【Applicabletolecturetrainingworkreport】無模型自適應(yīng)控制二、無模型自適應(yīng)控制原理一、無模型自適應(yīng)控制的發(fā)展四、工程應(yīng)用三、無模型自適應(yīng)控制仿真五、有待研究的問題無模型自適應(yīng)控制（MFAC）1、什么是無模型控制

無模型控制理論與方法是指：“控制器的設(shè)計(jì)僅利用受控系統(tǒng)的I／O數(shù)據(jù)，控制器中不包含受控過程數(shù)學(xué)模型的任何信息的控制理論與方法”。2、無模型控制的必要性科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展和巨大進(jìn)步對(duì)復(fù)雜和不確定系統(tǒng)施行自動(dòng)控制的要求不斷提高。傳統(tǒng)的反饋控制、現(xiàn)代控制理論等在應(yīng)用中遇到了不少難題，影響到它們的推廣應(yīng)用。一、無模型自適應(yīng)控制的發(fā)展首先，這些控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和分析都是建立在精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上的，而實(shí)際系統(tǒng)由于存在非線性、不確定性、時(shí)變性和不完全性等因素，一般無法獲得精確的數(shù)學(xué)模型；其次，研究這些系統(tǒng)時(shí)，必須提出一些比較苛刻的假設(shè)，而這些假設(shè)在應(yīng)用中往往與實(shí)際不相吻合；再次，為了提高控制性能，整個(gè)控制系統(tǒng)變得較為復(fù)雜，增加了設(shè)備的初投資，降低了系統(tǒng)的可靠性。為了克服上述理論和應(yīng)用之間的不協(xié)調(diào)，人們除了加強(qiáng)對(duì)生產(chǎn)過程的建模、系統(tǒng)辨識(shí)、自適應(yīng)控制、魯棒控制等研究外，開始打破傳統(tǒng)控制思想的束縛，試圖面向工業(yè)過程的特點(diǎn)，尋找各種對(duì)模型要求低、在線計(jì)算方便、控制綜合效果好的控制方法和算法。無模型控制的必要性3、無模型控制的方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和模糊控制屬于無模型控制嗎？盡管很多文章作者宣稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制也是無模型控制方法，但嚴(yán)格意義上講，它們不是無模型控制方法，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)、隱層的確定需要受控對(duì)象的部分的信息。而且，廣義上講，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)就是系統(tǒng)的模型，系統(tǒng)變化時(shí)網(wǎng)絡(luò)需要重新訓(xùn)練。另外，模糊控制方法也不屬于無模型控制方法，因?yàn)?，廣義上講，IF-THEN規(guī)則也是一種模型，需要對(duì)受控系統(tǒng)非常深的了解，同時(shí)，當(dāng)系統(tǒng)較大的變化發(fā)生時(shí)，規(guī)則需要重新給出。因此，按照無模型控制方法的定義，學(xué)術(shù)上講，它們不屬于無模型控制方法。1）、PID類控制技術(shù)及相關(guān)的方法；按照無模型控制理論與方法的定義，PID類是標(biāo)準(zhǔn)的無模型方法。

PID控制和基于PID的控制方法的文獻(xiàn)非常多，并且已經(jīng)在實(shí)際中得到了最廣泛的應(yīng)用。到目前為止，工業(yè)過程控制中95％以上的仍然是PID控制。但是，PID控制技術(shù)在處理具有強(qiáng)非線性、時(shí)變性和具有周期性擾動(dòng)的系統(tǒng)控制問題時(shí)其控制效果不甚理想，不具有學(xué)習(xí)功能，不具備對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變化的適應(yīng)性。針對(duì)PID控制利用誤差的過去、現(xiàn)在和變化趨勢(shì)的線性加權(quán)和控制策略的缺點(diǎn)，1994年韓京清教授提出了非線性PID的概念，并且進(jìn)而發(fā)展出了一系列理論成果，如跟蹤微分器、擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器、自抗擾技術(shù)等，使得傳統(tǒng)的PID無模型控制技術(shù)又有了本質(zhì)的改進(jìn)和豐富。國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的無模型控制的方法有哪些？