一、假设系统的所有状态变量可直接获取,但控制对象的参数通常不可调整。控制对象的状态方程为Xp = Ap(t) Xp + Bp u(t),其中Xp为n维状态向量,u为m维控制向量,Ap为n×n矩阵,Bp为n×m矩阵。一般来说,控制对象的状态矩阵Ap和控制矩阵Bp难以调整。若需改变控制对象的动态特性,仅可采用前馈控制和反馈控制。控制信号u由前馈信号K(t)r和反馈信号F(t)Xp组成,即u(t) = K(t)r + F(t)Xp。将此控制信号代入状态方程得到Xp = [Ap(t) + Bp(t)F(t)]Xp + Bp(t)K(t)r。
用系统状态变量构成自适应控制规律的Matlab图像处理函数总结
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三、其他类型的自适应控制
自校正控制和模型参考自适应控制是自适应控制的基本模式。还有其他形式的自适应控制,主要有变结构自适应控制、混合自适应控制、对象具有未建模动态的自适应控制、非线性控制对象的自适应控制和模糊自适应控制等。本书主要讲述上面提到的各类自适应控制的基本原理和设计方法。
§1.3 自适应控制的发展概况
在50年代末,由于飞行控制的需要,美国麻省理工学院(MIT)怀特克教授(Whitaker)首先提出飞机自动驾驶仪的模型参考自适应控制方案,称为MIT方案。在该方案中采用局部参数优化理论设计自适应控制规律,这一方案没有得到实际应用。用局部参数优化方法设计模型参考自适应系统,还需检验其稳
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