XXXXXXXXXX系统辨识与自适应控制课程论文题目：自适应控制综述与应用课程名称：系统辨识与自适应控制院系：自动化学院专业：自动化班级：自动化102姓名： XXXXXX学号: XXXXXXXXX课程论文成绩：任课教师： XXXXX2013年 11 月 15 日自适应控制综述与应用一．前言对于系统辨识与自适应控制这门课，前部分主要讲了系统辨识的经典方法（阶跃响应法、频率响应法、相关分析法）与现代方法（最小二乘法、随机逼近法、极大似然法、预报误差法）。
对于系统辨识，简单的说就是数学建模，建立黑箱系统的输入输出关系；而其主要分为结构辨识（n）与参数辨识（a、b）这两个任务。
由于在课上刘老师对系统辨识部分讲的比较详细，在此不再赘述，下面讨论自适应控制部分的相关内容。
对于自适应控制的概念，我觉得具备以下特点的控制系统，可以称为自适应控制系统：1、在线进行系统结构和参数辨识或系统性能指标的度量，以便得到系统当前状态的改变情况。
2、按一定的规律确定当前的控制策略。
3、在线修改控制器的参数或可调系统的输入信号。
二．自适应控制综述1.常规控制系统与自适应控制系统比较（1）控制器结构不同在传统的控制理论与控制工程中，常规控制系统的结构主要由控制器、控制对象以及反馈控制回路组成。
而自适应控制系统主要由控制器、控制对象、自适应器及反馈控制回路和自适应控制回路组成。
（2）适用的对象与条件不同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。
在模型能够精确地描述实际对象时，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。
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。
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“掌握”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。
直观地讲，自适应控制器是这样一种控制器，能修正自己的特性以响应过程和扰动的动力学特性的变化。
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。
（3）各自特点不同由于结构与使用的对象的不同，也就决定二者有不同的特点。
1）一般反馈控制主要适用于确定性对象或可以预知的对象，而自适应控制主要研究具有不确定性的对象或难以确知的对象。
2）一般反馈控制具有较强的抗干扰能力，能够消除状态扰动所引起的系统误差；而自适应控制由于具有辨识对象和在线修改参数的能力，因而不仅能消除状态扰动引起的系统误差，而且还能消除系统结构扰动引起的系统误差。
3）一般反馈控制系统的设计必须依赖系统特性的数学模型及其环境变化状况，而自适应控制系统设计则对数学模型的依赖很小，仅需要较少的验前知识，但自适应控制的实现往往更多地依靠计算机技术。
4）自适应控制是较为复杂的反馈控制，它在一般反馈控制的基础上增加了自适应控制环节或系统参数辨识器，另外还附加了一个可调系统。
2.自适应控制系统的研究方法分类因设计的原理和结构的不同,自适应控制系统大致可分为如下几种主要形式:变增益控制、模型参考自适应控制系统、自校正控制系统。
（1）变增益控制（Gain Scheduling）变增益控制的结构和原理比较直观,调节器按被控系统的参数已知变化规律进行设计。
当参数因工作情况和环境等变化而变化时,通过能测量到反映系统当前状态的系统变量,比照对系统的运行的要求(或性能指标),经过计算并按规定的程序来改变调节器的增益结构。
这种系统虽然仅仅是对增益的变化进行自适应调节,难以完全克服系统模型未知或模型参数变化带来的影响以实现完善的自适应控制,但是由于系统结构简单,响应迅速,所以在许多实际系统中得到应用。
图1 变增益自适应系统原理框图（2）模型参考自适应控制系统 MRAS（Model Reference Adaptive Control）模型参考自适应控制系统源于确定性伺服问题，它由两个环路所组成。
内环由调节器与被控系统组成可调系统,外环由参考模型与自适应机构组成。
这种适应控制系统已有较成熟的分析综合理论和方法。
模型参考适应控制系统最初是为设计飞机自动驾驶仪而提出的，初期阶段由于技术上的困难而未能得到广泛应用。
随着微型计算机技术的发展，这种系统的实现已较容易。
模型参考适应控制技术已在飞机自动驾驶仪、舰船自动驾驶系统、光电跟踪望远镜随动系统、可控硅调速系统和机械手控制系统等方面得到应用。
