多模型自适应控制new

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1、第卷第4期控制与决策年T月V4ONTROANDDEIIONJ多模型自适应控制李晓理王伟孙维东北大学自动化研究中心沈阳摘要给出多模型自适应控制产生的背景对模型集的建立多模型控制器的形成以及算法的收敛性和稳定性进行了分析介绍了多模型自适应控制在工业生产过程中的应用和最新研究成果同时提出了存在的问题及进一步发展方向关键词多模型自适应控制稳定性分类号表示一个以模型为元素的模型集该模型集可理引言解为一个广义的模型集其中既可表示被控对象传统的自适应控制器设计往往基于一个参数固模型也可表示不同的状态反馈矩阵以及误差落在定或慢时变的系统模型并假设操作环境是时不

2、变不同局部区域或复杂工业过程的不同操作工序同或慢时变的随着控制理论的发展和实际过程控制时定义的需要要求人们设计出适合于复杂系统如系统故障子系统动态变化传感器或执行器故障外部扰为基于设计的控制器集合其中为基于设动系统参数变化较大等的控制器对于这种复杂计的控制器被控系统的控制器可表示为的被控系统使用常规自适应控制器进行控制往往效果不好因为系统从一种操作环境突变到另一种其中为线性或非线性函数为参数向量操作环境系统的参数变化很大常规自适应控制器从早期]的基于后验概率加权的多中的辨识器难以跟随参数的实际变化造成模型不模型控制到近几年G~]~]等准确从而导

3、致基于此模型设计的控制器性能不佳人的基于模型切换的多模型自适应控制器多模型为此人们提出利用多模型来逼近系统的动态自适应控制经历了近年的发展历史在理论和实性能再基于多模型设计出多模型自适应控制器从践方面都取得了许多成果近年来各主要国际控制而对复杂系统进行有效的控制多模型自适应控制杂志如IEEE等以及重要国际的基本思想是用学术会议如D等发表了很多这方面的文章美国著名学者在4年D大会上发表的~参数自适应控制结束还是开始一文国家杰出青年科学基金项目中着重指出是自适应控制的最新发展方向之一]收稿修回第卷第期李晓理等多模型自适应控制模型集的建立变化的被控对

4、象的控制效果优于基于原模型集设计的控制器是以多个模型来逼近系统的不确定性在多个模型的基础上建立控制器因此所建的模型多模型自适应控制器的构成集以及元素模型的多少将直接影响控制的精度和性能多模型参数辨识自适应控制与参数辨识密切相关多模型参数早期的基于概率加权的多模型控制大多基于这辨识已取得许多成果文献利用多个递推最小样一个前提条件已知被控系统的模型参数仅在元二乘辨识器的辨识参数加权和求取被控对象模型参素不多的一个参数集合中变化这样便可用有限个数基于不同模型阶次建立多阶次模型辨识器模型来描述系统这主要适用于实际过程中被控系可辨识不同阶次模型参数则利用

5、多固定模型统参数变化和扰动变化分布在离散值上的情况在参数根据性能指标动态调整自适应辨识器初值以实际问题中由于被控系统的外部环境和系统模型加速辨识参数的收敛速度多模型辨识对参数变动参数变化很大用少量模型已不足以描述因此便出大的被控对象以及一些非线性系统具有良好的效现这样的问题不用大量的模型系统就无法精确描果述若模型过多则在每一步控制过程中模型集中很大一部分模型与此刻的系统真实模型又相差以加权方式构成基于概率加权的方法最早见于文献其主甚远这样不但造成控制器在计算上的浪费而且要思想是根据分割定理求解元素模型的后验概率多余模型的过多竞争也会降低控制器的

6、性能通过概率加权求解被控对象控制器各元素模型为基于上述原因为了获得性能更好的算法人们开始寻求更有效的具有动态调整能力的模型集来处理这一问题方法其主要思想是每一其中分别是状态向量和观测时刻只基于模型集中一子集构造控制器并随时动态调整此子集使其能覆盖被控对象真实模型参向量为相互独立的噪声干扰基于每个数而要移动和调整这一子集就要有一个好的决策元素模型设计最优控制器则被方案目前较常用的方法有残差调节参数位置调控系统控制器为节参数位置速度调节和概率调节从系统的稳定性出发设计模型集基于切换其中为每个元素模型的后验概率是原则文献给出了多固定模型集基于此模型集

7、设计的控制器可保证闭环系统稳定将模型参到当前时刻为止所获得的观测数据这种加权组合的方法在其它领域如最优预测数允许集分割成多个子集从而构成多模型集合状态估计也得到了应用加权组合控制器易于实现尤其适合动态优化模型集文献利用多自适应模型或自适应模型和多固定模型共同组成模型集于工业应用但其理论还不够完善如闭环系统的稳基于固定模型设计的控制器保证响应速度而基于定性很难证明目前也只是对其收敛性进行了研究自适应模型设计的控制器则保证精度对和分析因此这方面的理论研究还需进一步加强所选择的元素模型添加一辅助输入量以保证元素基于切换策略构成模型的输出尽量逼近系统的

8、输出将系统的模切换策略是一种基于稳定条件的控制器切换型参数空间逐步划分直到找出包含系统真实模型近年来关于这种的研究成果不断涌现的最小区域在此区域内建立