自适应控制1

自适应控制综述

自适应控制文献综述 卢宏伟 （华中科技大学控制科学与工程系信息与技术研究所 M200971940） 摘要：文中对自适应控制系统的发展、系统类型、控制器类型以及国内外自适应控制在工业和非工业领域的应用研究现状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。但也有其局限性和缺点，导致其推广应用至今仍受到限制，结合神经网络、模糊控制是自适应控制今后发展的方向。 关键字：自适应控制鲁棒性自适应控制器 1.自适应控制的发展概况 自适应控制系统首先由Draper和Li 在1951年提出，他们介绍了一种能使性能特性不确定的内燃机达到最优性能的控制系统。而自适应这一专门名词是1954年由Tsien在《工程控制论》一书中提出的，其后，1955年Benner 和Drenick也提出一个控制系统具有“自适应”的概念。 自适应控制发展的重要标志是在1958午Whitaker“及共同事设计了一种自适应飞机飞行控制系统。该系统利用参考模型期望特性和实际飞行特性之间的偏差去修改控制器的参数，使飞行达到最理想的特性，这种系统称为模型参考自适应控制系统(MRAC系统)。此后，此类系统因英国皇家军事科学院的Parks利用李稚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论和法国Landau利用Popov 的超稳定性理论等设计方法而得到很大的发展，使之成为—种最基本的自适应控制系统。1974年，为了避免出现输出量的微分信号，美国的Monopli 提出了一种增广误差信号法，因而使输入输出信号设汁的自适应控制系统更加可靠地应用与实际工程中。 1960年Li和Wan Der Velde提出的自适应控制系统，他的控制回路中用一个极限环使参数不确定性得到自动补偿，这样的系统成为自振荡的自适应控制系统。 Petrov等人在1963年介绍了一种自适应控制系统，它的控制数如有一个开关函数或继电器产生，并以与参数值有关的系统轨线不变性原理为基础来设计系统，这种系统称为变结构系统。 1960到1961年Bellman和Fel`dbaum分别在美国和苏联应用动态规划原理设计具有随机不确定性的控制系统时，发现作为辨识信号和实际信号的控制输入之间存在对偶特性，因而提出对偶控制。 Astrom和Wittenmark对发展另一类重要的自适应控制系统，即自校正调节器(STR)作出了重要的贡献。这种调节器用微处理机很容易实现。这一有创见的工作得到各国学者普遍的重视，并且把发展各种新型的STR和探索新的应用工作推向新的高潮，使得以STR方法设计的自适应控制系统在数量上迢迢领先。在这些发展中以英国的Clarker和Gawthrop在1976年提出的广义最小方差自校正控制器最受重视。它克服了自校正调节器不能用于非最小相位系统等缺点。为了既保持自校正调节器实现简单的优点，又有拜较好的

自适应控制原理及应用-陈明

中国矿业大学2015 级硕士研究生课程考试 题目自适应控制原理及应用 学生姓名陈明 学号TS15060128A3 所在院系信息与电气工程学院 任课教师郭西进 中国矿业大学研究生院培养管理处印制

目录 1 自适应控制概述 (1) 1.1 自适应控制系统的功能及特点 (1) 1.2自适应控制系统的分类 (1) 1.2.1前馈自适应控制 (1) 1.2.2反馈自适应控制 (1) 1.2.3 模型参考自适应控制（MRAC） (2) 1.2.4自校正控制 (2) 1.3 自适应控制系统的原理 (3) 1.4 自适应控制系统的主要理论问题 (3) 2 模型参考自适应控制 (4) 2.1 模型参考自适应控制的数学描述 (4) 2.2 采用Lyapunov稳定性理论的设计方法 (4) 3 自校正控制 (7) 4 自适应控制在电梯门机系统中的应用 (7) 4.1电梯门机控制系统的关键技术 (7) 4.1.1 加减速过程的S曲线 (8) 4.1.2 系统的自适应控制 (8) 4.3 系统的控制策略 (8) 4.3.1 加减速过程的S曲线 (8) 4.3.2 控制系统模型 (9) 4.4 门机开关的运行曲线 (10) 4.5 系统的实现 (11) 5 结论与展望 (12)

1 自适应控制概述 1.1 自适应控制系统的功能及特点 在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的一种特征。因此，直观地说，自适应控制器应当是这样一种控制器，它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。 自适应控制的特点：研究具有不确定性的对象或难以确知的对象；能消除系统结构扰动引起的系统误差；对数学模型的依赖很小，仅需要较少的验前知识；自适应控制是较为复杂的反馈控制。 1.2自适应控制系统的分类 1.2.1前馈自适应控制 借助于过程扰动信号的测量，通过自适应机构来改变控制器的状态，从而达到改变系统特性的目的。前馈自适应结构图如图1.1所示。 图1.1前馈自适应结构图 由图1.1可知，当扰动不可测时，前馈自适应控制系统的应用就会受到严重的限制。 1.2.2反馈自适应控制 除原有的反馈回路之外，反馈自适应控制系统中新增加的自适应机构形成了另一个

