無模型自適應(yīng)控制改進算法的性能仿真分析

摘 要：在基于緊格式線性化方法的無模型自適應(yīng)控制算法（Model-free Adaptive Control Based on Tight Format Linearization，TFL-MFAC）的基礎(chǔ)上，針對大時間滯后的特點，提出針對大時滯對象的MFAC改進算法（Improved MFAC on Large Time-delay System，LTDS-MFAC）。構(gòu)造了大時滯對象并通過MATLAB仿真實驗對改進MFAC算法的魯棒性、抗干擾能力和跟蹤能力進行分析。仿真實驗表明了改進MFAC算法對大時滯系統(tǒng)控制具有更好的控制性能。

關(guān)鍵詞：無模型自適應(yīng)控制；改進算法；仿真性能分析

中圖分類號：TP273 文獻標識碼：A

1 引言

上世紀九十年代，侯忠生教授給出一套新的非參數(shù)動態(tài)線性化方法[1，2]，并基于該套線性化方法提出了相關(guān)的非參數(shù)模型學習自適應(yīng)控制算法，初步探討了自適應(yīng)系統(tǒng)的對稱相似結(jié)構(gòu)理論，進而提出相應(yīng)的無模型自適應(yīng)控制理論[3]，奠定了無模型自適應(yīng)控制算法的基礎(chǔ)。

文獻[4]和[5]介紹了MFAC算法，并深入研究分析了MFAC的技術(shù)特點、發(fā)展現(xiàn)狀和應(yīng)用前景；闡明了控制方法與其他控制理論與方法的區(qū)別和聯(lián)系，控制理論的歷史就是從簡單的不需要數(shù)學模型的調(diào)節(jié)器、PID控制、基于傳遞函數(shù)模型的經(jīng)典控制理論、基于狀態(tài)空間模型的現(xiàn)代控制理論、到現(xiàn)在的為了擺脫對受控系統(tǒng)數(shù)學模型依賴的智能控制理論的發(fā)展過程。

MFAC算法的理論基礎(chǔ)是利用一個新引入的偽偏導數(shù)的概念，在受控系統(tǒng)軌線附近用一系列的動態(tài)線性時變模型來替代一般非線性系統(tǒng)，并僅用受控系統(tǒng)的I/O數(shù)據(jù)在線估計系統(tǒng)的偽偏導數(shù)，從而實現(xiàn)非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)控制[6]。

眾所周知，大時滯過程是控制系統(tǒng)的較難控制的過程之一，且大時滯在工業(yè)成產(chǎn)過程中普遍存在[7，8]。本文根據(jù)被控對象的大時滯特點對MFAC算法進行改進，提出針對大時滯系統(tǒng)的改進MFAC算法（LTDS-MFAC），構(gòu)造了大時滯對象對改進算法的魯棒性、抗干擾能力以及跟蹤性能進行仿真實驗分析。實驗表明，改進算法比基本算法具有更好的控制性能。

2 MFAC算法

由圖4-5可知，兩種算法都具有較好地跟蹤能力，但在一個周期之后，改進算法的響應(yīng)速度變緩，不能進行良好地跟蹤，可見，在對二階大時滯對象的跟蹤性能仿真實驗中，改進算法并沒有取得較好的效果，可能跟改進算法的控制參數(shù)較多有關(guān)，具體原因有待進一步研究。

5結(jié)論

本文針對大時滯對象的特點對基于緊格式線性化方法的MFAC算法進行改進，并構(gòu)造離散時間非線性大時滯對象進行仿真實驗，分析改進算法的魯棒性和抗干擾能力，結(jié)構(gòu)表明改進后的算法具有更強的魯棒性和抗干擾能力。在含非最小相位環(huán)節(jié)的二階大時滯對象的仿真實驗中，結(jié)果表明了改進后的算法在跟蹤能力上還存在一定的缺陷，此問題有待進一步探究。

參考文獻

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