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基础篇3

第1章 绪论3

1.1 自适应控制及其系统的一般概念3

1.1.1 问题的提出3

1.1.2 各种提法3

1.1.3 功能及特点4

1.2 自适应控制系统的基本结构与分类4

1.2.1 自适应控制系统的基本结构4

1.2.2 自适应控制系统的方案分类5

1.3 自适应控制技术的发展及应用7

1.4 “应用自适应控制”的提出及其内涵9

第2章 自适应控制的理论基础10

2.1 李雅普诺夫稳定性理论10

2.1.1 引言10

2.1.2 稳定性的一般概念及定义10

2.1.3 李雅普诺夫意义下的稳定性定义10

2.1.4 李雅普诺夫函数与第二方法12

2.1.5 李雅普诺夫稳定性定理13

2.1.6 连续时域和离散时域内的稳定性理论关系14

2.1.7 李雅普诺夫稳定性理论的应用14

2.2 正实性与正动态系统15

2.2.1 引言15

2.2.2 正实函数与严格正实函数16

2.2.3 正实矩阵与严格正实矩阵17

2.2.4 卡尔曼-雅可波维奇-波波夫正实引理17

2.2.5 正定积分核和正动态系统18

2.2.6 连续时域和离散时域内的正动态系统理论的关系18

2.3 超稳定性理论19

2.3.1 引言19

2.3.2 连续系统的超稳定性理论19

2.3.3 离散系统的超稳定性理论20

2.4 动态过程与随机信号的辨识21

2.4.1 引言21

2.4.2 过程与噪声模型22

2.4.3 非参数及参数辨识方法23

2.4.4 通用递推参数估计算法27

2.4.5 修正递推估计算法29

2.4.6 时变过程的参数估计算法29

2.4.7 递推估计算法的收敛性分析30

2.4.8 参数估计算法收敛性分析中的鞅理论34

2.4.9 模型阶和时迟的确定方法37

2.5 闭环在线辨识38

2.5.1 引言38

2.5.2 闭环系统的可辨识性概念及辨识方法39

2.5.3 闭环系统可辨识性条件40

2.6 鲁棒性概念、定义和有关定理42

2.6.1 鲁棒性概念及分类42

2.6.2 控制系统的鲁棒性定义及定理43

2.6.3 自适应算法对干扰和未建模动态的鲁棒性问题44

第3章 自适应控制的常用控制器45

3.1 引言45

3.2 一般线性控制器45

3.3 PID控制器47

3.3.1 最优化设计47

3.3.2 借助其他控制器设计48

3.3.3 通过调整规律设计48

3.3.4 变参数PID控制器的自寻优方法49

3.3.5 PID控制器修正50

3.4 对消控制器50

3.5 非周期控制器53

3.6 预报控制器54

3.7 最小方差控制器56

3.7.1 基本最小方差控制器56

3.7.2 各种广义最小方差控制器56

3.7.3 最小方差控制器的特性58

3.7.4 最小方差控制器同其他控制器的关系60

3.7.5 非零均值干扰下的最小方差控制器61

3.8 广义预报控制器62

3.9 状态控制器、状态观测器及卡尔曼滤波器65

3.9.1 基本状态控制器65

3.9.2 最优状态控制器67

3.9.3 状态观测器68

3.9.4 卡尔曼(Kalman)滤波器69

3.9.5 对偶原理72

3.9.6 分离定理73

3.9.7 参考信号和外干扰的状态控制器75

3.10 谨慎控制器77

3.10.1 谨慎控制概念77

3.10.2 谨慎控制器的特点77

3.10.3 谨慎控制器的设计方法79

3.11 常用控制器的适应性算法及工作量比较80

3.11.1 引言80

3.11.2 适应性算法及适用特点80

3.11.3 适应性控制算法工作量比较84

第4章 用于自适应控制的新理论与新技术85

4.1 概述85

4.2 智能控制理论与技术85

4.2.1 智能控制的概念85

4.2.2 智能控制的性能和特点87

4.2.3 智能控制的结构88

4.2.4 智能控制系统的类型90

4.2.5 智能控制发展概况90

4.3 神经网络控制理论与技术91

4.3.1 神经网络的概念91

4.3.2 神经网络的特点91

4.3.3 神经网络计算机理92

4.3.4 常用的神经网络模型97

4.3.5 神经网络模型辨识102

4.3.6 神经网络控制106

