多模型自適應控制理論及應用

張玉振，李 擎，張維存，楊宇航

北京科技大學自動化學院，北京 100083

魯棒和自適應兩個性能是控制理論追求的最高境界[1?2]，多模型方法是實現魯棒自適應控制的一個重要途徑，多模型自適應控制主要包括切換和加權兩大類綜合方式，其不同的綜合策略關系著多模型的分解以及系統框架的構建.考慮到切換多模型自適應控制的研究已經比較成熟，比如穩定性分析、鎮定控制設計等方面[3?5]，均取得了豐富的研究成果[6].相較而言，加權多模型自適應控制仍然存在較多問題，所以本文只關注加權多模型自適應控制.多模型的思想最初于20世紀60年代由Magill提出[7]并被應用于含不確定參數的隨機系統的狀態估計，即加權多模型自適應估計（multiple model adaptive estimation，MMAE）.隨后，Lainiotis和Athans等[8?10]提出用多模型方法進行自適應控制，即加權多模型自適應控制（multiple model adaptive control，MMAC），其局部控制器采用線性二次高斯（linear quadratic Gaussian，LQG）控制.之后其應用范圍不斷擴大，包括在故障診斷[11]、醫療[12]、目標跟蹤[13]、航空[14]、過程控制[15]等領域的應用，且又不斷有一些相關的理論研究成果出現[16?18].近年來加權多模型自適應控制的研究又越來越多地受到人們的關注，比如，通過設計魯棒控制器作為其局部控制器，進而構成魯棒多模型自適應控制方法[1,19]（包括收斂性分析[20]、模型集[21]、性能指標[22]以及應用[23]等方面研究），以及采用模糊規則的多模型自適應融合控制[24?25]，等等.從國內來講，學者們對加權多模型自適應控制的理論及相關應用的研究比較晚，特別是80年代……