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1、自适应控制及在汽车上的应用1.自适应控制产生的背景2.自适应控制的原理及分类3.自适应控制在汽车上的应用在反馈控制和最优控制中，都假定被控对象或过程的在反馈控制和最优控制中，都假定被控对象或过程的数学模型是已知的，并且具有线性定常的特性。实际上在数学模型是已知的，并且具有线性定常的特性。实际上在许多工程中，被控对象或过程的数学模型事先是难以确定许多工程中，被控对象或过程的数学模型事先是难以确定的，即使在某一条件下被确定了的数学模型，在工况和条的，即使在某一条件下被确定了的数学模型，在工况和条件改变了以后，其动态参数乃至于模型的结构仍然经常发件改变了以后，其动态参数乃至于模型的结构仍然经常发生变
2、化。生变化。1.产生背景在发生这些问题时，常规控制器不可能得到很好的控在发生这些问题时，常规控制器不可能得到很好的控制品质。为此，需要设计一种特殊的控制系统，它能够自制品质。为此，需要设计一种特殊的控制系统，它能够自动地补偿在模型阶次、参数和输入信号方面非预知的变化，动地补偿在模型阶次、参数和输入信号方面非预知的变化，这就是自适应控制。而自适应控制器的特点就是它能修正这就是自适应控制。而自适应控制器的特点就是它能修正自己的特性以响应过程和扰动的动力学特性变化。自己的特性以响应过程和扰动的动力学特性变化。自适自适应应控制的研究控制的研究对对象是具有一定程度不确定性的系象是具有一定程度不确定性的系
3、统统，这这里所里所谓谓的的“不确定性不确定性”是指描述被控是指描述被控对对象及其象及其环环境的数学境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。自适自适应应控制控制和系统辨识是分不开的。和系统辨识是分不开的。2.1自适应系统的原理框图 自自适适应应系系统统主主要要由由控控制制器器、被被控控对对象象、自自适适应应器器及及反反馈馈控制回路和自适应回路组成。控制回路和自适应回路组成。控制器控制器被控对象被控对象自适应器自适应器参考输入参考输入r(t)控制量控制量u(t)干扰干扰v(t)输出量输出量y(t)与常规反馈控制系统比较，自适应
4、控制系统有三个显著特点：与常规反馈控制系统比较，自适应控制系统有三个显著特点：控制器可调控制器可调相对于常规反馈控制器固定的结构和参数，自适应控制系统的控制器相对于常规反馈控制器固定的结构和参数，自适应控制系统的控制器在控制的过程中一般是根据一定的自适应规则，不断更改或变动的；在控制的过程中一般是根据一定的自适应规则，不断更改或变动的；增加了自适应回路增加了自适应回路自适应控制系统在常规反馈控制系统基础上增加了自适应回路（或称自适应控制系统在常规反馈控制系统基础上增加了自适应回路（或称自适应外环），它的主要作用就是根据系统运行情况，自动调整控制器，自适应外环），它的主要作用就是根据系统运行情况
5、，自动调整控制器，以适应被控对象特性的变化；以适应被控对象特性的变化；适用对象适用对象自适应控制适用于被控对象特性未知或自适应控制适用于被控对象特性未知或扰动扰动特性特性变变化范化范围围很大，同很大，同时时又要求又要求经经常保持高性能指常保持高性能指标标的一的一类类系系统统，设计时不需要完全知道被控对设计时不需要完全知道被控对象的数学模型。象的数学模型。2.2自适应控制的分类1.增益自适应控制2.模型参考自适应控制(MRAC)3.自校正控制(STC)4.直接优化目标函数自适应控制5.模糊自适应控制6.多模型自适应控制7.自适应逆控制2.2.1模型参考自适应控制（模型参考自适应控制（ModelR
6、eferenceAdaptiveControl）简称）简称MRAC2.2.2自校正调节器（自校正调节器（Self-tuningRegulator）简称）简称STRSTR是70年代发展起来的一种随机自适应控制，产生背景是：工业过程控制由于强随机干扰、模型未知、参数时变、大时滞等因素，导致常规的控制方法效果差。它是参数在线估计与随机最小方差控制的结合，已有广泛的应用成果，其难点在于收敛性。3.自适应控制在汽车主动悬架上的应用应用于主动悬架的自适应控制方法主要有增益调度控制、模型参考自适应控制和自校正控制三类：增益调度控制是一种开环自适应控制，通过监测过程的运行条件来改变控制器参数；模型参考自适应控制（即简化自适应控制）通过跟踪一个预先定义的参考模型，按照反馈和辅助控制器参数的自适应控制规则，使非线性时变的悬架系统达到预期的最优性能；自校正控制是将受控对象参数在线估计与控制器参数整定相结合，形成一个能自动校正控制器参数的离散实时计算机控制系统（即数据采样系统），是目前应用最广的一类自适应控制方法。自适应控制方法已在德国大众汽车公司的底盘上得到了应用。参考模型车辆动力学模型参考模型自适应控制图簧上质量为500千克簧上质量为300千克轮胎动载荷悬架动变形 谢谢