智能控制系统教学课件.ppt

*************************************自适应控制策略在线辨识实时估计系统参数和特性控制器更新基于辨识结果调整控制参数执行控制应用更新后的控制策略性能监测评估控制效果和系统变化自适应控制是一种能够根据系统特性变化自动调整控制参数或结构的先进控制技术。它通过在线辨识系统模型或直接调整控制器参数，使控制系统能够适应负载变化、参数漂移和环境扰动等不确定性，保持最佳控制性能。主要的自适应控制方法包括：模型参考自适应控制(MRAC)、自校正控制(STR)、多模型自适应控制(MMAC)和神经网络自适应控制等。这些方法在航空航天、机器人、过程控制等领域有广泛应用，能够有效处理系统动态特性变化和建模不确定性。鲁棒控制方法鲁棒控制基本概念鲁棒控制旨在设计能够在系统参数不确定、外部干扰和未建模动态存在的情况下，保持稳定性和性能的控制系统。它不追求最优控制，而是强调在最坏情况下的可接受性能。鲁棒控制的数学基础是H∞控制理论、μ分析和综合理论等，这些理论提供了分析和设计鲁棒控制系统的严格框架。不确定性建模鲁棒控制的第一步是对系统不确定性进行建模，常用方法包括：参数不确定性：系统参数在已知范围内变化非结构化不确定性：用传递函数或频率响应表示时变不确定性：系统特性随时间变化准确的不确定性描述是设计有效鲁棒控制器的基础。鲁棒控制设计方法常用的鲁棒控制设计方法包括：H∞控制：最小化最坏情况下的干扰放大滑模控制：强制系统状态沿预定滑动面运动反步法：利用系统结构特性逐步设计控制律被动控制：利用能量耗散原理保证稳定性鲁棒控制在高精度伺服系统、航空航天、机器人和先进制造等对稳定性要求高的场合具有广泛应用。随着智能控制技术的发展，鲁棒控制也与模糊控制、神经网络等方法融合，形成了鲁棒智能控制新方向。预测控制技术获取当前状态测量系统当前状态变量，作为预测的起点2预测未来响应利用系统模型预测未来一段时间内的系统行为求解最优控制序列优化目标函数，计算使性能指标最优的控制序列应用首个控制量仅执行优化控制序列中的第一个控制动作滚动优化时间窗口向前滑动，重复上述步骤模型预测控制(MPC)是一种基于模型的高级控制策略，它利用系统模型预测未来行为，通过求解优化问题得到最优控制序列。MPC的核心思想是滚动时域优化：在每个采样时刻，预测未来一段时间内的系统响应，求解优化问题得到控制序列，但只应用该序列的第一个元素，然后重新预测和优化。MPC的优势在于能够显式处理多变量约束和优化多目标性能，适应模型不确定性，预见参考轨迹变化。它已成为过程工业、电力系统和自动驾驶等领域的主流高级控制技术。多智能体系统智能体特性自主性、社会性、反应性和主动性，每个智能体具有感知、决策和执行能力1通信机制智能体间信息交换协议和机制，支持协同决策组织结构智能体间的关系模式，如层次结构、团队结构或开放结构一致性协议通过局部交互达成全局一致的机制，如平均一致性算法4协作策略智能体协同完成任务的方法，如任务分配、角色分配等5多智能体系统(MAS)是由多个交互智能体组成的网络化系统，每个智能体具有一定的自主性，通过相互协作完成复杂任务。在智能控制领域，MAS提供了一种分布式控制架构，将复杂控制问题分解为多个相对简单的子问题，由各智能体协同解决。多智能体控制系统具有结构灵活、可扩展性强、鲁棒性高等优点，在智能电网控制、交通管理、机器人群体控制等复杂大规模系统中有广泛应用。随着边缘计算和物联网技术的发展，多智能体控制将在智能控制领域发挥越来越重要的作用。分布式智能控制分布式控制架构分布式智能控制系统将控制功能分散到多个物理分布的控制节点，每个节点负责局部控制任务，通过通信网络协同工作。这种架构与集中式控制相比，具有更高的可靠性、可扩展性和灵活性。分布式决策机制分布式系统中的决策可采用多种机制：①共识算法，通过迭代通信达成一致；②市场机制，基于竞价或拍卖分配资源；③分层决策，高层做策略决策，低层执行战术控制；④分布式优化，多节点协同求解全局优化问题。协同控制策略分布式系统的协同控制策略包括：①主从式，一个主控节点协调多个从节点；②平等协作式，多节点平等协商决策；③混合式，结合上述两种策略的优点。协同控制的核心是通过有限的局部信息交换实现全局控制目标。容错与自修复机制分布式系统的重要特性是容错能力，通过①冗余设计，多节点备份关键功能；②故障检测与隔离，快速识别并隔离故障节点；③动态重构，自动调整系统结构和控制策略适应故障情况；④分布式诊断，多节点协作诊断系统状态，实现系统的高可靠性。分布式智能