自适应控制原理及应用
` Array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
反馈回路。反馈自适应结构图如图1.2所示。
图1.2 反馈自适应结构图
1.2.3 模型参考自适应控制（MRAC）
在这种系统中主要采用一个模型参考的辅助系统，它是一个可调系统。参考模型的输出或状态用期望的性能指标设计。主要用来对比系统实际输出和期望输出的误差，从而对系统进行调整，直到误差趋近于零，本文以探讨模型参考自适应系统为主。其系统示意图如图1.3所示：
图1.3 模型参考自适应控制系统结构图
1.2.4自校正控制
通过采集的过程输入、输出信息，实现过程模型的在线辨识和参数估计。在获得的过程模型或估计参数的基础上，按照一定的性能优化准则，计算控制参数，使得闭环系统能够达到最优的控制品质。自校正控制系统结构图如图1.4所示。
1.3 自适应控制系统的原理
自适应控制系统需要不断的测量本身的状态、性能、参数，对系统当前数据和期望数据进行比较，再做出最优的改变控制器结构、参数或控制方法等决策。系统不断地测量输入和扰动对比IP 的参考输入，根据需要不断的调节自适应机构，保证系统输出满足要求，还要保证系统的稳定。自适应控制基本原理图如图1.5所示。
图1.5 自适应控制的基本原理
1.4 自适应控制系统的主要理论问题
目前，自适应控制理论研究还存在如下问题：
(1)稳定性
稳定性是一个控制系统最核心的要求，也是设计控制系统的核心问题。任何设计的
图1.4 自校正控制结构图
自适应控制系统都应该保证全局稳定，目前常常借助于Liapunov 稳定性理论和波波夫超稳定理论设计自适应系统。这种方法对于时不变线性系统的设计是比较成熟的，但对于非线性或随机系统的研究正在缓慢进行。随着MRAC 的发展，各种各样的自适应系统将诞生，全局稳定将更难保证。
(2)收敛性
由于自适应算法的非线性特性给建立收敛理论带来困难，目前只有有限的几类自适应算法，在稳定性的证明上比较成熟。一些简单的自适应系统可以应用Liapunov稳定性理论来判断。现有的收敛性结果的局限性太大，假定条件过于苛刻，不便于实际应用。收敛性理论问题还有待进一步深入。
(3)性能指标
由于系统的非线性，时变及初始条件的不确定等原因，分析自适应系统的动态品质是很困难的，目前这方面的成果有限。
2模型参考自适应控制
2.1 模型参考自适应控制的数学描述
模型参考自适应控制系统由参考模型、可调系统和自适应机构三部分组成。保证参考模型和可调系统间的性能一致性。模糊参考自适应控制结构图如图2.1所示。
图2.1 模型参考自适应控制结构图
2.2 采用Lyapunov稳定性理论的设计方法
由于基于敏感模型在设计中的稳定性问题，设计自适应系统式基于稳定性理论被引
出。第二种 Liapunov 原理是一种非常通用的方法。相关的方法是基于“超稳定性理论”。 两种方法会产生相同的结果，因此在二者之一中的算法结果予以重视的程度没有直接的 优先权。Liapunov 稳定性原理在设计自适应系统中的应用在 1966 年由 Parks 所介绍。当过程和参考模型在空间中被描述出来时，自适应规则中的微分环节容易做到。早在 1944年就有人将 Liapunov 应用于控制系统。自适应控制过程如下：
参考模型的状态方程为
.
m m x Ax Bu =+ (2.1)
可调系统的状态方程为
'.
)()(u t B x t A x s s s s += (2.2)
s x t e F u t e G u ),(),('
-= (2.3)
[]u t G t B x t F t B t A x s s s s s ),()(),()()(.
e e +-= (2.4)
设系统广义误差为
s m x x e -= (2.5)
得广义误差状态方程为
[][]u t e G t B B x t e F t B t A A t e A t e s m s s s m m ),()(),()()()()(.
-++-+= (2.6)
控制系统设计的任务就是采用Lyapunov 稳定性理论求出调整G 、F 的自应律，以达到状态的收敛性
0)(lim =∞
→t t e (2.7)
和（或）参数收敛性
[][]?????==-∞→∞→m s
t m s s
t B t e G t B A t F t B t A ),()(lim ),e ()()(lim (2.8)
假设*),(F t e F =，*
),(G t e G =时，参考模型和可调系统达到完全匹配，即
?????==-m
s m
s s B G t B A F t B t A *
*
)()()( (2.9) 代入到式(2.6)所示的广义误差状态方程中，并消去时变系数矩阵有
u t e G G B x t e F G B t e A t e m s m m ),(~),(~
)()(1*1*.
--+-= （2.10a ）
?????-=-=)
,(),(~)
,(),(~*
*t e G G t e G t e F F t e F (2.10b)
[][]u t e B t B B x t e F t B t A A t e A t e s m s s s m m ),()(),()()()()(.
-++-+= (2.11)
构造二次型正定函数作为Lyapunov 函数
[]
)~~
~~(2
11211G G F F tr Pe e V T T T --Γ+Γ+=
其中P ，11-Γ，12-Γ都是正定矩阵，上式两边对时间求导，得
[]
[]
)~~()~~(~~)(2
1)~~~~~~~~(21)~~
~~(2
112.11.1*1*.1212..1111...1211.
G G tr F F tr u G G PB e x F G PB e e PA P A e G G G G F F F F tr e P e Pe e G G F F tr Pe e V T
T
m T s m T m T m T T T T T T T T T T ----------Γ+Γ++-+=??
?