無模型控制的方法2）、學(xué)習(xí)控制，包括迭代學(xué)習(xí)控制(iterativelearningcontro1)和重復(fù)控制；3）、去偽控制(unfalsifiedcontro1)美國(guó)的MichaelG.Safonov在l995年提出一種稱為是去偽控制的無模型控制方法，該種方法的基本思想是首先構(gòu)造一個(gè)滿足性能規(guī)格的可行控制器參數(shù)集合，然后基于量測(cè)到的新數(shù)據(jù)迭代地判別是否滿足此性能規(guī)格。當(dāng)新量測(cè)到的數(shù)據(jù)否定掉目前使用的控制器之后，則控制器便會(huì)自動(dòng)地切換到新的控制器。當(dāng)所使用控制器滿足性能規(guī)格未被所量測(cè)到的數(shù)據(jù)否定掉，則設(shè)計(jì)一個(gè)優(yōu)化算法縮小可行控制器的可行區(qū)域。此種無模型控制方法本質(zhì)上是一種切換控制。4）、無模型自適應(yīng)控制（MFAC：modelfreeadaptivecontrol)4、無模型自適應(yīng)控制概述MFAC是侯忠生與韓志剛教授于1993～1994年提出的，其基本思想是利用一個(gè)新引入的偽梯度向量和偽階數(shù)的概念，在受控系統(tǒng)軌線附近用一系列的動(dòng)態(tài)線性時(shí)變模型來替代一般離散時(shí)間非線性系統(tǒng)，并僅用受控系統(tǒng)的I/O數(shù)據(jù)來在線估計(jì)系統(tǒng)的偽梯度向量，從而實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)的MFAC。該種方法控制器設(shè)計(jì)僅用受控系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)，不包括任何受控系統(tǒng)的模型信息，能夠?qū)崿F(xiàn)受控系統(tǒng)的參數(shù)自適應(yīng)控制和結(jié)構(gòu)自適應(yīng)控制。目前，此類無模型自適應(yīng)控制方法已經(jīng)在鑄模、電機(jī)、化工、溫度、壓力等領(lǐng)域、城市快速路交通控制、工程結(jié)構(gòu)減震、板材成形中得到成功的應(yīng)用，而且已經(jīng)獲得了中國(guó)技術(shù)發(fā)明專利和美國(guó)發(fā)明專利。實(shí)際應(yīng)用、仿真研究和理論證明表明MFAC技術(shù)能夠處理具有強(qiáng)非線性和時(shí)變性系統(tǒng)的控制問題?？紤]如下一般單輸入單輸出（SISO）離散時(shí)間非線性系統(tǒng):其中y(k-1)，u(k-1)分別表示系統(tǒng)的輸出與輸入,nu和ny分別表示系統(tǒng)階,f(.)表示未知的非線性函數(shù)。假設(shè)2.1系統(tǒng)(1)式是輸入輸出可觀測(cè)的，可控制的；即對(duì)某一系統(tǒng)有界的期望輸出信號(hào)y*(k+1)，存在一有界的可行控制輸入信號(hào)，使得系統(tǒng)在此控制輸入信號(hào)的驅(qū)動(dòng)下其輸出等于系統(tǒng)的期望輸出。（一）SISO系統(tǒng)泛模型二、無模型自適應(yīng)控制原理假設(shè)2.2非線性函數(shù)f(…)關(guān)于系統(tǒng)當(dāng)前的控制輸入信號(hào)u(k)具有連續(xù)的偏數(shù)。假設(shè)2.3系統(tǒng)(1)式是廣義Lipschits(利普希茨)的，即滿足對(duì)任意的k和Δu(k-1)≠0其中b是常數(shù)。假設(shè)2.1是對(duì)受控系統(tǒng)的一條基本假設(shè)，如果它不滿足，對(duì)這樣的系統(tǒng)進(jìn)行控是不可能的。假設(shè)2.2包括一大類非線性系統(tǒng)。假設(shè)2.3是對(duì)系統(tǒng)輸出變化量的一限制，即有界的輸入能量變化產(chǎn)生有界的輸出能量變化，顯然它包括一類非線性統(tǒng)。定理2.1對(duì)非線性系統(tǒng)(1)式，滿足假設(shè)條件2.1～2.3，那么當(dāng)Δu(k-1)≠0一定存在一個(gè)稱為偽偏導(dǎo)數(shù)（Pseudo-partial-derivative）的量，使得并且，其中b是一個(gè)常數(shù)。我們把具有式(3)形式的系統(tǒng)稱之為泛模型。偽偏導(dǎo)數(shù)顯然是一個(gè)時(shí)變參數(shù)，即使系統(tǒng)(1)是一個(gè)線性時(shí)不變系統(tǒng)是如此，它與到采樣時(shí)刻k-1為止的系統(tǒng)輸入輸出信號(hào)有關(guān)。定理2.1給出它是某意義下的“微分信號(hào)”，且有界。