1、第五篇 自 适 应 控 制概 述任何一个动态系统，通常都具有程度不同的不确定性。这种不确定性因素的产生主要由于： 系统的输入包含有随机扰动，如飞行器飞行过程中的阵风；以上两者又称为不确定性的（或随机的）环境因素。 系统的测量传感器具有测量噪声； 系统数学模型的参数甚至结构具有不确定性。如导弹控制系统中气动力参数随导弹飞行高度、速度、导弹质量及重心的变化而变化。点击图片观看在只存在不确定环境因素，但系统模型具有确定性的情况下，这是随机控制需要解决的问题；而自适应控制是解决具有数学模型不确定性为特征的最优控制问题。这时如果系统基本工作于确定环境下，则称为确定性自适应控制；如果系统工作于随机环境下，
2、则称为随机自适应控制。自适应控制的提法可归纳为：在系统数学模型不确定的条件下（工作环境可以是基本确定的或是随机的），要求设计控制规律，使给定的性能指标尽可能达到及保持最优。为了完成以上任务，自适应控制必须首先要在工作过程中不断地在线辨识系统模型（结构及参数）或性能，作为形成及修正最优控制的依据，这就是所谓的自适应能力，它是自适应控制主要特点。最早的自适应控制方案是在五十年代末由美国麻省理工学院怀特克 (Whitaker )首先提出飞机自动驾驶仪的模型参考自适应控制方案。自适应控制是自动控制领域中的一个新分支，三十多年来取得了很大的发展，并得到了广泛的重视。自动驾驶仪到目前为止，在先进的科技领域
3、出现了许多形式不同的自适应控制方案，但比较成熟并已获得实际应用的可以概括成两大类： 模型参考自适应控制； 自校正控制。自适应控制的应用领域模型参考自适应控制需在控制系统中设置一个参考模型，要求系统在运行过程中的动态响应与参考模型的动态响应相一致（状态一致或输出一致），当出现误差时便将误差信号输入给参数自动调节装置，来改变控制器参数，或产生等效的附加控制作用，使误差逐步趋于消失。在这方面法国学者朗道 (I.D.Landau) 把超稳定性理论应用到模型参考自适应控制中来，做出了杰出贡献 。自校正控制基于对被控对象数学模型的在线辨识，然后按给定的性能指标在线地综合最优控制的规律。它与一般确定性或随机性最优控制的差别是增加了被控制对象的在线辨识任务，它是系统模型不确定情况下的最优控制问题的延伸，可用于导弹控制。第十六章 自 校 正 控 制图 16 1自校正控制的原理及组成见图，其中参数估计器的功用是根据被控对象的输入 及输出 信息连续不断地估计控制对象参数 。参数估计的常用算法有随机逼近法、最小二乘法、极大似然法等。调节器的功用是根据参数估计器不断送来的参数估值 。