?????Γ+Γ+Γ+Γ++='Γ+Γ+=
因为
)
~(~1*1*F G PB e x tr Fx G PB e m T s s m T --=
)
~(~1*1
*G G PB ue tr u G G PB e m T m T
--=
则
[]
)~~~()~~~()(2
11*12.
1*11..
G G PB ue G G tr F G PB e x F F tr e PA P A e V m T T
m T s T
m T m T ----+Γ+-Γ++= 若选择
??
???Γ-=Γ=--)
()(),(~)
()(),(~*2.*1.t u t Pe B G t e G t x t Pe B G t e F T T m T T
s T m T
m A 为稳定矩阵，选择正定矩阵Q ，使得Q P A PA T
m m -=+成立，因此.
V 为负定。
可得参数自适应的调节规律
?
??
????+Γ=+Γ-=??--)
0()()(),()0()()(),(0*20
*1G d u Pe B G t e G F d x Pe B G t e F t
T T m T t
T
s T m T ττττττ (2.12) 由于.
V 为负定，因此按式（2.11）设计的自适应律，对于任意分段连续的输入向量u
能够使模型参考自适应系统是渐近稳定的。
3 自校正控制
模型参考自适应控制和自校正控制系统结构的区别：
模型参考自适应控制系统：常规控制系统自适应机构参考模型。自校正控制系统：常规控制系统自适应机构。分为最小方差及广义最小方差自校正控制，其控制系统结构图如图3.1所示。
图3.1 自校正控制系统结构图
4 自适应控制在电梯门机系统中的应用
随着国民经济的飞速发展，现代化大厦日益增多，电梯成为人们日常生活工作中不可或缺的工具。电梯门机系统，是典型的电机伺服系统，是电梯门开关的执行机构。目前，电梯门机控制系统主要由交流电机及调速系统构成，也有少数由直流电机及调速系统构成。前者虽然体积小，寿命长，但控制较复杂；而后者尽管控制简单，但电机体积大，电刷寿命短。电梯的正常运行关系着人身安全，因此，电梯门机对电机本身及其控制系统均提出了较高的要求。据统计，电梯门开关不正常是电梯运行过程中比较容易出现的故障。
4.1电梯门机控制系统的关键技术
在工业应用中，无刷直流电动机在快速性、可控性、可靠性、体积重量、经济性等
方面具有明显优势。近几年，随着稀土永磁材料和电力电子器件性能价格比的不断提高，无刷直流电动机作为高性能调速电机和伺服电机在工业中的应用越来越广泛。
4.1.1 加减速过程的S曲线
很好地实现电机加减速过程的S曲线，可使门机系统具有良好的运行特性，使电梯门开关平稳，减小电机所受的负载冲击，提高系统的可靠性，延长系统的使用寿命。
4.1.2 系统的自适应控制
电梯门机控制系统应能满足不同规格(宽度)、不同机械特性和不同工作状态的电梯门。而且随着使用时间的增加，同一台电梯门由于磨损、老化等原因，其机械特性也会发生变化。这种复杂多变的特性，很难用数学模型加以描述，只有借助于自适应控制策略，使控制系统满足长期稳定可靠运行的要求。
4.3 系统的控制策略
4.3.1 加减速过程的S曲线
为了获得平稳的加减速特性，最大限度地减小电机加减速时对整个电梯门机系统的机械冲击，需要在电机加减速时采用S曲线。本文将电机的加减速过程分为三段，以加速过程为例，第一段采用匀加加速方式，第二段采用匀加速方式，第三段采用匀减加速方式，其工作曲线如图4.1所示。同理，对于减速过程也可以分为三个阶段，其加速与减速曲线如图4.2所示。
图4.l 加速过程的S 曲线
图4.2 加速曲线与减速曲线
4.3.2 控制系统模型
受控对象的数学模型为：
????
?=+=p
p p
P p p p Cx y u B x A x .
(1) 式中p
x 、
p
u 、
p y 分别是受控对象的状态向量、控制向量和输出向量；p
A 、
p
B 、
C
分别是具有相应维数的矩阵。
在选定参考模型时，一般都令其与被控对象具有相同的结构形式，而它的参数则可以根据系统设计要求选定。因此参考模型可设为：
?????=+=m
m m m m m m Cx y r B x A x . (2) 式中:m x 、m y 、m r 分别是参考模型的状态向量、输出向量和输入向量；m A 、m B 分
别是具有相应维数的代表希望性能的矩阵。
系统广义输出误差方程：
m p y y ε=- (3) 式中：m y 为模型的输出，p y 为可调系统的输出。
系统的广义状态误差方程：
m p e x x =- (4) 式中：m x 为模型的状态矢量，p x 为可调系统状态矢量。
由上式可得广义误差运动方程为：
p p m p p m m u B r B x A A e A t e -+-+=)()(.
