自适应控制实验

k c t t

实验一

一、 可增益Lyapunov-MRAC 算法

1.1 步骤：

已知：

N （s ）

D (s )

第一步：选择参考模型，即Gm （s ）；

第二步：选择输入信号 y r （t ）和自适应增益γ；

第三步：采样当前参考模型输出 y m （t ）和系统实际输出 y p （t ）；

第四步：利用公式 &

( )= γe (t ) y r (t ) 和公式 u ( )= k c (t ) y r (t ) ；

第五步：t t+h ，返回第三步，继续循环。

1.2 考虑如下被控方对象模型：

G p (s )=

选择参考模型为：

k p (s + 1) s 2 + 5s + 1 ， k p 未知（仿真时取 k p =1）

G m (s )= k m (s + 1) s 2 + 5s + 1

， k m =1

因为 G P (s )、 G m (s )均为严格正实函数。取自适应增益γ=0.2，输入 y r 为 方波信号，幅值r=1，采用可调增益Lyapunov-MRAC 算法，仿真程序以及仿真结 果如下。

二、仿真程序

%可调增益Lyapunov-MRAC

clear all ;close all ;

h=0.1;L=100/h;%数值积分步长和仿真步数

num=[1 1];den=[1 5 1];n=length(den)-1; kp=1;[Ap,Bp,Cp,Dp]=tf2ss(kp*num,den); km=1;[Am,Bm,Cm,Dm]=tf2ss(km*num,den); gamma=0.2;

yr0=0;u0=0;e0=0;

xp0=zeros(n,1);xm0=zeros(n,1); kc0=0;

r=1;yr=r*[ones(1,L/4) -ones(1,L/4) ones(1,L/4) -ones(1,L/4)]; for k=1:L;

time(k)=k*h;

y m (t )、y p (t )

u (t )

xp(:,k)=xp0+h*(Ap*xp0+Bp*u0); yp(k)=Cp*xp(:,k);

xm(:,k)=xm0+h*(Am*xm0+Bm*yr0); ym(k)=Cm*xm(:,k); e(k)=ym(k)-yp(k);

kc=kc0+h*gamma*e0*yr0;%Lyapunov-MRAC 自适应律 u(k)=kc*yr(k); %更新数据

yr0=yr(k);u0=u(k);e0=e(k); xp0=xp(:,k);xm0=xm(:,k); kc0=kc; end

subplot(2,1,1);

plot(time,ym,'r',time,yp,':');

xlabel('t');ylabel('y_m(t)、y_p(t)'); legend('y_m(t)','y_p(t)'); subplot(2,1,2); plot(time,u);

xlabel('t');ylabel('u(t)');

三、仿真结果

2

1 0

-1

2

1

-1

-2y m (t) y p (t)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

t

t

第一步：设置初值 和 ,输入初始数据；( )0θ

( )0P

∧ 参数 ,即 、 和 ；θG

f C 取初值P(0)=

I 、 =0.01，

的下界为 =0.1，期望输出

为610

( )0θ

f min f

( )ky r 第三步： 构造观测数据向量 ，利用递推算法在线实时估计控制器(

)dk -? 实验二

一、最小方差直接自校正控制算法

1.1 步骤：

已知：模型阶次 n a 、 n b 、 n c 及纯延时d 。

∧

第二步：采用当前实际输出 y (k ) 和期望输出 y r (k + d ) ； ∧

∧ ∧ ∧

第四步：计算并实施 u (k )；

第五步：k k+h ，返回第二步，继续循环。

1.2 考虑如下被控方对象模型：

y(k)-1.7y(k-1)+0.7y(k-2)=u(k-4)+0.5u(k-5)+ξ(k)+0.2ξ(k-1)

式中，ξ(k)为方差为0.1的白噪声。

∧ ∧

幅值为10的方波信号，采用最小方差直接自校正控制算法，其控制效果如图 1、2.

二、仿真程序

%最小方差直接自校正控制

a=[1 -1.7 0.7];b=[1 0.5];c=[1 0.2];d=4;

na=length(a)-1;nb=length(b)-1;nc=length(c)-1; nf=nb+d-1;ng=na-1; L=400;

uk=zeros(d+nf,1); yk=zeros(d+ng,1); yek=zeros(nc,1); yrk=zeros(nc,1); xik=zeros(nc,1);

yr=10*[ones(L/4,1);-ones(L/4,1);ones(L/4,1);-ones(L/4+d,1)]; xi=sqrt(0.1)*randn(L,1); %递推估计初值

thetaek=zeros(na+nb+d+nc,d);

P=10^6*eye(na+nb+d+nc);

for k=1:L

time(k)=k;

y(k)=-a(2:na+1)*yk(1:na)+b*uk(d:d+nb)+c*[xi(k);xik];

%递推增广最小二乘法

phie=[yk(d:d+ng);uk(d:d+nf);-yek(1:nc)];

K=P*phie/(1+phie'*P*phie);

thetae(:,k)=thetaek(:,1)+K*(y(k)-phie'*thetaek(:,1));

P=(eye(na+nb+d+nc)-K*phie')*P;

ye=phie'*thetaek(:,d);

