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自适应控制综述 摘 要：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)。 关键词：自适应；自校正；控制系统 前言 传统的控制理论与控制工程中，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，在控制工程中，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。 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，而且保持某种意义下的最优或接近最优。 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，它所以来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。 不同的学者给予自适应控制不同的定义，但自适应控制系统必须具有三个特征或功能： (1) 过程信息的在线积累 在线积累过程信息的目的i，是为了降低对被控系统的结构和参数值的原有的不确定性。为此，可用系统辨识的方法在线辨识被控系统的结构和参数，直接积累过程信息；也可通过测量能反映过程状态的某些辅助变量，间接积累过程信息。 (2) 可调控制器 可调控制器是指它的结果、参数或信号可以根据性能指标要求和被控系统的当前状态进行自动调整。这种可调性要求是由被控系统的数学模型的不定性决定的，否则就无法对过程实现有效的控制。 (3) 性能指标的控制 性能指标可分为开环控制方式和闭环控制方式两种。 自适应控制主要经历了以下发展历程： (1) 模型参考自适应方法 (2) 自校正控制方法 (3) 自适应系统的收敛性分析 (4) 自适应控制的鲁棒性分析及鲁棒自适应控制 自适应控制的应用研究现状 自适应控制引起人们的广泛关注，主要是由于生产实践和科学技术的不断发展对自动化提出了更高要求。至今，自适应控制不仅在工业领域取得了较大的成功，而且在社会、经济和医学等非工业领域也进行了有益的探索，出现了一些成功的应用实例。 在工业领域中的典型应用 (1) 智能化高精密机电或电液系统控制 自适应控制在智能化高精密机电或电液系统中应用较多的有以下几个领域：机器人、不间断电源、电机或液压伺服系统等的控制。 (2) 工业过程控制 工业过程自20世纪30年代后期以来已越来越依靠自动化装置，反馈控制是通用的控制方法，经历了从比例控制到智能控制的发展历程。最近30多年，自适应策略在工业过程控制中广泛的应用，主要包括化工过程、造纸过程、食品加工过程、冶金过程、钢铁制造过程、机械加工过程等应用领域。 北京机械工业学院曹荣敏将基于紧格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型学习自适应控制方法应用于带有时滞的pH值中和反应过程控制中，其性能好于传统的PID控制。大连理工大学张志军将两个多层模糊神经网络分别用于化工过程系统辨识和控制，通过在线训练神经网络，使模的精度提高，进而使控制性能大大提高，克服了模型不匹配和时变的影响。 山东大学隋青美等运用非线性系统的