8自适应控制.ppt

2 控制规律的选择 其中，e是跟踪误差 控制规律可取为 (k是与h符号相同的常数) 如果参数都已知，这个控制规律导致跟踪误差方程： 因此给出z的指数收敛性，从而保证了e的收敛性 * 3 自适应规律的选择 对于自适应系统，控制规律改为： 因此，z 其中， * 所以，自适应系统全局跟踪收敛 * 例：非线性质量-弹簧-阻尼器系统 第一步， 定义误差 第二步， 选择控制律 导致 或者 因为被控对象的参数未知，控制律改选为 第三步， 跟踪误差分析 * 所以，跟踪误差满足 第四步， 求得自适应规律 第五步， 分析系统在自适应控制下的稳定性 取候选Lyapunov函数 * 8.4 自适应控制系统的鲁棒性 以上分析假定系统除了参数不确定性外,没有其它不确定因素. 而除了上述参数不确定性外,许多系统存在非参数不确定性 它们对自适应系统有什么影响? 什么时候自适应控制系统对它们很敏感? 如何才能使自适应控制系统对它们不敏感? * 1 参数漂移 例: 非参数不确定性导致的严重后果 一被控对象的传递函数为 建模后，标称模型为 因此系统有未建模动态 它是高频动态，两个极点分别为 -15-j 和 -15+j (非主导极点) 系统参考模型为 除了未建模动态外，假设存在量测误差n(t)=0.5sin(16.1 t) 整个自适应控制系统如图 如果信号v不是持续激励的，即使很小的非参数不确定性也会导致严重的后果。 * 对于参考输入r(t)=2, 仿真发现：参数先发生缓慢漂移，然后突然剧烈发散. 参数漂移一般发生在当信号不是持续激励时； 它主要是由量测噪声产生的； 它导致自适应控制系统发生突然故障 * 第八章 自适应控制 * 许多需要控制的动力系统都具有常值或慢变不确定参数。 例如，机械手搬运质量不确定的负载，由于装卸大量的水而使消防飞机的质量变化相当大 自适应控制的基本思想：基于量测得到的信号，对不确定的被控对象参数进行在线估计，并在控制输入中使用参数的估计值。 因此自适应控制系统可以看作带有参数在线估计的控制系统。 自适应控制的研究始于20世纪50年代，是由于研究高性能飞行器自动驾驶仪的设计而产生的。现在已广泛应用于机器人操纵、飞行器和火箭控制、化学过程、电力系统、船舶驾驶和生物工程等 * 8.1 基本概念 为什么需要自适应？ 它的基本结构是什么？ 如何着手设计自适应控制系统？ 8.1.1 为什么需要自适应？ 一些被控系统具有参数不确定性，如果没有在线校正或者估计机制逐渐减小参数不确定性，将可能导致系统的不稳定。 另一些控制问题，如电力系统控制，开始时系统地动力特性是清楚的，但是在控制过程中，系统的参数将发生无法预测的变化。 如果不连续地进行控制器的“再设计”，原本适合的控制器将不能有效控制发生变化的对象。 控制规律的更新 * 自适应控制的基本目标是，当对象存在不确定性或者参数的未知变化时，仍能保持可靠的系统性能。 本章假定被控对象的未知参数是常值的。在实际应用中，自适应控制通常用来处理时变未知参数。因此要求，实际情况中被控对象的参数变化速度必须比参数的校正速度慢得多。这通常是满足的。 自适应方法和鲁棒方法有什么区别和联系？ 自适应控制器会不断改善自身的性能，而鲁棒控制器只是试图保持性能的一致性 自适应控制器需要很少或不需要未知参数的先验知识，而鲁棒控制器通常需要预先知道参数的合理估计 鲁棒控制在处理干扰、快变参数、未建模动态等方面具有好的特性 * 8.1.2 什么是自适应控制？ 自适应控制器的参数是变化的，并且有一个根据系统中的信号自动在线校正这些参数的机制。 自适应控制器有两种：模型参考自适应 和 自校正方法 1 模型参考自适应 由四部分组成： 带有未知参数的被控对象， 参考模型（描述期望输出）， 带有可校正参数的控制规律， 校正参数的自适应机制。 被控对象参数未知，但是我们假设结构是已知的：对线性系统，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；对非线性系统，意味着动态方程结构已知，但是某些参数未知 * 参考模型一方面应当能反映控制任务中指定的性能，如上升时间、调节时间、超调或频域特性等；另一方面理想特性应当是自适应控制系统可以达到的。 控制器应当具有完全的跟踪能力，即被控对象的参数精确知道时，相应的控制器应当使系统的输出与参考模型的输出相等。当参数未知时，自适应机制将校正参数，从而渐进地达到完全跟踪。 自适应机制要保证当参数变化时系统稳定且跟踪误差收敛到0。非线性控制中的许多方法可用来分析，例如Lyapunov理论等 * 例：质量未知的模型参考自适应控制 由这个控制器可以得到按指数收敛的跟踪误差 * 现在假设m不是精确已知的。使用控制规律： 定义组合跟踪误差的量度s为 定义信号量v为 得闭环误差方程 参数更新规律: *