自适应第二章模型参考自适应辨识
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。
自适应控制中的模型参考自适应控制算法研究
自适应控制中的模型参考自适应控制算法研究在控制系统中，控制器的设计和应用都是十分重要的，并且也是十分复杂的。
自适应控制是一种在控制器中嵌入智能算法的方法，可以让控制器根据被控制系统的状态自适应地调整参数，以达到最佳控制效果。
在自适应控制中，模型参考自适应控制算法是一种常见的算法，其原理和应用将在本文中进行介绍。
一、模型参考自适应控制算法的基本原理模型参考自适应控制算法是一种基于模型的自适应控制方法，其基本思想是将被控制系统的模型和控制器的模型进行匹配，通过模型匹配的误差来适应地调整控制器的参数。
其主要流程包括：建立被控制系统的模型；建立控制器的模型；将被控制系统的模型和控制器的模型进行匹配，计算出模型匹配误差；根据模型匹配误差来自适应地调整控制器的参数。
模型参考自适应控制算法的具体实现方式可以分为直接调节法和间接调节法两种。
直接调节法是将模型参考自适应控制算法中的误差直接反馈到控制器的参数中，以达到自适应控制的目的。
间接调节法则是通过在模型参考自适应控制算法中引入额外的参数，间接地调节控制器的参数，以达到自适应控制的目的。
二、模型参考自适应控制算法的应用模型参考自适应控制算法在实际工程中有着广泛的应用。
例如，它可以用于磁浮列车的高精度控制系统中，通过模型参考自适应控制算法来适应不同运行条件下的参数，达到最优的控制效果。
另外，模型参考自适应控制算法还广泛应用于机器人控制、电力系统控制等领域，可以有效地提高控制系统的性能和稳定性。
三、模型参考自适应控制算法的优缺点模型参考自适应控制算法的主要优点是可以适应不同的被控制系统和环境条件，具有较高的适应性和鲁棒性。
另外，它具有控制精度高、响应速度快等优点。
不过，模型参考自适应控制算法也存在一些缺点，例如模型误差对控制系统的影响比较大，不易对模型参数进行优化等。
四、结论综上所述，模型参考自适应控制算法是一种重要的自适应控制方法，在实际工程中具有广泛的应用前景。
模型参考自适应控制与模型控制比较
模型参考自适应控制与模型控制比较模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control, MRAC）和模型控制（Model-based Control）都是现代控制理论中常用的方法。
它们在实际工程应用中具有重要意义，本文将对这两种控制方法进行比较和分析。
一、模型参考自适应控制模型参考自适应控制是一种基于模型的自适应控制方法，主要用于模型未知或参数变化的系统。
该方法基于一个参考模型，通过在线更新控制器参数以追踪参考模型的输出，从而实现对系统的控制。
在模型参考自适应控制中，首先需要建立系统的数学模型，并根据实际系统的特性选择合适的参考模型。
然后通过设计自适应控制器，利用模型参数估计器对系统的不确定性进行补偿，实现对系统输出的精确追踪。
模型参考自适应控制的优点在于其适应性强，能够处理模型未知或参数变化的系统。
它具有很好的鲁棒性，能够适应系统的不确定性，同时可以实现对参考模型的精确追踪。
然而，模型参考自适应控制也存在一些缺点，如对系统模型的要求较高，需要较为准确的模型参数估计。
二、模型控制模型控制是一种基于数学模型的控制方法，通过对系统的建模和分析，设计出合适的控制器来实现对系统的控制。
模型控制方法主要有PID控制、状态反馈控制、最优控制等。
在模型控制中，首先需要建立系统的数学模型，并对模型进行分析和优化。
然后根据系统的特性，设计合适的控制器参数。
最后，将控制器与系统进行耦合，实现对系统的控制。
模型控制的优点在于其理论基础牢固，控制效果较好。
它能够根据系统的数学模型进行精确的设计和分析，具有较高的控制精度和鲁棒性。
然而，模型控制方法在实际应用中对系统模型的要求较高，而且对系统参数变化不敏感。
三、比较与分析模型参考自适应控制与模型控制都是基于模型的控制方法，它们在实际应用中具有各自的优缺点。
相比而言，模型参考自适应控制具有更强的适应性和鲁棒性，能够处理模型未知或参数变化的系统。
模型参考自适应控制与鲁棒自适应控制比较
模型参考自适应控制与鲁棒自适应控制比较自适应控制是一种常见的控制策略，旨在使系统能够自动调整控制参数以适应不确定性和变化的环境。