(5)
按照系统的工作原理，可调系统和参考模型之间的广义误差完全代表了模型参考自
适应控制系统运动状态。
自适应控制使等效误差的解ε、e 越小越好。
4.4 门机开关的运行曲线
在电梯门机正常运行过程中，电机加减速的S 曲线会因系统参数的不同而变化。本文将整个电梯门机的运行过程，分为7个S 曲线加减速过程，如图4.3所示。其速度特性各不相同，因此系统采用自适应控制原理，对每个过程根据电梯门机运行实际情况，产生一组辅助速度值参与计算，以校正实际S 曲线与理想S 曲线的差别。图4.3所示为电梯门机运行曲线，图中纵坐标表示运行速度，横坐标表示行程。横坐标上方为关门运行曲线，下方为开门运行曲线。
图4.2门机运行曲线
OE：开门宽度，因门机规格而异，在350 mm～2400mm之间。
EG：门刀开闭行程，一般为35mm。
O点：为开门的极限点。门扇运行至A点时。开门速度由n6再降至n7并一直保持，实际上O点并没有速度，只有一个维持开门的堵转力。
E点：为关门的极限点。门扇运行至D点时。电机断电，依系统惯性停于E点。
G点：为门刀打开极限点，门刀开至F点时电机断电，依系统惯性停于G点。
B点：开门运行时，高速转低速切换点。
C点：关门运行时，高速转低速切换点。
4.5 系统的实现
门机控制系统由计算控制电路、键盘输入及显示电路、驱动和保护电路以及门机开关执行机构组成，系统框图如图4.3所示。其中，键盘输入及显示电路完成人机交互功能，可对电梯门机的执行过程进行设定；计算控制电路根据设定参数和外部输入的信号，完成计算及逻辑控制；而驱动和保护电路完成系统中电机与门机的驱动，实现门机系统的实时故障检测与保护，确保门机系统的安全和可靠。
计算控制电路驱动保护电路
键盘输入及显示电路门开关执行机构
图4.3 门机控制系统框图
本文设计的电梯门机控制系统，具有很好的适应性。试验证明，该系统工作稳定、可靠，在关门堵转时也能迅速地做出反应，在各种故障发生时系统能按预先设计的程序运行，达到了系统设计要求。
5 结论与展望
自适应控制技术在20世纪80年代即开始向产品过渡，但至今推广应用还很有限，主要是由于其通用性和开放性严重不足。在今后一段时间, 相对简单的反馈、前馈和其他成熟的控制技术仍将继续显示出其优点, 但是现在已能设计出安全、稳定、快速、有效、对现场操作人员无过高要求的自适应系统。自适应控制必须有新的突破性进展, 在工程应用中才有可能对PID 控制等传统方法取得压倒性优势，结合神经网络、模糊逻辑、知识库和专家系统等人工智能技术是最终实现这一远景的可能途径。自适应控制技术在我国也得到了较好的推广应用, 取得很大经济效益, 而且理论研究也取得了一些开创性的成果。
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
(完整版)控制图的基本原理
控制图的基本原理 质量特性数据具有波动性，在没有进行观察或测量时，一般是未知的，但其又具有规律性，它是在一定的范围内波动的，所以它是随机变量。 一、正态分布 如果随机变量受大量独立的偶然因素影响，而每一种因素的作用又均匀而微小，即没有一项因素起特别突出的影响，则随机变量将服从正态分布。 正态分布是连续型随机变量最常见的一种分布。它是由高斯从误差研究中得出的一种分布，所以也称高斯分布。随机变量服从正态分布的例子很多。一般来说，在生产条件不变的前提下，产品的许多量度，如零件的尺寸、材料的抗拉强度、疲劳强度、邮件的内部处理时长、随机测量误差等等都是如此。 定义若随机变量的概率密度函数为： 则称的分布为正态分布，记为。 正态分布的概率密度函数如图5—1所示。
图5-l正态分布概率密度曲线 从图中我们叫以看出正态分布有如下性质： (1)曲线是对称的，对称轴是x=μ； (2)曲线是单峰函数，当x=μ时取得最大值； (3)当曲时，曲线以x轴为渐近线； (4)在处，为正态分布曲线的拐点； (5)曲线与x轴围成的面积为1。 另外，正态分布的数字特征值为： 平均值 标准偏差 数字特征值的意义：平均值μ规定了图形所在的位置。根据正态分布的性质，在x=μ处，曲线左右对称且为其峰值点。 标准偏差，规定了图形的形状。图5-2给出了3个不同的值时正态分布密度曲线。当小时，各数据较多地集中于μ值附近，曲线就较“高”和“瘦”；当大时，数据向μ值附近集中的程度就差，曲线的形状就比较“矮”和“胖”。这说明正态分布的形状由的大小来决
定。在质量管理中，反映了质量的好坏，越小，质量的一致性越好。 图5-2大小不同时的正态分布 在正态分布概率密度函数曲线下，介于坐标 ,,,间的面积，分别占总面积的58.26%，95.45%，99.73%和99.99%。它们相应的几何意义如图5-3听示。 图5-3各种概率分布的几何意义 二、控制图的轮廓线
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
无模型自适应(MFA)控制
无模型自适应（MFA）控制 无模型自适应控制的概念和意义 无模型自适应控制系统应具有如下属性或特征： ? 无需过程的精确的定量知识； ?系统中不含过程辨识机制和辨识器； ?不需要针对某一过程进行控制器设计； ? 不需要复杂的人工控制器参数整定； ? 具有闭环系统稳定性分析和判据，确保系统的稳定性。 下面结合燃烧过程的控制详细讨论以下五个问题，阐述无模型自适应控制理论的精髓： 过程知识 大多数先进控制技术都需要对过程及其环境有较深的了解，一般用拉普拉斯变换或动态微分方程来描述过程动态特性。然而在过程控制领域，许多系统过于复杂，或者其内在规律难以了解，因此很难得到过程的定量知识，这通常称为“黑箱”问题。 在许多情况下，我们可能掌握了一些过程知识但是不知道这些知识是否精确。在包括燃烧控制的过程控制中，经常碰到进料的波动，燃料类型和热值的改变，下游需求不可预测的变化以及产品尺寸、配方、批次和负荷等频繁的切换。这些就导致一个问题：即无法确定所掌握的过程知识的精确程度。这种现象通常被叫做“灰箱”问题。 如果能掌握过程的大量知识，那就是一个“白箱”问题。在这种情况下，基于对过程的了解，利用成熟的控制方法及工具设计控制器就容易多了。 