%提取辨识参数

ge=thetae(1:ng+1,k)';fe=thetae(ng+2:ng+nf+2,k)';ce=[1 thetae(ng+nf+3:ng+nf+2+nc,k)'];

if abs(ce(2))>0.9

ce(2)=sign(ce(2))*0.9;

end

if fe(1)<0.1

fe(1)=0.1;

end

u(k)=(-fe(2:nf+1)*uk(1:nf)+ce*[yr(k+d:-1:k+d-

min(d,nc));yrk(1:nc-d)]-ge*[y(k);yk(1:na-1)])/fe(1);%控制量

%更新数据

for i=d:-1:2

thetaek(:,i)=thetaek(:,i-1);

end

thetaek(:,1)=thetae(:,k);

for i=d+nf:-1:2;

uk(i)=uk(i-1);

end

uk(1)=u(k);

for i=d+ng:-1:2

yk(i)=yk(i-1);

end

yk(1)=y(k);

for i=nc:-1:2;

yek(i)=yek(i-1);

u (k )

yrk(i)=yrk(i-1); xik(i)=xik(i-1); end

if nc>0

yek(1)=ye; yrk(1)=yr(k); xik(1)=xi(k); end end

figure(1);

subplot(2,1,1);

plot(time,yr(1:L),'r:',time,y);

xlabel('k');ylabel('y_r(k)、y(k)');

legend('y_r(k)','y(k)');axis([0 L -20 20]); subplot(2,1,2); plot(time,u);

xlabel('k');ylabel('u(k)');axis([0 L -40 40]); figure(2);

subplot(2,1,1);

plot([1:L],thetae(1:ng+1,:),[1:L],thetae(ng+nf+3:ng+2+nf+nc,:)); xlabel('k');ylabel('参数估计g 、c');

legend('g_0','g_1','c_1');axis([0 L -3 4]); subplot(2,1,2);

plot([1:L],thetae(ng+2:ng+2+nf,:)); xlabel('k');ylabel('参数估计f');

legend('f_0','f_1','f_2','f_3','f_4');axis([0 L 0 4]);

三、仿真结果

20 10

-1

-20

40

20

-2

-40

y (k)

r

y (k)

050

100

150

2002

5030

0350

400

k

050

100

150

2002

5030

0350

400

k

图

1直接算法

控制结果

、

、、、g 、c 、

、、、f

4

2

g 0 g 1 c 1

-2 0 50

100

150

200 250

300

350

400

k

4

3

2

1

f 0 f 1 f 2 f 3 f 4

0 50 100 150 200 250 300 350 400

k

图2 控制器参数估计结果

自适应控制综述

自适应控制文献综述 卢宏伟 （华中科技大学控制科学与工程系信息与技术研究所 M200971940） 摘要：文中对自适应控制系统的发展、系统类型、控制器类型以及国内外自适应控制在工业和非工业领域的应用研究现状进行了较系统的总结。自适应控制成为一个专门的研究课题已超过50年了，至今，自适应控制已在很多领域获得成功应用，证明了其有效性。但也有其局限性和缺点，导致其推广应用至今仍受到限制，结合神经网络、模糊控制是自适应控制今后发展的方向。 关键字：自适应控制鲁棒性自适应控制器 1.自适应控制的发展概况 自适应控制系统首先由Draper和Li 在1951年提出，他们介绍了一种能使性能特性不确定的内燃机达到最优性能的控制系统。而自适应这一专门名词是1954年由Tsien在《工程控制论》一书中提出的，其后，1955年Benner 和Drenick也提出一个控制系统具有“自适应”的概念。 自适应控制发展的重要标志是在1958午Whitaker“及共同事设计了一种自适应飞机飞行控制系统。该系统利用参考模型期望特性和实际飞行特性之间的偏差去修改控制器的参数，使飞行达到最理想的特性，这种系统称为模型参考自适应控制系统(MRAC系统)。此后，此类系统因英国皇家军事科学院的Parks利用李稚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论和法国Landau利用Popov 的超稳定性理论等设计方法而得到很大的发展，使之成为—种最基本的自适应控制系统。1974年，为了避免出现输出量的微分信号，美国的Monopli 提出了一种增广误差信号法，因而使输入输出信号设汁的自适应控制系统更加可靠地应用与实际工程中。 1960年Li和Wan Der Velde提出的自适应控制系统，他的控制回路中用一个极限环使参数不确定性得到自动补偿，这样的系统成为自振荡的自适应控制系统。 Petrov等人在1963年介绍了一种自适应控制系统，它的控制数如有一个开关函数或继电器产生，并以与参数值有关的系统轨线不变性原理为基础来设计系统，这种系统称为变结构系统。 1960到1961年Bellman和Fel`dbaum分别在美国和苏联应用动态规划原理设计具有随机不确定性的控制系统时，发现作为辨识信号和实际信号的控制输入之间存在对偶特性，因而提出对偶控制。 Astrom和Wittenmark对发展另一类重要的自适应控制系统，即自校正调节器(STR)作出了重要的贡献。这种调节器用微处理机很容易实现。这一有创见的工作得到各国学者普遍的重视，并且把发展各种新型的STR和探索新的应用工作推向新的高潮，使得以STR方法设计的自适应控制系统在数量上迢迢领先。在这些发展中以英国的Clarker和Gawthrop在1976年提出的广义最小方差自校正控制器最受重视。它克服了自校正调节器不能用于非最小相位系统等缺点。为了既保持自校正调节器实现简单的优点，又有拜较好的

