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1、一:簡介 二:兩大類設(shè)計方法: A 基于局部參數(shù)最優(yōu)化的設(shè)計方法(MIT律) 是否更好? 有何局限? 如何改進(jìn)? B 基于穩(wěn)定性理論的設(shè)計方法(Lyapunov方法) 三:總結(jié)與心得,特點(diǎn):1、消除結(jié)構(gòu)擾動引起的系統(tǒng)誤差 2、較少依賴數(shù)學(xué)模型,但必須設(shè)計自適應(yīng)算法。 聯(lián)系:1、可調(diào)系統(tǒng)包括被控對象自適應(yīng)跟隨控制模型 2、控制對象與參考模型互換自適應(yīng)系統(tǒng)辨識 問題(兩類問題互為對偶,分析可基于同一理論 基礎(chǔ))。,設(shè)計一:MIT自適應(yīng)控制規(guī)律 自適應(yīng)增益律:,Kc(t),自適應(yīng)機(jī)構(gòu),kpG(s),kmG(s),u,e,ym,yr,yp,可調(diào)增益MIT-MRAC系統(tǒng)結(jié)構(gòu),仿真: 控制對象: (注:我
2、們主要分析二階系統(tǒng),高階系統(tǒng)容易導(dǎo)致不穩(wěn)定) 常用負(fù)反饋控制:,kv,kpG(S),yr,e,yp,-,干擾,Yr為方波輸入信號,kv=2 : 紅色實(shí)線表示理想輸出,藍(lán)色虛線表示實(shí)際輸出。,同樣的被控對象: 引入?yún)⒖寄P?kv,kpG(S),yr,e,yp,KmG(s),Kc,自適應(yīng)機(jī)構(gòu),u,干擾,ym,同樣的被控對象和輸入。 紅色實(shí)線為理想輸出,藍(lán)色虛線為實(shí)際輸出。,對比以下輸出情形:R(5)不變 g= 0.1 g =0.3 g =0.5,再看看自適應(yīng)增益g(0.5)不改變的情形: r =2 r=4 r=6,由仿真可看出:MIT方法在設(shè)計過程中并未考慮穩(wěn)定性問題,不能保證所設(shè)計的自適應(yīng)控制系
3、統(tǒng)總是穩(wěn)定的(缺點(diǎn))。,上述例子中, km=kp=1,a1=2,a0=3; 根據(jù)a1a0kp*km*g*r可知: g*r6 故r=5時,g最好不要超過0.24 g=0.5時,r最好不要超過3.46,如何改進(jìn)? MIT歸一化算法,引入,針對同樣例子: 取 g=0.5 r=1 r=10 r=100,可問題又來了 當(dāng)自適應(yīng)增益g取得過大,輸出仍然會可能產(chǎn)生振蕩。 r=2,g=2時,振蕩明顯,如何改進(jìn)? 為了克服系統(tǒng)可能不穩(wěn)定這一缺陷,采用Lyapunov第二方法保證系統(tǒng)具有全局漸進(jìn)穩(wěn)定性。,依據(jù)Lyapunov第二方法推得自適應(yīng)增益:,對于同樣的例子:,應(yīng)用Lyapunov法得到的圖形:,MIT與Lyapunov仿真比較: 同樣的系統(tǒng),同樣的輸入(r=5)和自適應(yīng)增益(g=0.5),MIT方法,Lyapunov方法,MIT歸一法與Lyapunov方法比較: 同樣的,g=2,r=2,MIT歸一法,Lyapunov方法,Lyapunov第二方法設(shè)計自適應(yīng)增益只能是部分程度上解決設(shè)計系統(tǒng)不穩(wěn)定問題: 當(dāng)g,r過大(g=5,r=5): 所以后來者又不斷 開發(fā)新的設(shè)計方法, 諸如“超穩(wěn)定理論” “Narendra穩(wěn)定自適應(yīng)控制”等。還待進(jìn)一步發(fā)展。,仿真總結(jié)與心得:,一般控制,自適應(yīng)MIT控制,MIT歸一法,Lyapunov
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