自适应控制技术

1、模型参考自适应控制系统模型参考自适应系统是比较常用的自适应系统，对于这类系统，人们已经提出了许多的 设计方法，有的比较成熟，有的还正在发展，尚待完善。从工程实施的观点出发，希望设计 出的系统能在性能和复杂程度之间取得较好的权衡。为了简化适应系统，希望所确定的自适 应规律，无需直接求解线性或非线性方程。因此，2模型参考自适应系统的设计问题看做是 系统的参数或状态平衡位置而进行自动调整的问题。1模型参考自适应控制系统典型结构模型参考自适应控制系统有参考模型、可调系统和自适应机构3部分组成，常见的一 种典型结构如下图所示。由四部分组成：带有未知参数的被控对象假设被控对象的结构已知。对于线性系统，这意

2、味着系统的极点数和零点数是已知的， 但它们的位置是未知的。参考模型（它描述控制系统的期望的输出）应当能反映控制任务中的指定的性能；规定的理想性态应当是自适应控制系统可以达到的，即当给定对象模型结 构后，对参考模型的结构有一些特有的限制（如阶数和相对阶）。带有可校正参数的反馈控制律可以得到一族控制器；应当具有“完全的跟踪能力”，达到跟踪收敛，即当被控对象的参数精确 已知时，相应的控制律应当使系统的输出与参考模型的输出相等；现有的自适应控制设计通常要求控制器参数线性化。如果控制规律中可调整的参数是线性的，则称控制器是参数线性化的。校正参数的自适应机制能保证当参数变化时系统稳定并使得跟踪误差收敛到零

3、；设计方法有李雅普诺夫定理，超稳定性理论，耗散理论等。2质量未知的模型参考自适应控制图1.2 一个非线性质量一阻尼一弹簧系统图1.2中的质量一阻尼一弹簧系统，其动力学方程为其中，bx|x |表示非线性耗散式阻尼，而(kx kx3)代表非线性弹簧。考查用电动机力u控制一个质量为m的质点在没有摩擦的表面上运动，其性 态可以描述为m x u(1.1)假设给控制系统发出定位指令r(t)。用下面的参考模型给出受控物体对外部 指令r(t)的理想响应x x x r(t)(1.2)m 1 m 2 m 2其中，正常数和2反映指定的性能，在理想情况下，物体应当像质量一弹簧 一阻尼系统一样运动到指定的位置r (t)

4、。若质量m精确已知，可以用下面的控制律实现完全跟踪其中，x x(t) x (t)表示跟踪误差，是一个严格大于零的数。由这个控制器m可以得到按指数收敛的误差系统现在假设质量m不是精确已知的。可以用下面的控制律zL、一 一、 TOC o 1-5 h z u m (x 2 x2x)(1.3)其中，m表示可以校正的参数。将这个控制律带入对象动态中，得到闭环误差动 态ms ms m v(1.4)其中，s是组合跟踪误差，定义为s x x(L5)信号量v定义为 参数估计误差m定义为方程(1.4表明组合跟踪误差s与参数误差通过一个稳定滤波器相关联。m的参数更新规律其中正常数称为自适应增益。注：参数m的校正是基

5、于系统的信号，自适应控制系统具有非线性本质， 从而控制器(1.3)也是非线性的。仿真分析：设物体的真实质量是m 2 ，选择零作为m的初值，这表明预先不知道真实质量。自适应增益为0.5,分别选择其他设计参数为1 10， 2 25，6。图1.3跟踪性能和未知质量参数的估计，图1.4跟踪性能和未知质量参数的估计，图1.3表示位置指令为r(t)0初始条件为x(0)x(。)0, x(0) x (0) 0.5的仿真结果。图1.4表示期望位置是正弦函数r(t) sin4t的仿真结果。两种情形下位置跟踪误差均收敛到零，而只有后一种情形参数误差趋于零。3模型参考自适应控制方法(MRAC)和自校正控制方法(STC

