自适应控制的研究及应用综述
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。
风电机组一次调频自适应控制策略研究
风电机组一次调频自适应控制策略研究摘要：近年来，风能等新能源发展迅猛，风电装机量和发电量增长迅速。
在新型电力系统中，风电需要参与系统频率调节已经成为业界共识。
随着风电越来越多地参与电力系统一次调频，为更加准确地进行系统频率动态分析和仿真，风电调频建模也变得越来越迫切。
关键词：风电机组；一次调频；自适应控制；策略研究引言随着风电并网的大规模化，电力系统稳定性受到了严峻的挑战。
尽管风力发电的社会效益和经济效益可以预期，但是风电受天气状况影响，不确定性、间歇性强，对保证发电功率与负载功率动态有功平衡造成了很大困难。
同时，由于当前风力发电大多使用变速风机，广泛通过电力电子器件并入电力系统，转速与频率解耦，缺乏对电力系统频率变化的快速响应能力，大量并入电网必然会导致系统惯量水平降低，调频能力下降。
目前，针对风电机组一次调频问题，国内外都已经有了一些控制方案并进入了实际运用，主要通过增设调频控制环节模拟传统同步发电机进行频率调整。
为更好地理解与学习不同应用场合下风力发电一次调频的控制方法与策略，本文对风力发电一次调频领域的国内外研究进展进行综述。
1研究背景风电机组的日常运维及检修工作价值。
为最大程度发挥出风电项目的运行价值，则需要合理延长风电机组的运行寿命。
为此，则需要开展针对有效的运维检修管理工作。
笔者认为，风电项目运行过程中，长时间受到极端环境的影响。
若运维检修不到位，无法及时排除风电机组的运行安全隐患，将对项目的整体运行可行性造成直接影响。
鉴于风电项目投资较大，为有效控制项目的运行成本，应当科学开展运维检修工作，有效杜绝大事故的出现，并对小事故进行科学的应对处理，使得风电机组保持稳定安全运行。
在具体运维检修时，可契合工作需求，合理运用现代科学技术，助力运维检修水平的提升。
2风电机组一次调频自适应控制策略研究2.1风电机组备用容量获取风力发电机组可以通过降载来实现备用容量的获取，并且为了保证风力发电机组和常规发电机组协同进行一次调频时具有类似的特性，需要在风电机组的控制中加入惯性控制环节和下垂控制环节。
混沌系统的自适应控制综述
混沌系统的自适应控制综述摘要：本文主要介绍了混沌系统的自适应控制方法，并通过对具体系统进行理论分析和数值仿真，验证自适应控制方法对混沌系统的有效性。
最后，对混沌系统的自适应控制方法进行了展望。
关键词：混沌，自适应控制，稳定性1、引言混沌系统的控制问题一直是混沌理论研究中的一个重要课题。
在很多实际问题中，混沌运动是有害的，例如等离子体混沌会导致等离子体失控；强流离子加速器中的束晕——混沌导致严重的放射性剂量超标；半导体激光阵列中混沌运动会减弱输出光的相干性；电路系统中的混沌行为导致高幅度噪声和不稳定行为等。
显然，对于这些有害的混沌运动，对其进行必要的控制是非常重要的。
控制混沌的含义非常广泛。
一般来说，混沌系统的控制是指改变系统的混沌性态使之呈现和接近周期性动力学行为。
具体而言，控制混沌有三方面的含义：其一是混沌的抑制，即消除系统的混沌运动，而无需考虑所产生运动的具体形式；其二是混沌轨道的引导，即在相空间中将混沌轨线引入事先指定的点和周期性轨道的小领域内；其三是跟踪问题，即通过施加控制使混沌系统呈现事先要求的周期性动力学行为。
自从1990年Ott, Grebogi和Yorke提出0GY混沌控制方法以来，混沌控制研究得到了蓬勃发展，大量的混沌控制方法被提出，如时滞反馈控制方法、脉冲控制方法、参数共振微扰法、线性反馈法、神经网络法，以及自适应控制方法等。
在这些控制方法中，自适应控制方法作为一种重要的先进运动控制方法，在有干扰和模型不精确的情况下，仍然能有效的实现控制混沌的目的。