4.4 模糊控制理论与技术109

4.4.1 引言109

4.4.2 模糊控制的概念及原理109

4.4.3 模糊控制器模式110

4.4.4 模糊控制器设计114

4.5 变结构控制理论与技术118

4.5.1 引言118

4.5.2 变结构控制概念118

4.5.3 切换面及切换控制律121

4.5.4 控制规律的构造方法123

4.5.5 不变性条件与鲁棒性124

4.5.6 变结构控制系统设计125

4.5.7 变结构控制律的稳定性127

4.6 鲁棒控制与H∞控制理论127

4.6.1 概述127

4.6.2 H∞控制概念及定义128

4.6.3 鲁棒稳定性与H∞性能指标的关系131

4.6.4 H∞标准控制设计方法及求解结论132

4.7 自适应逆控制理论136

4.7.1 自适应逆控制概念及原理136

4.7.2 自适应逆控制的特点137

4.7.3 逆对象模型的建立137

4.7.4 模型参考对象的逆建立139

4.7.5 有干扰时对象的逆建立140

4.7.6 对象扰动和噪声的消除140

方法篇145

第5章 参数自校正控制145

5.1 引言145

5.2 参数自校正控制的基本方法145

5.2.1 概述145

5.2.2 参数自校正控制性能及策略146

5.2.3 参数自校正控制设计原理146

5.2.4 参数过程模型146

5.2.5 参数估计与状态估计147

5.2.6 参数控制器设计准则147

5.2.7 参数自校正控制算法147

5.3 参数估计与控制器的合理组合148

5.3.1 各种组合方法148

5.3.2 选择参数自校正控制器的考虑因素149

5.4 随机性参数自校正控制150

5.4.1 最小方差自校正控制150

5.4.2 广义最小方差自校正控制(RLS-MV3，RELS-MV3)152

5.5 确定性参数自校正控制153

5.5.1 非周期自校正控制(RLS-DB)153

5.5.2 状态参数自校正控制(RLS-SC)153

5.5.3 PID自校正控制155

5.5.4 极点配置自校正控制155

5.6 参数自校正控制仿真研究158

5.6.1 仿真试验环境158

5.6.2 仿真目的与方法158

5.6.3 仿真结果与分析159

5.7 参数自校正前馈控制技术160

5.8 参数自校正控制的稳定性、收敛性及鲁棒性162

5.8.1 稳定性162

5.8.2 收敛性162

5.8.3 鲁棒性164

5.8.4 时变装置的鲁棒自校正控制171

第6章 非参数自校正控制173

6.1 引言173

6.2 非参数自校正控制设计策略173

6.3 非参数估计方法及算法175

6.3.1 基本估计方法175

6.3.2 常用估计方法177

6.4 非参数控制器设计181

6.4.1 非参数广义最小方差控制器(NGMVC)182

6.4.2 非参数预报控制器(NPC)183

6.4.3 LS逼近参考控制器(ARC)186

6.4.4 参数最优化控制器(i-PO-j)187

6.4.5 非参数对消控制器(NCC)187

6.5 非参数自校正控制系统设计188

6.5.1 引言188

6.5.2 确定性非参数自校正控制器(系统)设计189

6.5.3 随机性非参数自校正控制系统设计190

6.5.4 非参数自校正控制的闭环可辨识性条件191

6.5.5 非参数自校正控制的设计参数选择191

6.6 非参数自校正控制的起动和管理192

6.6.1 起动过程192

6.6.2 监控与管理问题193

第7章 自校正控制运行方法与技术问题195

7.1 引言195

7.2 辨识与估计中的先验信息利用195

7.3 自校正控制的起动技术196

7.3.1 预辨识196

7.3.2 自由设计参数选择196

7.3.3 起动方法197

7.4 自校正控制的管理与协调198

7.4.1 管理任务与协调功能198

7.4.2 管理和协调的起动199

7.4.3 参数估计管理199

7.4.4 控制器设计的管理200

7.4.5 闭环回路的管理201

7.5 具有S＆C级功能的参数自校正控制201

第8章 连续时间模型参考自适应控制系统203

8.1 引言203

8.2 连续时间MRAS的局部参数最优化设计方法203

8.2.1 基本条件和设计思想203

