什么是自适应控制_自适应控制基本原理

　　什么是自适应控制

　　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。

　　自适应控制基本原理

　　一、控制过程

　　

　　1、信息采集

　　获取被控系统（或可调系统） 的输入输出及相关状态信息等。

　　2、在线辨识或性能计算

　　对系统相关参数或状态进行连续或周期性估计（辨识）；对系统的性能指标进行计算。

　　3、控制决策

　　根据辨识结果与指标要求，确定当前控制（调整）策略，通过与给定性能指标比较，确定相应的控制决策。

　　4、修正实现

　　通过修正装置对被控系统的控制器（或可调系统）的相关参叛或状太进行修正或调 节。

　　二、关于在线辨识与性能计算

　　1）并非所有的自适应控制系统都要求直接辨识被控对象的特性或参数，对某些自适应控制系统，只要测量与计算出性能指标的数值，就可以确定控制策略应如何修正。

　　2）通常，自适应控制系统需要选择一个合适的系统性能指标，并将该性能指标的优劣与修正机构对应的修正信号联系起来，而与性能指标极值点对应的修正信号变化规律即为自适应规律。

　　三、参数修正法

　　直接调整被控系统的相关参数;通过修正控制器或补偿网络的参数到达调整可调系统参数的目的。

　　信号综合法根据性能指标要求，综合出加到对象上去的控制信。

　　

　　自适应控制系统的原理

　　自适应控制系统需要不断的测量本身的状态、性能、参数，对系统当前数据和期望数据进行比较，再做出最优的改变控制器结构、参数或控制方法等决策。系统不断地测量输入和扰动对比IP 的参考输入，根据需要不断的调节自适应机构，保证系统输出满足要求，还要保证系统的稳定。自适应控制基本原理图如图1.5所示。

　　

　　自适应控制的主要理论问题

　　目前，自适应控制理论研究还存在如下问题：

　　1、稳定性

　　稳定性是一个控制系统最核心的要求，也是设计控制系统的核心问题。任何设计的 自适应控制系统都应该保证全局稳定，目前常常借助于 Liapunov 稳定性理论和波波夫 超稳定理论设计自适应系统。这种方法对于时不变线性系统的设计是比较成熟的，但对 于非线性或随机系统的研究正在缓慢进行。随着 MRAC 的发展，各种各样的自适应系 统将诞生，全局稳定将更难保证。

　　2、收敛性

　　由于自适应算法的非线性特性给建立收敛理论带来困难，目前只有有限的几类自适应算法，在稳定性的证明上比较成熟。一些简单的自适应系统可以应用 Liapunov稳定性理论来判断。现有的收敛性结果的局限性太大，假定条件过于苛刻，不便于实际应用。收敛性理论问题还有待进一步深入。

　　3、性能指标

　　由于系统的非线性，时变及初始条件的不确定等原因，分析自适应系统的动态品质 是很困难的，目前这方面的成果有限。

　　

　　自适应控制的发展概况

　　自适应控制系统首先是由Draper和Li在1951年提出的，他们介绍了一种能使性能特性不确定的内燃机达到最佳性能的控制系统，这种类型的控制能力能自动的达到最优的操作点，所以叫做最优控制或极值控制。而自适应这一专业名词是1954年由Tsien在《工程控制论》一书中提出的。其后，在1955年Benner和Drenick也提出一个控制系统具有“自适应”的概念。自适应控制发展的重要标志是在1958年Whitaker及同事设计的一种自适应飞机控制系统。

　　1960年Li和Van Der Velde提出的自适应控制系统，它的控制回路中用一个极限环使参数不确定性得到自动补偿，这样的系统称为自振荡的自适应系统。 Petror等人在1963年介绍一种自适应系统，它的控制输入由开关函数或继电器产生，并以与参数值有关的系统轨线不变性原理为基础来设计系统。这种系统称为变结构系统。 而几年来许多学者在自适应控制系统的稳定性、收敛性和设计方法上做了大量的有益工作，其中有美国的Narendar，Morse和澳大利亚的Goodwin。我国学者陈翰馥在收敛性分析方面也作出很大贡献。