自动控制现代控制与智能控制的关系

自动控制、现代控制与智能控制的关系 一、基本区别 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。 自动控制理论中建立在频率响应法和根轨迹法基础上的一个分支。经典控制理论的研究对象是单输入、单输出的自动控制系统，特别是线性定常系统。经典控制理论的特点是以输入输出特性（主要是传递函数）为系统数学模型，采用频率响应法和根轨迹法这些图解分析方法，分析系统性能和设计控制装置。经典控制理论的数学基础是拉普拉斯变换，占主导地位的分析和综合方法是频率域方法。建立在状态空间法基础上的一种控制理论，是自动控制理论的一个主要组成部分。 在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，包括线性系统和非线性系统，定常系统和时变系统，单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。 智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。 二、华山论剑：自动控制的机遇与挑战 传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型的基础上，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型；(2)研究这类系统时，必须提出并遵循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；(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题；(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性。 为了讨论和研究自动控制面临的挑战，早在1986年9月，美国国家科学基金会(NSF)及电气与电子工程师学会(1EEE)的控制系统学会在加利福尼亚州桑克拉拉大学(University of Santa Clare)联合组织了一次名为“对控制的挑战”的专题报告会。有50多位知名的自动控制专家出席了这一会议。他们讨论和确认了每个挑战。根据与会自动控制专家的集体意见，他们发表了《对控制的挑战——集体的观点》，洋洋数万言，简直成为这一挑战的宣言书。 到底为什么自动控制会面临这一挑战，还面临哪些挑战，以及在哪些研究领域存在挑战呢? 在自动控制发展的现阶段，存在一些至关重要的挑战是基于下列原因的：(1)科学技术

自适应控制原理及应用-陈明

中国矿业大学2015 级硕士研究生课程考试 题目自适应控制原理及应用 学生姓名陈明 学号TS15060128A3 所在院系信息与电气工程学院 任课教师郭西进 中国矿业大学研究生院培养管理处印制

目录 1 自适应控制概述 (1) 1.1 自适应控制系统的功能及特点 (1) 1.2自适应控制系统的分类 (1) 1.2.1前馈自适应控制 (1) 1.2.2反馈自适应控制 (1) 1.2.3 模型参考自适应控制（MRAC） (2) 1.2.4自校正控制 (2) 1.3 自适应控制系统的原理 (3) 1.4 自适应控制系统的主要理论问题 (3) 2 模型参考自适应控制 (4) 2.1 模型参考自适应控制的数学描述 (4) 2.2 采用Lyapunov稳定性理论的设计方法 (4) 3 自校正控制 (7) 4 自适应控制在电梯门机系统中的应用 (7) 4.1电梯门机控制系统的关键技术 (7) 4.1.1 加减速过程的S曲线 (8) 4.1.2 系统的自适应控制 (8) 4.3 系统的控制策略 (8) 4.3.1 加减速过程的S曲线 (8) 4.3.2 控制系统模型 (9) 4.4 门机开关的运行曲线 (10) 4.5 系统的实现 (11) 5 结论与展望 (12)

1 自适应控制概述 1.1 自适应控制系统的功能及特点 在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的一种特征。因此，直观地说，自适应控制器应当是这样一种控制器，它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。 自适应控制的特点：研究具有不确定性的对象或难以确知的对象；能消除系统结构扰动引起的系统误差；对数学模型的依赖很小，仅需要较少的验前知识；自适应控制是较为复杂的反馈控制。 1.2自适应控制系统的分类 1.2.1前馈自适应控制 借助于过程扰动信号的测量，通过自适应机构来改变控制器的状态，从而达到改变系统特性的目的。前馈自适应结构图如图1.1所示。 图1.1前馈自适应结构图 由图1.1可知，当扰动不可测时，前馈自适应控制系统的应用就会受到严重的限制。 1.2.2反馈自适应控制 除原有的反馈回路之外，反馈自适应控制系统中新增加的自适应机构形成了另一个

智能控制技术现状与发展

摘要：在此我综述智能控制技术的现状及发展,首先简述智能控制的性能特点及主要方法;然后介绍智能控制在各行各业中的应用现状;接着论述智能控制的发展。智能控制技术的主要方法，介绍了智能控制在各行各业中的应用。随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 关键词：智能控制应用自动化 浅谈智能控制技术现状及发展 在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 一、智能控制的性能特点及主要方法 1.1根据智能控制的基本控制对象的开放性，复杂性，不确定性的特点，一个理想的智能控制系统具有如下性能： （1）系统对一个未知环境提供的信息进行识别、记忆、学习，并利用 积累的经验进一步改善自身性能的能力，即在经历某种变化后，变化后的

模型参考自适应控制

10．自适应控制 严格地说，实际过程中的控制对象自身及能所处的环境都是十分复杂的，其参数会由于种种外部与内部的原因而发生变化。如，化学反应过程中的参数随环境温度和湿度的变化而变化（外部原因），化学反应速度随催化剂活性的衰减而变慢（内部原因），等等。如果实际控制对象客观存在着较强的不确定，那么，前面所述的一些基于确定性模型参数来设计控制系统的方法是不适用的。 所谓自适应控制是对于系统无法预知的变化，能自动地不断使系统保持所希望的状态。因此，一个自适应控制系统，应能在其运行过程中，通过不断地测取系统的输入、状态、输出或性能参数，逐渐地了解和掌握对象，然后根据所获得的过程信息，按一定的设计方法，作出控制决策去修正控制器的结构，参数或控制作用，以便在某种意义下，使控制效果达到最优或近似更优。目前比较成熟的自适应控制可分为两大类：模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control）和自校正控制（Self-Turning）。 10.1模型参考自适应控制 10.1.1模型参考自适应控制原理 模型参考自适应控制系统的基本结构与图10.1所示： 10.1模型参考自适应控制系统 它由两个环路组成，由控制器和受控对象组成内环，这一部分称之为可调系统，由参考模型和自适应机构组成外环。实际上，该系统是在常规的反馈控制回路上再附加一个参考模型和控制器参数的自动调节回路而形成。