如果采樣周期及Δu(k-1)的值都很小的話，可以看成是一個(gè)慢時(shí)變參數(shù)，并且它與u(k-1)的關(guān)系可以忽略。這樣從理論上講可以設(shè)計(jì)自適應(yīng)控制系統(tǒng)。（二）SISO無模型自適應(yīng)控制算法1、控制律設(shè)計(jì)泛模型(3)式形式上是一個(gè)線性系統(tǒng)，可以看成是非線性系統(tǒng)的一種折線化，它與傳統(tǒng)的線性化有本質(zhì)的不同。為了使一般的非線性系統(tǒng)由動(dòng)態(tài)折線化(3)式替代在合理的范圍內(nèi)，就必需對(duì)控制輸入u(k)的變化量加以限制，由于自適應(yīng)控制系統(tǒng)是動(dòng)態(tài)閉環(huán)方式下工作，故其限制除在算法中要保證Δu(k)≠0以外，還必須在控制律算法中加入某種可調(diào)參數(shù)，用以限制u(k)的變化，使其變化不能太大，否則這種替代就是不合理的。泛模型(3)的一步預(yù)測(cè)模型為其中y*(k+1)是k+1時(shí)刻的系統(tǒng)輸出的期望值，y(k)是k時(shí)刻系統(tǒng)實(shí)際的輸出，u(k)是k時(shí)刻系統(tǒng)的輸入，u(k-1)是k-1時(shí)刻系統(tǒng)的輸入。我們的控制目的是在k時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)施加控制作用u(k)，使系統(tǒng)輸出為期望值y*(k+1)，可以考慮如下的控制輸入準(zhǔn)則函數(shù)：此準(zhǔn)則函數(shù)中由于項(xiàng)的引入，使得控制量的變化受到限制，且能克服穩(wěn)態(tài)誤差。其中y*(k+1)是k+1時(shí)刻系統(tǒng)期望的輸出，y(k+1)是k+1時(shí)刻系統(tǒng)實(shí)際的輸出，u(k)與u(k-1)分別是k與k-1時(shí)刻系統(tǒng)輸入即控制量，λ是一個(gè)可調(diào)的權(quán)重系數(shù)。將(4)式代入準(zhǔn)則函數(shù)(5)式中，對(duì)u(k)求導(dǎo)，并令其等于零，得其中ρ是可調(diào)節(jié)步長(zhǎng)序列?？刂坡伤惴?6)式中λ的作用有兩個(gè)： 一是，它限制了控制量的u(k)的變化，即Δu(k)的大小，從而限制了非線性系統(tǒng)(1)式由動(dòng)態(tài)線性系統(tǒng)(3)式替代的范圍，因此可以間接的限制了偽偏導(dǎo)數(shù)的變化。 二是，因?yàn)橐肓藚?shù)λ，可以避免控制律算法(6)式中分母可能出現(xiàn)為零的奇異情況。 從控制律算法(6)式中可以看出，此類控制律與受控系統(tǒng)參數(shù)數(shù)學(xué)模型結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)階次無關(guān)，僅用系統(tǒng)輸入輸出（I/O）數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)。2、偽偏導(dǎo)數(shù)的辨識(shí)控制律算法(6)式中，在當(dāng)前時(shí)刻k未知的變量是偽偏導(dǎo)數(shù)與控制量u(k)。由定理2.1知，滿足假設(shè)2.1～2.3的任何非線性系統(tǒng)均可以由帶有時(shí)變參數(shù)的動(dòng)態(tài)時(shí)變線性系統(tǒng)(3)式來表示，顯然，任何的時(shí)變參數(shù)估計(jì)算法，如最小二乘算法等都能估計(jì)。這里采用與控制律算法相對(duì)應(yīng)的算法，由準(zhǔn)則函數(shù)可以求出的估計(jì)值。辨識(shí)的目標(biāo)是，使無限逼近y(k+1)-y(k)，同時(shí)還要使偽偏導(dǎo)數(shù)的值變化的不是太快，因此設(shè)計(jì)如下的估計(jì)準(zhǔn)則函數(shù)：其中項(xiàng)的引入，懲罰了參數(shù)的變化，而且由于(7)式中僅考慮了第k個(gè)采樣時(shí)刻，故由此準(zhǔn)則函數(shù)推導(dǎo)出來的參數(shù)估計(jì)算法應(yīng)具有對(duì)時(shí)變參數(shù)的跟蹤能力。應(yīng)用與上述相同的極小化方法，可以得到如下偽偏導(dǎo)數(shù)的估計(jì)算法：其中，μ是權(quán)重因子，η是步長(zhǎng)序列，兩者均是在控制過程中可調(diào)的參數(shù)。無模型自適應(yīng)控制器包括兩個(gè)重要的算法，一是偽偏導(dǎo)數(shù)的辨識(shí)，二是控制律的計(jì)算，因此，完整無模型自適應(yīng)控制器為：4、無模型自適應(yīng)控制算法流程圖1、一階滯后系統(tǒng)仿真分析模型如下：采用離散化仿真方法，采樣周期Ts=10s。當(dāng)參數(shù)選擇如下時(shí)，mu=0.1;lamta=0.016;ibuxi=0.1;rou=0.1;三、無模型自適應(yīng)控制仿真PID控制和MFAC控制的階躍響應(yīng)曲線如下：在t=2000s時(shí)加入擾動(dòng)信號(hào)。2、二階系統(tǒng)仿真采樣周期為0.01，采樣離散化仿真方法；MFAC和PID控制器的參數(shù)都進(jìn)行手工調(diào)整。參數(shù)對(duì)控制性能的影響；控制律的設(shè)計(jì)，參數(shù)估計(jì)算法設(shè)計(jì)；穩(wěn)定性的證明。1、美國(guó)通控集團(tuán)博軟公司（CyboSoft，GeneralCybernationGroupInc.）：