8.2.2 利用梯度法设计连续时间MRAS的自适应规律204

8.2.3 梯度型MRAS的应用及稳定性分析207

8.3 用李雅普诺夫稳定性理论设计MRAS212

8.3.1 引言212

8.3.2 利用李雅普诺夫函数对失稳的MIT MRAS再设计213

8.3.3 借助李雅普诺夫函数获取其他控制规律214

8.3.4 用系统状态变量构成的自适应控制律216

8.3.5 用被控对象的输入-输出构成-自适应控制律223

8.4 连续时间MRAS的超稳定性理论设计231

8.4.1 引言231

8.4.2 应用超稳定性理论设计MRAS的方法及步骤232

8.4.3 用状态变量构成MRAS的自适应控制律232

8.4.4 用被控对象输入-输出构成MRAS的自适应控制律236

8.5 自适应模型跟随控制系统及其设计241

8.5.1 线性模型跟随控制系统概念241

8.5.2 自适应模型跟随控制系统方案设计242

第9章 离散时间模型参考自适应控制系统246

9.1 引言246

9.2 离散时间MRAS的一般设计方法246

9.3 离散时间MRAS的转换设计方法249

9.4 用李雅普诺夫第二法设计离散时间MRAS251

9.5 用超稳定性理论设计离散时间MRAS253

9.5.1 用差分方程描述离散时间MRAS253

9.5.2 用状态空间描述离散时间MRAS257

9.6 MRAS方案的鲁棒性分析259

9.6.1 引言259

9.6.2 MRAS方案的统一形式259

9.6.3 MRAS方案的鲁棒性分析260

第10章 其他形式的自适应控制264

10.1 概述264

10.2 智能自适应控制264

10.2.1 智能自适应控制类型264

10.2.2 自学习智能自适应控制264

10.2.3 专家式智能自适应控制265

10.2.4 分层递阶智能自适应控制265

10.3 神经网络自适应控制266

10.3.1 引言266

10.3.2 神经网络自校正控制267

10.3.3 神经网络模型参考自适应控制268

10.3.4 神经网络自适应控制中存在的问题270

10.4 模糊自适应控制271

10.4.1 引言271

10.4.2 模糊控制原理及控制器设计综述272

10.4.3 自适应模糊控制器的构成及其设计272

10.4.4 模糊自适应控制系统的设计考虑275

10.4.5 模糊模型参考自适应控制设计276

10.5 变结构自适应控制278

10.5.1 引言278

10.5.2 单变量变结构自适应控制278

10.5.3 多变量变结构自适应控制282

10.5.4 变结构模型参考自适应控制283

10.6 鲁棒自适应控制286

10.6.1 引言286

10.6.2 H∞自校正控制286

10.6.3 慢变过程的鲁棒自适应控制器设计288

10.7 自适应逆控制290

10.7.1 引言290

10.7.2 逆模型串接在对象输入端的自适应逆控制系统290

10.7.3 逆模型串接在对象输出端的自适应逆控制系统291

10.7.4 具有离线逆建模的自适应逆控制系统291

10.7.5 一种显式模型跟随逆控制系统292

10.8 混合自适应控制292

10.8.1 引言292

10.8.2 模型参考混合自适应控制293

10.8.3 σ校正混合自适应控制298

10.8.4 积分式混合自适应控制301

第11章 多变量系统的自适应控制305

11.1 概述305

11.2 多变量线性过程模型305

11.2.1 P-规范型I/O模型305

11.2.2 矩阵多项式模型308

11.2.3 状态空间模型及其规范型309

11.2.4 有噪声的MIMO过程模型311

11.2.5 带迟后时间的过程模型312

11.2.6 随机过程模型313

11.3 多变量过程模型的参数估计314

11.3.1 估计算法314

11.3.2 可辨识性和收敛条件314

11.3.3 传递函数矩阵参数估计方法315

11.3.4 马尔可夫(Markov)参数估计方法317

11.4 多变量控制器设计317

11.4.1 确定型状态控制器318

11.4.2 随机型状态控制器320

11.4.3 状态变量重构321

11.4.4 确定型矩阵多项式控制器321

11.4.5 随机型矩阵多项式控制器323

