1、一：簡(jiǎn)介 二：兩大類設(shè)計(jì)方法： A 基于局部參數(shù)最優(yōu)化的設(shè)計(jì)方法(MIT律) 是否更好？ 有何局限？ 如何改進(jìn)？ B 基于穩(wěn)定性理論的設(shè)計(jì)方法(Lyapunov方法) 三：總結(jié)與心得,特點(diǎn)：1、消除結(jié)構(gòu)擾動(dòng)引起的系統(tǒng)誤差 2、較少依賴數(shù)學(xué)模型，但必須設(shè)計(jì)自適應(yīng)算法。 聯(lián)系：1、可調(diào)系統(tǒng)包括被控對(duì)象自適應(yīng)跟隨控制模型 2、控制對(duì)象與參考模型互換自適應(yīng)系統(tǒng)辨識(shí) 問題(兩類問題互為對(duì)偶，分析可基于同一理論 基礎(chǔ))。,設(shè)計(jì)一：MIT自適應(yīng)控制規(guī)律 自適應(yīng)增益律：,Kc(t),自適應(yīng)機(jī)構(gòu),kpG(s),kmG(s),u,e,ym,yr,yp,可調(diào)增益MIT-MRAC系統(tǒng)結(jié)構(gòu),仿真： 控制對(duì)象： (注：我

2、們主要分析二階系統(tǒng)，高階系統(tǒng)容易導(dǎo)致不穩(wěn)定) 常用負(fù)反饋控制：,kv,kpG(S),yr,e,yp,-,干擾,Yr為方波輸入信號(hào)，kv=2 ： 紅色實(shí)線表示理想輸出，藍(lán)色虛線表示實(shí)際輸出。,同樣的被控對(duì)象： 引入?yún)⒖寄Ｐ?kv,kpG(S),yr,e,yp,KmG(s),Kc,自適應(yīng)機(jī)構(gòu),u,干擾,ym,同樣的被控對(duì)象和輸入。 紅色實(shí)線為理想輸出，藍(lán)色虛線為實(shí)際輸出。,對(duì)比以下輸出情形：R(5)不變 g= 0.1 g =0.3 g =0.5,再看看自適應(yīng)增益g(0.5)不改變的情形： r =2 r=4 r=6,由仿真可看出：MIT方法在設(shè)計(jì)過程中并未考慮穩(wěn)定性問題，不能保證所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)控制系

3、統(tǒng)總是穩(wěn)定的(缺點(diǎn))。,上述例子中， km=kp=1,a1=2,a0=3; 根據(jù)a1a0kp*km*g*r可知： g*r6 故r=5時(shí)，g最好不要超過0.24 g=0.5時(shí)，r最好不要超過3.46,如何改進(jìn)？ MIT歸一化算法,引入,針對(duì)同樣例子： 取 g=0.5 r=1 r=10 r=100,可問題又來了 當(dāng)自適應(yīng)增益g取得過大，輸出仍然會(huì)可能產(chǎn)生振蕩。 r=2,g=2時(shí)，振蕩明顯,如何改進(jìn)？ 為了克服系統(tǒng)可能不穩(wěn)定這一缺陷，采用Lyapunov第二方法保證系統(tǒng)具有全局漸進(jìn)穩(wěn)定性。,依據(jù)Lyapunov第二方法推得自適應(yīng)增益：,對(duì)于同樣的例子：,應(yīng)用Lyapunov法得到的圖形：,MIT與Lyapunov仿真比較： 同樣的系統(tǒng)，同樣的輸入(r=5)和自適應(yīng)增益(g=0.5),MIT方法,Lyapunov方法,MIT歸一法與Lyapunov方法比較： 同樣的，g=2,r=2,MIT歸一法,Lyapunov方法,Lyapunov第二方法設(shè)計(jì)自適應(yīng)增益只能是部分程度上解決設(shè)計(jì)系統(tǒng)不穩(wěn)定問題： 當(dāng)g,r過大(g=5,r=5): 所以后來者又不斷 開發(fā)新的設(shè)計(jì)方法， 諸如“超穩(wěn)定理論” “Narendra穩(wěn)定自適應(yīng)控制”等。還待進(jìn)一步發(fā)展。,仿真總結(jié)與心得：,一般控制,自適應(yīng)MIT控制,MIT歸一法,Lyapunov