自适应控制的情况总结与仿真

先进控制技术大作业

自适应控制技术综述及仿真 1自适应控制系统综述 1.1自适应控制的发展背景 自适应控制器应当是这样一种控制器，它能够修正自己的特性以适应对象和扰动的动特性的变化。这种自适应控制方法应该做到：在系统运行中，依靠不断采集控制过程信息，确定被控对象的当前实际工作状态，优化性能准则，产生自适应控制规律，从而实时地调整控制器结构或参数，使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态。自从50年代末期由美国麻省理工学院提出第一个自适应控制系统以来，先后出现过许多不同形式的自适应控制系统。模型参考自适应控制和自校正调节器是目前比较成熟的两类自适应控制系统 模型参考自适应控制系统发展的第一阶段(1958年～1966年)是基于局部参数最优化的设计方法。最初是使用性能指标极小化的方法设计MRAC，这个方法是由Whitaker等人于1958年在麻省理工学院首先提出来的，命名为MIT规则。接着Dressber，Price，Pearson等人也提出了不同的设计方法。这个方法的主要确点是不能确保所设计的自适应控制系统的全局渐进稳定；第二阶段(1966～1974年)是基于稳定性理论的设计方法。Butchart和Shachcloth、Parks、Phillipson等人首先提出用李亚普诺夫稳定性理论设计MRAC系统的方法。在选择最佳的李亚普诺夫函数时，Laudau采用了波波夫超稳定理论设计MRAC系统；第三阶段(1974-1980年)是理想情况(即满足假定条件)下MRAC系统趋于完善的过程。美国马萨诸塞大学的Monopoli提出一种增广误差信号法，当按雅可比稳定性理论设计自适应律时，利用这种方法就可以避免出现输出量的微分信号，而仅由系统的输入输出便可调整控制器参数；针对一个控制系统控制子系统S进行研究，通常现代控制理论把大型随机控制系统非线性微分方程组式简化成一个拥有已知的和具有规律变化性的系统数学模型。但在实际工程中，被控对象或过程的数学模型事先基本都难以仅采用简单的数学模型来确定，即使在某一特定条件下确定的数学模型，在条件改变了以后，其动态参数乃至于模型的结构仍然可能发生变化。为此，针对在大幅度简化后所形成的拥有已知的和预先规律变化性的系统数学模型，需要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未知的变化，

自适应控制的发展史

自适应控制的发展史 所谓“自适应”一般是指系统按照环境的变化调整其自身使得其行为在新的或者已经改变了的环境下达到最好或者至少是容许的特性和功能。 自适应控制工作的优劣最终要由实际应用情况来评定，我们从应用角度出发，分三个阶段回顾自适应控制的发展过程。 第一个阶段——应用探索阶段 从5O年代初开始到7O年代初，这是自适应控制的理论和方法产生兴起、应用探索的阶段。在这个阶段，理论和方法尚不成熟，在应用上又遇到失败和挫折，即1957年利用MIT调节规律的美国某试验型飞行失事，对自适应控制产生了怀疑、动摇。相当一部分研究人员退出这个领域。然而也有一批有识志士不畏困难，在理论和应用方面坚持探索研究，满怀希望。 第二个阶段——应用开始阶段 随着控制理论和计算机技术的发展，从7O年代初开始到8O年代初，自适应控制有了突破性进展，1973年Astrom的自校正调节在造纸厂的成功应用。1974年吉尔巴特和温斯顿(Gilbart and Winston)在24in的光学跟踪望远镜中利用模型参考自适应控制把跟踪精度提高了五倍以上。尽管当时应用项目不多，但确实证明自适应控制是有效的。人们对自适应控制的兴趣又增加了，到8O年代开始自适应控制的应用，根据帕克斯等人的文章统计至少有58项，具有代表性意义的有6项。 第三个阶段——应用扩展阶段 从7O年代末8O年代初到现在，自适应控制技术进一步推广应用。在这个阶段有几个特点： 1)1981年出现了Electromax-v自适应调节器，1983年在美国出现了商业性自适应控制软件包，向产品过渡。从8O年代初开始到1988年5月世界已安装7万个自适应回路。 2)更实用性的新自适应方法和算法大量出现，如广义预测自适应控制，我国的全系数自适应控制方法、组合自校正器、自适应PID等。 3)促进了理论与实际相结合的研究，特别是Rohrs等提出具有未建模动态时自适应控制不稳定的问题，引起了人们的极大关注，从而促进了鲁棒自适应控制理论和应用的研究，并取得了很大进展。 4)应用范围由少数几个国家扩展到更多的国家，由个别项目扩展多个项目，由少数领域扩展到多个领域。 自适应控制系统分为：前馈自适应控制、反馈自适应控制、模型参考自适应控制（MRAC）和自校正控制。 1．自校正控制系统的发展史 自校正控制系统的设计方法大体上分为三个阶段： 第一阶段（1958年～1975年）：基于最小方差理论进行设计

