自适应控制第7章.ppt

1第2部分

自适应控制

2第7章多变量自校正控制7.1多变量自校正调节器7.1.1多变量最小方差控制(7.1.1)(7.1.2)(7.1.3)

3(7.1.4)(7.1.5)(7.1.6)(7.1.7)(7.1.8)(7.1.9)(7.1.10)(7.1.11)(7.1.12)(7.1.13)(7.1.14)

(7.1.15)01(7.1.16)02(7.1.17)03(7.1.18)04(7.1.19)05(7.1.20)06(7.1.21)07(7.1.22)08

(7.1.23)01(7.1.25)03(7.1.24)02(7.1.26)04

7.1.2多变量自校正调节器算法间接自校正控制算法：读取新的输出向量Y(k)和输入向量U(k)；应用多变量最小二乘辩识算法辨识A(q-1),B(q-1),C(q-1)的参数；(7.1.27)(7.1.28)

应用式(7.1.5)求解F(q-1)和G(q-1)；利用伪交换矩阵(7.1.8)求出和按公式(7.1.25)求解U(k)；采样数加1(即t→t+1)，返回到①。1(7.1.29)2(7.1.30)3(7.1.31)4(7.1.32)5

多变量自校正调节器的直接算法通常按下列步骤实施:①取新的输出向量Y(k)和输入向量U(k)；②组成观测数据向量(k-d)；③用递推最小二乘公式估计最新参数(7.1.33)(7.1.34)(7.1.35)(7.1.36)

1,2,…,n；④应用式(7.1.36)建立多变量最小方差自校正控制规律；⑤采样次数加1(即k→k+1)，返回①，继续循环。7.2多变量自校正控制器7.2.1多变量加权最小方差控制(7.2.1)(7.2.2)(7.2.3)

图7.1.1例仿真曲线

(7.2.4)01(7.2.5)02(7.2.6)03(7.2.7)04(7.2.8)05(7.2.9)06

(7.2.10)(7.2.11)(7.2.12)(7.2.13)(7.2.14)(7.2.15)(7.2.16)

01020304057.2.2多变量自校正控制器(7.2.17)(7.2.18)(7.2.19)(7.2.20)

其计算通常按下列步骤:①读取新的输出向量Y(k)、输入向量和参考输入向量R(q-1)；②按(7.2.19)计算γ(k+d)；③用多变量递推最小二乘辨识算法辨识L(q-1)、H(q-1)和Q(q-1)参数；④应用式(13.2.14)求解多变量加权最小方差自校正控制规律U(k)；⑤采样次数加1(即k→k+1)，返回①，继续循环。(7.2.21)

157.3多变量极点配置自校正控制器7.3.1极点配置控制器原理(7.3.3)(7.3.1)(7.3.2)(7.3.4)(7.3.5)(7.3.6)

图7.3.1极点配置控制系统方框图

177.3.2极点配置控制器自校正控制算法间接自校正控制算法：①读取新的输出向量Y(k)和输入向量U(k)；②应用多变量最小二乘辨识算法辨识A(q-1)，B(q-1)，C(q-1)的参数；③人为选定稳定的对角型多项式矩阵Tm(q-1)，(7.3.7)(7.3.8)(7.3.9)(7.3.10)(7.3.11)

18使之detTm(q-1)的零点为符合工艺要求的闭环极点，然后应用式（）求解F(q-1)和G(q-1)；④按式(7.3.10)选择H；⑤按公式(7.3.11)进行控制器U(k)的设计；⑥采样数加1(即k→k+1)，返回到①。直接自校正控制算法：(7.3.12)(7.3.13)

(7.3.14)01(7.3.15)02(7.3.16)03(7.3.17)04(7.3.18)05(7.3.19)06(7.3.20)07(7.3.21)08(7.3.22)09

(7.3.23)(7.3.24)(7.3.25)(7.3.26)(7.3.27)(7.3.28)(7.3.29)

多变量极点配置直接自校正控制算法步骤为：①取新的输出Y(k)、输入向量U(k)及参考输入向量R(k)；②构造数据向量③使用递推最小二乘估计算法(7.3.25)式辨识自校正控制器参数Θ；④按式(7.3.28)选择H；⑤利用(7.3.29)式求解控制输入U(k)；⑥采样数加1(即k→k+1)，返回到①。7.4多变量系统自校正解耦控制

解耦控制算法22(7.4.6)01(7.4.1)02(7.4.2)03(7.4.3)04(7.4.4)05(7.4.5)06(7.4.7)07(7.4.8)08

极点配置控制算法23(7.3.9)01(7.3.10)02(7.3.11)03(