无模型自适应控制：现状与发展趋势

无模型自适应控制方法综述概述了在现代控制理论中遇到的一个挑战，即如何设计控制器处理复杂的对象，特别是那些难以获得精确数学模型的对象。这种方法的独特之处在于，它并不依赖于系统的具体模型，而是仅利用输入输出数据进行设计，从而实现了对工业过程的通用控制器设计。 金尚泰和侯忠生在北京交通大学先进控制研究所合作，他们的研究关注无模型自适应控制的理论基础和实际应用。他们指出，建立受控系统的数学模型在现代控制中至关重要，然而，尤其对于非线性系统，模型构建的困难性和成本高昂使得这种方法变得不切实际。基于模型的控制往往受限于简化模型带来的误差和鲁棒性问题。 无模型自适应控制方法正是为了解决这个问题而诞生的，它的核心思想是利用数据驱动的方式，通过参数估计和控制策略的结合，形成一种自适应的控制方案。这种方法能够适应系统结构、阶数、参数变化以及存在时滞和非最小相位的情况，显示出很强的灵活性和适用性。 侯忠生在1993-1994年的博士论文中首次提出了无模型自适应控制的概念，这标志着该领域的重要突破。随后的研究表明，尽管这种方法在理论上已经提供了收敛性和稳定性保证，但仍存在许多待探索的问题，如更高效的参数估计算法和控制策略优化，以及如何在实际应用中进一步提高其性能和鲁棒性。 综述文章深入探讨了无模型自适应控制的发展历程，包括其基本思想和典型实现，如基于紧格式动态线性化的方法。文章结尾展望了无模型自适应控制的未来发展方向，预示着该领域仍有巨大的研究空间，尤其是在复杂工业环境中的广泛应用和持续改进。 无模型自适应控制作为一种新兴的控制理论与技术，正在逐步改变传统的依赖模型设计的控制方式，朝着更加实用、灵活和鲁棒的方向发展。