自适应控制混沌运动是由B.A.Huberman 等人提出的，后来S.Sinha等人进一步发展了这种方法。
它是通过参量的调整来控制系统，使其达到所需要的运动状态，而这种调节是依靠目标输出与实际输出之间的差信号来实现，通常是将差信号与系统的某个控制参量联系起来进行调节，逐步使实际输出量与预定的目标输出量的差值趋近于零。
2、混沌系统的自适应控制2.1、混沌系统的参数自适应控制方法混沌系统的参数自适应控制方法是由Huberman 最先提出的，Huberman 设计了一个简单的参数自适应控制算法，并将其应用到具有复杂振荡状态的混沌系统，它是通过目标输出与实际输出之间的关系来控制参数，使系统从混沌运动转变到规则的运动。
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。
无模型自适应控制方法综述
无模型自适应控制方法综述一、前言无模型自适应控制是一种基于系统动态特性而不依赖于准确模型的控制方法，具有广泛的应用前景。
本文将对无模型自适应控制方法进行综述，包括其基本原理、分类和应用等方面。
二、基本原理无模型自适应控制方法是一种基于系统动态特性的控制方法，其核心思想是通过对系统动态特性的估计来实现对系统的控制。
具体来说，该方法通过引入一个自适应机构来估计系统的未知参数和状态，并利用这些估计值来设计控制器。
这样就可以在不需要准确模型的情况下实现对系统的控制。
三、分类根据不同的自适应机构和控制策略，无模型自适应控制方法可以分为多种类型。
常见的分类方式包括以下几种：1. 直接自适应控制（Direct Adaptive Control，DAC）：该方法直接通过估计系统未知参数来设计控制器，并且只需要测量系统输出信号。
2. 间接自适应控制（Indirect Adaptive Control，IAC）：该方法通过估计系统状态和未知参数来设计状态反馈或输出反馈控制器，并且需要测量系统状态和输出信号。
3. 模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control，MRAC）：该方法通过引入一个参考模型来设计控制器，并且通过估计系统未知参数来调整参考模型的参数。
4. 无模型预测控制（Model-Free Predictive Control，MFPC）：该方法通过引入一个预测模型来设计控制器，并且通过估计系统状态和未知参数来调整预测模型的参数。
四、应用无模型自适应控制方法具有广泛的应用前景，在多个领域得到了成功的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 机器人控制：无模型自适应控制方法可以用于机器人姿态控制、路径跟踪和力矩控制等方面。
2. 航空航天：无模型自适应控制方法可以用于飞行器姿态和位置控制、推力矢量控制等方面。
3. 工业过程：无模型自适应控制方法可以用于温度、压力、流量等工业过程的控制。
单相PWM整流器电压外环模糊自适应控制
单相PWM整流器电压外环模糊自适应控制【摘要】本文主要介绍了单相PWM整流器电压外环模糊自适应控制的原理和设计。
首先从背景介绍入手，阐述了该研究的意义以及前人文献的综述情况。
接着详细介绍了控制策略的设计思路，包括模糊逻辑控制器的设计和参数调试与优化的方法。
通过仿真实验结果分析，验证了该控制策略的有效性和稳定性。
总结了单相PWM整流器电压外环模糊自适应控制的优势与不足，展望了未来的研究方向和技术应用前景。
这篇文章对于进一步提高单相PWM整流器的控制精度和性能具有重要的参考价值。
【关键词】单相PWM整流器、电压外环、模糊自适应控制、控制策略、模糊逻辑控制器、仿真实验、参数调试、优化、总结、研究展望、技术应用前景展望1. 引言1.1 背景介绍在实际应用中，单相PWM整流器的性能和稳定性往往受到电压外环控制的影响。
