多模型切换下的多变量自适应控制器：解耦与暂态响应优化

本文主要探讨了一种创新的控制策略——基于多模型切换的多变量直接自适应控制器，旨在解决系统参数发生跳变时可能导致的暂态响应变差问题。这项研究在2002年由王昕、岳恒和柴天佑三位学者在东北大学自动化研究中心进行，并发表于《东北大学学报》自然科学版。 在传统的自适应控制中，对于时不变或缓慢时变的参数未知系统，可以依赖常规的自适应方法进行有效控制。然而，当系统受到外部因素如边界条件变化、子系统故障或干扰的影响，使得系统参数发生突然变化时，系统的动态性能会明显下降。为了解决这个问题，研究者们引入了多模型切换的思路，试图通过切换不同的控制模型来适应不同状态下的系统。 文献［2］和［3］分别对连续时间和离散时间系统采用了多模型同时辨识的方法，但这可能会导致所有模型收敛到相同的区域，从而难以显著改善跳变系统的瞬态响应。为克服这一局限，文献［4,5］提出了结合多个固定参数模型和两个自适应模型的方法，尽管这种方法有所进步，但它们仍主要关注单输入单输出系统，并且使用的是间接算法，这可能增加计算负担并引发矩阵方程求解的病态问题。 本文的主要创新在于设计了一种新型的多变量直接自适应控制器，它利用最小预测误差控制策略与多模型切换技术相结合，直接处理系统参数模型，避免了间接算法的复杂性和可能的矩阵病态问题。控制器由多个参数已知的固定模型和两个自适应模型组成，这些模型能够通过系统参数模型的映射得到，并且通过合理的切换机制确保能全面覆盖控制器参数模型集。这样，不仅可以消除稳态误差，还能实现解耦控制，提升系统的整体性能。 此外，作者还进行了全局收敛性分析，证明了该控制器在面对参数跳变时的稳定性和有效性。通过仿真结果，研究者们证实了新控制器在改善暂态响应和解耦控制方面的显著优势。因此，这项工作不仅提升了控制理论的实用性，也为处理多变量系统中的参数不确定性提供了新的解决方案。 总结来说，这篇论文的研究成果对解决实际工业控制问题具有重要意义，特别是当系统环境快速变化时，基于多模型切换的多变量直接自适应控制器提供了更为高效和稳健的控制手段。