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文档简介
自适应控制潘峰模式识别与智能系统研究所,6号教学楼703andropan@
68913261第二讲模型参考自适应控制
的MIT法预备知识MIT法的基本原理MIT法的仿真实验及其分析.并联MRASr(t)ym(t)参考模型可调系统+-yp(t)自适应机构e(t)广义误差z=f(x1,x2)x1x2z多元函数及其偏导数z=f(x1,x2)x1x2z方向导数α
l梯度的几何意义
gradz只有当目标函数的等高线轮廓球形(或在二维空间中的圆形时),梯度法可以一步达到极小点,否则,该方法不一定直接指向最小点非线性规划的梯度法x0x*飞机自动驾驶仪反馈控制器自适应控制器局部参数最优化设计MRAS(1)设定性能指标IPRM,使IPRM对|e(t)|单调递增;(2)将IPRM表示为参数空间上的一个多元函数;(3)寻找使IPRM取得局部极小值的参数值;(4)控制器参数寻优调节规律,就是适应律。MIT法的系统模型自适应机构e(t)广义误差+r(t)ym(t)-yp(t)MIT自适应控制方案r(t)ym(t)+-yp(t)e(t)自适应机构课后作业
用Matlab对MIT方案进行仿真,参考模型分别为以下一阶和二阶形式:MIT法的特点
从MIT法自适应律的推导过程可以看出几个特点:(1)的变化速度远慢于的调节速度是一个必要的条件,否则无法求出的导数;(2)系统动态响应速度要远快于调节速度;(3)自适应机构包含积分环节,自适应调节效果与ym有关,即与参考模型传递函数和输入r(t)有关。MIT法的特点
(4)自适应过程不具智能性,整个系统是非线性系统,且只能解决对象参数局部时变的问题。(5)μ由人工设定,与梯度法的步长λ成正比,因此可以视为自适应调节的步长,或称为自适应增益,其值影响自适应过程收敛的速度和精度,需要通过实验来确定。(6)性能指标可以选择各种形式一阶系统稳定性分析
MIT方案中,调节Kc的目标是使广义误差e(t)逐步趋近于零。因此MIT法自适应控制系统的稳定性应当以广义误差e(t)的动态特性进行分析。一阶系统的阶跃响应μ=0.5一阶系统的阶跃响应μ=0.02一阶系统的阶跃响应μ=50一阶系统的正弦响应μ=5.5,r(t)=sinωt,
ω=4.5rad/sec一阶系统的正弦响应μ=6,r(t)=sinωt,
ω=4.5rad/sec一阶系统的正弦响应μ=80,r(t)=sinωt
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