自适应控制详解：模型参考与自校正

"模型参考自适应系统是一种自适应控制策略，通过比较系统实际输出与理想参考模型的输出，不断调整控制器参数，以使系统性能逼近参考模型。这种控制方法适用于存在不确定性或未知参数的系统，减少了对精确数学模型的依赖。自适应控制包括前馈自适应、反馈自适应和模型参考自适应等类型。 在模型参考自适应控制（MRAC）中，系统主要由三部分组成：参考模型、可调系统和自适应机构。参考模型定义了期望的系统行为，而可调系统是实际的被控对象，其参数可以调整以适应不确定性。自适应机构则根据系统广义误差来改变可调系统的参数，以使系统响应尽可能接近参考模型。连续和离散模型的参考自适应系统状态方程可以通过一系列的数学公式（如2.1至2.6）来描述。 自校正控制是自适应控制的另一种形式，它通过在线辨识过程模型并估计参数，计算出最优控制参数，以优化闭环系统的性能。这包括最小方差自校正控制器、极点配置自校正控制器以及自校正PID控制。自校正控制强调在运行时学习和优化控制策略，以应对系统动态变化。 自适应控制的特点包括：适应系统不确定性和扰动的能力、减少对模型依赖的需求，以及提供复杂反馈控制。尽管如此，自适应控制也面临挑战，例如在不可测扰动存在时可能限制其应用，以及设计和实施的复杂性。" 在自适应控制领域，前馈自适应控制依赖于扰动信号的测量，通过自适应机构调整控制器状态，以改变系统特性。然而，如果扰动不可测，这种方法的适用性会受限。另一方面，反馈自适应控制则根据系统内部信息调整控制器参数，形成额外的反馈回路以提升控制效果。这两种方式都涉及根据系统动态变化实时更新控制策略。 模型参考自适应控制（MRAC）则旨在使被控系统的动态性能与理想参考模型保持一致。这通过监控系统广义误差并按一定规则调整可调系统参数来实现。自校正控制，又称为自优化控制，侧重于利用过程输入和输出信息在线辨识模型，并基于优化准则计算控制参数，确保闭环系统性能。这些方法在处理不确定性和非线性系统时表现出强大的适应能力。