11.5 带迟后时间过程的多变量控制方法323

第12章 非线性系统的自适应控制325

12.1 概述325

12.1.1 问题提法325

12.1.2 控制规律选择325

12.1.3 自适应控制规律选择326

12.2 非线性参数过程模型326

12.2.1 非线性过程模型的选取326

12.2.2 参数Volterra模型327

12.2.3 广义Hammerstein模型329

12.2.4 简化Hammerstein模型330

12.2.5 非线性过程的NDE模型330

12.2.6 随机非线性过程模型331

12.2.7 其他非线性过程模型332

12.3 非线性过程的参数估计334

12.3.1 估计算法334

12.3.2 非线性过程的可辨识性334

12.4 非线性控制器的设计与非线性控制算法336

12.4.1 基于简化Hammerstein模型的控制器设计与算法336

12.4.2 基于参数Volterra模型的控制器设计与算法337

12.4.3 基于NDE模型的控制器设计与算法344

12.5 基于强跟踪滤波器的非线性系统自适应控制器347

12.5.1 一般模型控制(GMC)原理347

12.5.2 强跟踪滤波器349

12.5.3 基于参数估计的自适应GMC方法350

12.5.4 基于输入等价干扰的自适应GMC方法352

12.6 非线性系统的自适应模糊控制353

12.6.1 引言353

12.6.2 间接型自适应模糊控制器设计354

12.6.3 直接型稳定自适应模糊控制357

12.7 典型非线性系统的自适应控制361

12.8 非线性自适应控制算法特点归纳363

第13章 全系数自适应控制方法365

13.1 概述365

13.2 全系数之和等于1的概念365

13.3 参数估计范围及新递推估计算法366

13.3.1 差分方程各系数αi范围计算366

13.3.2 差分方程βj值的估计367

13.3.3 差分方程系数取值范围结论368

13.3.4 新递推估计算法368

13.3.5 参数估计的收敛性370

13.4 全系数自适应控制方法的工程实现371

13.4.1 设计方法371

13.4.2 设计步骤及实现流程372

13.5 一种典型的全系数自适应控制方案374

13.5.1 前提假设374

13.5.2 基本结构和工作流程375

13.5.3 联合参数估计方法375

13.5.4 控制器设计376

13.6 多变量全系数自适应控制方法377

13.6.1 引言377

13.6.2 多变量规范型方程全系数阵结论377

应用篇383

第14章 典型物理量的自适应控制383

14.1 概述383

14.2 自适应温度控制383

14.3 自适应流量控制386

14.4 自适应压力控制387

14.5 干摩擦影响的自适应补偿388

14.6 自适应位移和速度控制390

14.6.1 引言390

14.6.2 机械手的自适应轨迹控制390

14.6.3 机械手自适应控制规律的微机实现393

第15章 自适应控制在工业过程中的部分应用396

15.1 概述396

15.2 造纸过程基重和水分(湿度)的自校正控制396

15.2.1 被控对象分析397

15.2.2 控制方案确立397

15.2.3 系统硬软件配置与全系数自适应控制仿真398

15.3 自校正燃烧控制400

15.4 液位与PH值的非线性参数自适应控制401

15.4.1 非线性液位自适应控制系统401

15.4.2 PH值自适应控制系统401

15.5 直流电传动的自适应速度控制403

15.5.1 直流电传动的控制方案404

15.5.2 控制模型的建立404

15.5.3 自适应控制结构的设计405

15.6 异步电动机的非线性自适应控制407

15.6.1 引言407

15.6.2 异步电动机的简化数学模型407

15.6.3 非线性辨识系统的设计408

15.7 智能自适应控制器在电石炉上的应用410

15.7.1 电石生产概述410

15.7.2 控制方案411

15.7.3 自适应控制设计412

15.7.4 微机控制系统413

15.7.5 运行结果414

第16章 航空航天科技领域的自适应控制415

16.1 概述415

16.2 飞机的自适应驾驶仪415

