无模型自适应控制 理论与应用(侯忠生,金尚泰著)思维导图
无模型自适应控制方法综述
《无模型自适应控制方法综述》在现代控制领域中，无模型自适应控制方法因其独特的优势和广泛的应用前景而备受关注。
随着科技的不断发展和工业生产等领域对控制性能要求的日益提高，无模型自适应控制方法逐渐成为解决复杂系统控制问题的重要手段之一。
本文旨在对无模型自适应控制方法进行全面而系统的综述，深入探讨其基本原理、主要类型、特点以及在实际应用中的成果和挑战。
一、概述控制系统在工业生产、航空航天、交通运输、自动化等众多领域中起着至关重要的作用。
传统的控制方法往往基于对被控对象精确的数学模型建立，但在实际系统中，由于系统的复杂性、不确定性以及建模误差等因素的存在，很难获得准确且精确的数学模型。
这就促使了无模型自适应控制方法的产生和发展。
无模型自适应控制方法不依赖于被控对象的精确数学模型，而是通过对系统的上线观测和学习，不断调整控制策略，以适应系统的变化和不确定性，从而实现对被控对象的良好控制。
二、无模型自适应控制方法的基本原理无模型自适应控制方法的基本原理可以概括为以下几个关键步骤：（一）系统上线观测与状态估计通过传感器等手段对被控系统的状态变量进行实时监测和采集，获取系统的当前状态信息。
然后利用合适的估计方法，如卡尔曼滤波等，对系统的状态进行估计，以获得更准确的系统状态表征。
（二）控制律设计基于估计的系统状态，设计相应的控制律。
控制律的设计通常是根据一定的性能指标和控制策略进行优化，以实现对被控系统的期望控制效果。
（三）自适应调整根据系统的实际运行情况和估计误差，不断调整控制律中的参数或结构，使控制系统能够自适应地适应系统的变化和不确定性。
这种自适应调整可以是基于模型的自适应，也可以是基于数据驱动的自适应等方式。
通过以上基本原理的循环迭代，无模型自适应控制方法能够逐步逼近系统的最优控制状态，实现对被控系统的有效控制。
三、无模型自适应控制方法的主要类型（一）模型参考自适应控制（MRAC）MRAC 是无模型自适应控制中最经典的一种方法。
智能控制理论及其应用-第一章概述
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
国际智能自动化学会(International Society Of Intelligent Automation，简称ISIA) 筹委会主席是模糊数学与模糊系统 的创始人L．A．Zadeh教授。筹委会第一次会议已于1995 年10月在加拿大温哥华召开。她的成立将在世界范围内对于 推动智能自动化的研究起到促进作用。 我国也十分重视智能控制理论和应用的研究。1993年在 北京召开了“全球华人智能控制与智能自动化大会”，1994年 在北京和沈阳召开了智能控制两个学术会议，1995年中国智 能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会在天津 召开。
1.2 智能控制的产生及其发展
（1）智能控制的孕育
1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统 中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概 念。 1967年，Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制” 一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用 于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。 这就标志着智能控制的思想已经萌芽。
1.3 传统控制与智能控制
智能控制的产生来源于被控系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能，可以概括为，智能 控制是“三高三性”的产物，它的创立和发展需要对当代多种 前沿学科、多种先进技术和多种科学方法，加以高度综合和 利用。 因此，智能控制无疑是控制理论发展的高级阶段。
1.4 智能控制理论的主要特征
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
美国《IEEE控制系统》杂志1991、1993～1995年多次发 表《智能控制专辑》，英国《国际控制》杂志1992年也发表了 《智能控制专辑》，日文《计测与控制》杂志1994年发表了 《智能系统特集》，德文《电子学》杂志自1991年以来连续发 表多篇模糊逻辑控制和神经网络方面的论文；俄文《自动化与 遥控技术》杂志1994年也发表了自适应控制的人工智能基础及 神经网络方面的研究论文。 如果说智能控制在80年代的应用和研究主要是面向工业过 程控制，那么90年代，智能控制的应用已经扩大到面向军事、 高技术领域和日用家电产品等领域。今天，“智能性”已经成为 衡量“产品”和“技术”高低的标准。