自适应控制大作业

《自适应控制》大作业 学院：电气与自动化工程学院姓名： 学号： 20 专业：控制科学与工程

使用自适应控制的数控加工状态监测 摘要：在这项工作中，已经开发了一种用于计算机数控（CNC）车削的自适应控制约束系 统基于反馈控制和自适应控制/自整定控制。在自适应控制系统中，来自在线的信号必须进行测量，并将其反馈给机床控制器，以调整切削参数以进行加工一旦达到某个阈值，就可以停止。本工作的重点是开发可靠的自适应控制系统，控制系统的目标是控制切削参数，保持位移和刀具磨损。使用Matlab 仿真，数字适应的实验切割参数已经确定了自适应控制状态监测系统的效率在不同的加工条件下，在不同的加工过程中被重新定义。这项工作描述了自适应技术控制约束（ACC）加工系统的现状。使用150 BHN硬度的AISI4140钢作为工件材料，硬质合金刀片在整个实验中都被用作刀具材料。通过开发的方法，可以预测，如果在相同条件下测量进给和表面粗糙度，工具条件相当准确。研究了由于振动引起的位移、切割力、磨损和表面粗糙度之间的关系。 关键词：自适应控制，状态监测，基于模型的控制系统和角度磨损，表面粗糙度，位移。 1引言 状态监测在工业中越来越受欢迎，因为它在检测潜在故障方面起了很好的作用。一般情况监测技术的使用提高工厂的生产可用性并减少停机时间成本。可靠的自适应控制系统可以防止机器的停机或避免不必要的条件，例如震动，刀具磨损过大，刀具使用寿命。在金属切割运动中，工件的表面将考虑切割参数、切割力等等。但振动的影响较少受到关注。Prasad 等人提出了一个监控系统，由快速傅里叶组成变换预处理器，用于从线上生成特征声光发射（AOE）信号来开发数据库作出适当的决定。快速傅里叶变换（FFT）可以将AOE信号分解成不同频带在时域。这种方法也很广泛用于金属切割，检测过程变化由于振动、工具磨损等而发生位移。 现代计算机数控（CNC）系统的缺点是加工参数，如进给速度，速度和切割深度，都被线性编程。因此，许多数控系统在远离操作条件的运行条件下运是无法正常工作的。为保证加工产品的质量、降低加工成本并增加加工-效率，需要根据现代状况监测策略给定时间调整加工参数实时满足任何最佳加工条件。 由于潜在的经济利益，与自动化加工有关的CNC加工过程的控制目前受到重视。控制技术已被要求以某种形式的适应参数用于重新加工传统地加工过程。这个问题是自适应控制。一个自适应控制系统由Stute和Goetz引入切割过程的。最常用的系统是自适应控制（MRAC）和自转调节（STR）。Tomizuka等人提出一种自适应模型参考自适应控制器方法。这些控制器被模拟，评估和物理实现。对于过程中发生在没有人的干扰的情况下，需要对加工进行有用的监控。大多数通过测量切割力来实现，因为它们包含有关该过程的更多信息和刀具条件。装配CNC系统具有现代适应性系统可以注意到，最常用的自适应控制（AC）系统是约束控制（ACC）和约束在ACC系统中实施的是切削力，摆放由于振动，主轴转角，电流和切割扭矩。操作参数通常为进给速度，切割深度和主轴转速。所以我们将结合实施在线自适应控制通过线性优化。在我们的交流系统中，进料速率尽管有变异，在线调整切割深度以保持不变位移和切割条件。

自适应控制程序

% M 序列及其逆序列的产生 设M 序列{M (k )}由如下4位移位寄存器产生： 34i i i x x x --=⊕ {S (k )}为方波序列，逆M 序列{IM (k )= {M (k )⊕S (k )} clear all; close all; L=60; %序列长度 x1=1;x2=1;x3=1;x4=0; %移位寄存器初值 S=1; %方波初值 for k=1:L IM=xor(S,x4); %进行异或运算，产生逆M 序列 if IM==0 u(k)=-1; else u(k)=1; end S=not(S); %产生方波 M(k)=xor(x3,x4); %产生M 序列 x4=x3;x3=x2;x2=x1;x1=M(k); %寄存器移位 end subplot(2,1,1); stairs(M);grid; axis([0 L/2 -0.5 1.5]);xlabel('k');ylabel('M 序列幅值');title('M 序列'); subplot(2,1,2); stairs(u);grid; axis([0 L -1.5 1.5]);xlabel('k');ylabel('逆M 序列幅值');title('逆M 序列'); %白噪声及有色噪声序列的产生 设ξ(k) 为均值为0，方差为1的高斯白噪声序列，e(k)为有色噪声序列： 11211123()10.50.2()()()()()()1 1.50.70.1C z z z e k G z k k k D z z z z ξξξ--------++===-++ 高斯白噪声序列 ξ(k)在Matlab 中由rand()函数产生，程序如下： clear all; close all; L=500; %仿真长度 d=[1 -1.5 0.7 0.1]; c=[1 0.5 0.2]; % 分子分母多项式系数 nd=length(d)-1 ;nc=length(c)-1; %阶次 xik=zeros(nc,1); %白噪声初值