传统的PID控制器往往难以适应系统的非线性、变化和扰动等复杂情况。
为了提高单相PWM整流器电压外环控制的性能和稳定性，研究者们提出了模糊自适应控制策略。
模糊控制具有适应力强、鲁棒性好等优点，能够有效克服传统控制策略的局限性。
本文将针对单相PWM整流器电压外环控制进行深入研究，通过模糊自适应控制策略实现对电压的精确控制，提高系统的性能和稳定性。
通过仿真实验和参数调试优化，验证本文提出的控制策略在单相PWM 整流器中的有效性和可行性。
1.2 研究意义单相PWM整流器电压外环模糊自适应控制的研究意义主要体现在以下几个方面：1. 提高电能转换效率：单相PWM整流器在电能转换中扮演着重要的角色，通过引入模糊自适应控制算法，可以有效控制电压输出，提高电能转换效率，减少能源浪费。
2. 提高系统稳定性：模糊自适应控制可以根据系统的实时状态动态调整控制策略，对系统参数的变化具有较强的适应性，提高了系统的稳定性和可靠性。
3. 降低系统成本：通过设计模糊逻辑控制器，可以减少对硬件的需求，简化系统结构，降低系统成本，提高整体竞争力。
自适应控制的研究及应用综述
自适应控制的研究及应用综述自适应控制（adaptive control）是一种控制系统设计方法，旨在实现对未知或不确定的系统动态特性的准确建模和实时自动调整。
自适应控制广泛用于工业控制、航空航天、机器人、电力系统等领域，能够提高系统的性能和鲁棒性。
自适应控制的研究始于20世纪70年代，一直以来都备受关注。
其核心思想是通过观测系统输出和对比理论模型输出，不断修正模型参数，以实现控制系统对未知系统动态的适应性。
自适应控制的基本步骤包括系统建模、参数估计、控制器设计和参数更新。
自适应控制的研究重点包括自适应模型参数估计、自适应控制器设计和自适应机构设计。
自适应模型参数估计是自适应控制的基础，主要研究如何实时准确地估计未知系统的模型参数。
自适应控制器设计是自适应控制的关键，主要研究如何根据估计的模型参数设计出能够实时调整的控制器。
自适应机构设计则是自适应控制的实现方式，主要研究如何在实际系统中实现参数估计和参数更新。
自适应控制的应用非常广泛。
在工业控制领域，自适应控制可用于实现对复杂动态环境的准确控制，提高生产效率和产品质量。
在航空航天领域，自适应控制可用于飞行器的自主导航和姿态控制，提高飞行安全和飞行性能。
在机器人领域，自适应控制可用于实现机器人的自主导航和环境感知，提高机器人的操作能力和适应性。
在电力系统领域，自适应控制可用于实现对电网负荷的准确调节，提高电力系统的稳定性和可靠性。
自适应控制的研究还面临着一些挑战。
首先，自适应控制需要对系统动态进行准确建模，但实际系统往往不太容易被精确建模。
其次，自适应控制需要实时对模型参数进行估计和更新，但参数估计的算法和更新的时间间隔会影响控制系统的性能。
此外，自适应控制还需要考虑实际系统的实时性和稳定性，以保证控制系统的正确性和可靠性。
综上所述，自适应控制是一种重要的控制系统设计方法，在多个领域有广泛的应用。
随着研究的不断深入，自适应控制的性能和稳定性将会得到进一步提升，为实际应用提供更好的解决方案。
多智能体系统中的自适应协同控制技术研究
多智能体系统中的自适应协同控制技术研究摘要：随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，多智能体系统的研究日益受到关注。
多智能体系统中的自适应协同控制技术可以在无集中控制器的情况下实现多个智能体之间的协调工作。
本文对多智能体系统中的自适应协同控制技术进行了综述，包括自适应控制原理、自适应协同控制方法和应用实例等。
1. 引言多智能体系统是由多个具有自主决策和交互能力的智能体组成的系统。