在该系统中，参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标，（通常，参考模型是一个响应比较好的模型），目标信号同时加在可调系统与参考模型上，通过比较受控对象与参考模型的输出或状态来得到两者之间的误差信息，按照一定的规律（自适应律）来修正控制器的参数（参数自适应）或产生一个辅助输入信号（信号综合自适应），从而使受控制对象的输出尽可能地跟随参考模型的输出。 在这个系统，当受控制对象由于外界或自身的原因系统的特性发生变化时，将导致受控对象输出与参考模型输出间误差的增大。于是，系统的自适应机构再次发生作用调整控制器的参数，使得受控对象的输出再一次趋近于参考模型的输出（即与理想的希望输出相一致）。这就是参考模型自适应控制的基本工作原理。 模型参考自适应控制设计的核心问题是怎样决定和综合自适应律，有两类方法，一类为参数最优化方法，即利用优化方法寻找一组控制器的最优参数，使与系统有关的某个评价目标，如：J=? t o e 2(t)dt ，达到最小。另一类方法是基于稳 定性理论的方法，其基本思想是保证控制器参数自适应调节过程是稳定的。如基于Lyapunov 稳定性理论的设计方法和基于Popov 超稳定理论的方法。 系统设计举例 以下通过一个设计举例说明参数最优化设计方法的具体应用。 例10.1设一受控系统的开环传递函数为W a (s)=) 1(+s s k ，其中K 可变，要求 用一参考模型自适应控制使系统得到较好的输出。 解：对于该系统，我们选其控制器为PID 控制器，而PID 控制器的参数由自适应机构来调节，参考模型选性能综合指标良好的一个二阶系统： W m (d)= 1 414.11 2 ++s s 自适应津决定的评价函数取 minJ =?t e 2 (t)dt ，e(t)为参考模型输出与对象输出的误差。 由于评价函数不能写成PID 参数的解析函数形式，因此选用单纯形法做为寻优方法。（参见有关优化设计参考文献）。 在上述分析及考虑下，可将系统表示具体结构表示如下图10.2所示。

自适应控制的情况总结与仿真

先进控制技术大作业

自适应控制技术综述及仿真 1自适应控制系统综述 1.1自适应控制的发展背景 自适应控制器应当是这样一种控制器，它能够修正自己的特性以适应对象和扰动的动特性的变化。这种自适应控制方法应该做到：在系统运行中，依靠不断采集控制过程信息，确定被控对象的当前实际工作状态，优化性能准则，产生自适应控制规律，从而实时地调整控制器结构或参数，使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态。自从50年代末期由美国麻省理工学院提出第一个自适应控制系统以来，先后出现过许多不同形式的自适应控制系统。模型参考自适应控制和自校正调节器是目前比较成熟的两类自适应控制系统 模型参考自适应控制系统发展的第一阶段(1958年～1966年)是基于局部参数最优化的设计方法。最初是使用性能指标极小化的方法设计MRAC，这个方法是由Whitaker等人于1958年在麻省理工学院首先提出来的，命名为MIT规则。接着Dressber，Price，Pearson等人也提出了不同的设计方法。这个方法的主要确点是不能确保所设计的自适应控制系统的全局渐进稳定；第二阶段(1966～1974年)是基于稳定性理论的设计方法。Butchart和Shachcloth、Parks、Phillipson等人首先提出用李亚普诺夫稳定性理论设计MRAC系统的方法。在选择最佳的李亚普诺夫函数时，Laudau采用了波波夫超稳定理论设计MRAC系统；第三阶段(1974-1980年)是理想情况(即满足假定条件)下MRAC系统趋于完善的过程。美国马萨诸塞大学的Monopoli提出一种增广误差信号法，当按雅可比稳定性理论设计自适应律时，利用这种方法就可以避免出现输出量的微分信号，而仅由系统的输入输出便可调整控制器参数；针对一个控制系统控制子系统S进行研究，通常现代控制理论把大型随机控制系统非线性微分方程组式简化成一个拥有已知的和具有规律变化性的系统数学模型。但在实际工程中，被控对象或过程的数学模型事先基本都难以仅采用简单的数学模型来确定，即使在某一特定条件下确定的数学模型，在条件改变了以后，其动态参数乃至于模型的结构仍然可能发生变化。为此，针对在大幅度简化后所形成的拥有已知的和预先规律变化性的系统数学模型，需要设计一种特殊的控制系统，它能够自动地补偿在模型阶次、参数和输入信号方面未知的变化，

智能控制技术及其发展趋势

智能控制技术及其发展趋势 智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。 随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、系统学、运筹学、信息论）结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。 一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统。智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境。 智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。

2019年西南石油大学电气信息学院硕士研究生考试大纲-自适应控制及应用(含案例)