无模型自适应控制改进算法的性能仿真分析
无模型自适应控制改进算法的性能仿真分析作者：陈琛何小阳来源：《计算技术与自动化》2013年第04期摘要：在基于紧格式线性化方法的无模型自适应控制算法（Model-free Adaptive Control Based on Tight Format Linearization，TFL-MFAC）的基础上，针对大时间滞后的特点，提出针对大时滞对象的MFAC改进算法（Improved MFAC on Large Time-delay System，LTDS-MFAC）。
构造了大时滞对象并通过MATLAB仿真实验对改进MFAC算法的鲁棒性、抗干扰能力和跟踪能力进行分析。
仿真实验表明了改进MFAC算法对大时滞系统控制具有更好的控制性能。
关键词：无模型自适应控制；改进算法；仿真性能分析中图分类号：TP273 文献标识码：A1 引言上世纪九十年代，侯忠生教授给出一套新的非参数动态线性化方法[1，2]，并基于该套线性化方法提出了相关的非参数模型学习自适应控制算法，初步探讨了自适应系统的对称相似结构理论，进而提出相应的无模型自适应控制理论[3]，奠定了无模型自适应控制算法的基础。
文献[4]和[5]介绍了MFAC算法，并深入研究分析了MFAC的技术特点、发展现状和应用前景；阐明了控制方法与其他控制理论与方法的区别和联系，控制理论的历史就是从简单的不需要数学模型的调节器、PID控制、基于传递函数模型的经典控制理论、基于状态空间模型的现代控制理论、到现在的为了摆脱对受控系统数学模型依赖的智能控制理论的发展过程。
MFAC算法的理论基础是利用一个新引入的伪偏导数的概念，在受控系统轨线附近用一系列的动态线性时变模型来替代一般非线性系统，并仅用受控系统的I/O数据在线估计系统的伪偏导数，从而实现非线性系统的自适应控制[6]。
众所周知，大时滞过程是控制系统的较难控制的过程之一，且大时滞在工业成产过程中普遍存在[7，8]。
本文根据被控对象的大时滞特点对MFAC算法进行改进，提出针对大时滞系统的改进MFAC算法（LTDS-MFAC），构造了大时滞对象对改进算法的鲁棒性、抗干扰能力以及跟踪性能进行仿真实验分析。
自适应控制系统讲稿课件
自适应控制参考文献1.K.J. Astrom and B. Wittenmark, “Adaptive Control”, Addison Wesley, 1989.2.K.S. Narendra and A.M. Annaswamy, “Stable Adaptive Systems”, Prentice-Hall,1989.3.G.C. Goodwin and K.S. Sin, “Adaptive Filtering, Prediction and Control”,Prentice, 1984.4.韩曾晋，自适应控制，清华大学出版社，19955.J. E. Slotine and Weiping Li, Applied nonlinear control, Prentice-Hall, 19916.谢克明，现代控制理论基础，北京工业大学出版社7.侯忠生，非参数模型及其自适应控制理论，科学出版社，19991 绪论（自适应控制的基本概念和基本原理）1.1 为什么要用自适应控制在一些控制任务中，例如机器人控制，在控制运行的初始阶段，被控系统通常都具有参数不确定性。
除非这样的不确定性通过自适应或估计机制逐渐减少，否则它们将使控制系统变得不精确和不稳定。
任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性。
例如负载扰动、海浪和阵风的扰动等。
此外还有一些量测噪声。
面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如何设计适当的控制作用，使得某一指定的性能指标达到并保持最优或近似最优，这就是自适应控制所要研究和解决问题图1：运送不确定质量载荷的机器人例1.1：机器人操作柄的控制如图所示，机器人要运送不同尺寸、重量和惯性参数的载荷。
如果采用常数增益的控制器，机器人的运动可能就变得不精确，甚至不稳定。
例2：航海控制的自动导航系统航海系统的动态性受到许多不确定参数的影响，例如水深、船的载荷、风力风向以及海浪等。
我们可以用自适应控制来取得较好的控制性能，避免使用额外的方向舵带来的能量损耗。
自适应控制和参数估计-纽约大学教授孙静课件
for any r, i.e., x − xm → 0 for any reference input r.