自适应控制技术在语音增强中的应用

自适应控制技术在语音增强中的应用研究 摘要：采用自适应控制技术原理，设计自适应滤波器，并估计出通过该滤波器的噪声最佳值，然后从带噪语音中减去该估计值，得到纯净语音信号，实现自适应语音增强效果。 关键词：自适应控制；噪声最佳值；带噪语音。 0 引言 自适应滤波器的算法有很多，有Widrow 等提出的基于LMS （Least Mean Square ）最小均方误差准则的算法及改进算法，有基于最小二乘法准则的RLS 算法等。LMS 较RLS 算法 收敛速度慢，但算法简单，计算量小得多（LMS 计算量∝N ，RLS 计算量∝N 2，其中N 为滤 波器加权系数个数），因而易于实现，已被广泛使用。 自适应噪声对消是由自适应滤波器来完成的。自适应滤波器在输入信号和噪声的统计特性未知或变化的情况下，能调整自身参数，以达到最佳滤波效果。自适应滤波器最常用的算法是1965年Widrow 提出的横向结构LMS 算法，该算法运算量小，易于实现。自适应滤波采用FIR 滤波器，从带噪语音中减去噪声的最佳估值，得到纯净的语音。根据LMS 准则来调整滤波器系数的方法中，关键问题是如何得到噪声的最佳估值，使估计出的噪声与实际噪声最接近。 1 噪声最佳值的估计 实现噪声最佳值的估计是利用噪声对消法原理。噪声对消法在实际中有很大的应用。比如坦克车内的噪声很大，坦克车手要与指挥员通话，若用平时普通的耳机和话筒，就会影响通话的质量；现在已经研制出的设备就很好地克服车内噪声的影响，它就应用了噪声对消原理。类似的还有，在飞机驾驶舱内飞行员与地面之间的联络。在飞行编队中飞行员之间的联络等场合，噪声对消也已经成功地得以应用。鉴于噪声对消法在实际中的应用效果，在条件具备的工作环境中，噪声对消法是首选。 1.1 噪声对消法 噪声对消法的基本原理是从带噪语音中减去噪声。这一原理的关键是如何得到噪声的复制品。如果可以用两个话筒（或多个话筒）的采集系统，一个采集带噪语音，另一个（或多个）采集噪声，则这一任务比较容易解决。图1给出了双话筒采集系统的噪声对消法原理框图。图中带噪语音序列y(n)和噪声序列d(n)经傅里叶变换后得到频谱分量)(w Y k 和)(w D k ，|)(|w D k 经数字滤波后与|)(|w Y k 相减，然后加上带噪语音频谱分量的相位，再经过傅里叶反变换恢复为时域信号。在强背景噪声时，这种方法得到很好的消噪声效果[1]。

基于RBFNN的直接模型参考自适应控制

自动化专业综合设计报告 设计题目： 基于RBFNN的直接模型参考自适应控制所在实验室：matlab仿真实验室 指导教师：杜 学生姓名 班级文自112-2 学号201190 成绩评定：

仿真截图

三角输入 clear all; close all; u_1=0; y_1=0; ym_1=0; x=[0,0,0]'; c=[-3 -2 -1 1 2 3; -3 -2 -1 1 2 3; -3 -2 -1 1 2 3]; b=2*ones(6,1); w=[ 0.8283 0.3887 -0.8872 -0.3668 0.8233 0.8274]; xite=0.45; alfa=0.05; h=[0,0,0,0,0,0]'; c_1=c;c_2=c; b_1=b;b_2=b; w_1=w;w_2=w; ts=0.001; for k=1:1:4000 time(k)=k*ts; r(k)=0.2*sawtooth(2*pi*k*ts,0.5); ym(k)=0.6*ym_1+r(k); y(k)=(-0.1*y_1+u_1)/(1+y_1^2); %Nonlinear plant for j=1:1:6 h(j)=exp(-norm(x-c(:,j))^2/(2*b(j)*b(j))); end u(k)=w'*h; ec(k)=ym(k)-y(k); dyu(k)=sign((y(k)-y_1)/(u(k)-u_1)); d_w=0*w; for j=1:1:6 d_w(j)=xite*ec(k)*h(j)*dyu(k); end w=w_1+d_w+alfa*(w_1-w_2); d_b=0*b; for j=1:1:6 d_b(j)=xite*ec(k)*w(j)*h(j)*(b(j)^-3)*norm(x-c(:,j))^2*dyu(k); end

自适应控制课程总结及实验

自适应控制课程总结及实验-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

自适应控制 一、课程综述 1. 引言 传统的控制理论中，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。无论是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。在模型能够精确的描述实际对象时，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。因此，在工程中，要成功设计一个良好的控制系统，不论是通常的反馈控制系统或是最优控制系统，都需要掌握好被控系统的数学模型。 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。对于这些事先难以确定数学模型的系统，通过事先鉴定好控制器参数的常规控制难以应付。 面对这些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解决的问题。 2. 自适应控制的原理 自适应控制的定义：(1)不论外界发生巨大变化或系统产生不确定性，控制系统能自行调整参数或产生控制作用，使系统仍能按某一性能指标运行在最佳状态的一种控制方法。(2)采用自动方法改变或影响控制参数，以改善控制系统性能的控制。 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

