MFAC无模型自适应控制代码

MFAC控制算法是一种无模型自适应控制方法，可以用于自适应控制系统的设计。下面是一个基于MATLAB的MFAC控制算法示例代码：

% MFAC控制算法示例代码

% 初始化变量
u = 0; % 控制输入
y = 0; % 系统输出
r = 1; % 参考信号
e = r - y; % 跟踪误差
x = [0;0]; % 状态变量
theta = zeros(2,1); % 模型参数估计

% 控制器参数设置
alpha = 0.1; % 自适应增益
gamma = 0.8; % 滑动窗口因子

% 模型参数设置
A = [0.5 -0.2; 0.3 0.1]; % 系统动态矩阵
B = [1; 0.5]; % 控制输入矩阵

% 控制循环
for k = 1:100
    % 测量系统输出
    y = 0.7*y + sin(u) + randn(1);
    % 更新状态变量
    x = A*x + B*u;
    % 计算跟踪误差
    e = r - y;
    % 计算控制器增益
    K = theta'*x;
    % 更新模型参数估计
    dtheta = alpha*(e*x - gamma*K*x);
    theta = theta + dtheta;
    % 计算控制输入
    u = theta'*x;
end

其中，MFAC控制算法的关键是模型参数估计，该算法通过在线估计系统的动态矩阵和控制输入矩阵来实现自适应控制。在上述代码中，模型参数估计使用了梯度下降法进行更新，其中alpha是自适应增益，gamma是滑动窗口因子，用来平衡收敛速度和稳定性。控制器增益K根据模型参数估计和状态变量计算得出，用来计算控制输入u。