16.2.1 引言415

16.2.2 斯佩里(Sperry)自适应控制系统415

16.2.3 M-H自适应控制系统417

16.2.4 MIT模型参考自适应控制系统418

16.2.5 MH-90自适应控制系统419

16.3 飞行员自适应控制模型及其应用420

16.3.1 引言420

16.3.2 飞行员最优驾驶模型的建立421

16.3.3 利用飞行员最优化驾驶模型预测飞行操纵品质423

16.3.4 利用飞行员最优驾驶模型辅助飞控参数最优化设计425

16.4 宇宙飞船的自适应控制426

16.4.1 飞船的动力学及运动学数学模型426

16.4.2 飞船的姿态调节与自适应姿态跟踪427

16.5 卫星跟踪望远镜的MRAS428

16.5.1 系统组成及技术要求428

16.5.2 自适应控制方案选取与设计429

16.6 空间环境模拟器的自适应控制430

16.6.1 引言430

16.6.2 对象简化换热数学模型的建立431

16.6.3 全系数自适应控制方案设计432

16.6.4 设计方案的工程实现432

16.7 基于自学习律的PID控制在运动模拟转台上的应用433

16.7.1 引言433

16.7.2 三轴运动模拟转台433

16.7.3 自学习律的应用434

第17章 自适应控制在导弹武器系统中的应用436

17.1 概述436

17.2 自适应控制在战术导弹设计中的应用436

17.2.1 无反馈舵传动装置的自适应控制436

17.2.2 战术导弹的振荡自适应驾驶仪437

17.3 寻的制导导弹的数字式自适应驾驶仪440

17.3.1 引言440

17.3.2 自适应驾驶仪的基本组成及工作原理440

17.3.3 数字式自适应自动驾驶仪的设计440

17.4 自适应控制在导弹复合制导中的应用441

17.4.1 引言441

17.4.2 中远程导弹驾驶仪采用自适应体制的必要性441

17.4.3 自适应驾驶仪方案选择441

17.4.4 自适应自动驾驶仪设计442

17.4.5 设计方案的仿真论证444

17.5 自适应控制在反舰导弹中的应用445

17.5.1 反舰导弹的飞行与控制特点445

17.5.2 反舰导弹自适应控制系统方案确立445

17.5.3 参考模型选择和自适应回路设计446

17.5.4 全弹道过程仿真和工程设计447

17.6 随机混合自适应控制在导弹控制系统中的应用448

17.6.1 引言448

17.6.2 对象模型与控制目标449

17.6.3 控制器结构及最优控制律设计449

17.6.4 参数估计及最终混合自适应控制律450

17.6.5 混合自适应控制系统应用实例450

第18章 自适应控制在空中飞行模拟器上的应用452

18.1 概述452

18.2 空中飞行模拟与空中飞行模拟器453

18.2.1 引言453

18.2.2 空中飞行模拟器的基本原理454

18.2.3 空中飞行模拟器的基本控制律及其形成455

18.3 用于空中飞行模拟器的参数自适应模型跟踪技术458

18.3.1 自适应控制方案的确定458

18.3.2 飞机运动模型建立458

18.3.3 参数辨识方法及辨识参数设计459

18.3.4 最小二乘辨识算法及其改进462

18.3.5 参数缓慢/剧烈变化下的辨识算法464

18.3.6 噪声方差估计器设计468

18.3.7 改进后的递推辨识算法归纳468

18.3.8 辨识器参数设计469

18.3.9 控制律参数设计470

18.3.10 仿真试验及结果分析471

18.4 用于空中飞行模拟器的多模型参数自适应控制技术473

18.4.1 概述473

18.4.2 多模型参数的辨识方法474

18.4.3 离散系统的卡尔曼滤波方程474

18.4.4 基于卡尔曼滤波器的多模参数辨识方法475

18.4.5 仿真过程478

18.4.6 结果分析483

18.5 基于MMAE的空中飞行模拟器控制重新分配技术483

18.5.1 前言483

18.5.2 多模型自适应估计算法484

18.5.3 控制重新分配技术486

18.5.4 模型489

18.5.5 故障检测技术489

18.5.6 MMAE算法的完善490

18.5.7 仿真结果及分析490

18.5.8 结论494

参考文献496