自适应控制技术综述及仿真1 自适应控制系统综述1。1 自适应控制的进展背景自适应控制器应当是这样一种控制器,它能够修正自己的特性以适应对象和扰动的动特性的变化.这种自适应控制方法应该做到：在系统运行中，依靠不断采集控制过程信息，确定被控对象的当前实际工作状态，优化性能准则，产生自适应控制规律，从而实时地调整控制器结构或参数，使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态。自从 50 年代末期由美国麻省理工学院提出第一个自适应控制系统以来，先后出现过许多不同形式的自适应控制系统。模型参考自适应控制和自校正调节器是目前比较成熟的两类自适应控制系统模型参考自适应控制系统进展的第一阶段（1958 年～1966 年)是基于局部参数最优化的设计方法。最初是使用性能指标微小化的方法设计 MRAC，这个方法是由 Whitaker 等人于 1958 年在麻省理工学院首先提出来的，命名为 MIT 规则。接着 Dressber,Price，Pearson 等人也提出了不同的设计方法。这个方法的主要确点是不能确保所设计的自适应控制系统的全局渐进稳定；第二阶段(1966~1974 年）是基于稳定性理论的设计方法。Butchart 和 Shachcloth、Parks、Phillipson 等人首先提出用李亚普诺夫稳定性理论设计 MRAC 系统的方法。在选择最佳的李亚普诺夫函数时,Laudau 采纳了波波夫超稳定理论设计 MRAC 系统；第三阶段（1974—1980 年）是理想情况（即满足假定条件)下 MRAC 系统趋于完善的过程.美国马萨诸塞大学的 Monopoli 提出一种增广误差信号法,当按雅可比稳定性理论设计自适应律时，利用这种方法就可以避开出现输出量的微分信号,而仅由系统的输入输出便可调整控制器参数； 针对一个控制系统控制子系统 S 进行讨论，通常现代控制理论把大型随机控制系统非线性微分方程组式简化成一个拥有已知的和具有规律先进控制技术大作业 变化性的系统数学模型。但在实际工程中，被控对象或过程的数学模型事先基本都难以仅采纳简单的数学模型来确定,即使在某一特定条件下确定的数学模型，在条件改变了以后，其动态参数乃至于模型的结构仍然可能发生变化.为此，针对在大幅度简化后所形成的拥有已知的和预先规律变化性的系统数学模型，需要设计一种特别的控制系统，它能够自动地补偿在模型阶次、参数和输入信号方面未知的变化，这就是自适应控制。前些年，采纳衰减激励的方法，也就是在控制作用中，人为地叠加一个变化多样但趋于零的信号，对离散及连续时间系统...
