系统辨识与自适应控制论文
模糊系统的辨识与自适应控制
模糊系统的辨识与自适应控制在现代控制理论研究中，模糊控制是一种重要的控制方法。
模糊控制是对非线性系统的一种解决方案，这种控制方法利用模糊逻辑来处理不确定性和信息丢失问题，从而提高了控制的效率和精度，因此在自适应控制中得到了广泛的应用。
一、模糊系统辨识模糊系统辨识是指对模糊控制系统进行参数辨识和模型识别，目的是为了找到最佳的控制方案。
模糊系统的辨识过程也是确定模糊控制系统结构和参数的过程。
模糊控制系统需要依赖于模糊规则库和隶属函数来完成参数辨识和模型识别。
模糊规则库是一个包含了各种规则的数据库，其中每个规则由一组条件和一组相应的控制动作组成。
隶属函数用来描述输入变量和输出变量之间的映射关系。
在模糊系统辨识的过程中，需要收集大量的数据来分析和处理，以便从中提取有用的信息。
这里的数据包括输入数据和输出数据，输入数据包括控制输入和环境输入，输出数据包括控制输出和系统响应。
通过对这些数据进行分析、模型识别和参数辨识，可以得到一个模糊控制系统的模型，并对其进行优化调整，以使其更好地适应所需的控制任务。
二、自适应控制模糊系统的自适应控制是利用模糊控制系统的动态特性，不断根据控制系统的变化自动调整控制参数，以达到最优的控制效果。
因此，自适应控制算法是一种重要的控制算法，它可以自动调整控制参数以快速响应外部变化。
自适应控制有多种方法，包括自适应模糊控制、自适应神经网络控制、自适应PID控制、自适应模型预测控制等。
其中，自适应模糊控制是一种广泛应用的控制方法，它可以自动调整模糊规则库、隶属函数以及控制输出，以适应不同的控制任务和环境条件。
三、结论总之，在现代控制领域中，模糊控制方法是一种重要的控制方法之一，具有较高的鲁棒性和鲁棒性。
模糊控制方法除了能够处理非线性系统，还可以处理模糊系统，因此在实际控制中被广泛应用。
模糊系统的辨识和自适应控制是模糊控制方法的两个基本方面，它们为模糊控制的优化和应用提供了基础和保障。
自动控制系统中的模型辨识与自适应控制策略
自动控制系统中的模型辨识与自适应控制策略引言自动控制系统是现代工程领域中很重要的一个研究方向，它涉及到各种各样的应用，如工业自动化、航天技术、机器人技术等。
在自动控制系统中，模型辨识和自适应控制策略是两个关键领域。
本文将讨论自动控制系统中的模型辨识和自适应控制策略的原理、方法和应用。
模型辨识模型辨识是自动控制系统中的一个重要研究领域，它旨在从系统的输入和输出数据中构建出一个有效的数学模型。
该数学模型能够描述和预测系统的动态行为，从而为系统设计和控制提供依据。
常用的模型辨识方法包括参数辨识、结构辨识和非参数辨识。
参数辨识方法是基于假设系统模型是已知结构的情况下进行的。
通过对系统的输入和输出数据进行拟合，参数辨识方法能够估计出系统模型中的参数。
这些参数可以被用于描述系统的动态性能，并且可以用于设计稳定的自适应控制器。
结构辨识方法是在没有先验知识的情况下，通过试探不同的系统结构来辨识系统模型。
这种方法常常使用组合算法和优化算法，通过对系统数据进行训练，筛选出最符合系统动态特性的模型结构。
结构辨识方法在辨识非线性系统和复杂系统方面具有很大的优势。
非参数辨识方法是一种基于经验分布函数和核函数的统计方法。
该方法不依赖于特定模型的假设，而是直接从数据中提取系统的动态信息。
非参数辨识方法可以用于辨识非线性系统和时变系统，适用范围广泛。
自适应控制策略自适应控制策略是一种可以根据系统的实时信息进行不断更新和优化的控制策略。
自适应控制器能够自动调整控制参数，以适应系统的变化和不确定性。
常用的自适应控制策略包括模型参考自适应控制和直接自适应控制。
模型参考自适应控制是一种基于模型参考思想的控制策略。
该策略通过引入一个参考模型来指导控制器的参数调整。
控制器的目标是使系统的输出与参考模型的输出保持一致。
模型参考自适应控制可以有效地抑制扰动和噪声的影响，提高系统的鲁棒性。
直接自适应控制是一种通过在线辨识系统模型的控制策略。
该策略通过对系统的输入和输出数据进行递归估计，不断更新模型参数。
《自适应控制系统》论文
写一篇《自适应控制系统》论文
自适应控制系统是一种强大的智能控制技术，它具有自动调整控制参数以适应复杂环境的能力。
在过去的几十年里，它已经成为机器人、航空航天、石油钻井、船舶制造和医疗等行业中不可或缺的一部分，对增强这些行业中工作效率和安全性都有着巨大的贡献。
本文将介绍自适应控制系统的基本概念，其原理和优势，以及如何实施自适应控制系统，以实现最佳性能。
首先，自适应控制系统是一种具有自制功能的控制系统, 其目
标是根据环境变化改变控制参数以达到最优性能。
它可以通过不同的传感器获得实时信息，并不断变化该系统的控制参数，以适应新的环境。