与传统的单个智能体系统相比，多智能体系统具有更高的灵活性和复杂性。
然而，多智能体系统中智能体之间的协同工作非常关键，如何在无集中控制器的情况下实现多智能体的自适应协同控制成为了研究的热点。
2. 自适应控制原理自适应控制是一种根据系统的不确定性和变化来调整控制参数的控制方法。
在多智能体系统中，每个智能体通过收集环境信息来了解系统的变化情况，并根据这些信息对自身的控制参数进行调整，以实现整个系统的协同控制。
3. 自适应协同控制方法3.1 基于模型的方法基于模型的自适应协同控制方法通过建立多智能体系统的数学模型来进行控制设计。
该方法可以根据系统的动态特性和性能要求，设计出适应性参数调整策略，以实现多智能体系统的协同控制。
3.2 基于学习的方法基于学习的自适应协同控制方法通过机器学习算法来实现智能体的协同控制。
在这种方法中，每个智能体通过学习和经验积累来调整自己的行为，以实现多智能体系统的协同控制。
这种方法不依赖于系统的数学模型和准确的环境信息，具有很高的鲁棒性和自适应性。
4. 应用实例4.1 群体机器人协同控制群体机器人协同控制是多智能体系统中的一个典型应用。
通过自适应协同控制技术，可以实现多个机器人的协同工作，包括集群移动、环境感知、任务分配等。
这种方法在工业生产和救援等领域具有广阔的应用前景。
4.2 网络化交通系统控制随着智能交通系统的发展，网络化交通系统控制成为了研究的热点。
在网络化交通系统中，车辆通过通信网络相互之间进行信息交换和协同控制。
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自适应控制的研究及应用综述摘要：本文在查阅相关资料的基础上对自适应控制的研究内容和应用概况进行了较系统的总结。
自适应控制成为一个专门的研究课题已超过50年了，至今，自适应控制已在很多领域获得成功应用，证明了其有效性。
存在的问题主要是其通用性和开放性严重不足，导致其推广应用至今仍受限制，但现在已能设计出安全、稳定、快速、有效、对现场操作人员无过高要求的自适应系统。
结合神经网络、模糊逻辑等人工智能技术是今后一段时期内可能的理论和应用研究方向。
关键词：自适应控制；收敛性；鲁棒性；规范化一、自适应控制的由来在控制工程中，控制的目标是设计控制器使被控对象满足某种性能指标，或使系统运动轨迹按某种理想的轨迹运行，达到一种最优的运行状态。
在线性系统理论和最优控制理论中，人们对这些问题进行了深入的研究，得到了非常丰富的成果，形成了完整的理论体系。
不过，这里要求被控对象的模型都是已知的，并且在多数情况下还要求被控对象具有线性是不变的特征。
在实际的控制过程中，控制对象往往存在不确定性。
有时人们对被控对象的数学模型了解并不完全，模型结构存在某种不确定性；或者是对模型结构（如模型的阶数、传递函数零极点的个数等）已经了解，但是由于环境、工况的影响，被控对象模型的参数可能在很大范围内发生变化。
当系统存在不确定性时，按照确定性数学模型所涉及的控制器就不可能得到良好的控制性能，有时系统会出现不稳定的现象。
因此，需要一种新的控制系统，她能够自动补偿系统由于过程对象的参数，环境的不定性而造成的系统性能的变化，自适应控制系统应运而生。
二、自适应控制系统的定义自适应控制系统尚没有公认的统一定义，一些学者针对比较具体的系统构成方式提出了自适应控制系统的定义。
有些定义得到了自适应控制研究领域广大学者的认同。
下面介绍两个影响比较广泛的定义。
定义1（Gibson，1962年）一个自适应控制系统应提供被控对象当前状态的连续信息，即辨识对象；将当前系统性能与期望性能或某种最优化指标进行比较，在此基础上做出决策，对控制器进行实时修正，使得系统趋向期望性能或趋于最优化状态。