6、)的关系STCMRAC更新参数是为了使得输入输出数据 3.0之间的拟合误差最小更新参数是为了使得被控对象和参考 模型之间的跟踪误差最小具有更高的灵活性，可以将不同的估计 器和控制器耦合起来(即估计和控制分 离)控制律和自适应律的选择相对复杂一般很难保证自校正控制器的稳定性 和收敛性。通常要求系统的信号足够丰 富，才能使得参数估计值收敛到真实 值，才能保证系统的稳定性和收敛性。不管信号充足与否，系统的稳定性和跟 踪误差的收敛性通常是可以保证的从随机调节问题的研究中演化而来从确定自动伺服系统的最优控制中发 展起来的通常用于离散时间系统一般用于连续时间系统4一阶系统的自适应控制讨论一阶系统的自适应控

7、制。过程可以近似地表示为一阶微分方程y a y b u(4.5)其中，y是系统输出，u是输入，a和b 是系统参数。问题描述 TOC o 1-5 h z 在自适应控制中，假定系统参数七和七是未知的。所期望的自适应系统的性态设为 一阶参考模型y ay b r(t)(4.6)mmm m其中，am和、是常数，r(t)是有界的外部参考信号。参数a.要求是严格正的，、也选为严格正数。mmm参考模型可以用它的传递函数M表示为其中且P是拉普拉斯变量。注意到M是严正实函数。自适应控制的目的：寻找控制规律和自适应规律，使得模型的跟踪误差y(t) ym渐近地收敛到零。需要假设参数bp的符号已知控制律的选择一阶模型参

8、考自适应控制系统选择如下控制律u a (t)r a (t)y(4.7)其中a/%y是时变反馈增益。闭环系统为y (a a b ) y a b r (t)(4.8)P y Pr p目标是使得系统可能实现精确模型匹配。如果被控对象参数已知，那么选择下面的控制参数bam-rbpayaa(4.9)Pbp则相应的闭环系统为它和参考模型动态相同，从而有零跟踪误差。自适应律的选择记跟踪误差为参数误差定义为自适应律提供的控制器参数与理想参数的差，即a(t) arar araaa将(4.6) 参考模型)减去(4.8)(闭环系统)得到跟踪误差的动态 a(t) arar araaa将(4.6) 参考模型)减去(4.

9、8)(闭环系统)得到跟踪误差的动态 b a )y (b(4.10)e a (y y ) (a aa e b (a r a y)m p r ya b )r(4.11)它可以表示为参数误差和跟踪误差之间的关系式M arbpame p其中p表示拉普拉斯变量。由引理4.1，得到下面的自适应律(a rra y)y(a rra y)y(4.12)a sgnb ) ey(4.13b)其中是表示自适应增益的正常数。sgn bp)决定了搜索适当控制器参数的方向。跟踪收敛性分析V (e,R1 -eV (e,R1 -e2 2H(a22Pra2)y(4.14)沿系统轨线的导数为于是，自适应系统是全局稳定的，即信号e,

10、a和a都有界。r y由Barbalat引理保证跟踪误差e(t)全局渐近收敛。因为e,a和a的有界性蕴含e r y的有界性，从而V是一致连续的。5自适应控制系统的鲁棒性假定：除了参数不确定性外没有其他不确定因素。在实际中，存在许多类型的非参数不确定性，这包括：高频未建模动态，如执行器动态；低频未建模动态，如干摩擦阻尼和静摩擦；量测噪声。设计自适应控制器就是为了控制实际物理系统，并且这些非参数不确定性是不可避免 的，所以下面几个关于非参数不确定性的问题非常重要：非参数不确定性对自适应控制系统有什么影响？如何才能使自适应控制系统对它们不敏感？包含有理想系统模型并能以模型的工作状态为标准自行调整参数的适应控制系统，简称 模型参考系统。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