自适应控制的相关算法

智能跑步机平台的运动控制 摘要：这个智能跑步机是一个促动平台，在虚拟现实的探索中允许步行用户不受约束的运动，该平台由通过球阵列地毯覆盖和安装在转盘的线性跑步机，及配备有用于线性和角运动两个致动装置。这个平台的主要控制任务是让步行者始终在平台的中心，同时抵消他任意走动 然后满足感知的约束。这个平台的控制问题也不小，由于运动系统中是不完全约束的。文章的第一部分是描述智能平台的运动控制装备的设计，线性运动和角运动平台的速度的控制输入和反馈是基于步行者通过外部视觉跟踪系统测量而获得。通常，基于观察者的干扰和步行者的随意速度，我们结合了反馈和前反馈，提出全球稳定控制项目。我们同样讨论了加速度和动力影响步行者的运动控制。文章的第二部分是致力于全面系统的实际运用上。作为最终全面平台的概念证明，机器的设计和智能跑步机的一个小规模实现原型的呈现，以及通过使用的全方位相机来获得人的助行器的平台上的位置的视觉定位方法。为了得到有效的运动控制设计建议，一系列的运动任务演示实验结果是报告和讨论使用了一个很小的运动跟踪器来呈现。 关键词：观察者的干扰，输入输出反馈，线性，原地运动平台，运动控制，不完整的系统，虚拟现实，视觉跟踪。 1、介绍 全向运动平台使用在虚拟现实上的探索，最终的目标是在虚拟现实场景中使用者完全沉浸于其中，我们头戴式显示器，很自然的速度自由行走任何方向，当我们保持着身体的平台运动范围和不需要任何穿戴的限制装备。比如追踪步行者位置和步调特征。用这种方式支持当地运动，这个平台抵消步行者的任意运动，以保持步伐一致。所以，联系观察者对步行者的影响，考虑输入指令的限制，避免使用者沉浸时的干扰。这就是欧洲探寻只能跑步机工作的主要任务。 不同的运动允许人们行走在虚拟环境中界面存在。很多情况，运动限制在1D线性跑步机上，有点像运输平台，用户由一个线束约束应用稳定特性和其他虚拟特效。为了适应微小缓慢的方向改变，这个跑步机将安装在转换平台上。另一种不同的方法是采取环形通道，这些活跃的移动转随着脚移动。再者，这些步行者需要避免快速的转换和高速度。对于在2D 无限制的平台上行走，全向跑步机上回使用两个垂直的方向带和很大的环形，而实施圆环状带排列在圆环跑步机。由于控制系统的缺陷，两种机构系统都需要允许限制速度。更多的是机械的实现受到限制是由于大量的运动片段。这种问题是不存在想智能领域的无源器件。然而，步行者的自然性是由球形地板内曲率的限定。过去常常使用二者选一的原则，这个输送带和旋转平台输送的运动通过球阵列板来认识2D平面跑步机。在球形列放置在一个凹面上不动，但是有传感器仪器检测角接触。

自适应控制中PID控制方法

自适应PID 控制方法 1、自适应控制的理论概述 设某被控对象可用以下非线性微分方程来描述: '()((),(),,) ()((),(),,)x t f x t u t t y t h x t u t t θθ== （1-1） 其中x(t)，u(t)，y(t)分别为n,p,m 维列向量。假设上述方程能线性化、离散化,并可得出在扰动和噪音影响下的方程: (1)(,)()(,)()()()(,)()() X k k X k k U k k Y k H k X k V k θρθωθ+=Φ++=+ （1-2） X(k)，X(k)，U(k)，Y(k)，V(k)分别为n ，n ，p ，m ，m 维列向量；(,)k θΦ、(,)k ρθ、(,)H k θ分别为n ×n 系统矩阵、n ×p 控制矩阵、m ×n 输出矩阵。那么自适应控制就是研究:在矩阵(,)k θΦ，(,)k ρθ，(,)H k θ中的参数向量， 随机{()k ω},{v(k)}的统计特性及随机向量X(0)的统计特性都未知的条件下的控制问题，也就是说自适应控制的问题可归结为在对象及扰动的数学模型不完全确定的条件下，设计控制序列u(0)，u(1)，…，u(N- 1)，使得指定的性能指标尽可能接近最优和保持最优。 自适应控制是现代控制的重要组成部分，它同一般反馈控制相比有如下突出特点： (l)一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象,而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。 (2)一般反馈控制具有抗干扰作用，即它能够消除状态扰动引起的系统误差，而自适应控制因为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，还能消除系统结构扰动引起的系统误差。