在自适应控制中，模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control，简称MRAC）和鲁棒自适应控制（Robust Adaptive Control，简称RAC）是两种常用的方法。
本文将对这两种自适应控制方法进行比较分析。
一、模型参考自适应控制模型参考自适应控制是一种基于模型参考的自适应控制方法。
它通过引入一个模型参考器，将期望输出与实际输出进行比较，然后根据比较结果对控制参数进行在线调整。
模型参考自适应控制的主要思想是通过使用与被控对象相似的模型来进行控制，从而提高系统的鲁棒性和跟踪性能。
模型参考自适应控制的主要优点是能够实现对系统模型误差的自适应校正，具有较好的系统鲁棒性和跟踪精度。
该方法在理论上是可行的，并已经在一些实际控制系统中得到了应用。
然而，模型参考自适应控制也存在一些局限性，比如对模型的要求较高、对系统参数的连续性和可观测性要求较严格等。
二、鲁棒自适应控制鲁棒自适应控制是一种能够处理系统不确定性和外部干扰的自适应控制方法。
它通过设计鲁棒控制器来使系统具有鲁棒性，同时引入自适应机制对控制参数进行在线调整。
鲁棒自适应控制的关键在于设计合适的鲁棒控制器，使系统能够在存在不确定性和干扰的情况下保持稳定性和性能。
鲁棒自适应控制的主要优点是能够在存在不确定性和干扰的情况下保持系统的稳定性和性能。
相比于模型参考自适应控制，鲁棒自适应控制对系统模型的要求相对较低，具有更好的适用性和实用性。
然而，鲁棒自适应控制也存在一些挑战，比如对控制器设计的要求较高、控制参数调整的收敛性等。
三、比较分析模型参考自适应控制和鲁棒自适应控制作为两种常见的自适应控制方法，各有优势和劣势。
模型参考自适应控制在鲁棒性和跟踪性能方面具有一定的优势，适用于对系统模型较为精确的情况。
模型参考自适应IIR递归滤波器辨识新算法
关键 词 ： 自适应 Ｉ Ｉ 波器； 自适 应递 归滤 波辨识 算法 ；模型 参考 自适应 系统 ；Ｌ ａｕｏ Ｒ滤 ｙｐ ｎ ｖ理论 ；参数 自适应 律 ；收敛
Ｍ ｏ ｅ ｅ ｅ ｅ ｃ ｄ ｐ ｉ ｅＩＲ ｃ ｒｉ ｅｆｌ ｒ ｅ ｔ ｃ ｔ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｄ ｌ ｆ ｒ ｎ ｅａ ａ ｔ Ｉ ｒ ｕ ｓｖ ｔ ｓｉ ｎ ｉ ａｉ ｌ ｏ ｉ ｒ ｖ ｅ ｉ ｅ ｄ ｉ ｆ ｏ ｈ
Ａｂｔａ ｔ ｄｐｉｅＩ ｌｒ ｇ ｕ ｅｓｒｍ ｔ ｔ ｌ ｓ ｂｌｙａｄｃｎ ｅｇｓｏ ｃｌ ｎｍ ｍ ｔｅ ｂｅｔ ｅ ｍｃｉｎ ｃｏｄｎ ｓ ｃ：Ａ ａｔ Ｒｆｔ ｉ ｆ ｒ ｆ ｐ ｅ ｉ ｔ ｉｔ ｖ ｒｅ ｌ ａｍｉｉ ｕ ｏ ｈ ｊｃｉ ｔ ．Ａ ｃ ｒｉｇ ｒ ｖ Ｉ ｉ ｅｎ ｓ ｏ ｏ ｎ ａｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｎ ｔ ａｏ ｆ ｏ ｖｆ ｉ ｏ
ａｇ ｒ ｈ ａ ｅｉ ｃｕ ｅ ． ｌ ｏ ｉ ｍ ｌ ｄ ｄ ｔ ｒ ｎ
Ｋｅ ｒ ｓ ａ ａ ｔ ｅＩ ｆｌ ｒ ａ ａ ｔ ｅ ｅ ｕ ｓｖ ｌ ｒ ｅ ｔ ｃ ｔ ｎ ａｇ ｒｔｍ ； ｍｏ ｅ ｆｒ ｎ ｅａ ａ ｔ ｅｓ ｓｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ｄ ｐ ｉ Ｒ ｔ ； ｄ ｐ ｉ ｃ ｒｉ ｅｆ ｔ ｓ ｄ ｎ ｉ ａｉ ｌ ｏ ｉ ｖ Ｉ ｉ ｅ ｖ ｒ ｉ ｅ ｉ ｉ ｆ ｏ ｈ ｄ ｌ ｅ ｅ ｃ ｐ ｉ ｔ ｍ； Ｌ ａ ｕ ｏ ｅ ｒ ； ｒ ｅ ｄ ｖ ｙ 自 应 Ｉ 滤 波 器 适 Ｉ Ｒ
Ｎ－ ｌ Ｍ －ｌ
曲＝ —）∑ （ ∑ａ ｆ ＋ “七 —
自适应滑模控制与模型参考自适应控制比较
自适应滑模控制与模型参考自适应控制比较自适应控制是现代控制理论中的一种重要方法，它可以对复杂系统进行自主建模、参数在线估计和控制策略调整。
其中，自适应滑模控制与模型参考自适应控制是两种常用的自适应控制方法。
本文将就这两种方法进行比较，并分析其优缺点以及适用领域。
一、自适应滑模控制自适应滑模控制（Adaptive Sliding Mode Control，ASMC）是滑模控制（Sliding Mode Control，SMC）的改进和扩展。
SMC通过引入滑模面将系统状态限制在此面上，从而使系统鲁棒性较强。
然而，SMC 在实际应用中易受到系统参数变化和外界扰动的影响，导致滑模面的滑动速度过大或过小，影响系统的稳定性和控制性能。
