自适应控制_新版_1ppt课件
自适应控制_新版_1
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。
《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(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。
自适应控制 课件
自适应控制与应用自适应控制与应用第一章自适应控制基本概念第二章模型参考自适应系统设计初步第三章用李亚普诺夫稳定性理论设计MRAC第四章用波波夫超稳定性理论设计MRAC第五章自校正技术及自校正控制器调节器的设计第六章极点配置的自校正技术第一章自适应控制的基本概念1-1 自适应控制的产生1-2自适应控制的定义1-3 自适应控制的基本原理1-4 自适应控制系统的主要类型1-5自适应控制的应用1-1 自适应控制的产生传统的控制系统设计方法，通常是首先建立被控对象的数学模型，然后根据所建数学模型的特性设计控制器（控制律），实施控制。
为了要成功的设计一个控制系统，无论是常规的反馈控制系统还是最优控制系统，都必须要设计者事先知道被控对象的所有特征，及其结构和参数。
1-1 自适应控制的产生设计都要求事先掌握被控对象或被控过程的数学模型。
然而有些数学模型是很难事先确知的，或者由于种种原因,一些系统的数学模型会在运行过程中发生较大范围的变化,这就是说，设计者对系统的特性并不是完全掌控的，或者说系统的特性是不肯定的。
在这些情况下，常规控制就往往达不到预定的控制要求。
引起被控对象特性发生变化的主要原因有:（1）由于系统所处环境的变化而引起的被控对象的参数值的变化。
1-1 自适应控制的产生许多控制对象的数学模型随着时间或工作环境的改变而发生变化，而变化规律往往事先不知道。
例如：引起被控对象特性发生变化的主要原因有:（1）由于系统所处环境的变化而引起的被控对象的参数值的变化。
1-1 自适应控制的产生许多控制对象的数学模型随着时间或工作环境的改变而发生变化，而变化规律往往事先不知道。
（2）系统本身由于工作情况的变化而引起自身参数值的改变.1-1 自适应控制的产生当被控对象的数学模型参数在小范围内变化时，可用一般的反馈控制、最优控制或补偿控制等方法使得系统对外部的扰动或内部参数的小范围变动不很敏感，以达到预期性能。
而当被控对象的数学模型参数在大范围内变化时，上述方法就不能圆满解决问题了，为了使控制对象的参数在大范围变化时，系统仍能自动的工作于最优或次优状态，因而提出了自适应控制的问题。
自校正控制-zzu1 自适应控制理论课件
的控制策略:
u (t )
1
T
(t) (t)
或:
b0
u
(t
)
G(q1
)
y(t
)
F (q1)
式中: G(q1) g 0 g1 q1
F (q1)
f
0
g1 q1
计算步骤:.
g ng
q ng
f nf
qnf
(3). 最小方差自校正跟踪算法
说明: ①最小方差调节器结构图:只在扰动 (t)作用下,
即r(t)=0对于调节器问题,可设 yr (t d ) 0
(控制目标) F (q1)u(t) G(q1) y(t)
或:
u (t)
ห้องสมุดไป่ตู้
G (q 1 ) F (q1)
y(t)F
E
B(
E
G (q 1 ) (q 1 ) B(q
1
)
)
y
(t
)
调节系统结构图为:
其中: a1 0.9 bo 0.5 c1 0.7 d 2
解:(见P103)
二、最小方差自校正调节器
1. 最小方差控制:
假设: B(q 1)是Hurwitz多项式.
• 定理2: 最小方差控制,设控制目标为:
J E{[ y(t d ) yr (t d )]2} min
则最小方差控制律为: F (q1)u(t) yr (t d ) [C(q1) 1]y(t d | t) G(q1) y(t)
假定C 为稳定多项式.
引入最小方差控制器性能指标
J E{[ y(k d ) y*(k d )]2}
y*(k d) 为 k+d 时刻的理想输出(期望输出)
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参考文献
文献1 文献2 ……
通过对被控对象进行实验测 定，确定其动态特性参数。
状态观测理论
通过滤波、估计等方法，对 被控对象未知状态进行实时 观测。
模型参考自适应控 制理论
基于模型参考原理的自适应 控制理论，如MRAC算法、 Model-free算法等。
基于模型参考自适应控制算法
1
基于最小二乘法的MRAC算法
通过建立被控对象和控制器的最优权重匹配模型进行控制。
自适应控制的基本概念
系统模型的表示
通过构建合适的系统模型来描 述被控对象的动态特性。
控制器的表示
通过合理设计控制器结构和参 数，实现对被控对象的自适应 控制。
自适应控制算法的分类
基于系统模型或反馈信号进行 参数计算的算法，如MRAC算 法、Model-free算法等。
自适应控制的基础理论
参数辨识理论
自适应控制在飞行器控 制中的应用
通过改进控制方法，提高飞行 器的控制精度和稳定性，并提 高飞机的效率。
总结
1 自适应控制的优势和限制
2 优点， 但也存在精度不高、计算量大等限制。
随着计算机技术的不断进步，自适应控制 将在更广泛的工业应用中得到应用。
2
基于模型预测控制的MRAC算法
通过预测被控对象的状态和输出，实现控制器参数的逐步修正。
自适应控制在实际应用中的应用实例
自适应控制在电机控制 中的应用
通过改进控制方法，提高电机 效率和精度，并提高电机的动 态响应性。
自适应控制在化工过程 中的应用
通过精细含水率控制、温度控 制等，实现精细控制和生产效 率的提高。
《自适应控制》PPT课件
了解自适应控制的定义、基本概念，了解自适应控制在实际应用中的应用实 例，以及自适应控制的优势和限制。
《自适应控制》课件
一、课件简介1.1 课件目的本课件旨在介绍自适应控制的基本概念、原理和应用，帮助学习者深入理解自适应控制理论，掌握自适应控制器的设计和分析方法。
1.2 课件内容本课件主要包括自适应控制的基本概念、自适应控制系统的类型及特点、自适应控制器的设计方法、自适应控制的应用领域等内容。
二、自适应控制的基本概念2.1 自适应控制的定义2.2 自适应控制的目标自适应控制的目标是使系统在未知干扰和参数变化的作用下，仍能达到预定的性能指标，包括稳态性能、动态性能和鲁棒性能等。
2.3 自适应控制的基本原理自适应控制的基本原理包括误差反馈、模型参考自适应控制和自校正控制等。
三、自适应控制系统的类型及特点3.1 类型自适应控制系统主要分为模型参考自适应控制、误差反馈自适应控制和模糊自适应控制等。
