自适应控制第7章.ppt

第2部分自适应控制 第7章 多变量自校正控制 7.1 多变量自校正调节器 7.1.1 多变量最小方差控制 7.1.2 多变量自校正调节器算法 间接自校正控制算法： ①读取新的输出向量Y(k)和输入向量U(k)； ②应用多变量最小二乘辩识算法辨识A(q -1), B(q -1),C(q -1)的参数； ③应用式(7.1.5)求解F(q -1)和G(q -1)； ④利用伪交换矩阵(7.1.8)求出 和 ⑤按公式(7.1.25)求解U(k)； ⑥采样数加1(即t→t+1)，返回到①。 多变量自校正调节器的直接算法通常按下列步骤实施: ①取新的输出向量Y(k)和输入向量U(k)； ②组成观测数据向量 (k-d)； ③用递推最小二乘公式估计最新参数 1,2,…,n； ④应用式(7.1.36)建立多变量最小方差自校正控制规律； ⑤采样次数加1(即k→k+1)，返回①，继续循环。 7.2 多变量自校正控制器 7.2.1 多变量加权最小方差控制 7.2.2 多变量自校正控制器 其计算通常按下列步骤: ①读取新的输出向量Y(k)、输入向量和参考输入向量R(q -1)； ②按(7.2.19)计算γ(k+d)； ③用多变量递推最小二乘辨识算法辨识L(q -1)、H(q -1)和Q(q -1)参数； ④应用式(13.2.14)求解多变量加权最小方差自校正控制规律U(k)； ⑤采样次数加1(即k→k+1)，返回①，继续循环。 7.3 多变量极点配置自校正控制器 7.3.1 极点配置控制器原理 7.3.2 极点配置控制器自校正控制算法 间接自校正控制算法： ①读取新的输出向量Y(k)和输入向量U(k)； ②应用多变量最小二乘辨识算法辨识A(q -1)，B(q -1)，C(q -1)的参数； ③人为选定稳定的对角型多项式矩阵Tm(q -1)， 使之detTm(q -1)的零点为符合工艺要求的闭环极点，然后应用式（7.3.8）求解F(q -1)和G(q -1)； ④按式(7.3.10)选择H； ⑤按公式(7.3.11)进行控制器U(k)的设计； ⑥采样数加1(即k→k+1)，返回到①。 直接自校正控制算法： 多变量极点配置直接自校正控制算法步骤为： ①取新的输出Y(k)、输入向量U(k)及参考输入向量R(k)； ②构造数据向量 ③使用递推最小二乘估计算法(7.3.25)式辨识自校正控制器参数Θ； ④按式(7.3.28)选择H； ⑤利用(7.3.29)式求解控制输入U(k)； ⑥采样数加1(即k→k+1)，返回到①。 7.4 多变量系统自校正解耦控制 7.4.1 解耦控制算法 7.4.2 极点配置控制算法 7.4.3 自校正极点配置解耦间接控制算法 自校正极点配置解耦间接控制算法计算步骤为： ①读取新的输出向量Y(k)和输入向量U(k)； ②采用(7.4.30)式进行辨识，得多项式矩阵 ③应用式(7.4.5)作分解 ④应用式(7.4.7)和式(7.4.8)构造多项式矩阵 ⑤应用式(7.4.9)对系统进行解耦； ⑥应用式(7.4.24)Diophantine方程求得 Fi(q -1)和Gi(q -1)，应用式(7.4.27)式求解Hi(q -1)，对系统的第i个通道(i=1,2,…,m)进行极点配置控制器设计； ⑦采样数加1(即k→k+1)，返回到①。 * * (7.1.1) (7.1.2) (7.1.3) (7.1.4) (7.1.5) (7.1.6) (7.1.7) (7.1.8) (7.1.9) (7.1.10) (7.1.11) (7.1.12) (7.1.13) (7.1.14) (7.1.15) (7.1.16) (7.1.17) (7.1.18) (7.1.19) (7.1.20) (7.1.21) (7.1.22) (7.1.23) (7.1.24) (7.1.25) (7.1.26) (7.1.27) (7.1.28) (7.1.29) (7.1.30) (7.1.31) (7.1.32) (7.1.33) (7.1.34) (7.1.35) (7.1.36) (7.2.1) (7.2.2) (7.2.3) 图7.1.1 例7.1.1 仿真曲线 (7.2.4) (7.2.5) (7.2.6) (7.2.7) (7.2.8) (7.2.9) (7.2.10) (7.2.11) (7.2.12) (7.2.13) (7.2.14) (7.2.15) (7.2.16) (7.2.17) (7.2.18) (7.2.19) (7.2.20) (7.2.21) (7.3.3) (7.3.