CyboCon中的MFA控制器：SISOMFA控制器－取代PID；

2、美國(guó)專利：過程控制的無模型自適應(yīng)控制

3、實(shí)用核心技術(shù)只有個(gè)別公司掌握，目前還是機(jī)密。四、工程應(yīng)用五、有待研究的問題謝謝！THANKYOU課程結(jié)束SWOT分析模板SWOT分析是市場(chǎng)營(yíng)銷管理中經(jīng)常使用的功能強(qiáng)大的分析工具，最早是由美國(guó)舊金山大學(xué)的管理學(xué)教授在80年代初提出來的：S代表strength(優(yōu)勢(shì))，W代表weakness(弱勢(shì))，O代表opportunity(機(jī)會(huì))，T代表threat(威脅)。市場(chǎng)分析人員經(jīng)常使用這一工具來掃描、分析整個(gè)行業(yè)和市場(chǎng)，獲取相關(guān)的市場(chǎng)資訊，為高層提供決策依據(jù)，其中，S、W是內(nèi)部因素，O、T是外部因素。它在制定公司發(fā)展戰(zhàn)略和進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析中也經(jīng)常被使用。SWOT的分析技巧類似于波士頓咨詢（BCG）公司的增長(zhǎng)/份額矩陣（TheGrowth/ShareMatrix），什么是SWOT分析內(nèi)部環(huán)境優(yōu)勢(shì)Strengths劣勢(shì)Weakness機(jī)會(huì)Opportunities威脅ThreatsSWOT分析傳統(tǒng)矩陣示意圖外部環(huán)境SWOT行業(yè)分析適用范圍業(yè)務(wù)單元及產(chǎn)品線分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析SWOT企業(yè)自身SBUSWOT分析SWOTSWOT企業(yè)自身SBUSWOT分析主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手SBUSWOT分析企業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境與行業(yè)平均水平進(jìn)行比較當(dāng)選擇行業(yè)領(lǐng)域中只有少數(shù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手時(shí)，可以考慮做SWOT組圖進(jìn)行比較SWOT分析步驟分析環(huán)境因素構(gòu)造SWOT矩陣制定行動(dòng)計(jì)劃運(yùn)用各種調(diào)查研究方法，分析出公司所處的各種環(huán)境因素，即外部環(huán)境因素和內(nèi)部能力因素。

將調(diào)查得出的各種因素根據(jù)輕重緩急或影響程度等排序方式，構(gòu)造SWOT矩陣。

在完成環(huán)境因素分析和SWOT矩陣的構(gòu)造后，便可以制定出相應(yīng)的行動(dòng)計(jì)劃。

SW優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)分析（內(nèi)部環(huán)境分析）提高公司盈利性產(chǎn)品線的寬度產(chǎn)品的質(zhì)量產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)品的可靠性產(chǎn)品的適用性服務(wù)的及時(shí)性服務(wù)態(tài)度……競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)可以指消費(fèi)者眼中一個(gè)企業(yè)或它的產(chǎn)品有別于其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的任何優(yōu)越的東西。需要注意的是一定要從消費(fèi)者的角度出發(fā)，尋找與競(jìng)爭(zhēng)者或行業(yè)平均水平比較，公司的產(chǎn)品與服務(wù)有什么優(yōu)勢(shì)/劣勢(shì)；而不是從公司的角度出發(fā)，衡量企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。