尽管无模型自适应控制器可以解决黑箱、灰箱和白箱问题，但更适用于灰箱问题，事实上大多数工业过程都是灰箱问题。 过程辨识 对于传统的自适应控制方法，如果不能获得过程的定量信息，一般需要采用某种辨识机制，以在线或离线的方式获得系统的动态特性。由此产成了以下一些难以解决的问题： ? 需要离线学习； ?辨识所需的不断的激励信号与系统平稳运行的矛盾； ?模型收敛和局部最小值问题； ? 系统稳定性问题。 基于辨识的控制方法不适用于过程控制的主要原因是控制和辨识是一对矛盾体。好的控制使系统处于一个稳定状态，这种情况下设定值（SP）、控制器输出（OP）和过程变量（PV）在趋势图中显示出来的都是直线。任何稳定系统都会达到另一个稳定状态，而其中的过程动态特性的变化却不能被察觉，因此通常需要施加激励信号来进行有效的过程辨识。然而，实际生产过程很难容许这样做。 MFA控制系统中没有辨识环节因此可以避免上述问题。一旦运行，MFA控制器就可立刻接管控制。MFA控制器中
PID控制的基本原理
盛年不重来，一日难再晨。及时宜自勉，岁月不待人。 PID 控制的基本原理 1．PID 控制概述 当今的自动控制技术绝大部分是基于反馈概念的。反馈理论包括三个基本要素：测量、比较和执行。测量关心的是变量，并与期望值相比较，以此误差来纠正和控制系统的响应。反馈理论及其在自动控制中应用的关键是：做出正确测量与比较后，如何用于系统的纠正与调节。 在过去的几十年里，PID 控制，也就是比例积分微分控制在工业控制中得到了广泛应用。在控制理论和技术飞速发展的今天，在工业过程控制中95%以上的控制回路都具有PID 结构，而且许多高级控制都是以PID 控制为基础的。 PID 控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成，它的基本原理比较简单，基本的PID 控制规律可描述为： G(S ) = K P + K1 + K D S (1-1) PID 控制用途广泛，使用灵活，已有系列化控制器产品，使用中只需设定三个参数（K P ，K I和K D ）即可。在很多情况下，并不一定需要三个单元，可以取其中的一到两个单元，不过比例控制单元是必不可少的。 PID 控制具有以下优点： （1）原理简单，使用方便，PID 参数K P、K I和K D 可以根据过程动态特性变化，PID 参数就可以重新进行调整与设定。 （2）适应性强，按PID 控制规律进行工作的控制器早已商品化，即使目前最新式的过程控制计算机，其基本控制功能也仍然是PID 控制。PID 应用范围广，虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过适当简化，也可以将其变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，就可以进行PID 控制了。 （3）鲁棒性强，即其控制品质对被控对象特性的变化不太敏感。但不可否认PID 也有其固有的缺点。PID 在控制非线性、时变、偶合及参数和结构不缺点的复杂过程时，效果不是太好； 最主要的是：如果PID 控制器不能控制复杂过程，无论怎么调参数作用都不大。 在科学技术尤其是计算机技术迅速发展的今天，虽然涌现出了许多新的控制方法，但PID 仍因其自身的优点而得到了最广泛的应用，PID 控制规律仍是最普遍的控制规律。PID 控制器是最简单且许多时候最好的控制器。 在过程控制中，PID 控制也是应用最广泛的，一个大型现代化控制系统的控制回路可能达二三百个甚至更多，其中绝大部分都采用PID 控制。由此可见，在过程控制中，PID 控制的重要性是显然的，下面将结合实例讲述PID 控制。 1.1.1 比例（P）控制 比例控制是一种最简单的控制方式，其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳定误差。比例控制器的传递函数为： G C (S ) = K P (1- 2) 式中，K P 称为比例系数或增益（视情况可设置为正或负），一些传统的控制器又常用比例带（Proportional Band，PB），来取代比例系数K P ，比例带是比例系数的倒数，比例带也称为比例度。 对于单位反馈系统，0 型系统响应实际阶跃信号R0 1(t)的稳态误差与其开环增益K 近视成反比，即： t→∞
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。
控制理论与控制工程概述
学科介绍 该学科为交叉学科，不同的大学该学科均有不同的侧重点： 控制理论与控制工程学科是以工程系统为主要对象，以数学方法和计算机技术为主要工具，研究各种控制策略及控制系统的理论、方法和技术。控制理论是学科的重要基础和核心内容，控制工程是学科的背景动力和发展目标。本学科的智能控制方向主要包括模糊控制、专家系统、神经元网络、遗传算法等方面的研究，特别强调的是上述方法的交叉及其在工业过程控制方面的应用。故障诊断方向主要研究当控制系统一旦发生故障时，仍能保证闭环系统稳定，且满足规定的性能指标。利用获得的实时数据对生产过程进行在线监测及故障诊断，根据系统的运行状态制定相应的控制策略，使系统工作在最佳状态。鲁棒控制方向主要研究被控对象参数变化后，控制系统仍能稳定可靠的工作，并在某种意义下保证系统的最优性。信号处理方向主要研究控制系统中的信号处理问题，包括非线性系统的鲁棒滤波器的设计，自适应滤波器、噪声抵消器、小波分析等。 控制理论与控制工程是研究运动系统的行为、受控后的运动状态以及达到预期动静态性能的一门综合性学科。在理论方面，利用各种数学工具描述系统的动静态特性，以建模、预测、优化决策及控制为主要研究内容。在应用方面，将理论上的研究成果与计算机技术、网络技术和现代检测技术相结合，形成各种新型的控制器或控制系统。研究内容涵盖从基础理论到工程设计与实现技术的多个层次，应用遍及从工业生产过程到航空航天系统以及社会经济系统等极其广泛的领域。 研究方向 复杂系统控制理论与应用：采用结构分散化方法研究复杂系统的建模与控制问题，以结构分散化模型为基础，研究新的系统辨识理论和新的控制方法。 智能控制理论研究与应用：在对模糊控制、神经网络、专家系统和遗传算法等理论进行分析和研究的基础上，重点研究多种智能方法综合应用的集成智能控制算法。 计算机控制系统：针对不同的生产过程和控制对象，研究采用DCS、PLC、工业控制计算机等控制设备，构成低成本、高性能、多功能的计算机控制系统。 网络控制理论及其应用：通过对网络拓扑结构及网络环境下先进控制理论与方法的研究，充分利用网络资源，实现从决策到控制的全过程优化。 开设学校