比如，一个自适应控制系统可以检测机器人手臂的外在环境变化，从而调整控制参数（如压力，力矩，位置）以适应新的环境。
此外，自适应控制系统的另一个优势在于它能够提供更快的响应时间。
由于它可以根据实时信息进行参数调整，因此可以让系统在复杂的环境变化时保持最佳性能，而不会牺牲响应速度。
最后，本文介绍了如何实施自适应控制系统，以获得最佳性能。
首先，需要对被控对象的模型进行拟合，以确定系统的建模参数。
之后，需要实施传感器，用于收集环境变化的实时信息，并使用反馈控制算法，根据实时信息进行模型参数的动态调整，以达到最佳性能。
最后，可以使用实时监测算法，监测系统性能及实时环境，以及对系统进行校正，确保获得最佳性能。
总之，自适应控制系统是一种功能强大的智能控制系统，它具
有自行调整以适应复杂环境的能力，可以让系统实现更快的响应时间，从而实现最佳性能。
本文介绍了自适应控制系统的基本原理及实施步骤，希望能够对研究自适应控制系统有所帮助。
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。
系统辨识与自适应控制论文作业
1.采用M 语言或Simulink 环境编写递推最小二乘算法，辨识模型参数)2()1()2()1()(2121-+-=-+-+k u b k u b k y a k y a k y ，其中5.11-=a ，7.02=a ，0.11=b ，5.02=b 。
写出设计程序(M 语言加注释，Simulink 环境写出设计思路)。
解: 给定一个系统模型:)2()1()2()1()(2121-+-=-+-+k u b k u b k y a k y a k y其中: 5.11-=a ,7.02=a ,0.11=b ,5.02=b设计M 语言程序如下：m = 3;N=100;uk=rand(1,N); %生成0~1的一行N 列的随机矩阵for i=1:Nuk(i)=uk(i)*(-1)^(i-1);endyk=zeros(1,N); %生成一行N 列的零矩阵for k=3:Nyk(k)=1.5*yk(k-1)-0.7*yk(k-2)+uk(k-1)+0.5*uk(k-2);endtheta=[0;0;0;0];pn=10^6*eye(4);for t=3:N %该for 循环为递推最小二乘法的程序ps=([yk(t-1);yk(t-2);uk(t-1);uk(t-2)]);pn=pn-pn*ps*ps'*pn*(inv(1+ps'*pn*ps));theta=theta+pn*ps*(yk(t)-ps'*theta);thet=theta';a1=thet(1);a2=thet(2);b1=thet(3);b2=thet(4);enda1t(t)=a1;a2t(t)=a2;b1t(t)=b1;b2t(t)=b2;t=1:N; %显示曲线plot(t,-a1t(t),t,-a2t(t),t,b1t(t),t,b2t(t));text(20,-1.4,'a1'); %在曲线旁边显示字符text(20,0.65,'a2');text(20,0.94,'b1');text(20,0.45,'b2');仿真结果为：图1 参数变化曲线图通过曲线可以看出，大约在第10步递推过程时，参数趋于稳定，5003.11-=a ，7006.02=a ，9987.01=b ，4997.02=b 。
系统辨识及自适应控制系统算法仿真实现
Abstract : Identification and adaptive control theory have been widely applied in system modeling and control projects. With the weighted least squares method and the weighted minimum variance control algorithm , virtual instrumentation is used in system identification and adaptive con2 trol. It calls Matlab subroutine by adopting Matlab interface to do identification and control for the system response signal. System is achieved with mixed LabVIEW and Matlab programming , and organic integration of dynamic display and interactive analysis is realized. The results show that identification parameters with smaller error achieve adaptive control requirements. This simulation not only can be used in engineering stud2 ies , but also can be used in teaching experiment. Key words : virtual instrumentation ; system identification ; adaptive control ; LabVIEW ; Matlab