《自适应控制及应用（含案例）》课程教学大纲一、课程基本信息 中文名称：自适应控制及应用（含案例） 英文名称：Adaptive Control and Its Application 开课学院：电气信息学院课程编码：Z5210401 学分：2 总学时：32 适用专业：控制科学与工程 修读基础: （简述，修读本课程需要具备的基础） 主讲教师： 二、课程目的任务 1.课程地位作用（课程在实现培养目标中的地位作用） 本课程主要面向控制学科的硕士研究生，通过本课程的学习，学生可以深入理解自适应控制的基本概念与一般原理，并了解自适应控制的相关前沿动态与应用情况。 2.课程主要内容（简述：主要内容、重点、难点等） 讲述自适应控制的基本概念，自适应控制系统的构成原理以及自适应控制理论的应用及发展情况；系统讲授两类主要的自适应控制系统，介绍自适应控制系统稳定性，收敛性及鲁棒性的基本概念。 3.学生应达到的基本要求 熟练掌握模型参考自适应控制系统的基本原理、稳定性分析方法及其主要设计方法，掌握常规自校正调节器与自校正控制器的基本原理、主要设计方法与相关算法，并具备针对具体被控过程设计自适应控制系统的基本技能。 三、教学内容与学时分配 （含各时段学生课外学习要求） （一）理论教学 第一章绪论——自适应控制的基本概念（2学时） 1. 自适应控制的一般定义、分类、发展概况；（1学时） 理解自适应控制一般定义， 了解其一般分类、发展状况与应用领域。 2. 模型参考自适应控制与自校正控制的基本原理、典型结构及其数学描述。（1学时）重点掌握与理解模型参考自适应控制与自校正控制的基本概念、原理，以及二者的区别与联系。 作业要求： 理解自适应控制的相关概念。 第二章自适应控制理论基础（6学时） 1. 李亚普洛夫稳定性理论；（2学时） 了解李亚普洛夫稳定性概念，

PID自适应控制学习与Matlab仿真

PID自适应控制学习与Matlab仿真 0 引言 在P ID控制中，一个关键的问题便是P I D参数整定。传统的方法是在获取对象数学模型的基础上，根据某一整定原则来确定PID参数。然而实际的工业过程往往难以用简单的一阶或二阶系统来描述，且由于噪声、负载扰动等因素的干扰，还可以引起对象模型参数的变化甚至模型结构的政变。这就要求在P I D 控制中。不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型，而PID参数能在线阐整，以满足实时控制的要求。 1 自适应控制的概念及分类 控制系统在设计和实现中普通存在着不确定性，主要表现在：①系统数学模型与实际系统间总是存在着差别，即所谓系统具有末建模的动态特性；②系统本身结构和参数是未知的或时变的；③作用在系统上的扰动往往是随机的，且不可量测；④系统运行中，控制对象的特性随时间或工作环境改变而变化，且变化规律往往难以事先知晓。 为了解决控制对象参数在大范围变化时，一般反馈控制、一般优控制和采用经典校正方法不能解决的控制问题。参照在日常生活中生物能够遏过自觉调整本身参数改变自己的习性，以适应新的环境特性。为此，提出自适应控制思想。 自适应控制的概念 所谓自适应控制是指对于控制对象的动态信息了解得不够充分对周围环境变化尚掌握不够明确的情况下控制系统对控制器的参数进行积极的自动调节。 自适应控制方法应该做到：在系统远行中，依靠不断采集控制过程信息，确定被控对象的当前实际工作状态，优化性能准则，产生自适应控制规律，从而实时地调整控制器结构或参数，使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态下。 作为较完善的自适应控制应该具有以下三方面功能： (1)系统本身可以不断地检测和处理理信息，了解系统当前状态。 (2)进行性能准则优化，产生自适应校制规律。 (3)调整可调环节(控制器)，使整个系统始终自动运行在最优或次最优工作状态。 自适应控制是现代控制的重要组成部分，它同一般反馈控制相比较有如下突出特点： (1) 一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象，而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。 (2) 一般反馈控制具有强烈抗干扰能力，即它能够消除状态扰动引起的系统误差，而自适应控制因为有辨识对象和在线修改参数的能力，因而能消除状态扰动引起的系统误差，而且还能消除系统结构扰动引起的系统误差。 (3) 一般反馈控制系统的设计必须事先掌握描述系统特性的数学模型及其环境变化状况，而自适应控制系统设计则很少依赖数学模型全部，仅需要较少的验前知识，但必须设计一套自适应算法，因而将更多地依靠计算机技术实现。 (4) 自适应控制是更复杂的反馈控制，它在一般反调控制的基础上增加了自适应控制机构或辨识器，还附加一个可调系统。 自适应控制系统的基本结构与分类 通常，自适应控制系统的基本结构有两种形式，即前馈自适应控制和反馈自适应控制。 1.2.1 前馈自适应控制结构 前馈自适应控制亦称开环自适应控制，它借助对作用于过程信号的测量。并通过自适应机构按照这些测量信号改变控制器的状态，从而达到改变系统特性的目的。没有“内”闭

人工智能的发展及应用

人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用

(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”