自适应控制技术在CNC机床上的应用

自适应控制技术在CNC 机床上的应用 作者：交大昆机科技股份公司 刘 志兵 杨晓红 采用ACM 技术优化了金属 切削CNC 加工过程，提高了加工效率。轮廓铣削省时约38%；铣槽省时约34%；3D 铣面省时约37%；钻孔省时约28%。典型的实际应用技术优化了金属切削加工中的特色。 如何提高金属切削数控机床的加工效率，充分利用机床主轴最大转速、最大负载和轴最大进给速率,加工材质、切削量多变的工件,同时又能自动保护机床和主轴系统,保护较昂贵的进口刀具,这已经越来越受到终端用户和机床制造厂家关注的问题之一。以色列OMAT 公司的ACM 自适应控制监控系统正是为了适应这种要求，从控制角度为解决该问题提出的理想方案。 OMAT 公司ACM 作为西门子840D 数控系统的重要选件，可以提供多种版本形式，外装式ACM 装置、纯软件集成式ACM 、PC 卡软硬件混合式ACM 和单元软硬件混合式ACM 。其中，第一种软硬件均做在ACM 装置中，外部接线多，但不受数控系统和主轴驱动器的限制，主要针对老系统和不能安装集成ACM 系统的机床用。第2、第3种是软件为主的ACM 系统，极少或无外部接线，但是受非出口型数控系统限制，要求系统软件版本高，目前在出口到国内的840D 系统中难以实现。因此我们在与OMAT 公司合作中选用了第4种版本的ACM 系统。 单元软硬件混合式ACM 系统工作原理 该ACM 系统由三部分组成（图1）。

图1 单元软硬件混合式ACM系统 ·ACM控制单元：数字量输出至840D系统的NCU，模拟量输入信号来自OMAT 功率传感器模块。ACM测量采集的主轴功率信号通过SINUMERIK RS232 串口与CNC的PC部分通讯。 ·ACM实时控制软件：集成在ACM控制单元的微处理器中。 ·ACM用户画面接口：Windows用户图形界面用于配置和监控自适应控制过程。 ACM是一个实时自适应控制系统，实时采样机床主轴负载变化，据此自动调节机床进给率至最佳值。并且时实监视记录主轴切削负载、进给率变化，刀具磨损量等加工参数，并输出图形、数据至Windows用户图形界面。这些数据还可以存储在硬盘供以后查阅存档。 安装与调试 1．硬件安装 原理图见图2所示，主轴功率经OMAT LA55-P型电流互感器测量，功率转换器放大后，由9芯插头输入至ACM控制单元；进给修调数字量信号输入至PLC输入模块；ACM控制单元与PCU50（用户操作接口）由RS232串口通信连接。此

自适应控制作业

中国矿业大学 科目：系统辨识与自适应控制姓名： 学号： 院系： 教师： 时间： 2015-12-09

自适应控制技术 一、引言 自适应控制的发展已有40多年的历史，并且在近20年里得到了飞速的发展，已成为当代自动控制界的少数热门前沿研究领域之一。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“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。面对这些客观存在的各种不确定性，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，就是自适应控制所要解决的问题。自适应控制是一种基于数学模型的控制方法，但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，使模型逐渐完善。可见，对于那些对象特性或扰动特性变化范围很大，同时又要求经常保持高性能指标的一类系统，采用自适应控制是合适的。 自适应控制系统的设计方法主要有两大类，一是基于自校正控制理论，另一是基于模型参考自适应控制理论。模型参考自适应控制技术是美国麻省理工学院的Whitaker教授为解决飞行器自动驾驶仪的问题而提出来的。自校正控制技术是由Kalman于1958年提出，由于当时的理论和技术发展都不充分，因此没有得到应有的重视和应用。60年代现代控制理论蓬勃发展，取得了诸如状态空间法、稳定性理论、最优控制、随机控制、参数估计等一些成果，电子计算机迅速发展为在工业生产过程中实现自适应控制这种复杂的策略提供了必要的技术基础。70年代以来，自适应控制理论有了显著的进展，一些学者分别在确定性的和随机的、连续的和离散的系统的自适应控制理论方面做出了杰出的贡献。 二、自适应控制概述 2.1 自适应控制系统的功能及特点 对于具有较强不确定性的被控系统，如何设计一个满意的控制器，就是自适

自适应控制技术

模型参考自适应控制系统 模型参考自适应系统是比较常用的自适应系统，对于这类系统，人们已经提出了许多的设计方法，有的比较成熟，有的还正在发展，尚待完善。从工程实施的观点出发，希望设计出的系统能在性能和复杂程度之间取得较好的权衡。为了简化适应系统，希望所确定的自适应规律，无需直接求解线性或非线性方程。因此，2模型参考自适应系统的设计问题看做是系统的参数或状态平衡位置而进行自动调整的问题。 1模型参考自适应控制系统典型结构 模型参考自适应控制系统有参考模型、可调系统和自适应机构3部分组成，常见的一种典型结构如下图所示。 由四部分组成： ◆带有未知参数的被控对象 假设被控对象的结构已知。对于线性系统，这意味着系统的极点数和零点数是已知的，但它们的位置是未知的。 ◆参考模型（它描述控制系统的期望的输出） 应当能反映控制任务中的指定的性能； 规定的理想性态应当是自适应控制系统可以达到的，即当给定对象模型结构后，对参考模型的结构有一些特有的限制（如阶数和相对阶）。 ◆带有可校正参数的反馈控制律 可以得到一族控制器； 应当具有“完全的跟踪能力”，达到跟踪收敛，即当被控对象的参数精确已知时，相应的控制律应当使系统的输出与参考模型的输出相等； 现有的自适应控制设计通常要求控制器参数线性化。如果控制规律中可调整的参数是线性的，则称控制器是参数线性化的。