控制图的原理
控制图的原理 一、定义： 控制图：对过程质量特性值进行测定、记录、评估，以监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。（也称休哈特控制图） 二、控制图的形成 μ：平均值，表分布中心σ：标准差，表分散程度
三、控制图的基本结构 1、以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性值或其统计量为纵坐标； 2、三条具有统计意义的控制线：上控制线UCL 、中心线CL 、下控制线LCL ； 3、一条质量特性值或其统计量的波动曲线。 四、控制图原理的解释 第一种解释：“点出界就判异” 小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判异常。控制图就是统计假设检验的图上作业法。 第二种解释：“抓异因，弃偶因” 控制限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限。 休哈特控制图的实质就是区分偶然因素与异常因素的。 五、常规控制图分类 UCL CL LCL 样本统计量数值x 12
六、按用途分类 1、分析用控制图——用于质量和过程分析，研究工序或设备状态；或者确定某一“未知的”工序是否处于控制状态； 2、控制用控制图——用于实际的生产质量控制，可及时的发现生产异常情况；或者确定某一“已知的”工序是 否处于控制状态。 七、控制图的应用 八、Ｘ－Ｒ控制图的绘制 1、确定控制对象（统计量） 一般应选择技术上最重要的、能以数字表示的、容易测定并对过程易采取措施的、大家理解并同意的关键质量特性进行控制。 2、选择控制图 控制图 缺陷数控制图 控制图 单位缺陷数控制图 泊松分布 计点型 控制图 不合格品数控制图 控制图 不合格品率控制图 二项分布 计件型 计数型 控制图 单值－移动极差控制图 控制图 中位数－极差控制图 控制图 均值－标准差控制图 控制图 均值－极差控制图 正态分布 计量型 简记 控制图 分布 数据类型 R X -S X -R X -~S R X -p np u c
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，
无模型自适应控制方法的应用研究
无模型自适应控制方法的应用研究 XXX （北京化工大学自动化系，北京100029） 摘要：概述了一种新型的控制方法无模型自适应控制。目的是对当前无模型自 适应控制有一个总体的认识, 它是一种无需建立过程模型的自适应控制方法。与传统的基于模型的控制方法相比，无模型控制既不是基于模型也不是基于规则，它是一种基于信息的控制方法。无模型控制器作为一种先进的控制策略，具有很强的参数自适应性和结构自适应性。基于以上背景，首先介绍了无模型自适应控制的性质及特征，结合对北京化工大学405仿真实验室三级液位控制系统的仿真研究，并将其与PID控制器的效果进行了对比。仿真表明, 无模型控制器具有良好的抗干扰能力、参数自适应性和结构自适应性。 关键字：无模型；自适应；控制； Model Free Adaptive Control Theory and its Applications XXX (Department of Automation, Beijing University of Chemical Technology Beijing 100029) Abstract: A new kind of control method model-free adaptive control is given. The purpose is to make MFA to be understood. Model free adaptive control(MFAC)theory is an adaptive control method which does not need to model the industrial process．Compared with traditional control methods based on modeling，MFAC is an advanced control strategy which based on information of Input／Output Data．It has parameter adaptability and structure adaptability．Based on the background，First the property and character of MFA are introduced, Then Combining 405 Simulation Laboratory of Beijing University of Chemical technology three- level control system simulation．The simulation results show that MFAC controller has excellent robustness，anti-jamming capability, parameter and structure adaptability．
最优控制理论的发展与展望
最优控制理论的发展与展 望 Last revision on 21 December 2020
