現代控制理論應用-00-

現代控制理論簡單

應用控制理論的產生和發展經典控制理論現代控制理論智能控制理論對由微分方程和差分方程描述的動力學系統進行控制研究的是單變量常系數線性系統只適用于單輸入單輸出控制系統(SISO)控制對象由單輸入單輸出系統轉變為多輸人多輸出系統；系統信息的獲得由借助傳感器轉變為借助狀態模型；研究方法由積分變換轉向矩陣理論、幾何方法，由頻率方法轉向狀態空間的研究；由機理建模向統計建模轉變，開始采用參數估計和系統辨識理論適用大型、復雜、高維、非線性和不確定性嚴重的對象不依賴對象模型，適用于未知或不確定性嚴重的對象具有人類智能的特征能夠表達定性的知識或具有自學習能力1、狀態空間描述2、系統的運動與離散化3、系統的能控性與能觀性4、系統的狀態反饋與狀態觀測器5、系統的李亞普諾夫穩定性理論現代控制理論的基礎部分現代控制理論的基本理論1、最優控制2、最佳估計3、自適應控制4、魯棒控制韋氏字典指出“適應指改變其自身,使得其行為適合于新的或者已經改變了的環境。”自適應控制就是具有適應能力的控制器,即能改變控制器自身的控制系統。自適應控制除了一般控制系統有的反饋回路外,還有一個用以改變控制器自身的內回路,稱為適應機構。由于增加了這個適應回路，使控制器能在線地降低被控對象或環境變化的不確定性影響。它體現了一種“以動制動”的思想。

自適應控制

任何一個動態系統，通常都具有程度不同的不確定性。這種不確定性因素的產生主要由于：⑴系統的輸入包含有隨機擾動，如飛行器飛行過程中的陣風；以上兩者又稱為不確定性的（或隨機的）環境因素。⑵系統的測量傳感器具有測量噪聲；⑶系統數學模型的參數甚至結構具有不確定性。如導彈控制系統中氣動力參數隨導彈飛行高度、速度、導彈質量及重心的變化而變化。

在只存在不確定環境因素，但系統模型具有確定性的情況下，這是隨機控制需要解決的問題；而自適應控制是解決具有數學模型不確定性為特征的最優控制問題。這時如果系統基本工作于確定環境下，則稱為確定性自適應控制；如果系統工作于隨機環境下，則稱為隨機自適應控制。

自適應控制的提法可歸納為：在系統數學模型不確定的條件下（工作環境可以是基本確定的或是隨機的），要求設計控制規律，使給定的性能指標盡可能達到及保持最優。

為了完成以上任務，自適應控制必須首先要在工作過程中不斷地在線辨識系統模型（結構及參數）或性能，作為形成及修正最優控制的依據，這就是所謂的自適應能力，它是自適應控制主要特點。

最早的自適應控制方案是在五十年代末由美國麻省理工學院懷特克(Whitaker)首先提出飛機自動駕駛儀的模型參考自適應控制方案。自適應控制是自動控制領域中的一個新分支，幾十多年來取得了很大的發展，并得到了廣泛的重視。自動駕駛儀

到目前為止，在先進的科技領域出現了許多形式不同的自適應控制方案，但比較成熟并已獲得實際應用的可以概括成兩大類：⑴模型參考自適應控制；⑵自校正控制。自適應控制的應用領域

自校正控制基于對被控對象數學模型的在線辨識，然后按給定的性能指標在線地綜合最優控制的規律。它與一般確定性或隨機性最優控制的差別是增加了被控制對象的在線辨識任務，它是系統模型不確定情況下的最優控制問題的延伸，可用于導彈控制。

通過一定的控制算法，按某一性能指標不斷地形成最優控制作用。調節器的常用算法有最小方差、希望極點配置、二次型指標等。其中，以用最小二乘法進行參數估計，按最小方差來形成控制作用的自校正控制最為簡單，并在戰術導彈控制中獲得了實際應用。(AIM—120)在控制系統分析中，經常使用如下兩類數學模型：⑴輸入輸出模型：用微分方程及差分方程或傳遞函數表示。一般適合于描述線性定常的比較簡單的工業系統模型。⑵狀態空間模型：用連續或離散的狀態方程表示。常用來描述比較復雜的系統，更適合于描述非時變系統。