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Introduction
Start with examples
Adaptive control and passivity theory
Parameter estimation
Conclusions
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Introduction
Start with examples
Adaptive control and passivity theory
Parameter estimation
Conclusions
Some definitions:
Control system: an interconnection of components forming a system configuration that will provide a desired system response (Modern Control Systems, Richard Dorf). To adapt: to change (oneself) so that one’s behavior will conform to new or changed circumstances (Webster dictionary). Adaptive control:
Achieve high performance Take advantage of available on-line computation resources
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Introduction
Start with examples
Adaptive control and passivity theory
以STH为基础的论文写作─思维地图
以STH为基础的论文写作─思维地图2013年3月16日9:00-11:00山东大学兴隆山校区讲学堂207吴英秦鸿星电子幕僚长兼集团技术长报告面向对象：本科生、研究生本报告主要介绍由创意大师Edward de Bono先生所提出的六顶思考帽法(Six Thinking Hats Method，简称STH)及如何有效的管理你的思维。
希望同学们可以将此法的精神用在许多人生遭遇的问题上。
此次报告将与同学分享用STH去建立一个杰出论文写作时应该有的思维地图。
报告内容摘要1.前言：创意的重要2.创意大师Edward de Bono3.六顶思考帽(Six Thinking Hats, STH)4.STH的用途5.论文写作前应有的思维地图6.在思维地图下拟定论文策略及价值7.结论8.Q&A吴英秦简历吴英秦，祖籍安徽合肥，1945年生于西安、1949年到台湾。
美国华盛顿大学航空太空科学硕士（MSAA）、美国密歇根大学造船轮机工程硕士（MSE in NAME）、计算机信息与控制工程硕士(MSE in CICE)及造船轮机工程博士。
现任鸿星电子集团幕僚长兼技术长、台湾电力电子协会监事、台湾中华工业合作促进会理事长、中国电源学会首任专家委员会高级顾问。
曾任台湾健行（前清云）科技大学电气工程系教授兼电力与信息学院院长、联德电子公司大中华区技术总监兼东莞电子厂厂长、中华映管股份有限公司中央研究所所长及TFT事业部副总经理、赛因科技股份有限公司总经理、美国Opti-UPS公司总经理、精营管理顾问公司副董事长、台湾工业技术研究院能资所能源与环境组主任、副组长、电能技术组组长及学术计划总主持人等职。
个人研究兴趣有电力电子、系统工程、质量工程、智能电网、三创教育及企业经营诊断、改善与创新等领域。
无模型自适应控制讲稿
2）、学习控制，包括迭代学习控制(iterative learning contro1)和重复控制；
3）、去伪控制(unfalsified contro1) 美国的Michael G.Safonov在l995年提出一种称为是去 伪控制的无模型控制方法，该种方法的基本思想是首先构 造一个满足性能规格的可行控制器参数集合，然后基于量 测到的新数据迭代地判别是否满足此性能规格。当新量测 到的数据否定掉目前使用的控制器之后，则控制器便会自 动地切换到新的控制器。当所使用控制器满足性能规格未 被所量测到的数据否定掉，则设计一个优化算法缩小可行 控制器的可行区域。此种无模型控制方法本质上是一种切 换控制。 4）、无模型自适应控制（MFAC：model free adaptive control)
从控制律算法(6)式中可以看出，此类控制律与 受控系统参数数学模型结构、系统阶次无关，仅用系统 输入输出（I/O）数据设计。
2、伪偏导数的辨识
控制律算法(6)式中，在当前时刻k未知的变量是伪偏 导数与控制量u(k)。由定理2.1知，满足假设2.1～2.3的 任何非线性系统均可以由带有时变参数 的动态时变线 性系统(3)式来表示，显然，任何的时变参数估计算法， 如最小二乘算法等都能估计 。这里采用与控制律算法 相对应的算法，由准则函数可以求出 的估计值。
假设2.2非线性函数f(…)关于系统当前的控制输入信 号u( k)具有连续的偏数。 假设2.3系统(1)式是广义Lipschits(利普希茨)的，即 满足对任意的k和Δu(k-1)≠0
其中 b是常数。
假设2.1是对受控系统的一条基本假设，如果它不满足 ，对这样的系统进行控是不可能的。假设2.2包括一大 类非线性系统。假设2.3是对系统输出变化量的一限制 ，即有界的输入能量变化产生有界的输出能量变化，显 然它包括一类非线性统。
现代控制工程-第9章自适应控制
5
9.1自适应控制的概念
以对象参数的估计值
作为对象参数的真值， 送入控制器，设计机构 按设计好的控制规律进 行计算，计算结果送入
参数估计 扰动
u( k )
被控对象
y(k )
可调控制器，形成新的
控制输出，以补偿对象
调节器参 数计算
特性的变化。
控制器 自校正调节器
6
9.1自适应控制的概念
根据所采用的参数估计方法的不同和控制目标函 数的不同，原则上可以构成复杂程度各不相同的自 校正调节器。 实际应用中，常以递推最小二乘为参数估计方法， 以最小方差为控制目标函数。
9.2 最小方差控制
设多项式的所有零点都在单位圆内或单位圆上，由被控对象 的数学模型得
A(q 1 ) q m B(q 1 ) e( k ) u( k ) 1 y ( k ) 1 C (q ) C (q )
B(q 1 ) E (q 1 ) A(q 1 ) q m B(q 1 ) y ( k m) u( k )] D(q 1 )e( k m) 1 u( k ) 1 [ 1 y ( k ) 1 A(q ) A(q ) C(q ) C (q )
u(k ) 1.6u(k 1) 2.88 y(k )
12
பைடு நூலகம்
9.3 自校正调节器
自校正调节器用最小二乘法在线辨识系统参数，实现最小方差 控制。但不是先用最小二乘法辨识系统参数，然后再综合最小 方差控制律。而是直接辨识最小方差预报律的参数 ，基本上 省略求取最小方差控制律的计算量。变换最小方差控制律得
K ( k ) P( k ) x( k m)[ x T ( k m) P( k ) x( k m)]1