通過一定努力，建立自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)引起競(jìng)爭(zhēng)者注意，開始作出反應(yīng)直接進(jìn)攻企業(yè)優(yōu)勢(shì)所在，或采取更為有力的策略競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)受到削弱，尋找新的策略增強(qiáng)自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)根據(jù)SW分析，公司建立并維持自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)企業(yè)在維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)過程中，必須深刻認(rèn)識(shí)自身的資源和能力，采取適當(dāng)?shù)拇胧?。因?yàn)橐粋€(gè)企業(yè)一旦在某一方面具有了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，勢(shì)必會(huì)吸引到競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的注意。而影響企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的持續(xù)時(shí)間，主要的是三個(gè)關(guān)鍵因素：（1）建立這種優(yōu)勢(shì)要多長(zhǎng)時(shí)間?（2）能夠獲得的優(yōu)勢(shì)有多大？（3）競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手作出有力反應(yīng)需要多長(zhǎng)時(shí)間？如果企業(yè)分析清楚了這三個(gè)因素，就會(huì)明確自己在建立和維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)中的地位了。OT機(jī)會(huì)與威脅分析（外部環(huán)境分析）環(huán)境發(fā)展趨勢(shì)分為兩大類：環(huán)境威脅環(huán)境機(jī)會(huì)環(huán)境威脅指的是環(huán)境中一種不利的發(fā)展趨勢(shì)所形成的挑戰(zhàn)，如果不采取果斷的戰(zhàn)略行為，這種不利趨勢(shì)將導(dǎo)致公司的競(jìng)爭(zhēng)地位受到削弱。環(huán)境機(jī)會(huì)就是對(duì)公司行為富有吸引力的領(lǐng)域，在這一領(lǐng)域中，該公司將擁有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。OT機(jī)會(huì)與威脅分析方法一：PEST法PEST法政治／法律:經(jīng)濟(jì)社會(huì)文化技術(shù)壟斷法律環(huán)境保護(hù)法稅法對(duì)外貿(mào)易規(guī)定勞動(dòng)法政府穩(wěn)定性經(jīng)濟(jì)周期GNP趨勢(shì)利率貨幣供給通貨膨脹失業(yè)率可支配收入能源供給成本人口統(tǒng)比收入分配社會(huì)穩(wěn)定生活方式的變化教育水平消費(fèi)政府對(duì)研究的投入政府和行業(yè)對(duì)技術(shù)的重視新技術(shù)的發(fā)明和進(jìn)展技術(shù)傳播的速度折舊和報(bào)廢速度OT機(jī)會(huì)與威脅分析方法一：波特五力模型競(jìng)爭(zhēng)者供應(yīng)商客戶替代者新進(jìn)入者進(jìn)入本行業(yè)有哪些壁壘？它們阻礙新進(jìn)入者的作用有多大？本企業(yè)怎樣確定自己的地位（自己進(jìn)入或者阻止對(duì)手進(jìn)入）？購(gòu)買者轉(zhuǎn)而購(gòu)買替代品的轉(zhuǎn)移成本；公司可以采取什么措施來降低成本或增加附加值來降低消費(fèi)者購(gòu)買替代品的風(fēng)險(xiǎn)？供貨商的品牌或價(jià)格特色；供貨商的戰(zhàn)略中本企業(yè)的地位；供貨商之間的關(guān)系；從供貨商之間轉(zhuǎn)移的成本本企業(yè)的部件或原材料產(chǎn)品占買方成本的比例；各買方之間是否有聯(lián)合的危險(xiǎn)；本企業(yè)與買方是否具有戰(zhàn)略合作關(guān)系行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)者的均衡程度、增長(zhǎng)速度、固定成本比例、本行業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的差異