系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制MATLAB仿真

前言

　　目前，系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制理論日趨成熟，并被廣泛應(yīng)用于國民經(jīng)濟和國防建設(shè)的各個工程技術(shù)領(lǐng)域，包括航天、航空、航海、機器人、工業(yè)過程（如鋼鐵冶金、化工、機械、電力、熱力、釀造、造紙等）、環(huán)境保護(hù)、生物工程、社會經(jīng)濟與管理等。而且，作為一種普遍的思想，系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制已成為眾多先進(jìn)控制技術(shù)如預(yù)測控制、滑模變結(jié)構(gòu)控制、智能控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制、魯棒控制等的研究基礎(chǔ)；反過來，這些技術(shù)又將推動系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制理論及技術(shù)更迅速地發(fā)展?！　≈两?，國內(nèi)外已出版數(shù)十種有關(guān)系統(tǒng)辨識和自適應(yīng)控制的書籍，但多數(shù)是對其理論和算法的系統(tǒng)性論述，就算法的實現(xiàn)問題則較少涉及。作者最初在學(xué)習(xí)系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制時，雖然已對其理論思想爛熟于心，但就算法如何實現(xiàn)卻無從下手，而且可以模仿的控制算法實現(xiàn)方法和仿真代碼又十分匱乏，僅靠自己摸索，故學(xué)習(xí)效率十分低下。近幾年來作者在高校教學(xué)過程中發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象在高年級本科生學(xué)生及碩士研究生中十分普遍；而且，網(wǎng)絡(luò)上有關(guān)算法實現(xiàn)問題、求助仿真代碼的帖子也層出不窮，而本書正是為了彌補眾多教材無仿真程序的缺憾、滿足眾多控制理論研究及技術(shù)應(yīng)用初學(xué)者的需要而編寫的。因此本書具有以下特色：　?。?）內(nèi)容簡練、系統(tǒng)性強。由于系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制理論方面的專著已很多，所以本書僅從中精選典型算法，首先介紹其理論背景、簡單的理論推導(dǎo)、算法實現(xiàn)步驟等，然后通過實例介紹算法的實現(xiàn)，展示仿真效果，易于讀者把握算法本質(zhì)，掌握和鞏固所學(xué)知識。　?。?）實用性強、靈活性高。本書第2～5章中介紹的每種算法及重要基礎(chǔ)知識都配有MATLAB仿真程序，而且作者盡量使編寫的程序通用化，讀者只需修改程序源代碼中的對象參數(shù)，即可實現(xiàn)其他被控對象的參數(shù)估計和控制器設(shè)計。此外，所有MATLAB程序均采用M文件進(jìn)行原始編程，能夠使讀者對具體算法的實現(xiàn)過程有更直觀的理解；同時，也避免了相應(yīng)技術(shù)MATLAB工具箱固定模式的限制，靈活性較高，讀者對書中程序代碼稍作修改，即可進(jìn)行自己改進(jìn)算法的設(shè)計與仿真。

內(nèi)容概要

本書從MATLAB仿真及可視化仿真的角度出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制的基本理論和方法。《系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制MATLAB仿真》共分6章。第1～5章主要內(nèi)容為：緒論、系統(tǒng)辨識、模型參考自適應(yīng)控制、自校正控制（包括廣義預(yù)測控制）、基于常規(guī)控制策略的自校正控制等，每種算法都配有MATLAB仿真程序、仿真結(jié)果以及對仿真結(jié)果的簡要分析；第6章詳細(xì)介紹了基于可視化編程工具VB和Delphi的系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制的仿真技術(shù)。    本書內(nèi)容簡練，系統(tǒng)性和實用性強，可作為自動化相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生的教材，也可供從事自動控制理論研究及技術(shù)應(yīng)用人員閱讀參考。書中所有實例的程序源代碼，讀者可以到http：//WWW.buaapress.com.cn下載。

