基于模型集动态优化的鲁棒多模型自适应控制

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1、摘要摘要传统的单模型自适应控制方法无法适应当前复杂系统越来越高的控制需求，而多模型自适应控制器作为单模型自适应控制方法的自然扩展，被认为是当前自适应控制最重要的发展方向之一。由于多模型自适应控制器能够在更广范围内覆盖系统的不确定性，能够适应系统更剧烈和更复杂的变化，因此得到了理论界和工程界的广泛重视。然而由于对系统不确定度和未建模动态等因素缺乏足够的先验知识或者由于系统动态性能变化过大，现有的多模型自适应控制器存在着模型集过大、模型集优化算法复杂以及控制性能不够理想等问题，因此研究一整套既能简化控制算法，又能提高控制性能的多模型自适应控制解决方案，无论在理

2、论和实际应用中都有非常重要的意义。本文在分析分析前人工作的基础上，首次引入了鲁棒自适应控制器，提高了系统的鲁棒性能;首次提出了一整套以Vinnicombe距离为标准来动态优化模型集的多模型自适应控制器，有效地解决了简化控制算法与优化控制性能之间的矛盾，仿真结果也证明了其优越性。在多模型切换方面，本文也作了比较有益的尝试和改进。引入了滞后切换概念和新型的切换指标函数，初步解决了模型间切换的快速收敛问题;同时本文提出仅在两个自适应模型之间进行切换，相比于传统的模型集直接参加切换的方式可以提高模型间切换的稳定性。关键词:多模型;自适应控制;切换;鲁棒;动态模型集

3、华南理工大学硕士学位论文AbstractTraditionalsinglemodeladaptivecontrolstrategycan'tmeetmoreandmorecomplexsystem'sneednow,sothemultiplemodeladaptivecontrolstrategyappearsasoneofthemostsignificantdevelopingdirectionsofthesinglemodeladaptivecontrolstrategy.Becausemultiplemodelscancoverthewiderran

4、gesofuncertaintyandcanadaptthemselvestothemorecomplexandseveresituations,sotheoristsandengineersbegintofocusonthem.Butthereisshortoftheinitialinformationofuncertaintyortheknowledgeofsystem'sseveredynamiccharacteristics,therefore,itisimportanttofindasimpleandoutstandingmultiplemode

5、ladaptivecontrolstrategyforboththeoreticalandpracticalstudy.Basedontheformerstudies,thispaperintroducestherobustadaptivecontrollerintomultiplemodeladaptivecontrolstrategyforthefirsttime,whichimprovessystem'srobustperformance.Ontheotherhand,thispaperbringsforwardasystematicintellig

6、encestrategyformultiplemodeladaptivecontrollersbasedontheVinnicombeDistancetooptimizemodelbankdynamically.Thisstrategycanreleasecomputingburdeneffectivelyandimprovecontrolperformance,andnumeroussimulationresultstestifytheadvantagesofthisstrategy.Consideringswitchingstrategybetween

7、multiplemodels,thispaperalsomakessomeattemptsandmakessomeproperimprovements.Theswitchingstrategyintroducestheconception,ofhysteresisswitchingandanewtypeswitchingindexfunction.Alltheseimprovementssolvetheproblemofswitchingconvergenceprimarily.Thisstrategyattemptstoswitchonlybetween

8、twoadaptivecontrollers,therefore,