最优控制理论的发展与展望 摘要:回顾最优控制的基本思想、常用方法及其应用,并对其今后的发展方向和面临的困难提出一些看法。 关键词:最优控制:最优化技术;遗传算法;预测控制 Abstract: The basic idea, method and application of optimal control are reviewed, and the direction of its development and possible difficulties are predicted. Keywords: optimal control; optimal Technology；Genetic Algorithm；Predictive Control 1引言 最优控制理论是本世纪60年代迅速发展的现代控制理论中的主要内容之一,它研究和解决如何从一切可能的方案中寻找一个最优的方案。1948年维纳等人发表《控制论一关于动物和机器中控制与通信的科学》论文,引进信息、反馈和控制等概念,为最优控制理论诞生和发展奠定了基础。我国着名学者钱学森在1954年编着的《工程控制论》直接促进了最优控制理论的发展与形成。在最优控制理论的形成和发展过程中,具有开创性的研究成果和开辟求解最优控制问题新途径的工作,主要是美国着名学者贝尔曼的“动态规划”和原苏联着名学者庞特里亚金的“最大值原理”。此外,构成最优控制理论及现代最优化技术理论基础的代表性工作,还有库恩和图克共同推导的关于不等式约束条件下的非线性最优必要条件(库恩一图克定理)及卡尔曼的关于随机控制系统最优滤波器等口 2最优控制理论的几个重要内容 最优控制理论的基本思想 最优控制理论是现代控制理论中的核心内容之一。其主要实质是:在满足一定约束条件下,寻求最优控制规律(或控制策略),使得系统在规定的性能指标(目标函数)下具有最优值,即寻找一个容许的控制规律使动态系统(受控对象、从初始状态转移到某种要求的终端状态,保证所规足的性能指标达到最小(大)值。
PID控制的基本原理
S lim e (t ) = 1 +RK t →∞ PID 控制的基本原理 1．PID 控制概述 当今的自动控制技术绝大部分是基于反馈概念的。反馈理论包括三个基本要素：测量、比较和执行。测量关 心的是变量，并与期望值相比较，以此误差来纠正和控制系统的响应。反馈理论及其在自动控制中应用的关键是： 做出正确测量与比较后，如何用于系统的纠正与调节。 在过去的几十年里，PID 控制，也就是比例积分微分控制在工业控制中得到了广泛应用。在控制理论和技术 飞速发展的今天，在工业过程控制中 95%以上的控制回路都具有 PID 结构，而且许多高级控制都是以 PID 控制为 基础的。 PID 控制器由比例单元（P ）、积分单元（I ）和微分单元（D ）组成，它的基本原理比较简单，基本的 PID 控 制规律可描述为： G (S ) = K P + K 1 + K D S (1-1) PID 控制用途广泛，使用灵活，已有系列化控制器产品，使用中只需设定三个参数（ K P ， K I 和 K D ） 即可。在很多情况下，并不一定需要三个单元，可以取其中的一到两个单元，不过比例控制单元是必不可少的。 PID 控制具有以下优点： （1） 原理简单，使用方便，PID 参数 K P 、K I 和 K D 可以根据过程动态特性变化，PID 参数就可以重 新进行调整与设定。 （2） 适应性强，按 PID 控制规律进行工作的控制器早已商品化，即使目前最新式的过程控制计算机，其 基本控制功能也仍然是 PID 控制。PID 应用范围广，虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过适当简化，也 可以将其变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，就可以进行 PID 控制了。 （3） 鲁棒性强，即其控制品质对被控对象特性的变化不太敏感。 但不可否 认 PID 也有其固有的缺点。PID 在控制非线性、时变、偶合及参数和结构不缺点的复杂过程时，效果不是太好； 最主要的是：如果 PID 控制器不能控制复杂过程，无论怎么调参数作用都不大。 在科学技术尤其是计算机技术迅速发展的今天，虽然涌现出了许多新的控制方法，但 PID 仍因其自身的优 点而得到了最广泛的应用，PID 控制规律仍是最普遍的控制规律。PID 控制器是最简单且许多时候最好的控制器。 在过程控制中，PID 控制也是应用最广泛的，一个大型现代化控制系统的控制回路可能达二三百个甚至更多， 其中绝大部分都采用 PID 控制。由此可见，在过程控制中，PID 控制的重要性是显然的，下面将结合实例讲述 PID 控制。 1.1.1 比例（P ）控制 比例控制是一种最简单的控制方式，其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输 出存在稳定误差。比例控制器的传递函数为： G C (S ) = K P (1- 2) 式中， K P 称为比例系数或增益（视情况可设置为正或负），一些传统的控制器又常用比例带（Proportional Band ， PB ），来取代比例系数 K P ，比例带是比例系数的倒数，比例带也称为比例度。 对于单位反馈系统，0 型系统响应实际阶跃信号 R 0 1(t)的稳态误差与其开环增益 K 近视成反比，即： t →∞ 对于单位反馈系统，I 型系统响应匀速信号 (1- 3) R 1 (t)的稳态误差与其开环增益 K v 近视成反比, 即: lim e (t ) = R 1 K V (1- 4)
PWM控制的基本原理
