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第十二章:自适应控制(1)
自校正控制 16.1 最小方差控制律 16.2 最小方差自校正调节器 16.3 最小方差自校正控制器 16.4 极点配置自校正调节器 模型参考自适应控制 17.1 按局部参数最优化设计自适应控制的方法 17.2 基于李雅诺夫稳定性理论按对象状态信息设计自适应控制的方法 17.3 基于李雅普诺夫稳定性理论按对象输入输出信息设计自适应控制的方法 17.4 用超稳定性及正性概念设计自适应控制的方法 模型参考自适应控制在原理及结构上与自校正控制有很大差别,这类系统的性能要求不是用一个指标函数来表达,而是用一个参考模型的输出或状态响应来表达。参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标,通过比较受控对象及参考模型的输出或状态响应取得误差信息,按照一定的规律(自适应律)来修正实际系统的参数(参数自适应)或产生一个辅助输入信号(信号综合自适应),从而使实际系统的输出或状态尽量跟随参考模型的输出或状态。参数修正的规律或辅助输入信号的产生是由自适应机构来完成的。由于在一般情况下,被控对象的参数是不便直接调整的,为了实现参数可调,必须设置一个包含可调参数的控制器。这些可调参数可以位于反馈通道、前馈通道或前置通道中,分别对应地称为反馈补偿器、前馈补偿器、前馈补偿器及前置滤波器。为了引入辅助输入信号,则需要构成单独的自适应环路。它们与受控对象组成可调系统。
  1. 2013/8/9
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第十二章:自适应控制(2)
自校正控制 16.1 最小方差控制律 16.2 最小方差自校正调节器 16.3 最小方差自校正控制器 16.4 极点配置自校正调节器 模型参考自适应控制 17.1 按局部参数最优化设计自适应控制的方法 17.2 基于李雅诺夫稳定性理论按对象状态信息设计自适应控制的方法 17.3 基于李雅普诺夫稳定性理论按对象输入输出信息设计自适应控制的方法 17.4 用超稳定性及正性概念设计自适应控制的方法 模型参考自适应控制在原理及结构上与自校正控制有很大差别,这类系统的性能要求不是用一个指标函数来表达,而是用一个参考模型的输出或状态响应来表达。参考模型的输出或状态相当于给定一个动态性能指标,通过比较受控对象及参考模型的输出或状态响应取得误差信息,按照一定的规律(自适应律)来修正实际系统的参数(参数自适应)或产生一个辅助输入信号(信号综合自适应),从而使实际系统的输出或状态尽量跟随参考模型的输出或状态。参数修正的规律或辅助输入信号的产生是由自适应机构来完成的。由于在一般情况下,被控对象的参数是不便直接调整的,为了实现参数可调,必须设置一个包含可调参数的控制器。这些可调参数可以位于反馈通道、前馈通道或前置通道中,分别对应地称为反馈补偿器、前馈补偿器、前馈补偿器及前置滤波器。为了引入辅助输入信号,则需要构成单独的自适应环路。它们与受控对象组成可调系统。
  1. 2013/8/9
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第十章:最优线性预测与滤波的基本方法(1)
最优线性预测与滤波的基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题 12.10 卡尔曼滤波应用实例 在四十年代初,维纳提出最优线性滤波,称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下,找出最优滤波器,使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程,解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数,从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常,解维纳-霍夫积分方程是很困难的,即使对少数情况能得到解析解,但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程,维纳滤波问题变得更为复杂。 在1960年左右,卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法,实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波,即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来,然后同时处理全部数据,估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波,由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说,卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少,从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。
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