在模型参考适应控制系统中，自适应环节常是非线性的。
如果设计不当，可能使整个系统失去稳定。
自适应律的合理设计是模型参考系统设计中的核心问题。
为使系统稳定工作，可采用李雅普诺夫直接法或波波夫超稳定性理论的概念和方法来设计自适应律。
y图2 模型参考自适应控制系统结构图（3）自校正控制系统STC(Self-tuning Control)自校正控制系统又称自优化控制、参数自适应系统或模型辨识自适应控制。
典型的自校正控制系统如图3所示。
它源于随机调节问题，该系统有两个环路,一个环路由参数可调的调节器和被控系统所组成,称为内环,它类似于通常的反馈控制系统；另一个环路由递推参数估计器与调节器参数计算环节所组成,称为外环。
自校正控制系统与其它自适应控制系统的区别为其有一显性进行系统辨识和控制器参数计算(或设计)的环节这一显著特征。
自校正控制的思想是将在线参数估计与调节器的设计有机的结合在一起。
自适应控制常常兼有随机性、非线性和时变等特征,内部机理也相当复杂,所以分析这类系统十分困难。
目前,已被广泛研究的理论课题有稳定性、收敛性和鲁棒性等,但取得的成果与人们所期望的还相差甚远。
r图3 自校正控制系统结构图三．自适应控制方法在工业生产等领域的应用目前，自适应控制已经广泛应用于许多领域。
例如：机器人操作，飞机、导弹、飞船及火箭的控制，工业过程，生物工程等等，并逐渐渗透到经济管理、交通、通信等各个领域。
随着对控制系统要求的不断提高和计算机技术的不断发展，自适应控制理论和技术也将得到不断的更新与完善，且其应用前景会十分广阔。
1.自适应控制在城市交通管理中的应用城市交通系统，通常具有很强的非线性、模糊性和不确定性。
城市交通信号控制自1868 年英国伦敦首次使用燃汽式信号灯以来，已经经历了一个多世纪的发展。
随着计算机技术和其它信息技术的发展，交通控制技术也得到相应的发展，经历了从单点控制到线控、再到面控，从定时控制到感应控制、再到自适应控制，从无检测器到有检测器的发展过程。
从控制原理上来分，交通控制可以分为定时控制、感应控制和自适应控制。
可以说，自适应控制方式是较其它两种更为先进的控制方式。
城市交通自适应控制是当前交通控制一个热点，因为，自适应控制是把交通系统作为一个不确定系统，通过检测器获得交通信息(如车流量、速度等)，根据当前的交通状况，建立交通模型，实时调整信号控制参数，使得研究领域内的某一指标最小。
即逐渐了解和掌握对象，把它们与希望的动态特性进行比较，利用差值得到相应的控制参数，从而保证不论交通环境如何变化，都可使控制效果达到最优或次最优。
2.自适应控制在变速风力发电系统中的应用针对变速风力发电系统提出了一种自适应反馈线性化控制器。
该控制器通过对涡轮轴转矩的自适应估算,将其作为参考转矩提供给磁场定向控制的鼠笼式异步电机。
异步电机通过变速箱与涡轮轴相连接。
反馈线性化控制器用于保持涡轮转速与用户自定义的辅助输入量的线性关系。
控制器的参考转速是风速的函数,它的选择随风力状况的变化而变化,目的是为了获取最大风能。
仿真结果表明,该控制器能够获取最大可用风能,控制效果良好。
对一种自适应控制策略,由成本较低的鼠笼式异步电机代替双馈异步电机。
该系统采用李雅普诺夫参考模型自适应控制算法,风力状况一旦发生改变,自适应控制器便持续估算被控装置的不确定参数,同时,反馈线性化模块利用这些估算出的参数消除被控装置的非线性,自适应控制器按照线性控制理论设计。
非线性风力发电系统的仿真结果表明,控制效果良好。
3. 航天航空、航海和特种汽车无人驾驶随着飞机性能的不断提升，尤其是宇宙飞船的出现，航天航空领域对自适应控制的兴趣日益增加。
辛辛那提大学的Slater G.L.利用自适应方法大大改善了飞机在起飞阶段的爬升性能预测，这有利于飞机在爬升过程中与空中的其他飞行器合流。
美国宇航局的Gupta Pramod等提出了利用贝叶斯方法查证将基于神经网络的自适应方法用于现代巡航导弹控制的安全与可靠性，并给出了在NASN的智能飞行控制系统中的模拟结果。
4. 电力系统的控制电力系统是一个典型的高维数、强非线性的的复杂系统，它的数学模型中包含了众多不确定参数和难以建模的动态过程。
自适应策略在电力系统控制中的应用主要包括锅炉蒸汽温度和压力调节、蒸汽轮机与燃气轮机的优化控制、发电机励磁系统控制、电力系统稳定器控制、互联电气系统发电量控制等方面。
5. 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。