PWM控制的基本原理 PWM（Pulse Width Modulation）控制——脉冲宽度调制技术，通过对一系列脉冲的宽度进行调制，来等效地获得所需要波形（含形状和幅值）。 PWM控制技术在逆变电路中应用最广，应用的逆变电路绝大部分是PWM型，PWM 控制技术正是有赖于在逆变电路中的应用，才确定了它在电力电子技术中的重要地位。理论基础： 冲量相等而形状不同的窄脉冲加在具有惯性的环节上时，其效果基本相同。冲量指窄脉冲的面积。效果基本相同，是指环节的输出响应波形基本相同。低频段非常接近，仅在高频段略有差异。 图1形状不同而冲量相同的各种窄脉冲 面积等效原理： 分别将如图1所示的电压窄脉冲加在一阶惯性环节（R-L电路）上，如图2a所示。其输出电流i(t)对不同窄脉冲时的响应波形如图2b所示。从波形可以看出，在i(t)的上升段，i(t)的形状也略有不同，但其下降段则几乎完全相同。脉冲越窄，各i(t)响应波形的差异也越小。如果周期性地施加上述脉冲，则响应i(t)也是周期性的。用傅里叶级数分解后将可看出，各i(t)在低频段的特性将非常接近，仅在高频段有所不同。 图2 冲量相同的各种窄脉冲的响应波形 用一系列等幅不等宽的脉冲来代替一个正弦半波，正弦半波N等分，看成N个相连的脉冲序列，宽度相等，但幅值不等；用矩形脉冲代替，等幅，不等宽，中点重合，面积（冲量）相等，宽度按正弦规律变化。 SPWM波形——脉冲宽度按正弦规律变化而和正弦波等效的PWM波形。 图3 用PWM波代替正弦半波 要改变等效输出正弦波幅值，按同一比例改变各脉冲宽度即可。 PWM电流波：电流型逆变电路进行PWM控制，得到的就是PWM电流波。 PWM波形可等效的各种波形： 直流斩波电路：等效直流波形 SPWM波：等效正弦波形，还可以等效成其他所需波形，如等效所需非正弦交流波形等，其基本原理和SPWM控制相同，也基于等效面积原理。 随着电子技术的发展，出现了多种PWM技术，其中包括：相电压控制PWM、脉宽PWM 法、随机PWM、SPWM法、线电压控制PWM等，而本文介绍的是在镍氢电池智能充电器中采用的脉宽PWM法。它是把每一脉冲宽度均相等的脉冲列作为PWM波形，通过改变脉冲列的周期可以调频，改变脉冲的宽度或占空比可以调压，采用适当控制方法即可使电压与频率协调变化。可以通过调整PWM的周期、PWM的占空比而达到控制充电电流的目的。 PWM技术的具体应用
控制图的原理
控制图的原理 一.控制图的原理－波动分布 控制图观点认为： （1）当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布； （2）当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。而失控时，过程分布将发生改变。 SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。 二.控制图的原理－统计 受控状态是生产过程追求的目标，此时，对产品的质量是有把握的。控制图即是用来监测生产过程状态的一种有效工具。 控制图的统计学原理，令W为度量某个质量特性的统计样本。假定W的均值为μ，而W 的标准差为σ。于是，中心线、上控制限和下控制限分别为 UCL=μ+Kσ CL=μ LCL=μ－Kσ 式中，K为中心线与控制界限之间的标准差倍数，Kσ表示间隔宽度。 正常情况下点子分布是正态的，落在控制界限之内的概率远大于落在控制界限之外的概率。反之，若点子落在控制界限之外，可能是属于正常情况下的小概率事件发生，也可能是过程异常发生，相对来讲，后者发生的概率要大得多。因此，我们宁可以为后者情况发生，这正是控制图的统计学原理。 点子落在控制界限之内是否一定处于稳态？点子落在控制界线之外是否一定出现异常？这两个问题的回答都是否定的。 更为科学的判断应根据概率统计方法对过程进行定量分析，精确计处出状态的概率值之后再进行过程状态判断。 三.控制图的原理－分类1 各控制图用途：
均值－极差控制图:是最常用、最基本的控制图，它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。 均值－标准差控制图:次图与上图类似，极差计算简便，故R图得到广泛应用，但当样本大小或0>10或12时，应用极差估计总体标准差的效率减低，最好应用S图代替R图。 中位数－极差控制图:由于中位数的计算比均值简单，所以多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行管理的场合。 均值－移动极差控制图:多用于下列场合,(1)采用自动化检查和测量对每一个产品都进行检验的场合；(2)取样费时、昂贵的场合；(3)如化工等过程，样品均匀，多抽样也无太大意义的场合。由于它不像前三种控制图那样能取得较多的信息，所以它判断过程变化的灵敏度也要差一些。 P控制图：用于控制对象为不合格品率等计数值质量指标的场合。这里需要注意的是，在根据多种检查项目总起来确定不合格品率的场合，当控制图显示异常后难于找出异常的原因。因此，使用P图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。 （1）连续25个点都在控制限内（显著性水平为：0.0654）。 （2）连续35个点至多一个点落在控制限外（显著性水平为：0.0041）。 （3）连续100个点至多两个点落在控制限外（显著性水平为：0.0026）。 Pn控制图：用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本大小，P为不合格品率，则Pn为不合格品个数。由于计算不合格品率需要进行除法，比较麻烦。所以在样本大小相同的情况下，用此图比较方便。 C控制图：用于控制一部机器、一个部件、一定的长度、一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目。例如，铸件上的砂眼数，机器设备的故障数等等。 U控制图：当样品的大小变化时应换算成每单位的缺陷数并用U控制图。 通用控制图： 四.控制图的原理－判稳准则 （1）连续25个点都在控制限内（显著性水平为：0.0654）。 （2）连续35个点至多一个点落在控制限外（显著性水平为：0.0041）。 （3）连续100个点至多两个点落在控制限外（显著性水平为：0.0026）。 五.控制图的原理－计量型稳定 六.控制图的原理－计数型不稳定
自适应控制算法的实现
