多干扰,大迟延等特性。 多干扰,大迟延等特性。 “确定的”线性系统 控制难以解决的。 非线性系统→一般反馈与最优
也可以进行参数辨识,还可以设计自适应状态观测器。
例1.2 最小二乘估计
假定过程由下列差分方程描述: y (t + 1) = θ 0 y (t ) + u (t )
ˆ θ 0 是未知参数,考虑模型: y (t + 1) = θy (t ) + u (t ) ˆ
最小二乘的损失函数定义为: 1 t V (t ) = ∑ e(k ) 2 2 k =0 ˆ e(t + 1) = y (t ) − y (t ) ˆ = θ 0 y (t − 1) − θy (t − 1)
ˆ = y (t ) − u (t − 1) − θy (t − 1) 令 ∂V (t ) ˆ = 0, 得:θ (t ) = ˆ ∂θ (t )
∑ y(k )( y(k + 1) − u (k ))
k =0
t −1
y 2 (k ) ∑
k =0
t −1
4.2
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