新型自适应鲁棒控制算法：克服系统阶次变化影响

"自适应鲁棒控制算法 PDF" 本文深入探讨了自适应鲁棒控制领域的最新进展，主要关注如何克服现有自适应控制算法的局限性。作者刘新平和刘宏才提出了一种全新的自适应鲁棒控制器设计方法，该方法基于内模原理，旨在解决系统阶次变化和不确定性带来的挑战。 内模原理是鲁棒控制理论中的一个重要概念，它主张在反馈控制系统中包含参考输入和干扰的动态行为，以实现对未知扰动的鲁棒性。传统的自适应控制算法通常假设系统的一些特性是已知的，但在实际应用中，这些假设往往难以满足，导致控制性能下降甚至系统不稳定。因此，作者提出的新算法旨在首先构建一个鲁棒控制器，然后通过自适应机制来适应系统的不确定性。 文中提到，鲁棒自适应控制算法可以由鲁棒参数估计器和鲁棒控制器两部分组成。当系统模型存在未建模误差或者受到外界干扰时，鲁棒控制器能够确保系统的稳定性，而自适应部分则负责跟踪参考信号并调整控制器参数。这一策略在处理非最小相位系统和时变延迟问题时显得尤为重要。 文章指出，之前的研究如Eldon和Goodwin的工作虽然取得了一定的进步，但还存在一些限制，比如要求被估计的系统必须是逆稳定的，仅适用于最小相位系统，而且内模原理的实现需要复杂的多变量形式，这在实际应用中可能很困难。此外，这些算法往往忽视了时延变化的影响。 针对这些局限，作者提出的新算法可以有效地跟踪任何类型的参考信号，即使系统阶次发生变化，也能保持良好的鲁棒性。此外，该算法对于多项式的选取更为灵活，适应性更强。进一步地，算法被推广至非最小相位系统，增强了其应用范围。通过多步预测的方法，算法还能应对时延变化的影响，提高了控制性能。 这篇论文贡献了一种创新的自适应鲁棒控制策略，不仅解决了传统算法的不足，还扩大了自适应控制的应用领域，对于工业过程控制和复杂系统稳定性研究具有重要的理论和实践价值。