定义2（Landau，1974年）一个自适应系统，应利用可调系统的各种输入-输出信息来度量某个性能指标，然后将测量得出的性能指标与期望指标进行比较，由自适应机构来修正控制器的参数或产生一个辅助信号，以使系统接近规定的性能指标并保持。
定义1和定义2实际上规定了两类最重要的自适应控制系统：自校正系统和模型参考自适应控制系统。
它们的区别在于：定义1所规定的系统需要对系统进行辨识，定义2所规定的系统不需要进行显示的辨识；定义1要求自适应系统按照某种最优指标做出决策，定义2不要求进行显式的决策，而将其隐含在某种已知的（通过参考模型表示）性能指标之中。
不过两者的基本思想都是一致的。
三、自适应系统的特征1.过程信息的在线积累。
信息在线积累的目的是为了降低被控对象模型参数的不定性，基本方法是采用系统辨识，在线辨识被控对象模型参数。
对于模型参考自适应控制系统来说，没有显式的辨识过程，但是通过比较对象输出和参考模型输出这一方式，将信息在线积累用一种隐式的方式来表示。
2.性能指标控制决策。
根据实际测量得到的系统性能与期望性能之间的偏差信息，决定控制策略，以使得系统的性能逐渐接近期望的性能指标并加以保持。
3.可调控制器的修正。
根据控制策略，在线修正可调控制参数，或产生一个辅助的控制信号，实现自适应控制的目标。
具有上述特征的自适应控制系统的功能框图如下图所示。
它由性能指标测量、比较与决策、自适应机构、可调系统等几个功能模块组成。
图1 自适应控制系统功能框图四、自适应控制系统的类型按照自适应控制系统的基本结构组成，一般可分为两类，一类是模型参考自适应系统（model reference adaptive control system,MRAC）；一类是自校正系统（self-tuning system）。
1.模型参考自适应系统模型参考自适应系统是一类重要的自适应控制系统。
它的主要特点是自适应速度较快，实现比较容易，既可以用数字方式实现，也可以用模拟方式实现。
模型参考自适应控制系统在许多领域中获得应用。
图2是模型参考自适应控制系统的典型结构图。
其中参考模型是一个辅助系统，用来规定希望的性能指标。
输入信号同时作用于参考模型和可调系统，参考模型的输出就是期望的输出。
可调系统的输出与参考模型的输出之间的误差构成了广义误差信号，自适应机构根据广义误差及某一准则，调整控制器参数或施加一个辅助控制信号，以使广义误差的某个泛函趋于技校或使广义误差趋于零。
这样，使得可调系统的特性足部逼近参考模型的特性。
模型参考自适应控制系统的设计方法有局部参数优化方法、基于Lyapunou稳定性理论的设计方法和基于超稳定性理论的设计方法。
图2 自适应控制系统2.自校正控制系统自校正控制系统是一类比较重要的自适应控制系统。
自校正控制一般应用于被控对象参数缓慢变化的场合，系统因此需要具有被控对象数学模型的在线辨识环节，根据辨识得到的模型参数和预先确定的性能指标，惊醒在线的控制器参数修正，一适应被控对象的变化。
自校正控制主要采用两类控制方式。
其一是基于优化性能指标来设计自校正控制系统；其二是基于常规控制策略设计自校正系统。
无论哪一种方法都需要在线进行参数估计。
在控制器的设计中采用确定性等价的原则，即把估计得到的系统参数当做真实参数，一次为依据来设计自校正控制器。
图3 自校正控制系统五、自适应控制的理论问题自适应控制系统是一个非线性时变系统，对于自校正控制系统来说，系统还常常兼有随机干扰或量测噪声等多种特征，内部的机理十分复杂。
分析这类系统需要解决很多理论上的难题，有些课题还在处于研究阶段。
目前被广泛研究的课题主要有稳定性、收敛性和鲁棒性等。
1.稳定性保证控制系统的稳定性是系统工作的前提条件，也是自适应控制系统正常工作的最重要的基本要求和前提条件。
即使对于参数缓变的线性被控对象而设计的自适应控制系统，也是一个非线性时变系统的，对于非线性被控对象，其自适应控制系统更为一个复杂的非线性时变系统。
