模型参考自适应控制：连续回滞系统的稳健设计

本文主要探讨了连续回滞系统的模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control, MRAC）在处理具有未知回滞特性的动态系统中的应用。Prandtl-Ishlinskii回滞模型，通过Stop和Play算子的表示，成功地捕捉了回滞行为的非线性特性，这在控制器设计中发挥了关键作用。该模型能够精确地模拟回滞过程中的滞回和滑移，使得控制器的设计更加直观和有效。 研究者针对的是一个以状态空间形式表示的线性动态系统，其中回滞特性由不确定的驱动因素引起。在这样的系统中，模型参考自适应控制被用来解决由于回滞导致的不精确性和振荡问题。控制策略的目标是确保闭环系统的全局稳定性，并实现期望的跟踪精度。这不仅要求控制算法能够适应系统中的回滞变化，还要能在各种工况下保持系统的性能。 为了实现这一目标，控制策略采用了鲁棒控制的方法，它能够对抗不确定性和外部干扰，从而增强系统的抗扰动能力。通过引入适当的自适应机制，控制器能够在线学习并调整参数，以补偿回滞对系统性能的影响。这确保了即使在面对未知回滞驱动的情况下，系统也能保持稳定的运行和良好的跟踪性能。 数值仿真部分是评估控制算法有效性的重要手段，它展示了在实际应用中，该控制策略能够有效地抑制回滞效应带来的不良影响，提高了系统的动态响应质量和控制精度。因此，本文的结果对于理解和优化回滞系统控制具有重要意义，也为其他领域的回滞非线性系统控制提供了新的设计思路和技术支持。 这篇文章深入探讨了模型参考自适应控制在处理连续回滞系统中的应用，展示了其在克服回滞问题上的优势，对于提高这类系统的性能和稳定性具有显著的贡献。同时，这也强调了理论研究与实践应用相结合的重要性，为未来在复杂动态系统中的控制设计提供了有价值的经验和指导。