書籍目錄

第1章 緒 論  1.1 自適應(yīng)控制問題的提出  1.2 自適應(yīng)控制的種類    1.2.1 模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)    1.2.2 自校正控制系統(tǒng)    1.2.3 智能自適應(yīng)控制系統(tǒng)    1.2.4 其他形式的自適應(yīng)控制系統(tǒng)  1.3 自適應(yīng)控制的應(yīng)用現(xiàn)狀    1.3.1 在工業(yè)領(lǐng)域中的典型應(yīng)用    1.3.2 在非工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用  1.4 自適應(yīng)控制存在的問題及發(fā)展方向第2章 系統(tǒng)辨識  2.1 系統(tǒng)辨識概述    2.1.1 數(shù)學(xué)模型及建模方法    2.1.2 系統(tǒng)辨識的定義及其分類    2.1.3 參數(shù)模型    2.1.4 系統(tǒng)辨識的基本原理    2.1.5 系統(tǒng)辨識的步驟  2.2 白噪聲、M序列與噪信比    2.2.1 白噪聲與有色噪聲    2.2.2 M序列與逆M序列    2.2.3 噪信比  2.3 最小二乘參數(shù)估計法    2.3.1 批處理最小二乘法    2.3.2 遞推最小二乘法    2.3.3 遺忘因子遞推最小二乘法    2.3.4 遞推增廣最小二乘法  2.4 梯度校正參數(shù)估計法    2.4.1 確定性系統(tǒng)的梯度校正參數(shù)估計法    2.4.2 隨機牛頓法  2.5 極大似然參數(shù)估計法  2.6 多變量系統(tǒng)參數(shù)估計第3章 模型參考自適應(yīng)控制  3.1 連續(xù)系統(tǒng)數(shù)值積分基礎(chǔ)知識    3.1.1 歐拉法    3.1.2 龍格一庫塔法  3.2 基于梯度法的模型參考自適應(yīng)控制  3.2 MIT自適應(yīng)律    3.2.2 MIT歸一化算法  3.3 基于Lyapunov穩(wěn)定性理論的模型參考自適應(yīng)控制    3.3.1 Lyapunov穩(wěn)定性理論與正實傳遞函數(shù)    3.3.2 可調(diào)增益Lyapunov-MRAC    3.3.3 系統(tǒng)狀態(tài)變量可測時的MRAC    3.3.4 Narendra穩(wěn)定自適應(yīng)控制器  3.4 離散時間模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)    3.4.1 二階系統(tǒng)的離散時間MRAS    3.4.2 n階系統(tǒng)的離散時間MRAS第4章 自校正控制  4.1 Diophantine方程的求解    4.1.1 單步Diophantine方程的求解    4.1.2 多步Diophantine方程的求解  4.2 最小方差自校正控制    4.2.1 單步輸出預(yù)測    4.2.2 最小方差控制    4.2.3 最小方差間接自校正控制    4.2.4 最小方差直接自校正控制  4.3 廣義最小方差自校正控制    4.3.1 廣義最小方差控制    4.3.2 廣義最小方差間接自校正控制    4.3.3 廣義最小方差直接自校正控制  4.4 廣義預(yù)測控制    4.4.1 預(yù)測控制的提出    4.4.2 預(yù)測控制的基本機理    4.4.3 廣義預(yù)測控制  4.5 改進(jìn)的廣義預(yù)測控制    4.5.1 基于CARIMA模型的JGPC    4.5.2 基于CARMA模型的JGPC第5章 基于常規(guī)控制策略的自校正控制  5.1 極點配置自校正控制    5.1.1 極點配置控制    5.1.2 極點配置間接自校正控制    5.1.3 極點配置直接自校正控制  5.2 自校正PID控制    5.2.1 常規(guī)PID控制    5.2.2 自校正PID控制第6章 系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制可視化仿真  6.1 可視化編程概述  6.2 基于VB的系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制仿真    6.2.1 VB仿真需要解決的問題    6.2.2 基于VB的PID控制    6.2.3 基于VB的遞推增廣最小二乘法參數(shù)估計    6.2.4 基于VB的廣義預(yù)測控制  6.3 基于Delphi的系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制仿真    6.3.1 Delphi仿真需要解決的問題    6.3.2 基于Delphi的最小方差自校正控制    6.3.3 基于Delphi的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識    6.3.4 基于Delphi的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第1章 緒 論　　一般來說，要設(shè)計一個性能良好的控制系統(tǒng)，需要清楚了解被控對象的動態(tài)特性。然而，現(xiàn)實中有一些被控對象或過程的動態(tài)特性是事先難以確知的，或者它們的特性是經(jīng)常變化的。對于這類對象，常規(guī)反饋控制方法的效果往往難以令人滿意，如何為其設(shè)計一個高性能的控制系統(tǒng)，就是自適應(yīng)控制所要研究的問題?！　?.1 自適應(yīng)控制問題的提出　　在實際控制工程中，有各種各樣的被控對象，它們的機理、復(fù)雜程度和環(huán)境條件可能各不相同，但對它們施加控制的目的卻是相同的，都是為了使它們的狀態(tài)或運動軌跡符合某些預(yù)定要求，使它們的運行狀況滿足預(yù)定的性能指標(biāo)。　　如果被控對象的脈沖響應(yīng)函數(shù)或傳遞函數(shù)已知，則可用經(jīng)典控制理論設(shè)計一種控制器，使控制系統(tǒng)的動態(tài)性能指標(biāo)，如超調(diào)量、振蕩次數(shù)、過渡時間和通頻帶等符合要求；若掌握了過程的運動方程，就可以用最優(yōu)控制理論設(shè)計一種最優(yōu)控制器，使控制系統(tǒng)的某項性能指標(biāo)達(dá)到最佳，如能耗最小、運行時間最短、跟蹤指令信號的速度最快以及輸出方差最小等。但上述兩種理論都是以過程的動態(tài)特性事先已知、且在運行過程中不發(fā)生未知變化為前提的。　　然而，由于受到以下不確定因素的影響，要事先完全掌握被控對象的動態(tài)特性是幾乎不可能的。　?、俦豢貙ο蟮木_數(shù)學(xué)模型無法建立?，F(xiàn)代工業(yè)裝置的特征既精細(xì)又復(fù)雜，除了比較簡單的情形外，被控對象總是或多或少具有某些非線性、時變性、分布性和隨機性。由于受到試驗裝置、測量儀表、試驗時間和建模方法等方面的限制，依靠機理分析法和（或）實驗法，要建立精確的數(shù)學(xué)模型幾乎是不可能的。而且，即使得到了精確的模型，其維數(shù)可能很高，這樣的模型所描述的非線性特性或時變特性等對控制系統(tǒng)設(shè)計的作用也是微乎其微甚至是完全無益的。

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