系统辨识 课程论文
课程论文系统辨识原理及其在飞行器中的应用目录摘要...................................................................................... I I 第一章引言 (1)1.1系统辨识简介 (1)1.2系统辨识原理 (2)1.3系统建模 (2)第二章系统辨识发展 (4)2.1系统辨识的过去 (4)2.2系统辨识的现在 (5)第三章系统辨识在飞行器中的应用 (6)3.1飞行器参数辨识及其进展 (6)3.2极大似然估计 (6)3.3云模型优化 (7)3.4广义卡尔曼滤波法 (8)3.5傅里叶变换法 (8)第四章结束语 (10)参考文献 (11)摘要系统辨识在现代飞行控制系统设计中扮演越来越重要的角色，飞行器模型的在线更新使得人们可以采用更智能的控制方法。
飞行控制系统的设计首先需要建立系统的数学模型，由于建模不可避免地存在误差，通过在线系统辨识，可以获得更准确的参数、跟踪参数的变化、检测故障的发生，进而控制系统可以做出相应的调整，保持系统的稳定性和预期性能。
然而，从带有噪声和干扰的数据中辨识出有用的信息是非常困难的。
对于不稳定飞行器，通常只能在闭环稳定控制情形下进行辨识，这将导致辨识所需的激励信息因反馈作用而减弱。
基于计算精度和速度的考虑，在线辨识方法通常以递推方式进行，主要分为时域和频域两大类方法。
本文主要介绍了系统辨识原理及发展，系统建模的方法，并且阐述了系统辨识在飞行器中的应用，着重说明了极大似然估计、云模型优化、广义卡尔曼滤波法、傅里叶变换法。
第一章引言1.1系统辨识简介辨识、状态估计和控制理论是现代控制理论三个互相渗透的领域。
辨识和状态估计离不开控制理论的支持，控制理论的应用又几乎不能没有辨识和状态估计技术。
随着控制过程复杂性的提高,控制理论的应用日益广泛，但其实际应用不能脱离被控对象的数学模型。
然而在大多数情况下，被控对象的数学模型是不知道的，或者在正常运行期间模型的参数可能发生变化，因此利用控制理论去解决实际问题时，首先需要建立被控对象的数学模型，因此建模在控制器设计中有着广泛的应用，是设计控制器首要解决的问题。
控制系统中的系统辨识与自适应控制
控制系统中的系统辨识与自适应控制在控制系统中，系统辨识与自适应控制是两个关键的方面。
系统辨识是指通过实验或推理的方法，从输入和输出的数据中提取模型的参数和结构信息，以便更好地理解和控制系统的行为。
而自适应控制是指根据系统辨识得到的模型参数和结构信息，实时地调整控制器的参数以适应系统变化，以提高控制性能。
一、系统辨识1.1 参数辨识参数辨识是指确定系统动态模型中的参数。
常用的方法包括最小二乘法、极大似然估计法等。
最小二乘法是一种常见的参数辨识方法，通过最小化实际输出与模型输出之间的误差平方和来确定参数。
1.2 结构辨识结构辨识是指确定系统动态模型的结构，包括确定系统的阶数、输入输出关系等。
常用的结构辨识方法有ARX模型、ARMA模型等。
ARX模型是指自回归外部输入模型，适用于输入输出具有线性关系的系统。
ARMA模型是指自回归滑动平均模型，适用于输入输出关系存在滞后效应的系统。
二、自适应控制自适应控制是根据系统辨识得到的模型参数和结构信息，动态地调整控制器的参数以适应系统的变化。
常用的自适应控制方法有模型参考自适应控制、模型预测控制等。
2.1 模型参考自适应控制模型参考自适应控制是建立在系统辨识模型基础上的控制方法。
通过将系统输出与参考模型输出进行比较，通过调整控制器参数来减小误差。
常见的模型参考自适应控制方法有自适应PID控制、自适应模糊控制等。
2.2 模型预测控制模型预测控制是一种基于系统辨识模型的控制策略，通过对系统未来的状态进行预测，以求得最优控制输入。
模型预测控制可以同时考虑系统的多个输入和多个输出，具有较好的控制性能。
三、应用案例3.1 机械控制系统在机械控制系统中，系统辨识和自适应控制可以被应用于伺服控制系统。
通过系统辨识可以得到伺服电机的动态模型，然后利用自适应控制方法调整PID控制器的参数，以提高伺服系统的响应速度和稳定性。