ASMC通过自适应机制对滑模控制进行改进。
其核心思想是在线估计系统的未知参数，并将估计结果应用于滑模控制律中，使控制器能够自主调整以适应系统参数的变化。
具体来说，ASMC引入自适应法则对系统参数进行估计，并将估计值作为滑动面的参数，实现参数自适应调整。
这样，ASMC具备了适应性较强的控制能力，并能够更好地处理参数辨识的问题，提高了系统的稳定性和控制性能。
二、模型参考自适应控制模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control，MRAC）是一种将模型参考和自适应控制相结合的方法。
其主要思想是建立系统的参考模型，并通过自适应机制实现控制器参数的自适应调整，使系统的输出与参考模型的输出误差最小化。
通过在线调整控制器的参数，MRAC能够适应系统参数的变化，实现对系统动态特性的自主调节。
在MRAC中，参考模型起到了重要的作用。
通过设计适当的参考模型，可以使系统输出保持在期望的轨迹上，并利用误差进行控制器参数的在线调整。
与ASMC相比，MRAC更加关注系统的闭环性能，能够实现更高的跟踪精度和鲁棒性。
三、比较与分析自适应滑模控制和模型参考自适应控制都是自适应控制的重要方法，但在应用场景和性能表现上存在一些差异。
模型参考自适应控制导论
模型参考自适应控制导论模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control，MRAC）是一种基于参考模型的自适应控制方法，可以用来设计控制系统以实现期望的输出响应。
本文将对MRAC的基本原理、适用范围、设计流程和实际应用等方面进行讨论，以便读者更好地理解和应用该控制方法。
一、基本原理MRAC的基本原理是将参考模型的输出作为期望输出，通过自适应参数调整系统控制器的参数，以使系统输出尽可能地接近于参考模型输出。
在实际应用中，一般采用模型参考自适应控制器（Model Reference Adaptive Controller，MRAC），它通过反馈控制，将参考模型的输出信号与实际输出信号进行比较，然后根据误差信号进行调整。
具体地，MRAC的数学模型可以表示如下：y(t)=Gθ(t)u(t)其中，y(t)表示系统输出信号，G表示系统的传递函数，u(t)表示系统输入信号，θ(t)表示控制器参数向量。
MRAC的主要任务就是通过自适应参数调整θ(t)，以使y(t)趋近于参考模型的输出信号y_d(t)，具体地，可以定义误差信号e(t)=y(t)-y_d(t)，然后通过控制器进行误差调整，最终实现期望的控制目标。
二、适用范围MRAC是一种非线性自适应控制方法，广泛应用于系统建模不确定、环境变化频繁或者系统受到随机扰动等情况下的控制工程以及智能控制系统设计。
例如，MRAC可以在无人机控制、机器人控制、飞行器控制、电力电子控制等领域发挥重要作用。
此外，MRAC还可以与其他控制方法相结合，形成混合控制系统，例如将MRAC与PID控制器相结合，可以形成增强式PID控制器，提高控制系统的稳定性和精度。
三、设计流程MRAC的设计流程一般包括以下几个步骤：1.确定参考模型。
根据实际控制目标，选择合适的参考模型，评估其稳定性和性能指标，例如，选择二阶步跃响应模型以控制系统的过渡响应时间。
2.建立系统模型。
自适应模式识别算法
自适应模式识别算法
自适应模式识别算法是一种基于监督学习的模式识别算法，其目标是通过对输入数据和输出数据的分析，建立一个能够自动地根据输入数据的特征来调整模型参数的模式识别模型。
根据不同的应用场景和算法实现的方式，自适应模式识别算法可以有多种不同的形式。
常见的自适应模式识别算法包括：
1. 适应性神经网络（Adaptive Neural Network）：通过自适应地调整神经网络的连接权值和节点数目来提高模型的性能。
2. 自适应支持向量机（Adaptive Support Vector Machine）：通过对支持向量机算法中的超参数进行优化，使得算法能够更好地适应不同的输入数据。
3. 自适应贝叶斯分类器（Adaptive Bayesian Classifier）：通过对贝叶斯分类器的参数进行自适应调整，使得分类器能够更好地适应输入数据。
4. 自适应决策树（Adaptive Decision Tree）：通过动态地调整决策树的节点划分标准和树的结构，使得决策树能够更好地适应不同的输入数据。
