多变量自适应极点配置与对偶控制算法研究

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"这篇论文是关于多变量自适应极点配置对偶控制的研究,主要针对参数未知的多变量差分方程形式的系统。作者利用Kalman滤波器进行参数辨识,通过确定性等价原理实现系统极点配置,并设计了对偶控制器。文章在2008年3月发表于《控制与决策》杂志,由高振斌、钱富才和刘丁合作完成。" 在控制系统理论中,多变量系统是指具有多个输入和多个输出的系统,它们的动态行为比单变量系统更为复杂。对于参数未知的多变量差分方程形式的系统,参数辨识是首要任务。在本文中,研究人员采用了Kalman滤波器,这是一种广泛应用的估计理论工具,能够在线估计系统的状态参数,即使在存在噪声的情况下也能提供最优估计。 Kalman滤波器的工作原理基于贝叶斯理论和最小均方误差准则,可以有效地处理动态系统的不确定性和随机性。通过Kalman滤波器,系统参数得以辨识,为后续的控制设计提供了基础。 接下来,基于确定性等价原理,作者对系统进行了极点配置。极点配置是控制理论中的一个重要概念,它涉及到改变系统的传递函数,以优化系统性能。通过选择适当的控制器参数,可以将系统的闭环极点配置到期望的位置,从而改善系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。 在极点配置完成后,论文提出了利用非对偶控制器作为标称输入,并将相应的输出作为标名义输出,这是对偶控制设计的一部分。对偶控制是一种控制策略,它结合了反馈控制和前馈控制,旨在同时优化系统的稳定性和性能。双指标准则是一种在对偶控制设计中常见的方法,它有助于构造既能抑制误差又能保证系统稳定性的控制器。 最后,通过仿真实例,作者验证了所提出的算法在实际应用中的可行性和有效性。仿真结果通常能展示控制策略在不同条件下的性能,对于理论研究与实际应用的结合至关重要。 这篇论文的研究成果对于理解和设计复杂多变量系统的自适应控制策略有着重要的意义,尤其是在面对参数不确定性时,提供了有效的方法来提升系统的控制性能。同时,这项工作也表明了随机系统理论在解决实际工程问题中的应用潜力。