自适应控制的发展史

自适应控制的发展史 所谓“自适应”一般是指系统按照环境的变化调整其自身使得其行为在新的或者已经改变了的环境下达到最好或者至少是容许的特性和功能。 自适应控制工作的优劣最终要由实际应用情况来评定，我们从应用角度出发，分三个阶段回顾自适应控制的发展过程。 第一个阶段——应用探索阶段 从5O年代初开始到7O年代初，这是自适应控制的理论和方法产生兴起、应用探索的阶段。在这个阶段，理论和方法尚不成熟，在应用上又遇到失败和挫折，即1957年利用MIT调节规律的美国某试验型飞行失事，对自适应控制产生了怀疑、动摇。相当一部分研究人员退出这个领域。然而也有一批有识志士不畏困难，在理论和应用方面坚持探索研究，满怀希望。 第二个阶段——应用开始阶段 随着控制理论和计算机技术的发展，从7O年代初开始到8O年代初，自适应控制有了突破性进展，1973年Astrom的自校正调节在造纸厂的成功应用。1974年吉尔巴特和温斯顿(Gilbart and Winston)在24in的光学跟踪望远镜中利用模型参考自适应控制把跟踪精度提高了五倍以上。尽管当时应用项目不多，但确实证明自适应控制是有效的。人们对自适应控制的兴趣又增加了，到8O年代开始自适应控制的应用，根据帕克斯等人的文章统计至少有58项，具有代表性意义的有6项。 第三个阶段——应用扩展阶段 从7O年代末8O年代初到现在，自适应控制技术进一步推广应用。在这个阶段有几个特点： 1)1981年出现了Electromax-v自适应调节器，1983年在美国出现了商业性自适应控制软件包，向产品过渡。从8O年代初开始到1988年5月世界已安装7万个自适应回路。 2)更实用性的新自适应方法和算法大量出现，如广义预测自适应控制，我国的全系数自适应控制方法、组合自校正器、自适应PID等。 3)促进了理论与实际相结合的研究，特别是Rohrs等提出具有未建模动态时自适应控制不稳定的问题，引起了人们的极大关注，从而促进了鲁棒自适应控制理论和应用的研究，并取得了很大进展。 4)应用范围由少数几个国家扩展到更多的国家，由个别项目扩展多个项目，由少数领域扩展到多个领域。 自适应控制系统分为：前馈自适应控制、反馈自适应控制、模型参考自适应控制（MRAC）和自校正控制。 1．自校正控制系统的发展史 自校正控制系统的设计方法大体上分为三个阶段： 第一阶段（1958年～1975年）：基于最小方差理论进行设计

智能控制发展趋势及应用

智能控制的发展趋势和应用 学号0000000 姓名****** 老师钟春富

摘要：描述了智能控制产生的历史以及全世界对于智能控制有研究的多个国家在智能控制的研究方向以及研究水平，介绍了智能控制的发展趋势以及智能控制发展面临的问题，详述了智能控制的主要研究方向，说明了智能控制的应用方向以及具体应用，展望了智能控制的发展前景以及对于社会生产和日常生活的积极意义。 关键词：智能控制、模糊控制、神经网控制、专家控制、智能化。 一、智能控制的产生 人类的进化归根结底是智能的进化，而智能反过来又为人类的进步服务。我们学习与研究智能系统、智能机器人和智能控制等，其目的就在于创造和应用智能技术和智能系统，从而为人类进步服务。因此，可以说对智能控制的钟情、期待、开发和应用，是科技发展和人类进步的必然趋势。 在科学技术发展史上，控制科学同其他技术科学一样，它的产生与发展主要由人类的生产发展需求和人类当时的知识水平所决定和限制的。 20世纪以来，特别是第二次世界大战以来，控制科学与技术得到了迅速的发展，由研究单输入单输出被控对象的经典控制理论，发展成了研究多输入多输出被控对象的现代控制理论。1948年，美国著名的控制论创始人维纳(N．Wiener)在他的《控制论》中第一次把动物和机器相提并论，引起哲学界的轩然大波，有人骂控制论是“伪科学”。 直到1954年钱学森博士在《工程控制论》中系统地揭示了控制论这一新兴学科对电子通讯、航空航天和机械制造工业等领域的重要意义和深远影响后，反控制论的热潮才逐渐开始平息。20世纪60年代，由于空间技术，海洋技术和机器人技术发展的需要，控制领域面临着被控对象的复杂性和不确定性，以及人们对控制性能要求越来越高的挑战。被控对象的复杂性和不确定性表现为对象特性的高度非线性和不确定性，高噪声干扰，系统工作点动态突变性，以及分散的传感元件与执行元件，分层和分散的决策机构，复杂的信息模式和庞大的数据量。 面对复杂的对象，复杂的环境和复杂的任务，用传统控制(即经典控制和现代控制)

自适应控制的实际应用

自适应控制器的实际应用 一、概述 近20年来，系统辨识和参数估计理论获得了迅速的发展，已经成为自动控制理论的一个十分活跃而又重要的分支。这是由于系统辨识和参数估计是建立被控系统数学模型的重要途径之一，许多问题在做出决策之前都需要寻找描述该问题的数学模型，因而，模型化方法是进行系统分析、设计、预测、控制、决策的前提和基础，形成了与辨识技术紧密结合的综合新技术--如自适应控制、自适应预报、自适应滤波、自适应信号处理等。 随着控制理论的发展与应用面的扩大，系统辨识出自身发展之外，与其他技术的联系也更加紧密，如与模糊方法的结合形成的模糊自适应；与神经网络技术相结合形成的神经网络自适应；与人工智能技术相结合形成的智能自适应技术；与故障诊断技术相结合形成的自适应故障诊断技术等。 为了加深对系统辨识的认识，我从实际的角度，选取了四个不同类型的自适应技术，进行了解和分析，力求做到学以致用。 二、模糊自适应控制器的实际应用 模糊自适应控制理论是模糊控制理论与自适应控制理论相互交叉、相互渗透而形成的一个研究领域。模糊控制理论的特点是运用模糊集合理论，总体考虑系统因素，协调控制作用的一种控制方法。它的方

