无模型自适应控制.ppt

二、无模型自适应控制原理;1、什么是无模型控制; 首先,这些控制系统的设计和分析都是建立在精确的系统数学模型的基础上的,而实际系统由于存在非线性、不确定性、时变性和不完全性等因素,一般无法获得精确的数学模型； 其次,研究这些系统时,必须提出一些比较苛刻的假设,而这些假设在应用中往往与实际不相吻合； 再次,为了提高控制性能,整个控制系统变得较为复杂,增加了设备的初投资,降低了系统的可靠性，;3、无模型控制的方法; 1 、PID类控制技术及相关的方法； 按照无模型控制理论与方法的定义,PID类是标准的无模型方法， PID控制和基于PID的控制方法的文献非常多,并且已经在实际中得到了最广泛的应用，到目前为止,工业过程控制中95％以上的仍然是PID控制， 但是,PID控制技术在处理具有强非线性、时变性和具有周期性扰动的系统控制问题时其控制效果不甚理想,不具有学习功能,不具备对系统结构变化的适应性，针对PID控制利用误差的过去、现在和变化趋势的线性加权和控制策略的缺点,1994年韩京清教授提出了非线性PID的概念,并且进而发展出了一系列理论成果,如跟踪微分器、扩展状态观测器、自抗扰技术等,使得传统的PID无模型控制技术又有了本质的改进和丰富，; 2 、学习控制,包括迭代学习控制 iterative learning contro1 和重复控制； 3 、去伪控制 unfalsified contro1 美国的Michael G.Safonov在l995年提出一种称为是去伪控制的无模型控制方法,该种方法的基本思想是首先构造一个满足性能规格的可行控制器参数集合,然后基于量测到的新数据迭代地判别是否满足此性能规格，当新量测到的数据否定掉目前使用的控制器之后,则控制器便会自动地切换到新的控制器，当所使用控制器满足性能规格未被所量测到的数据否定掉,则设计一个优化算法缩小可行控制器的可行区域，此种无模型控制方法本质上是一种切换控制， 4 、无模型自适应控制 MFAC：model free adaptive control ;4、无模型自适应控制概述;考虑如下一般单输入单输出 SISO 离散时间非线性系统 :;假设2.2非线性函数f … 关于系统当前的控制输入信号u k 具有连续的偏数， ;假设2.1是对受控系统的一条基本假设,如果它不满足,对这样的系统进行控是不可能的，假设2.2包括一大类非线性系统，假设2.3是对系统输出变化量的一限制,即有界的输入能量变化产生有界的输出能量变化,显然它包括一类非线性统， ;伪偏导数 显然是一个时变参数,即使系统 1 是一个线性时不变系统是如此,它与到采样时刻k-1为止的系统输入输出信号有关，定理2.1给出它是某意义下的“微分信号”,且有界，如果采样周期及Δu k-1 的值都很小的话, 可以看成是一个慢时变参数,并且它与u k-1 的关系可以忽略，这样从理论上讲可以设计自适应控制系统， ; 二 SISO无模型自适应控制算法;泛模型 3 的一步预测模型为 ;此准则函数中由于项 的引入,使得控制量; 控制律算法 6 式中λ的作用有两个： 一是,它限制了控制量的u k 的变化,即Δu k 的大小,从而限制了非线性系统 1 式由动态线性系统 3 式替代的范围,因此可以间接的限制了伪偏导数的变化， 二是,因为引入了参数λ,可以避免控制律算法 6 式中分母可能出现为零的奇异情况， 从控制律算法 6 式中可以看出,此类控制律与受控系统参数数学模型结构、系统阶次无关,仅用系统输入输出 I/O 数据设计， ;2、伪偏导数的辨识; 其中 项的引入,惩罚了参数 的变化,而且由于 7 式中仅考虑了第k个采样时刻,故由此准则函数推导出来的参数估计算法应具有对时变参数的跟踪能力，应用与上述相同的极小化方法,可以得到如下伪偏导数的估计算法： ; 无模型自适应控制器包括两个重要的算法,一是伪偏导数的辨识,二是控制律的计算,因此,完整无模型自适应控制器为： ;4、无模型自适应控制算法流程图;1、一阶滞后系统仿真分析;PID控制和MFAC控制的阶跃响应曲线如下： 在t=2000s时加入扰动信号，;2、二阶系统仿真 ;参数 对控制性能的影响； 控制律的设计,参数估计算法设计； 稳定性的证明，二、无模型自适应控制原理;1、什么是无模型控制; 首先,这些控制系统的设计和分析都是建立在精确的系统数学模型的基础上的,而实际系统由于存在非线性、不确定性、时变性和不完全性等因素,一般无法获得精确的数学模型； 其次,研究这些系统时,必须提出一些比较苛刻的假设,