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1、一：简介二：两大类设计方法： A (MIT律) 是否更好？ 如何改进？ B 基于稳定性理论的设计方法(Lyapunov方法) 三：总结与心得1特点：1、消除结构扰动引起的系统误差 2、较少依赖数学模型，但必须设计自适应算法。联系：1、可调系统包括被控对象自适应跟随控制模型 2、控制对象与参考模型互换自适应系统辨识 问题(两类问题互为对偶，分析可基于同一理论 基础)。2设计一：MIT自适应控制规律自适应增益律： Kc(t)自适应机构kpG(s)kmG(s)ueymyryp可调增益MIT-MRAC系统结构3仿真：控制对象： (注：我们主要分析二阶系统，高阶系统容易导致不稳定)常用负反馈控制： kv

2、kpG(S)yreyp-干扰4 Yr为方波输入信号，kv=2 ：红色实线表示理想输出，蓝色虚线表示实际输出。5 同样的被控对象： 引入参考模型kvkpG(S)yreypKmG(s)Kc自适应机构u干扰ym6 同样的被控对象和输入。 红色实线为理想输出，蓝色虚线为实际输出。7对比以下输出情形：R(5)不变g= 0.1 g =0.3 g =0.58再看看自适应增益g(0.5)不改变的情形： r =2 r=4 r=6 9 由仿真可看出：MIT方法在设计过程中并未考虑稳定性问题，不能保证所设计的自适应控制系统总是稳定的(缺点)。10上述例子中， km=kp=1,a1=2,a0=3;根据a1a0kp*k

3、m*g*r可知：g*r6 故r=5时，g最好不要超过0.24 g=0.5时，r最好不要超过3.46 11如何改进？MIT归一化算法 引入1213针对同样例子：取 g=0.5 r=1 r=10 r=10014可问题又来了当自适应增益g取得过大，输出仍然会可能产生振荡。 r=2,g=2时，振荡明显15 如何改进？ 为了克服系统可能不稳定这一缺陷，采用Lyapunov第二方法保证系统具有全局渐进稳定性。 16 依据Lyapunov第二方法推得自适应增益：对于同样的例子：17应用Lyapunov法得到的图形：18MIT与Lyapunov仿真比较： 同样的系统，同样的输入(r=5)和自适应增益(g=0.5)MIT方法Lyapunov方法19MIT归一法与Lyapunov方法比较：同样的，g=2,r=2MIT归一法Lyapunov方法20Lyapunov第二方法设计自适应增益只能是部分程度上解决设计系统不稳定问题：当g,r过大(g=5,r=5):所以后来者又不断开发新的设计方法，诸如“超稳定理论”“Narendra稳定自适应控制”等。还待进一步发展。21仿真总结与心得：一般控制自适应MIT控制MIT归一法Lyapunov法

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