◆ 校正参数的自适应机制 能保证当参数变化时系统稳定并使得跟踪误差收敛到零； 设计方法有李雅普诺夫定理，超稳定性理论，耗散理论等。 2质量未知的模型参考自适应控制 图1.2 一个非线性质量一阻尼—弹簧系统 图1.2中的质量一阻尼—弹簧系统，其动力学方程为 301||0mx bx x k x k x +++= 其中，||bx x 表示非线性耗散式阻尼，而3 1 ()k x k x +代表非线性弹簧。 考查用电动机力u 控制一个质量为m 的质点在没有摩擦的表面上运动，其性态可以描述为 x m = （1.1） 假设给控制系统发出定位指令)(t r 。用下面的参考模型给出受控物体对外部指令)(t r 的理想响应 )(221t r x x x m m m λλλ=++ （1.2） 其中，正常数1λ和2λ反映指定的性能，在理想情况下，物体应当像质量—弹簧—阻尼系统一样运动到指定的位置)(t r 。 若质量m 精确已知，可以用下面的控制律实现完全跟踪 )~~2(2x x x m u m λλ--= 其中，)()(~ t x t x x m -=表示跟踪误差， λ是一个严格大于零的数。由这个控制器可以得到按指数收敛的误差系统 0~~2~2=++x x x λλ 现在假设质量 m 不是精确已知的。可以用下面的控制律 )~~2(?2x x x m u m λλ--= （1.3）

自适应控制的实际应用

自适应控制器的实际应用 一、概述 近20年来，系统辨识和参数估计理论获得了迅速的发展，已经成为自动控制理论的一个十分活跃而又重要的分支。这是由于系统辨识和参数估计是建立被控系统数学模型的重要途径之一，许多问题在做出决策之前都需要寻找描述该问题的数学模型，因而，模型化方法是进行系统分析、设计、预测、控制、决策的前提和基础，形成了与辨识技术紧密结合的综合新技术--如自适应控制、自适应预报、自适应滤波、自适应信号处理等。 随着控制理论的发展与应用面的扩大，系统辨识出自身发展之外，与其他技术的联系也更加紧密，如与模糊方法的结合形成的模糊自适应；与神经网络技术相结合形成的神经网络自适应；与人工智能技术相结合形成的智能自适应技术；与故障诊断技术相结合形成的自适应故障诊断技术等。 为了加深对系统辨识的认识，我从实际的角度，选取了四个不同类型的自适应技术，进行了解和分析，力求做到学以致用。 二、模糊自适应控制器的实际应用 模糊自适应控制理论是模糊控制理论与自适应控制理论相互交叉、相互渗透而形成的一个研究领域。模糊控制理论的特点是运用模糊集合理论，总体考虑系统因素，协调控制作用的一种控制方法。它的方

法是用模糊控制命题表示一组控制规律，将指标函数与控制量联系起来，经模糊推理决定控制量，而不管系统本身的内在因素。因而模糊控制是处理控制系统不确定性的一种有效方法。 这里我选用的是水温的模糊自适应控制器的设计。 模糊控制器的设计：1．确定模糊控制器的输入变量和输出变量:温度误差和温度误差的变化量作为输入量，以提前打开电加热的时间为输出变量； 2.确定模糊集的隶属函数和模糊控制器控制规则:a.输入和输出变量的词集：①中文：{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大} 英文：｛NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB};b.定义各模糊变量的模糊 子:F(x)=exp[-( σa x-)2](其中ａ为正态形隶属函数的中心，参数σ的大小直接影响隶属函数的形状，而隶属函数的开关不同会导致不同的控制特性)；c:建立模糊控制器的控制规则： 3.确立模糊化和非模糊化（又称清晰化）的方法：如果精确量x的实

自适应控制

10．自适应控制 严格地说，实际过程中的控制对象自身及能所处的环境都是十分复杂的，其参数会由于种种外部与内部的原因而发生变化。如，化学反应过程中的参数随环境温度和湿度的变化而变化（外部原因），化学反应速度随催化剂活性的衰减而变慢（内部原因），等等。如果实际控制对象客观存在着较强的不确定，那么，前面所述的一些基于确定性模型参数来设计控制系统的方法是不适用的。 所谓自适应控制是对于系统无法预知的变化，能自动地不断使系统保持所希望的状态。因此，一个自适应控制系统，应能在其运行过程中，通过不断地测取系统的输入、状态、输出或性能参数，逐渐地了解和掌握对象，然后根据所获得的过程信息，按一定的设计方法，作出控制决策去修正控制器的结构，参数或控制作用，以便在某种意义下，使控制效果达到最优或近似更优。目前比较成熟的自适应控制可分为两大类：模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control）和自校正控制（Self-Turning）。 10.1模型参考自适应控制 10.1.1模型参考自适应控制原理 模型参考自适应控制系统的基本结构与图10.1所示： 10.1模型参考自适应控制系统 它由两个环路组成，由控制器和受控对象组成内环，这一部分称之为可调系统，由参考模型和自适应机构组成外环。实际上，该系统是在常规的反馈控制回路上再附加一个参考模型和控制器参数的自动调节回路而形成。

