系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制第13章自適應(yīng)控制系統(tǒng)的發(fā)展及應(yīng)用

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1、第13章 自適應(yīng)控制系統(tǒng)的發(fā)展及應(yīng)用 13.1 自適應(yīng)控制技術(shù)的發(fā)展 13.1.1 模糊自適應(yīng)控制技術(shù)77（1）模糊自適應(yīng)控制原理性能測(cè)量與比較控制量校正 控制規(guī)則修正 （2）模糊自校正控制模糊模型結(jié)構(gòu)模糊模型辨識(shí)及在線(xiàn)修正 模糊自校正調(diào)節(jié)器設(shè)計(jì) 13.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制77圖13.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制系統(tǒng) 圖13.1.2 一種典型反饋控制系統(tǒng) 13.1.3 自適應(yīng)逆控制75（1）逆控制的基本思想 圖13.1.3 自適應(yīng)逆控制的基本結(jié)構(gòu) （2）逆控制的自適應(yīng)圖13.1.4 模型參考自適應(yīng)逆控制示意圖 圖13.1.5 具有消除對(duì)象噪聲和擾動(dòng)的模型參考自適應(yīng)逆控制系統(tǒng) 13.1.4

2、多模型自適應(yīng)控制76 (1)多模型自適應(yīng)控制的組成多模型集合模型集合中的不同模型建立多個(gè)控制器，構(gòu)成控制器集合給定切換原則，以選擇能夠描述當(dāng)前被控對(duì)象的最佳模型，并將基于最佳模型而設(shè)計(jì)的控制器的切換為當(dāng)前控制器 （2）多模型自適應(yīng)控制的模型集下面介紹其中兩種方法：從系統(tǒng)的穩(wěn)定性出發(fā)設(shè)計(jì)模型集從系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化出發(fā)設(shè)計(jì)模型集（3）間接多模型自適應(yīng)控制時(shí)變參數(shù)的線(xiàn)性離散時(shí)間系統(tǒng)為 圖13.1.6 單個(gè)自適應(yīng)控制器仿真輸出曲線(xiàn) 圖13.1.7 多模型自適應(yīng)控制器仿真輸出曲線(xiàn) 13.2 工業(yè)鍋爐的加權(quán)廣義預(yù)測(cè)自校正控制84 13.2.1 工業(yè)鍋爐工藝流程控制要求整個(gè)工業(yè)鍋爐的控制可分為3個(gè)子系統(tǒng)6個(gè)控制

3、回路。汽包給水系統(tǒng)燃燒系統(tǒng)氧量控制系統(tǒng) 13.2.2 工業(yè)鍋爐加權(quán)廣義預(yù)測(cè)控制算法被控過(guò)程用下列具有非平穩(wěn)噪聲的CARIMA模型來(lái)描述： 圖13.2.1 工業(yè)鍋爐的工藝流程圖 13.2.3 工業(yè)鍋爐加權(quán)廣義預(yù)測(cè)自校正控制 對(duì)鍋爐的6個(gè)控制回路逐個(gè)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試，以便確定以下參數(shù)： (1)p1主要用來(lái)抑制超調(diào)，起平滑作用， 0p11 (2)p2主要用于影響控制動(dòng)作的趨勢(shì)， 0p21 (3)a1柔化因子，調(diào)節(jié)跟蹤速度0ar1。 13.3 大滯后系統(tǒng)自校正智能極點(diǎn)配置內(nèi)?？刂?13.3.1 爐溫智能控制方案 13.3.2 系統(tǒng)的極點(diǎn)配置 圖13.3.1 玻璃熔化爐自校正智能極點(diǎn)配置內(nèi)模控制結(jié)構(gòu)圖 圖13.3.2 極點(diǎn)配置控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 13.3.3 消除大滯后的內(nèi)?？刂?圖13.3.3 內(nèi)模控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 13.3.4 智能極點(diǎn)配置內(nèi)?？刂?圖13.3.4 內(nèi)模控制系統(tǒng)等效結(jié)構(gòu)圖 1）據(jù)偏差梯度，作出控制器是否采用微分作用的決策。 2）據(jù)偏差大小在比例和積分作用中進(jìn)行選擇。 3）決定k,Ti,Td這3個(gè)參數(shù),可按表13.3.1選擇。 13.3.5 仿真實(shí)例 圖13.3.5 仿真曲線(xiàn)（d=3） 圖13.3.6 仿真曲線(xiàn)（d=20）