法是用模糊控制命题表示一组控制规律，将指标函数与控制量联系起来，经模糊推理决定控制量，而不管系统本身的内在因素。因而模糊控制是处理控制系统不确定性的一种有效方法。 这里我选用的是水温的模糊自适应控制器的设计。 模糊控制器的设计：1．确定模糊控制器的输入变量和输出变量:温度误差和温度误差的变化量作为输入量，以提前打开电加热的时间为输出变量； 2.确定模糊集的隶属函数和模糊控制器控制规则:a.输入和输出变量的词集：①中文：{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大} 英文：｛NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB};b.定义各模糊变量的模糊 子:F(x)=exp[-( σa x-)2](其中ａ为正态形隶属函数的中心，参数σ的大小直接影响隶属函数的形状，而隶属函数的开关不同会导致不同的控制特性)；c:建立模糊控制器的控制规则： 3.确立模糊化和非模糊化（又称清晰化）的方法：如果精确量x的实

自适应控制大作业

《自适应控制》大作业 学院：电气与自动化工程学院姓名： 学号： 20 专业：控制科学与工程

使用自适应控制的数控加工状态监测 摘要：在这项工作中，已经开发了一种用于计算机数控（CNC）车削的自适应控制约束系 统基于反馈控制和自适应控制/自整定控制。在自适应控制系统中，来自在线的信号必须进行测量，并将其反馈给机床控制器，以调整切削参数以进行加工一旦达到某个阈值，就可以停止。本工作的重点是开发可靠的自适应控制系统，控制系统的目标是控制切削参数，保持位移和刀具磨损。使用Matlab 仿真，数字适应的实验切割参数已经确定了自适应控制状态监测系统的效率在不同的加工条件下，在不同的加工过程中被重新定义。这项工作描述了自适应技术控制约束（ACC）加工系统的现状。使用150 BHN硬度的AISI4140钢作为工件材料，硬质合金刀片在整个实验中都被用作刀具材料。通过开发的方法，可以预测，如果在相同条件下测量进给和表面粗糙度，工具条件相当准确。研究了由于振动引起的位移、切割力、磨损和表面粗糙度之间的关系。 关键词：自适应控制，状态监测，基于模型的控制系统和角度磨损，表面粗糙度，位移。 1引言 状态监测在工业中越来越受欢迎，因为它在检测潜在故障方面起了很好的作用。一般情况监测技术的使用提高工厂的生产可用性并减少停机时间成本。可靠的自适应控制系统可以防止机器的停机或避免不必要的条件，例如震动，刀具磨损过大，刀具使用寿命。在金属切割运动中，工件的表面将考虑切割参数、切割力等等。但振动的影响较少受到关注。Prasad 等人提出了一个监控系统，由快速傅里叶组成变换预处理器，用于从线上生成特征声光发射（AOE）信号来开发数据库作出适当的决定。快速傅里叶变换（FFT）可以将AOE信号分解成不同频带在时域。这种方法也很广泛用于金属切割，检测过程变化由于振动、工具磨损等而发生位移。 现代计算机数控（CNC）系统的缺点是加工参数，如进给速度，速度和切割深度，都被线性编程。因此，许多数控系统在远离操作条件的运行条件下运是无法正常工作的。为保证加工产品的质量、降低加工成本并增加加工-效率，需要根据现代状况监测策略给定时间调整加工参数实时满足任何最佳加工条件。 由于潜在的经济利益，与自动化加工有关的CNC加工过程的控制目前受到重视。控制技术已被要求以某种形式的适应参数用于重新加工传统地加工过程。这个问题是自适应控制。一个自适应控制系统由Stute和Goetz引入切割过程的。最常用的系统是自适应控制（MRAC）和自转调节（STR）。Tomizuka等人提出一种自适应模型参考自适应控制器方法。这些控制器被模拟，评估和物理实现。对于过程中发生在没有人的干扰的情况下，需要对加工进行有用的监控。大多数通过测量切割力来实现，因为它们包含有关该过程的更多信息和刀具条件。装配CNC系统具有现代适应性系统可以注意到，最常用的自适应控制（AC）系统是约束控制（ACC）和约束在ACC系统中实施的是切削力，摆放由于振动，主轴转角，电流和切割扭矩。操作参数通常为进给速度，切割深度和主轴转速。所以我们将结合实施在线自适应控制通过线性优化。在我们的交流系统中，进料速率尽管有变异，在线调整切割深度以保持不变位移和切割条件。

自适应控制程序

% M 序列及其逆序列的产生 设M 序列{M (k )}由如下4位移位寄存器产生： 34i i i x x x --=⊕ {S (k )}为方波序列，逆M 序列{IM (k )= {M (k )⊕S (k )} clear all; close all; L=60; %序列长度 x1=1;x2=1;x3=1;x4=0; %移位寄存器初值 S=1; %方波初值 for k=1:L IM=xor(S,x4); %进行异或运算，产生逆M 序列 if IM==0 u(k)=-1; else u(k)=1; end S=not(S); %产生方波 M(k)=xor(x3,x4); %产生M 序列 x4=x3;x3=x2;x2=x1;x1=M(k); %寄存器移位 end subplot(2,1,1); stairs(M);grid; axis([0 L/2 -0.5 1.5]);xlabel('k');ylabel('M 序列幅值');title('M 序列'); subplot(2,1,2); stairs(u);grid; axis([0 L -1.5 1.5]);xlabel('k');ylabel('逆M 序列幅值');title('逆M 序列'); %白噪声及有色噪声序列的产生 设ξ(k) 为均值为0，方差为1的高斯白噪声序列，e(k)为有色噪声序列： 11211123()10.50.2()()()()()()1 1.50.70.1C z z z e k G z k k k D z z z z ξξξ--------++===-++ 高斯白噪声序列 ξ(k)在Matlab 中由rand()函数产生，程序如下： clear all; close all; L=500; %仿真长度 d=[1 -1.5 0.7 0.1]; c=[1 0.5 0.2]; % 分子分母多项式系数 nd=length(d)-1 ;nc=length(c)-1; %阶次 xik=zeros(nc,1); %白噪声初值

