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自适应控制系统 班级： 姓名： 学号： 自适应控制 自适应控制包括模型参考自适应控制和自校正控制两个分支。前者是20世纪50年代建立起来的，它是通过自适应机构来克服系统模型参数的不确定性；后者是瑞典学者Astrom1973年提出的，它是通过在线估计系统模型参数，进而修改控制器的参数，以使系统适应环境的变化。到70年代末和80年代初，李推普诺夫稳定性理论和轶收敛定理在自适应控制中的成功应用，使得基于稳定性分析的模型参考自适应控制系统的设计得到了蓬勃发展，形成模型参考自适应控制的完整理论体系和设计方法；秋收敛定理由于在研究自校正控制系统的稳定性有独到之处，使得基于参数估计的自校正控制系统研究取得了突破性进展。 自适应控制的概念 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。 自适应控制简介 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。所以对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，采取自适应控制是合适的。但是同时也应当指出，自适应控制比常规反馈控制要复杂的多，成本也高的多，因此只是在用常规反馈达不到所期望的性能时，才会考虑采用。 自适应控制的分类 1.增益自适应控制 2.模型参考自适应控制（MRAC） 3.自校正控制（STC） 4.直接优化目标函数自适应控制 5.模糊自适应控制 6.多模型自适应控制 7.自适应逆控制 自适应控制的主要类型 自适应系统有两类，一类是模型参考自是要控制系统（model reference adaptive system，MRAS）；另一类是自校正控制系统（self-tuning control system），这类自适应系统的一个主要特点是在线辨识对象数学模型的参数，进而修改控制器的参数。 1 模型参考自适应控制系统 这类自适应控制系统设计方法的理论基础为局部参数优化方法、李雅普诺夫稳定性理论和波波夫（Popov）超稳定性理论。 2 自校正控制系统 此类自适应控制系统设计方法的理论基础为系统辨识和随机最优控制理论。 3 自适应控制的原理框图 自适应控制的主要理论问题 无论是时不变线性系统，还是时变非线性系统，它们与自适应机构所构成的自适应控制系统都是非线性时变系统，分析这类系统的性能是很困难的。 1 稳定性 稳定性问题是一切控制系统的核心问题。因此，设计自适