自适应控制系统理论及其发展综述.docx
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1、自适应控制系统理论及其发展综述摘 要: 文章对自适应控制的发展进行简要的概述,总结了可变增益的自适应控制、模型参考自适应控制、自校正自适应控制等控制方法,阐述了收敛性、稳定性、鲁棒性等是目前自适应控制研究的主要问题,并分别介绍了自适应控制的应用,最后简述了自适应控制针对目前存在的问题的发展方向。关键词: 自适应控制,模型参考 An Overview of Adaptive Control Systems Theory and Its Development(SHANXI UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY Xian 710021,China)Abstact:T
2、his paper gives a brief overview of the development of adaptive control, summarizes the model reference adaptive control,self-tuning adaptive control and fuzzy adaptive control methods.The main problems of adaptive control are convergence,stability, robustness and introduced the application of adapt
3、ive control field,Then briefly introduced the existing problems and forcast the future development of adaptive control.Key words:Adaptive control, model reference,0 引言所谓控制就是一个有组织的系统根据内部外部的各种变化进行调整,不断克服系统的不确定性,使系统保持某种特点的状态。最恰当的例子比如说一个人要在复杂的环境中生存下去就必须根据身体内部的特点与外部环境的变化不断进行调整和控制。所以,自适应的概念最初也来源于生物系统。韦氏字典
4、中指出:“适应指去改变自身,使得其行为适合于新的或者已经改变了的环境”1。因此,所谓自适应控制器就是它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。在系统运行中,依靠不断采集控制过程信息,确定被控对象的当前实际工作状态,优化性能准则,产生自适应控制规律,从而实时地调整控制器结构或参数,使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态。对于参数未知或不完全知道、扰动的统计特性未知、在对象和扰动的数学模型不完全确定的条件下,设计控制序列,使得指定的性能指标尽可能地接近和保持最优,也是一种基于数学模型的控制方法,但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
5、有关模型的信息,使模型逐渐完善。可见,对于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,采用自适应控制是合适的。自适应控制最初(20世纪50年代末期)主要应用于航天航空领域,此时相应的理论和方法还不成熟,应用上遇到一些失败,但部分人仍然坚持研究,并将其应用推广至其他工业部门;到七十年代随着控制理论和计算机技术的发展,自适应控制取得重大进展,在光学跟踪望远镜、化工、冶金、机加工和核电中的成功应用也充分证明了其有效性;此后,自适应控制技术的应用更得到大幅度扩展2。一般来说,自适应控制系统必须有三个功能:过程信息的在线积累、可调控制器、性能指标的控制。1 自适应控制系统
6、的主要类型自适应控制系统设计方法因设计的原理和结构的不同分为:可变增益控制。模型参考自适应控制和自校正自适应控制。1.1可变增益控制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,可使反馈系统迅速响应过程的变化,所以在许多实际系统中得到应用。1.2 模型参考自适应控制模型参考自适应控制(Model Reference Adaptive Cont
7、rol,即MRAC)技术是美国麻省理工学院的Whitaker教授为解决飞行器自动驾驶仪的问题而提出来的。它将对控制系统的要求用一个模型来体现。这个模型给出了对指令信号的希望响应性能,模型的输出(或状态)就是理想的响应(或状态),这个模型称为参考模型。比较参考模型和实际过程的输出或状态,并通过自适应控制器去调整线性控制器的某些参数,或产生一个辅助输入,以使在某种意义下实际输出(或状态)与参考模型(或状态)之间的偏差尽可能地小。其组成为:参考模型,被控对象,反馈控制器,自适应机构五部分,这类控制系统包括内回路和外回路两个回路。内环是由被控对象和控制器组成的普通反馈回路,而控制器的参数则由外回路调整
8、。模型参考自适应设计方法:局部参数最优化方法(利用梯度或其它参数优化的递推算法,求一组控制器参数,使某个指定性能指标最优;缺点是不能保证参数调整过程中系统的稳定性。)基于稳定性理论的设计方法(基于Lyapunov稳定性理论的设计方法和基于Popov超稳定性理论的设计方法)3。1.3自校正自适应控制自校正控制技术是由Kalman于1958年提出,20世纪80年代,基于神经网络的自校正控制器的设计迅速发展,并显示出其在高度非线性和严重不确定系统控制方面的巨大潜力。自校正自适应控制需引入一个对被控对象的在线递推参数估计器;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
9、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。调节是通过对被控过程进行在线辨识,用过程参数估计值和事先规定的性能指标,在线综合调节器的控制参数,并实施控制作用,以使性能指标渐近地趋于最优4。自校正适应控制基本问题包括调节器的控制律设计(如PID调节、最小方差调节等)和参数估计方法设计(如最小二乘法、极大似然估计法)。2 研究的主要问题2.1稳定性问题稳定性问题是一切控制系统的核心问题,设计自适应控制系统应以保证系统全局稳定为原则现已发现现有的稳定性理论还不能处理已提出的一些自适应控制问题尚需建立一种新的稳定性理论体系5。自适应控制系统本质上是一个非线性时
10、变系,当系统存在未建模动态或随机干扰时,其稳定性分析与综合问题将非常复杂;基于Lyapunov稳定性理论与Popov 超稳定性理论的设计方法主要是针对线性定常(慢、时变)系统能够保证其全局稳定性。2.2收敛性问题自校正控制通常采用在线递推算法估计对象参数,算法的收敛性则是其首要问题,自校正控制系统也是非线性、时变、随机的。现有的收敛性结果的局限性太大,假设条件限制太严,不便于实际应用,即便是保证参数估计收敛的最基本要求,对于实际系统也不一定总能满足,现在的收敛性分析和结论都是在对被控系统和扰动的模型等加了非常强的限制性条件的情况下得到的。这些条件若改变,则结论很可能不成立。2.3鲁棒性问题实际
11、系统可能存在扰动和未建模动态,由于系统本身是非线性时变的,从而可能引起系统的不稳定,系统能保证其稳定性和一定动态性能的能力称之为自适应控制系统的鲁棒性 扰动能使系统参数产生严重漂移 导致系统的不稳定 特别是在存在未建模的高频动态特性的条件下 若指令信号过大或含有高频成分 或存在高频噪声 或自适应增益过大 都可能使自适应控制系统丧失稳定性现有MRAS一般是在假定系统结构已知而参数未知情况下进行设计的6。2.4性能和稳定性问题一个自适应控制系统的很好工作,不仅要求所设计的系统稳定,而且要满足一定的性能指标要求。由于自适应控制系统是非线性时变系统,初始条件的变化或未建模 其动态存在都势必要改变系统的
12、运动轨迹。因此,分析自适应控制系统的动态品质是极其困难的。目前,这方面成果还很少见。3自适应控制的应用自适应控制引起人们广泛的关注,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的要求。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。3.1工业领域的典型应用3.1.1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。加拿大宇航局的朱文红等提出通过直接测量负载单元的输出力实现液压缸输出力自适应控制的策略。输出力误差不仅用
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- 自适应 控制系统 理论 及其 发展 综述
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