智能控制理论及应用的发展现状

●专家论谈　 智能控制理论及应用的发展现状 杭州浙江大学工业控制技术研究所　(310027)　许晓鸣　孙优贤上海交通大学自动化系　(200030)　熊　刚 在控制工程实践中,人们常常涉及到传感器、执行器、通信系统、计算机以及控制策略和具体算法。它们构成的控制系统可以比拟成一个人,如图1。传感器用来采集反映被控对象特性的信息,它就象人的五官;执行器用来把控制决策命令施加于被控对象,它好比人的四肢;通信技术把传感器采集到的信息及时送到控制器,就象人们的神经系统;计算机是控制器的硬件环境,就象人的脑袋。这四部分在控制系统设计中占去人们大部分精力, 但是控制策略和具体算法就好象人的大脑一样,是控制系统的“指挥中心”。设计尽量“聪明”和适用的控制算法是控制理论发展的动力和内容。 图1　控制系统的构成框图 1　智能控制的兴起 111　自动控制的发展与挫折 本世纪40～50年代,以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来,并且成功地用在雷达及火力控制系统上,形成了今天所说的“古典控制理论”。60～70年代,数学家们在控制理论发展中占了主导地位,形成了以状态空间法为代表的“现代控制理论”。他们引入了能控、能观、满秩等概念,使得控制理论建立在严密精确的数学模型之上,从而造成了理论与实践之间的巨大分歧。70年代后,又出现了“大系统理论”。但是,由于这种理论解决实际问题的能力更弱,它很快被人们放到了一边。112　人工智能的发展 斯坦福大学人工智能研究中心的N ilsson 教授认为:“人工智能是关于知识的科学——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。M IT 的W in ston 教授指出:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才做的智能性工作”。 1956年以前是人工智能的萌芽期。英国数学家图灵(A 1M 1T u ring 1912 ～1954)为现代人工智能作了大量开拓性的贡献;1956年～1961年是人工智能的发展期,人们重点研究了诸如用机器解决数学定义,通用问题求解程序等。1961年以后人工智能进入了飞跃期,主要内容涉及知识工程、自然语言理解等。 人们研究人工智能方法也分为结构模拟派和功能模拟派,分别从脑的结构和脑的功能入手进行研究。113　智能控制的兴起 建立于严密的数学理论上的控制理论发展受到挫折,而模拟人类智能的人工智能却迅速发展起来。 控制理论从人工智能中吸取营养求发展成为必然。 工业系统往往呈现高维、非线性、分布参数、时变、不确定性等复杂特征。特别是非线性对控制结果的影响复杂,控制工程人员很难深入理解,更谈不上设计出合适的控制算法。不确定性是最难以解决的问题,也是导致大系统理论失败的根本原因。但是,对这些问题用工程控制专家经验来解决则往往是成功的。人是最聪明的控制器,模仿人是一种途径。 萨里迪斯(Saridis )于1977年提出了智能控制的三元结构定义,即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交点。在智能控制发展初期,美国普渡大学的傅京孙(K 1S 1Fu )教授首先提出了学习控制的概念,引入了人工智能的直觉推理。后来在人工智能的概念模拟基础上,发展了许多智能控制方法,如自整定、参数调整P I D 等。再后来则以发展实用的智能控制算法为主,尤以专家系统和神经元网络最为突出。 2　智能控制的发展框架 图2　智能控制的发展框架 现在有关智能控制方面的论文很多,我们可以把

自适应控制原理及应用-陈明..

中国矿业大学 2015 级硕士研究生课程考试 题目自适应控制原理及应用 学生姓名陈明 学号 TSA3 所在院系信息与电气工程学院 任课教师郭西进 中国矿业大学研究生院培养管理处印制

目录 1 自适应控制概述 0 自适应控制系统的功能及特点 0 自适应控制系统的分类 0 前馈自适应控制 0 反馈自适应控制 0 模型参考自适应控制（MRAC） (1) 自校正控制 (1) 自适应控制系统的原理 (2) 自适应控制系统的主要理论问题 (2) 2 模型参考自适应控制 (3) 模型参考自适应控制的数学描述 (3) 采用Lyapunov稳定性理论的设计方法 (3) 3 自校正控制 (6) 4 自适应控制在电梯门机系统中的应用 (6) 电梯门机控制系统的关键技术 (6) 加减速过程的S曲线 (7) 系统的自适应控制 (7) 系统的控制策略 (7) 加减速过程的S曲线 (7) 控制系统模型 (8) 门机开关的运行曲线 (9) 系统的实现 (10) 5 结论与展望 (11)

1 自适应控制概述 自适应控制系统的功能及特点 在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的一种特征。因此，直观地说，自适应控制器应当是这样一种控制器，它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。 自适应控制的特点：研究具有不确定性的对象或难以确知的对象；能消除系统结构扰动引起的系统误差；对数学模型的依赖很小，仅需要较少的验前知识；自适应控制是较为复杂的反馈控制。 自适应控制系统的分类 前馈自适应控制 借助于过程扰动信号的测量，通过自适应机构来改变控制器的状态，从而达到改变系统特性的目的。前馈自适应结构图如图所示。 图前馈自适应结构图 由图可知，当扰动不可测时，前馈自适应控制系统的应用就会受到严重的限制。反馈自适应控制 除原有的反馈回路之外，反馈自适应控制系统中新增加的自适应机构形成了另一个