题目：自适应控制算法的实现 利用FOXBORO控制模块PIDA、FBTUNE、FFTUNE可以构成自适应和自整定控制算法。在电站应用中，这种算法可以用来克服过热、再热系统的纯滞后，实现磨煤系统的模糊控制，在其它行业的先进控制应用中也很具优势。 其基本组态方法如下： 1。建立PIDA模块。 MODOPT ≥ 4。 2。建立FBTUNE 和 FFTUNE 模块，分别将 PIDA.BLKSTA 参数连至 FBTUNE和 FFTUNE的PIDBLK。 3。将扰动量连至 FFTUNE 的LOAD_n (n=1～4)。 说明： 1。使用FBTUNE可以实现对PIDA中 PBAND(比例带)、INT(积分时间)、DERIV (微分时间)、DTIME(纯延迟时间)、SPLLAG(设定值超前-滞后系数)、FILTER (用于克服过程滞后与控制器滞后间不匹配的因子)的自整定。 2。当PIDA在PI或PID方式下，若FBTUNE的DFCT不大于1，如果此时FBTUNE的 PR_FL＝0，可以实现控制对象不确定的模糊控制。这种方式不需要预整定。 3。当FBTUNE的 DFCT>1，或 PIDA 在 NIPID、PI_TAU、PID_TAU方式下，或 FBTUNE 的 PR_FL=1，需作预整定。预整定时，PIDA应处于手动状态，在 FBTUNE 的详细画面上置位 PTNREQ。预整定完毕，能确定 FBTUNE 的 PR_TYP (过程类型)、DFCT 及 PIDA 的 PBAND、INT、DERIV、DTIME、 SPPLLAG。 4。在FBTUNE的详细画面上置位STNREQ，若PIDA在自动状态下，FBTUNE将 进入自整定状态。建议将预整定的P、I、D参数或经验的P、I、D参数填入 FBTUNE详细画面的PM、IM、DM中。这样，在自整定不能很好满足控制要 求时，可以在FBTUNE的详细画面上置位 FB_HOLD，并 TOGGLE PIDRCL， 于是 FBTUNE 会将保留在 PM、IM、DM 中的整定参数装入PIDA中。复位 FB_HOLD，FBTUNE仍回到自整定状态。
振动控制的基本原理
B 图1-1 振动控制的基本原理 （1）电动台的工作原理及框图 载流导体载磁场中受电磁力的作用而运动，根据电磁学的基本原理，一段载流元dI 放在磁场中（见图1-1）所受的电磁力可用下式表示Df=BId ?sin （d ?^B ）式中B 一载流导体所处磁场的磁通（Gs ）I 一载流导体的电流有效值 （A ）dI ^B 一电流元与V 的夹角载振动台的设计中d ?^B=90°则sin （d ?^B ）=sin90°=1∴df=BId ?整个驱动动圈的线圈式由无数小电流元组成的因此动圈所受的力F 为 F=∫? 0BId ?=IB ?………(1-1) ?…………动圈的有效长度 显然，在上式中，当振动台与定型时B ?为定值则F αI 因此，当动圈上通过的电流I 以正弦规律变化，即产生所谓振动。 由（1-1）式可知 振动台的激振力大小取决于I 、B 、?三个参数的打小，气隙磁通B 的大小式不能无限制地增加的，当采取恒磁场时，B 一般为6000Gs 一7000Gs ，当采用单磁场励磁时，B 一般在13000Gs 左右，采用双
图1-2 动台体体积大小限制。如果要增加激振力，则要增加动圈驱动电流I 的大小，而I是由功率放大器提供的，也就要增大功率放大器输出的大小。 为了表明由功率化为激振力的能力，人们常用数来表达，它定义为每产生一公斤的激振力所需功率放大器的瓦数，称为该振动台的力常数。 在振动台的应用中常用下列量纲 I…………安培（A） ?…………厘米（cm） B…………高斯（Gs） F…………公斤力（kgf） 则（1-1）改写成 F=2x10-7IB ?……………………1—2 （2）电动台的框图及各部件作用 电动台的框图如图1-2所示
自适应控制习题(系统辨识)(2020年整理).pdf
自适应控制习题 （徐湘元，自适应控制理论与应用，电子工业出版社，2007） 【2-1】 设某物理量Y 与X1、X2、X3的关系如下：Y=θ1X 1+θ2X 2+θ3X 3 由试验获得的数据如下表。试用最小二乘法确定模型参数θ1、θ2和θ3 X1: 0.62 0.4 0.42 0.82 0.66 0.72 0.38 0.52 0.45 0.69 0.55 0.36 X2: 12.0 14.2 14.6 12.1 10.8 8.20 13.0 10.5 8.80 17.0 14.2 12.8 X3: 5.20 6.10 0.32 8.30 5.10 7.90 4.20 8.00 3.90 5.50 3.80 6.20 Y: 51.6 49.9 48.5 50.6 49.7 48.8 42.6 45.9 37.8 64.8 53.4 45.3 【2-3】 考虑如下模型 )()(3.03.115.0)(212 1t w t u z z z z t y ++?+=???? 其中w(t)为零均值、方差为1的白噪声。根据模型生成的输入/输出数据u(k)和y(k),分别采用批处理最小二乘法、具有遗忘因子的最小二乘法（λ=0.95）和递推最小二乘法估计模型参数（限定数据长度N 为某一数值，如N=150或其它数值），并将结果加以比较。 【2-4】 对于如下模型 )()1.065.01()()5.0()()15.08.01(213221k w z z k u z z k y z z ??????+?++=+? 其中w(k)为零均值、方差为1的白噪声。根据模型生成的输入/输出数据u(k)和y(k),分别采用增广最小二乘法和随机逼近法进行模型参数估计，并比较结果。 （提示：w(t)可以用MATLAB 中的函数“randn ”产生）。 【3-1】 设有不稳定系统： )()9.01()()1(111k u z z k y z ???+=? 期望传递函数的分母多项式为)5.01()(11???=z z Am ，期望输出m y 跟踪参考输入r y ，且无稳态误差。试按照极点配置方法设计控制系统，并写出控制表达式。 【3-2】 设有被控过程： )()2.11()()6.07.11(1221k u z z k y z z ????+=+? 给定期望传递函数的分母多项式为)08.06.01()(211???+?=z z z A m ，试按照极点配置方法设计控制系统，使期望输出无稳态误差，并写出控制表达式u(k)。