新型的Smith自适应辨识控制算法.pdf

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1、新型的Smith自适应辨识控制算法尉颖。等新型的Smith自适应辨识控制算法NewSmithAdaptiveIdentificationControlAlgorithm尉颍匆殄危(山东化工规划设计院。山东济南250013)摘要：针对参数缓慢变化的时滞对象，按照模型参考辨识的设计思想，将时滞对象看作一个被辨识过程，用广义误差e经过自适应辨识器在线调整Smith预估器，使其与时滞对象的动态过程尽可能一致。利用超稳定性理论，设计出了在较大范围内被控对象参数可变的Smith自适应辨识器，并进行了仿真。结果表明，该控制算法取得了良好的控制效果，并且对于任何参数缓慢变化的时滞对象，均可用Smith

2、自适应辨识控制算法加以控制。关键词：Smith预估器模型参考自适应辨识器自适应控制超稳定性理论Matlab仿真中图分类号：TP273+．2文献标志码：AAbstract：Inaccordancewiththetime—lagobjectswitlIslowlyvaryingparameters-basedonthedesignconceptofmodelreferenceidentifiea-tion-thetime-lagobjectsmtreatedasanidentifiedprocess-byusinggenerMizederror。throughadaptiveidentif

3、ier-theSmithpredictorisad-justedonline，tomakeitconsistentwiththetime·hgobjects．Withhyper—stabilitytheory-theSmithadaptiveidentifierofthetime-lagobjectsthattheparameterschangeinwiderrangehasbeendesignedandemulated．Theresultindicatesthatthecontrolalgorithmoffersbettercontroleffects；andanytime-lago

4、bjectscanbecontmHedbySmithadaptiveidentificationalgorithm．Keywords：SmithpredictorModelreferenceAdaptiveidentifierAdaptivecontrolHyper-stabilitytheoryMatlabsimulation0引言虽然Smith预估控制是一种有效的时滞控制算法，但Smith预估控制对模型误差比较敏感，即模型误差会在很大程度上影响预估效果；同时，在实际系统中，许多被控对象的数学模型都随时间和工作环境的改变而变化，其变化规律往往事先难以确定。这就要求设计出一种新的控制算

5、法来解决这个问题。1模型参考辨识模型参考自适应控制系统用来解决由模型参考规定的性能规范控制问题，这个模型指明了过程输出应怎样理想地响应指令信号，而模型的输出(或状态)就是理想的响应(或状态)。系统在运行中总是力求使被控过程的动态与参考模型的动态一致。通过比较参考模型和实际过程的输出或状态，并由某个自适应控制器(即执行自适应控制的某部件或由计算机来实现)去调整被控过程的某些参数或产生一个辅助输入，以使得在某种意义下实际的输出或状态与参考模型的输出或状态的偏差尽可能的小¨-2]。修改稿收到日期：2009—05—19。第一作者尉颖，女，1972年生，1993年毕业于中国科学技术大学计算机应用

6、专业．工程师；主要从事自动化设计方面的研究。《自动化仪表》第31卷第2期2010年2月将模型参考自适应控制系统中参考模型与被控过程的位置互换，得到的模型参考辨识系统如图1所示。图1模型参考辨识系统结构Fig．1Structureofmodelreferenceidentificationsystem图l中：y。为被辨识对象的输出；，，。为可调模型输出；r为系统的给定值；e为被辨识对象与模型的偏芒Zto此时，将被辨识过程看作是“参考模型”，将参考模型看作是“可调系统”，然后按照模型参考自适应控制系统的设计思想，用广义误差e经过自适应控制器来调整模型，使得模型的动态与实际过程的动态尽可能一

7、致。将这个思想引入Smith预估控制系统中，通过自适应辨识器在线调整Smith预估控制器，使其动态过程与实际过程尽可能一致。设计一个Smith自适应辨识系统的关键在于设计自适应辨识器。按照模型参考自适应控制系统自适应控制率的设计方法，模型参考自适应辨识器的设计既可用参数最优化的设计方法，也可以利用稳定性理论的设计方法。目前应用较多的是李亚普诺夫稳定性理31新型的Smith自适应辨识控制算法尉颖，等论和波波夫的超稳定性理论m51。时滞系统是一种严