基于Lyapunov稳定性理论的可调增益的模型参考自适应控制.docVIP

%基于Lyapunov稳定性理论的可调增益的模型参考自适应控制 kp未知（仿真时取kp=1.5） 选择参考模型为： 选取自适应增益(=0.1, (=0.01, (=2, 参考输入yr为方波信号。 clear all;close all; h=0.1;L=100/h; %数值积分步长、仿真步数 num=[2 1];den=[1 2 1];n=length(den)-1;%对象参数 kp=1.5;[Ap,Bp,Cp,Dp]=tf2ss(kp*num,den);%传递函数模型转换为状态空间模型 km=1;[Am,Bm,Cm,Dm]=tf2ss(kp*num,den);%参考模型参数 gamma=0.1;%自适应增益 yr0=0;u0=0;e0=0;%初值 xp0=zeros(n,1);xm0=zeros(n,1);%状态向量初值 kc0=0;%可调增益初值 r=3;yr=r*[ones(1,L/4) -ones(1,L/4) ones(1,L/4) -ones(1,L/4)];%输入方波信号 for k=1:L time(k)=k*h; xp(:,k)=xp0+h*(Ap*xp0+Bp*u0); yp(k)=Cp*xp(:,k)+Dp*u0;%计算对象输出 xm(:,k)=xm0+h*(Am*xm0+Bm*yr0); ym(k)=Cm*xm(:,k)+Dm*yr0;%参考模型输出 e(k)=ym(k)-yp(k);%计算误差 kc=kc0+h*gamma*e0*yr0;%Lyapunov_MRAC自适应律 u(k)=kc*yr(k);%控制量 %更新数据 yr0=yr(k);u0=u(k);e0=e(k);ym0=ym(k); xp0=xp(:,k);xm0=xm(:,k); kc0=kc; end subplot(2,1,1); plot(time,ym,r,time,yp,:); xlabel(t);ylabel(y_m(t)、y_p(t)); legend(y_m(t),y_p(t)); subplot(2,1,2); plot(time,u); xlabel(t);ylabel(u(t));