浅谈自适应控制

龙源期刊网浅谈自适应控制作者：肖冲来源：《商情》2010年第37期【摘要】简单回顾了自适应控制的产生与发展历程，重点介绍了几种常见的自适应控制结构原理和最新非线性自适应控制的一些发展，并对自适应控制的一些应用进行了综述，最后对自适应控制下一步的发展方向和有待解决的新课题进行了总结。【关键字】自适应控制不确定非线性系统稳定性1.引言自适应控制的发展已有40多年的历史，并且在近20年里得到了飞速的发展，已成为当代自动控制界的少数热门前沿研究领域之一。自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统。这里所谓“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。面对这些客观存在的各种不确定性，如何设计适当的控制作用，使得某一指定的性能指标达到并保持最优或近似最优，就是自适应控制所要解决的问题。自适应控制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。自适应控制系统的设计方法主要有两大类，一是基于自校正控制理论，另一是基于模型参考自适应控制理论。模型参考自适应控制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。自校正控制技术是由Kalman于1958年提出，由于当时的理论和技术发展都不充分，因此没有得到应有的重视和应用。60年代现代控制理论蓬勃发展，取得了诸如状态空间法、稳定性理论、最优控制、随机控制、参数估计等一些成果，电子计算机迅速发展为在工业生产过程中实现自适应控制这种复杂的策略提供了必要的技术基础。70年代以来，自适应控制理论有了显著的进展，一些学者分别在确定性的和随机的、连续的和离散的系统的自适应控制理论方面做出了杰出的贡献。2.非线性系统自适应控制线性系统的自适应控制至今已发展的很完善。近年来，基于微分几何理论的仿射非线性系统自适应控制也取得了很大的进展，但对一般非线性系统，其自适应控制问题的解决却仍然相当困难。首先，很难找到适合不确定非线性动态系统的模型结构，不像线性系统，只要阶次已知，就可以有标准形式函数表示；其次，不存在一般形式的自适应控制律，不同的非线性系统龙源期刊网其自适应控制律差别很大。由于非线性系统自适应的高难度和复杂性，使得自校正控制和模型参考自适应控制等成熟的自适应控制理论在面对一般非线性系统时显得山穷水尽，人们一方面尽量利用现有的自适应控制理论来处理非线性系统的自适应控制问题，另一方面在努力寻找新的思想和方法。神经网络的出现，特别是其对一般非线性函数的逼近能力，给一度陷入困境的非线性系统的自适应控制带来了希望，人们将自适应控制与神经网络适当的结合，组成了多种基于神经网络的自适应控制系统。与传统自适应控制相对应，神经网络自适应也可以分为模型参考控制(MRAC)和自校正控制(STC)两种。两者区别是：自校正控制将根据对系统正向和逆向模型辨识的结果，直接调节控制器内部参数，使系统满足给定的指标性能。而在模型参考控制中，闭环控制系统的期望性能由一个稳定的参考模型描述，它被定义为{r(t)，ym(t)}输入输出对，控制系统的目的就是要使被控对象的输出y(t)一致渐进地趋近参考模型的输出。稳定自适应控制是近年来基于神经网络自适应控制方法研究的主流。按照所使用神经网络的类型，可以将其分为：基于线性参数化神经网络、多层和动态神经网络的稳定自适应控制。基于线性参数化神经网络的稳定自适应控制通过采用线性参数化神经网络，可调参数与神经网络基函数的线性关系成立。所以传统自适应控制的严格结论可以直接用于神经网络的权值调整，从而得到稳定的闭环控制系统。相对于线性参数化神经网络，多层神经网络具有许多独特的优点．首先，多层神经网络具有较好的逼近精度；其次，采用多层神经网络的自适应控制器可调参数较少，这对控制的实时实现是非常重要的。由于含有反馈连接，动态神经网络固有的动态记忆使得它特别适合于动态系统的建模与控制。动态神经网络不仅能够模拟某些动态行为，如极限环和混沌等，而且能够以较小的规模提供规模大得多的多层神经网络的性能。总之，非线性系统自适应控制在近些年来已经得到了迅猛的发展，但存在的问题仍然很多，其仍是自适应控制研究的难点和热点。3.自适应控制的应用自适应控制自提出以后，已经得到了一些应用。李年裕等将一种新的自适应控制方法用于导弹指导系统中，真结果表明该方法的正确可行。杨丽君设计了一种组合的自适应控制器并将其应用于锅炉燃烧系统的控制中，理论分析和实验结果都表明该方案对解决燃烧系统的强干扰及强耦合有显著效果。胡延苏等针对Web服务器一般采用离线辨识，使其反馈方法在WebQoS控制上应用的实时性往往不佳，提出了一种Web服务器自适应参考模型。该模型通过在线辨识，根据对象模型的变化及时更新模型参数和控制器参数，以尽快减小系统误差。通过MATLAB仿真和实际网络测试表明，该控制器不仅在恶劣的网络环境下可维持较好的比例延迟保证，且相比于传统的控制方法具有一定的优越性。龙源期刊网自适应控制已经应用于各行各域，取得了一定的成果，随着自适应控制理论进一步的发展，其应用也将更广泛，更能体现其卓越的性能。4.结束语自适应控制系统是一种本质非线性的系统，其理论进展比较缓慢，许多研究工作在理论上仍未达到合理和完整的程度。参考文献：［1］孙茂义,黄成.基于多模型切换的鲁棒自适应控制器.海军航空工程学院学报,2010,25(1):36-40［2］李年裕,刘藻珍.一种新的直接自适应控制方法及其在制导系统中的应用.控制理论及应用,2007,24(5):825-828［3］杨丽君.一种组合自适应控制器的设计及应用.仪器仪表学报增刊,2005,26(8):111-112［4］胡延苏,戴冠中,高昂,潘文平.Web服务器上比例延迟保证的自适应控制方法.计算机应用研究,2010,27(1):336-338