要分析这种复杂的非线性系统的稳定性，是一个较大的理论性课题。
2.收敛性收敛性是自适应算法的一个量度的指标，一个地推的自适应控制算法呗称为是收敛的，是指这个自适应算法可以渐近的达到预定的目标，并保证系统所有变量的有界性。
收敛性分析一般用于自校正控制系统参数估计可控制算法的分析。
收敛性对于自适应控制具有重要的意义，如果一个自适应算法被证明是收敛的，哪怕在推导过程中采用了某些理想的假设，也可以提高该算法在实际应用中的可信度。
收敛性还可以用做比较不同的自适应算法的优劣，为改进算法之处必要的途径。
3.鲁棒性鲁棒性是指被控制系统存在为建模动力特性和扰动的条件下，能够保持稳定性及系统性能指标的能力。
控制系统的鲁棒性自20实际80年代以来一直是控制理论的界的研究热点之一。
目前对于现行控制系统的鲁棒性研究已经有了丰富的结果，但对于现行系统的鲁棒性控制，研究成果还不完善，还是一个具有很强挑战性的课题。
六、自适应控制的应用概况20世纪70年代以来，随着微电子技术、计算机技术的发展、廉价的微型计算机、微处理器器应用越来越广泛，自适应控制在工程界、飞行器控制等领域得到应用，而这些应用也进一步促进了自适应控制技术的发展。
例如，智能化高精密机电或电液系统控制、工业过程控制、航天航空航海和特种汽车无人驾驶、柔性结构与振动和噪声的控制和电力系统的控制。
此外，自适应理论还可以应用于功率调制器、继电保护等设备的设计与控制。
华北电力大学朱永利和宋少群设计了基于广域网和多智能体的自适应协调保护系统，利用广域网实现电网广域信息的实时交换，基于多Agent系统实现保护动作之间的协调。
七、当前应用中存在的问题自适应控制虽然具有很大的优越性，可是经过了五十多年的发展，到目前为止其应用仍不够广，究其原因，主要是因为存在以下几方面的问题：1.自适应控制理论上很难得到一般解，给推广应用带来了困难；2.目前的参数估计方法都是在理想情况下随时间趋于无穷而逐渐收敛，而实际工程应用需要在有限时间内快速收敛的参数估计方法;3.有些自适应控制器启动过程或过渡过程的动态性能不能满足实际要求；控制精度与参数估计的矛盾；4.低阶控制器中存在高频未建模；5.测量精度直接影响控制器参数，进而影响系统性能。
八、自适应控制的发展方向对应上述存在的问题，自适应控制研究领域在今后一段时期内的发展还需要从理论研究和工程实际应用两个方面继续努力，具体归纳为以下5个方面：1.在保证自适应控制精度的前提下，研究快速收敛的估计算法，探索工程实用方法以快速确定参数估计的初值与计算范围，解决启动与过度阶段的动态性能问题；2.研究鲁棒自适应控制方法，解决高频未建模问题；3.今后阶段应发展快速高效的全系数自适应控制方法，减少甚至取消现场调试；4.自适应控制方案的规范化，即进行有实际意义的分类研究，提出具有一定通用性的控制模型，同时对系统结构与组成进行规范化，从而增加系统的开放性与可移植性；5.研究组合自适应控制策略，主要有自适应PID控制和智能自适应控制。
总结自适应控制技术在20世纪80年代即开始向产品过渡，在我国得到了较好的推广应用，取得了很大的经济效益。
且理论研究也有一些开创性的成果。
但总的来说推广应用还很有限，主要是由于其通用性和开放性严重不足。
虽然现已能设计出安全、有效、稳定、快速且现场操作比较简单的自适应控制系统，但今后较长一段时期内，相对简单实用的反馈、反馈加前馈或其他一些成熟的控制技术仍将继续占据实际应用的主流。
自适应控制理论必须有新的突破，才能在工程应用中对PID控制等传统方法取得显著的优势，结合人工智能技术，尤其是神经网络技术与模糊理论，或许是最终实现这一远景的可能途径。
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