5. 自适应聚类算法（Adaptive Clustering）：通过自适应地调整聚类算法中的聚类标准和聚类结果的精度，使得聚类算法能够更好地适应输入数据。
这些自适应模式识别算法在不同的场景和问题中都有广泛的应用，可以提高模式识别的准确性和稳定性。
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辨识问题分为两类： 1、黑箱问题（完全辨识问题）：被辨识系统的基本特性 完全未知。辨识这类系统很困难，目前尚无有效的办法。 2、灰箱问题（不完全辨识问题）：系统的某些特性已知。 这种情况下，系统辨识简化成阶的辨识和参数估计问题。
二、辨识步骤
由于辨识目的不同，辨识精度要求 以及模型型式等就不同。
试验设计包括：变量的选择；采用 何种输入信号（包括信号大小）； 采样速率（时间间隔大小）等。 参数估计是系统辨识中最主要的 部分。方法：最小二乘法；极大 似然法等。 模型的有效性、正确性只能通过 试验来验证。 系统辨识是研究如何用试验分析 的方法，来建立系统的数学模型 的一门学科。
r (t ) am e1 (t ) km [ ] * b0 (t ) b0 y p (t )
* a0 (t ) a0 T
r (t ) [ *] ] (t ) 令： (t ) [ b0 (t ) y p (t ) b0 （可调参数向量） （参数希望值－常数） （输入信号向量）
*
k m a* ( s ) 0 ( s) Dm ( s) kmb ( s) D p ( s) k p N p (s)
*
令0 ( s) Dm ( s) q( s) D p ( s) kmb* ( s )
即：
0 ( s ) Dm ( s )
Dp ( s)
*
商：q( s)
余式：kmb* ( s )
N m (s) Dm ( s )
首1互质多项式，1≤k-L≤n-m
已知：Dm ( s)是Hurwitz多项式（即稳定）
辨识目的：根据r (t )、y p (t )决定k p和N p ( s)、Dp ( s)的系数。
二、辨识器的结构
令 ( s) N m ( s)0 ( s)
（前馈滤波器）
n-1阶
①求平衡点 (e1 (t ) 0时)
②构造李氏函数 ③求导
e1 (t ) 0, (t ) 0时为唯一平衡点。
km T 1 2 v(e1 , ) e1 (t ) (t ) (t ) (正定) 2 2
v(e1 , ) e1 (t )e1 (t ) km T (t ) (t )
a0 (t )
*
* a0
e1 (t ) am e1 (t ) km [ (t ) * ]T (t )
令参数误差： (t ) (t ) *
e1 (t ) am e1 (t ) km (t )T (t ) 系统输出误差方程：
用李氏稳定性定理判断其稳定性：
am ym (t ) km a0 (t )r (t ) kmb0 (t ) y p (t )
令：e1 (t ) ym (t ) y p (t )
（输出误差方程）
求导：e1 (t ) ym (t ) y p (t )
am ym (t ) km a0 (t )r (t ) kmb0 (t ) y p (t ) a p y p (t ) k p r (t ) am y p (t ) am y p (t )
(1) (1) b r (1) s (1) (1) b r
拉斯变换得：s (1) (1) b r (sI ) (1) b r
(1) (sI )1 b r
T (1) 前馈滤波器状态方程：y1 a0 r a
可调系统等同被辨识对象。
图2.2 自适应律的实现（参数调节）
若直接调节参数 a0(t)，b0(t)不方便， 可用自适应律产 生附加控制信号 来代替。
图2.3 图2.2之等价结构（信号调节）
2.2 模型参考自适应辨识（高阶）
一、辨识问题的提法 1、对象（单输入单输出线性时不变） 传函： R( s) P( s ) k p D ( s) p
(t ) [ (t ) * ] (t )
v(e1 , ) e1 (t )e1 (t ) km T (t ) (t ) e1 (t )[ame1 (t ) km (t )T (t )] km T (t ) (t ) am e12 (t ) km e1 (t ) (t )T (t ) km T (t ) (t ) 取k e (t ) (t )T (t ) k (t )T (t ) 0
b0 (t ) 2 e1 (t ) y p (t )dt
调整过程：ym y p