在该系统中，参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标，（通常，参考模型是一个响应比较好的模型），目标信号同时加在可调系统与参考模型上，通过比较受控对象与参考模型的输出或状态来得到两者之间的误差信息，按照一定的规律（自适应律）来修正控制器的参数（参数自适应）或产生一个辅助输入信号（信号综合自适应），从而使受控制对象的输出尽可能地跟随参考模型的输出。 在这个系统，当受控制对象由于外界或自身的原因系统的特性发生变化时，将导致受控对象输出与参考模型输出间误差的增大。于是，系统的自适应机构再次发生作用调整控制器的参数，使得受控对象的输出再一次趋近于参考模型的输出（即与理想的希望输出相一致）。这就是参考模型自适应控制的基本工作原理。 模型参考自适应控制设计的核心问题是怎样决定和综合自适应律，有两类方法，一类为参数最优化方法，即利用优化方法寻找一组控制器的最优参数，使与系统有关的某个评价目标，如：J=?t o e2(t)dt，达到最小。另一类方法是基于稳定性理论的方法，其基本思想是保证控制器参数自适应调节过程是稳定的。如基于Lyapunov稳定性理论的设计方法和基于Popov超稳定理论的方法。 系统设计举例 以下通过一个设计举例说明参数最优化设计方法的具体应用。 例10.1设一受控系统的开环传递函数为W a (s)= )1 (+ s s k ，其中K可变，要求 用一参考模型自适应控制使系统得到较好的输出。 解：对于该系统，我们选其控制器为PID控制器，而PID控制器的参数由自适应机构来调节，参考模型选性能综合指标良好的一个二阶系统： W m (d)= 1 414 .1 1 2+ +s s 自适应津决定的评价函数取 minJ=? t e2(t)dt ，e(t)为参考模型输出与对象输出的误差。 由于评价函数不能写成PID参数的解析函数形式，因此选用单纯形法做为寻优方法。（参见有关优化设计参考文献）。 在上述分析及考虑下，可将系统表示具体结构表示如下图10.2所示。

自适应PID控制(精简版)

自适应PID控制 摘要:自适应PID控制是80年代以来发展得十分活跃的一门控制理论与技术，是自适应控制理论的一个重要要组成部份。本文系统地概述了自适应PID控制理论与方法的形成和发展、原理和应用，对自适应PID控制各主要分支进行了具体的分类。 关键词:自适应，PID，模糊控制，神经网络，遗传算法 1 引言 从问世至今已历经半个世纪的PID控制器广泛地应用于冶金、机械、化工、热工、轻工、电化等工业过程控制之中，PID控制也是迄今为止最通用的控制方法。PID控制是最早发展起来的控制策略之一，因为他所涉及的设计算法和控制结构都很简单，并且十分适用于工程应用背景，所以工业界实际应用中PID控制器是应用最广泛的一种控制策略。由于实际工业生产过程往往具有非线性和时变不确定性，应用常规PID控制器不能达到理想控制效果，长期以来人们一直寻求PD控制器参数的自动整定技术，以适应复杂的工况和高指标的控制要求。随着微机处理技术和现代控制理论诸如自适应控制、最优控制、预测控制、鲁棒控制、智能控制等控制策略引入到PID控制中，出现了许多新型PID控制器。人们把专家系统、模糊控制、神经网络等理论整合到PID控制器中，这样既保持了PD控制器的结构简单、适用性强和整定方便等优点，又通过先进控制技术在线调整PID控制器的参数以适应被控对象特性的变化。 2 PID控制概念及发展 2.1PID控制概念 常规PID控制系统原理框图如下图所示，系统由模拟PID控制器和被控对象组成。 图1常规PID控制系统原理框图 PID的标准控制规律为 式中:e(t)—控制器偏差输入;u(t)—控制器输出;Kp,Ki,Kd—比例、积分和微分项系数。2.2PID控制器发展

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。 在发生这些问题时，常规控制器不可能得到很好的控制品质。为此，需要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，这就是自适应控制。 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。 任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在系统内部，有时表现在系统的外部。从系统内部来讲，描述被控对象的数学模型的结构和参数，设计者事先并不一定能准确知道。作为外部环境对系统的影响，可以等效地用许多扰动来表示。这些扰动通常是不可预测的。此外，还有一些测量时产生的不确定因素进入系统。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者近似最优，这就是自适应控制所要研究解决的问题。 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