自适应控制概述.ppt

自适应控制概述;因此，在控制工程中,要成功地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. 对于这类事先难以确定数学模型的系统,通过事先整定好控制器参数的常规控制往往难以对付.;这种被控系统的特性未知或处于变化之中,有如下几个原因: 由于被控系统本身的复杂性或所处的环境的恶劣等因素,使得事先确定系统的数学模型非常困难或代价太高. 如有些化工反应过程机理建模太复杂难以进行,又因代价太高而不容许通过反复实验以获取系统运行数据并用离线系统辨识的方法来建模. 工作情况的改变引起系统参数的改变.例如 轧钢过程的卷取过程的惯性等会随着钢卷的直径而变化; 机械手的动态特性会随机械手的伸屈而大范围内变化.;环境变化引起系统参数的改变.例如 飞行器在低空和高空的气动特性相差很大; 某些电子器件和化学反应过程中的某些参数随着环境的温度和湿度的变化而变化.;传统控制方法在模型参数不确定时的应用情况 传统控制系统对于模型内部参数不确定性和外部扰动的影响有一定的抑制能力，但常常是以牺牲性能为代价的。 鲁棒控制方法是针对一定程度的不确定性提出的，可以在给出参数不确定域的条件下设计稳定的控制器，但同样不能保证性能，并且在参数完全未知时不易使用。 实际上，传统控制方法是以牺牲系统的控制性能为代价，通过控制器本身的鲁棒性被动地适应对象特性或扰动特性未知或变化的控制问题。 这种控制器本身的鲁棒性能适应的这些变化只能是小范围的，不能解决变化较大的对象特性或扰动特性变化问题。;面对上述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研究解决的问题. 自适应控制的基本思想是: 在控制系统的运行过程中, 系统本身不断地测量被控系统的状态、性能和参数, 从而“认识”或“??握”系统当前的运行指标并与期望的指标相比较, 进而作出决策,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. 实际上,从控制理论的发展来说,反馈控制、扰动补偿控制、最优控制、以及鲁棒控制等,都是为了克服或降低系统受外来干扰或内部参数变化所带来的控制品质恶化的影响. 这些在一定范围或某个侧面上亦能克服或抑制某些不确定性或干扰的传统控制方法与自适应控制的区别在于: 自适应控制是主动去适应这些系统或环境的变化,而其它控制方法是被动地、以不变应万变地靠系统本身设计时所考虑的稳定性裕量或鲁棒性克服或降低这些变化所带来的对系统稳定性和性能指标的影响;;好的自适应控制方法能在一定程度上适应被控系统的参数大范围的变化,使控制系统不仅能稳定运行,而且能保持某种意义下的最优或接近最优, 而其它控制方法只能适应小范围的变化或扰动,在一定范围保持系统稳定,伴随而来的还会降低系统的性能指标. 自适应控制也是一种基于模型的方法，与基于完全模型的控制方法相比，它所依赖的关于模型和扰动的先验知识比较少，自适应控制策略可以在运行过程中不断提取有关模型的信息，自动地使模型逐渐完善。;自适应控制大约在20世纪50年代即已开始发展,当时大都是针对具体对象的设计方案的讨论,尚未形成理论体系. 20世纪60年代以来,现代控制理论蓬勃发展所取得的一些成果,如状态空间法、稳定性理论、最优控制、随机控制和参数估计等等,为自适应控制理论的形成和发展准备了条件. 自适应控制的设想，最先是由考德威尔（）于1950 年提出来的。 自适应控制主要发展历程: 模型参考自适应方法 50年代中期-- 1958 年美国麻省理工学院教授H.P. Whitaker首先应用基于参数最优化设计的模型参考自适应方法设计直升机自适应自动驾驶仪研究提出的.;60年代中期--Parks的基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自适应控制设计 60年代末期--Landau等人的基于Popov超稳定性理论的模型参考自适应控制设计;自校正控制方法 50年代末期--Kalmann提出的边辨识边控制的思想 70年代初期--Astrom的自校正调节器 70年代中期--Clarke等人的自校正控制 自适应系统的收敛性分析 70年代初--Astrom的初步分析 70年代末期--Ljung基于常微分方程(ODE)理论的收敛性分析;80年代初期--Goodwin等人的基于随机过程鞅(martingle)理论的参数收敛性和控制的稳定性及最优性分析 90年代初--Chen和Guo的自校正调节器参数收敛性分析 自适应控制的鲁棒性分