3.2 化工控制系统在化工控制系统中，系统辨识和自适应控制可以被应用于控制某个反应器的温度。
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XXXXXXXXXX系统辨识与自适应控制课程论文题目：自适应控制综述与应用课程名称：系统辨识与自适应控制院系：自动化学院专业：自动化班级：自动化102姓名： XXXXXX学号: XXXXXXXXX课程论文成绩：任课教师： XXXXX2013年 11 月 15 日自适应控制综述与应用一．前言对于系统辨识与自适应控制这门课，前部分主要讲了系统辨识的经典方法（阶跃响应法、频率响应法、相关分析法）与现代方法（最小二乘法、随机逼近法、极大似然法、预报误差法）。
对于系统辨识，简单的说就是数学建模，建立黑箱系统的输入输出关系；而其主要分为结构辨识（n）与参数辨识（a、b）这两个任务。
由于在课上刘老师对系统辨识部分讲的比较详细，在此不再赘述，下面讨论自适应控制部分的相关内容。
对于自适应控制的概念，我觉得具备以下特点的控制系统，可以称为自适应控制系统：1、在线进行系统结构和参数辨识或系统性能指标的度量，以便得到系统当前状态的改变情况。
2、按一定的规律确定当前的控制策略。
3、在线修改控制器的参数或可调系统的输入信号。
二．自适应控制综述1.常规控制系统与自适应控制系统比较（1）控制器结构不同在传统的控制理论与控制工程中，常规控制系统的结构主要由控制器、控制对象以及反馈控制回路组成。
而自适应控制系统主要由控制器、控制对象、自适应器及反馈控制回路和自适应控制回路组成。
（2）适用的对象与条件不同传统的控制理论与控制工程中，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。
在模型能够精确地描述实际对象时，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。
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.对于这类事先难以确定数学模型的系统,通过事先整定好控制器参数的常规控制往往难以对付。
面对上述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研究解决的问题.自适应控制的基本思想是:在控制系统的运行过程中,系统本身不断地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,进而作出决策,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。
直观地讲，自适应控制器是这样一种控制器，能修正自己的特性以响应过程和扰动的动力学特性的变化。
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。
自适应控制也是一种基于模型的方法，与基于完全模型的控制方法相比，它所以来的关于模型和扰动的先验知识比较少，自适应控制策略可以在运行过程中不断提取有关模型的信息，自动地使模型逐渐完善。
（3）各自特点不同由于结构与使用的对象的不同，也就决定二者有不同的特点。
1）一般反馈控制主要适用于确定性对象或可以预知的对象，而自适应控制主要研究具有不确定性的对象或难以确知的对象。
2）一般反馈控制具有较强的抗干扰能力，能够消除状态扰动所引起的系统误差；而自适应控制由于具有辨识对象和在线修改参数的能力，因而不仅能消除状态扰动引起的系统误差，而且还能消除系统结构扰动引起的系统误差。
3）一般反馈控制系统的设计必须依赖系统特性的数学模型及其环境变化状况，而自适应控制系统设计则对数学模型的依赖很小，仅需要较少的验前知识，但自适应控制的实现往往更多地依靠计算机技术。
4）自适应控制是较为复杂的反馈控制，它在一般反馈控制的基础上增加了自适应控制环节或系统参数辨识器，另外还附加了一个可调系统。
2.自适应控制系统的研究方法分类因设计的原理和结构的不同,自适应控制系统大致可分为如下几种主要形式:变增益控制、模型参考自适应控制系统、自校正控制系统。
（1）变增益控制（Gain Scheduling）变增益控制的结构和原理比较直观,调节器按被控系统的参数已知变化规律进行设计。
当参数因工作情况和环境等变化而变化时,通过能测量到反映系统当前状态的系统变量,比照对系统的运行的要求(或性能指标),经过计算并按规定的程序来改变调节器的增益结构。
这种系统虽然仅仅是对增益的变化进行自适应调节,难以完全克服系统模型未知或模型参数变化带来的影响以实现完善的自适应控制,但是由于系统结构简单,响应迅速,所以在许多实际系统中得到应用。
