随机系统多模型自适应控制：不同加权因子策略

"这篇文章是2008年11月发表在《控制与决策》杂志上的自然科学论文，作者是李晓理和王伟。研究主要关注的是如何改善随机系统的控制性能，尤其是面对噪声方差未知的情况。他们提出了一种基于不同加权因子的随机多模型自适应控制方法。" 文章详细内容及知识点: 在随机控制系统领域，当系统参数不确定或存在噪声时，传统的自适应控制策略可能会遇到挑战。该论文提出了一种创新的多模型自适应控制策略，特别适用于噪声方差未知的随机系统。这种方法的核心在于设计多个参数辨识器，每个辨识器都基于不同的加权因子来识别模型参数。 1. **多模型设计**：研究人员构建了多个基于不同加权因子的参数辨识器，这些辨识器能够从不同角度捕捉系统的动态特性，提高了模型的适应性和鲁棒性。 2. **自适应控制器**：基于这些辨识器得到的模型，构建了一个多模型自适应控制器。每个模型都有一个与之对应的控制器，控制器的设计是根据所识别的模型参数来进行的。 3. **切换机制**：在每个采样时刻，通过一个指标切换函数来选择最佳的辨识模型。这个最佳模型会决定当前的控制器，从而实现控制器的动态切换，以适应系统状态的变化。 4. **全局收敛性**：论文还证明了在不同模型控制器之间进行切换时，整个闭环系统具有全局收敛性。这意味着尽管存在模型间的切换，系统的稳定性仍然可以得到保障。 5. **控制品质提升**：通过仿真结果，作者展示了这种多模型自适应控制器相比于单一自适应模型控制器，在模型参数发生跳变时能显著提高被控对象的控制品质。这表明在应对不确定性、非线性或者时变性问题时，多模型策略更具优势。 该论文提出的控制策略为解决随机系统的控制问题提供了一种新的有效途径，特别是在应对不确定性环境下的控制任务时，能够实现更优的控制性能和更好的系统稳定性。这一工作对于理论研究和实际应用，如工业过程控制、航空航天等领域，都具有重要的参考价值。