3.2 特点自适应控制系统的特点包括具有较强的鲁棒性、适应性和灵活性，能够在线调整控制器参数，适应系统的不确定性和变化。
四、自适应控制器的设计方法4.1 基于李雅普诺夫理论的设计方法4.2 基于最优控制理论的设计方法4.3 基于模糊逻辑的设计方法五、自适应控制的应用领域5.1 工业控制系统5.2 控制5.3 航空航天领域5.4 生物医学领域5.5 新能源领域六、自适应控制的关键技术6.1 系统建模与辨识系统建模与辨识是自适应控制的基础，涉及到对被控对象动态特性的估计和建模。
6.2 参数估计与更新参数估计与更新技术是自适应控制的核心，主要包括观测器设计、参数自适应律设计等。
6.3 控制律设计控制律设计是自适应控制的关键，需要保证系统在面临不确定性和外界干扰时，仍能达到期望的性能指标。
七、自适应控制的应用案例分析7.1 工业过程控制以工业生产线上的温度控制为例，介绍自适应控制如何在工业过程中应用，提高控制精度和稳定性。
7.2 导航以无人驾驶汽车为例，介绍自适应控制如何在复杂环境中实现精确的路径跟踪和避障。
7.3 航空航天器控制以卫星控制系统为例，介绍自适应控制如何在高动态和高不确定环境下保证控制系统的性能。
自适应控制-PPT精品文档
②证明闭环系统的稳定性、最优性。
(郭雷、陈翰馥、张纪峰)
解决了定常系统的适应跟踪、适应极点配 置、适应LQ控制、阶估计、时滞估计等.
随机混杂系统控制
输入
突变参数 离散参数
X
dx A ( x B ( u t t) tdt t) tdt C ( u t) tdw t
输出
采样 数据 采样控 制器
t
F ( b ) { f ( ) :f ( x ) O (| x | ), as x }
b
Question: Can we stabilize the uncertain system corresponding to f( ) F ( b ) for any b ?
Theorem:
The Capability of Feedback
Theorem : The maximum uncertainty that can be
dealt with by feedback is a ball with radius
in the normed function space (F,|| ||) , centered at zero .
●
L 为不确定性的度量
3 L 2 2
是反馈能镇定的临界值。
(郭雷、谢亮亮)
有限信息系统控制
●
双值传感器控制系统
y
设计控制或参 数辨识时唯一 可利用的信息
符号传感器
系统的 输出是 不可量 测量。
Sign (y C )
先验知识 客观条件 模 型 类 参数辨识
建模
控制指标
控 制 器
可量测量
输出
被控系统
ut ukh
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线性化，离散化：
x (k 1 ) (,k )x (k ) P (,k )u (k ) w (k )
y (k ) (,k )x (k ) v (k )
目标：设 计 控 制 序 列 u ( 0 ) , u ( 1 ) , L , u ( n ) , 使 J m i n
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。
采样系统
非线性系统 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
参数估计 最优化
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。
第二节 什么是自适应控制
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
2.1 “自适应”的定义
●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。
第一章 概述 第二章 预备知识 第三章 连续系统模型参考自适应控制 第四章 自校正控制 第五章 PID自整定调节器
第一章 概述
■ 第一节 自适应控制的任务 ■ 第二节 自适应控制的相关定义 ■ 第三节 自适应控制的发展概况 ■ 第四节 自适应控制系统的主要类型 ■ 第五节 自适应控制的主要理论问题
第一节 自适应控制的任务
1.1 现代控制理论的局限性 ●必须基于系统的参数模型 ●实施效果不理想和模型不确定性等特点 ●现有理论不适于工业系统的控制；如反
馈控制和最优控制系统中，均假设被控 对象的数学模型已知而且确定，例如其 差分方程通常描述为：
na
nb
nc
aiy( it ) biu( τ ti ) ci ζi () t
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。
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
条件 系统
确定性 最优控制
随机最 优控制
矩阵.P.H 扰动.v 初值x0 性能指标
已知
确定性
已知
(常向量) Jmin
已知
随机
已知
(已知) (随机向量)未知
随机 (未知)
未知
未知
未知 (随机向量)
未知 (随机向量)
Jmin
人工智能
相同点： 基于数学模型的控制方法。
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。
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。
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
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
自适应控制_新 版_1教学
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）；
变化。精确建立 数 学 模 型
性
能
指
标
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), ,t] y(t)h[x(t),u(t), ,t]
i0
i0
i 0
其中ai,bi,ci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 变,多干扰，大迟延等特性。
“确定的”线性系统非线性系统→一般反馈与最优 控制难以解决的。
1.2 自适应控制的任务
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 面非预知的变化。