1、 2为调整回路的增益
e1 (t ) 0
…
自适应律
调整a0 (t ), b0 (t )
ym 趋近y p
e1 (t ) 0
ym =y p
a0 (t ), b0 (t )调整到位，
* * a0 (t )＝a0 , b0 (t ) b0 ,
N p ( s ) : m阶 D p ( s ) : n阶
Yp ( s )
N p (s)
首1互质多项式，n-m≥1
首1：最高次项系数为1；
n-m（相对阶次）：分母阶次－分子阶次
2、参考输入r(t)
分段连续函数、有界
3、参考模型
M ( s ) km
N m ( s ) : l阶 Dm ( s ) : k阶
模型输入：u (t ) a0 (t )r (t ) b0 (t ) y p (t ) 式中a0 (t )，b0 (t )是可调参数
对象： y p (t ) a p y p (t ) k p r (t )
可调系统： ym (t ) am ym (t ) kmu (t )
（1） (1) (1) 3 r 11(1) 22 33
(1)
1(1) 0 (1) 2 0 (1) 3 1
1 0 2
1 0 0 0 令 0 0 1 ＝ 0 b 1 2 3 1 0 1(1) 0 (1) 1 2 0 r (1) (1) b r (1) (1) 3 3 1
* * e1 (t ) am e1 (t ) km {[a0 (t ) a0 ]r (t ) [b0 (t ) b0 ] y p (t )} r (t ) * * am e1 (t ) km [a0 (t ) a0 b0 (t ) b0 ] y p (t )
L阶
n-L-1阶首1Hurwitz
（反馈滤波器）
系统可调多项式：a* ( s)、b* ( s) (n 1阶)
图2.5 可调系统结构
1、辨识器的存在性（可证明且是唯一的） 必须使可调系统和对象传函相等
a* ( s ) 即k p Dp ( s) ( s) N p (s) M (s) b* ( s) 1 M ( s) ( s)
其中：a p、k p为未知参数，
一阶系统的模型参考自适应辨识结构 a p 0(对象稳定) Y ( s) k 其中：am 0，km >0 M ( s) m m 参考模型： U ( s) s am am，km根据系统希望的动态响应选择
目的：辨识对象参数 a p、k p
方法：利用可以获取的对象输入r(t)和输出yp(t)构成一个对模 型的控制信号u(t),使模型的输出ym(t)完全跟踪对象输出yp(t)。
且令a ( s )
Hale Waihona Puke kp kmq(s) N p ( s)
则可达到要求
2、具体结构（三阶为例）
（1）前馈滤波器（状态向量表示）
令aT [a1
a2
a3 ]
(1)
1(1) (1) 2 (前馈状态向量) (1) 3
（1） (1) 2 3
（1） (1) 1 2
N m ( s) 代入 ( s) N m ( s)0 ( s)、M ( s) km ，化简，推得： Dm ( s)
a* ( s ) km kp D p ( s ) 0 ( s ) Dm ( s ) kmb* ( s ) N p (s) k m a* ( s ) 0 ( s) Dm ( s) kmb ( s) D p ( s) k p N p (s)
m 1 m
自适应律： (t ) e1 (t ) (t ) 则：-v(e1 , ) am e12 (t ) 0(正半定)
平衡点e1 (t ) 0, (t ) 0是稳定的（即e1 (t )、 (t )有界）。
(t ) e1 (t ) (t )
(1)
aT
前馈滤波器（传函表示）
的特征多项式：
s
1
0 1 s 3 A21 A22 A23
s 3 3 s 2 2 s 1
y1 a0 r a ( sI ) b r (2)
T
1
y1 传函： a0 aT ( sI )1 b r
a* ( s ) * a0 a*T ( sI ) 1 b 调节到位时有： ( s) y1 r a0
( sI ) 1 b
r (t ) a0 (t ) e1 (t ) y p (t ) b0 (t ) b0 (t ) e1 (t ) y p (t ) 自适应律：a0 (t ) e1 (t )r (t )
渐近稳定要求：
1、t ,e1 (t ) 0
三、参考模型辨识方法
自适应辨识图：
e
自适应律
方法：模型和对象的状态偏差e
模型和对象的方程完全匹配
跟踪
调整模型参数
模型
对象
比较：模型参考自适应控制