图1 变增益自适应系统原理框图（2）模型参考自适应控制系统 MRAS（Model Reference Adaptive Control）模型参考自适应控制系统源于确定性伺服问题，它由两个环路所组成。
内环由调节器与被控系统组成可调系统,外环由参考模型与自适应机构组成。
这种适应控制系统已有较成熟的分析综合理论和方法。
模型参考适应控制系统最初是为设计飞机自动驾驶仪而提出的，初期阶段由于技术上的困难而未能得到广泛应用。
随着微型计算机技术的发展，这种系统的实现已较容易。
模型参考适应控制技术已在飞机自动驾驶仪、舰船自动驾驶系统、光电跟踪望远镜随动系统、可控硅调速系统和机械手控制系统等方面得到应用。
在模型参考适应控制系统中，自适应环节常是非线性的。
如果设计不当，可能使整个系统失去稳定。
自适应律的合理设计是模型参考系统设计中的核心问题。
为使系统稳定工作，可采用李雅普诺夫直接法或波波夫超稳定性理论的概念和方法来设计自适应律。
y图2 模型参考自适应控制系统结构图（3）自校正控制系统STC(Self-tuning Control)自校正控制系统又称自优化控制、参数自适应系统或模型辨识自适应控制。
典型的自校正控制系统如图3所示。
它源于随机调节问题，该系统有两个环路,一个环路由参数可调的调节器和被控系统所组成,称为内环,它类似于通常的反馈控制系统；另一个环路由递推参数估计器与调节器参数计算环节所组成,称为外环。
自校正控制系统与其它自适应控制系统的区别为其有一显性进行系统辨识和控制器参数计算(或设计)的环节这一显著特征。
自校正控制的思想是将在线参数估计与调节器的设计有机的结合在一起。
自适应控制常常兼有随机性、非线性和时变等特征,内部机理也相当复杂,所以分析这类系统十分困难。
目前,已被广泛研究的理论课题有稳定性、收敛性和鲁棒性等,但取得的成果与人们所期望的还相差甚远。
r图3 自校正控制系统结构图三．自适应控制方法在工业生产等领域的应用目前，自适应控制已经广泛应用于许多领域。
例如：机器人操作，飞机、导弹、飞船及火箭的控制，工业过程，生物工程等等，并逐渐渗透到经济管理、交通、通信等各个领域。
随着对控制系统要求的不断提高和计算机技术的不断发展，自适应控制理论和技术也将得到不断的更新与完善，且其应用前景会十分广阔。
1.自适应控制在城市交通管理中的应用城市交通系统，通常具有很强的非线性、模糊性和不确定性。
城市交通信号控制自1868 年英国伦敦首次使用燃汽式信号灯以来，已经经历了一个多世纪的发展。
随着计算机技术和其它信息技术的发展，交通控制技术也得到相应的发展，经历了从单点控制到线控、再到面控，从定时控制到感应控制、再到自适应控制，从无检测器到有检测器的发展过程。
从控制原理上来分，交通控制可以分为定时控制、感应控制和自适应控制。
可以说，自适应控制方式是较其它两种更为先进的控制方式。
城市交通自适应控制是当前交通控制一个热点，因为，自适应控制是把交通系统作为一个不确定系统，通过检测器获得交通信息(如车流量、速度等)，根据当前的交通状况，建立交通模型，实时调整信号控制参数，使得研究领域内的某一指标最小。
即逐渐了解和掌握对象，把它们与希望的动态特性进行比较，利用差值得到相应的控制参数，从而保证不论交通环境如何变化，都可使控制效果达到最优或次最优。
2.自适应控制在变速风力发电系统中的应用针对变速风力发电系统提出了一种自适应反馈线性化控制器。
该控制器通过对涡轮轴转矩的自适应估算,将其作为参考转矩提供给磁场定向控制的鼠笼式异步电机。
异步电机通过变速箱与涡轮轴相连接。
反馈线性化控制器用于保持涡轮转速与用户自定义的辅助输入量的线性关系。
控制器的参考转速是风速的函数,它的选择随风力状况的变化而变化,目的是为了获取最大风能。
仿真结果表明,该控制器能够获取最大可用风能,控制效果良好。
对一种自适应控制策略,由成本较低的鼠笼式异步电机代替双馈异步电机。
该系统采用李雅普诺夫参考模型自适应控制算法,风力状况一旦发生改变,自适应控制器便持续估算被控装置的不确定参数,同时,反馈线性化模块利用这些估算出的参数消除被控装置的非线性,自适应控制器按照线性控制理论设计。
非线性风力发电系统的仿真结果表明,控制效果良好。
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. 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。
5. 工业过程控制工业过程自20世纪30年代后期以来已越来越依靠自动化装置，反馈控制是通用的控制方法，经历了从比例控制到智能控制的发展历程。
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。