在线优化切换多模型自适应控制算法的研究

"基于在线优化的切换多模型自适应控制 (2002年)" 本文主要探讨了一种基于在线优化的切换多模型自适应控制策略，该策略针对传统多模型控制方法中存在的子模型数量过多和计算复杂度高的问题进行了优化。在多模型控制中，系统可以根据工况的变化动态地切换到最合适的子模型，从而提高控制性能。然而，当子模型数量过多时，不仅会增加计算负担，还可能导致控制系统的实时性下降。 作者刘鲁源、吕伟杰和牟世忠提出了一个创新的解决方案，即利用模型集在线优化方案来动态调整子模型集合。这种方法的核心在于，它能够在运行过程中不断优化模型集合，减少不必要的子模型，同时保持控制性能。通过这样的优化，可以有效地降低计算复杂度，缩短系统的采样间隔，从而提高控制系统的响应速度和实时性。 文章中提到的在线优化方法具体包括了对各个子模型的性能评估和选择过程。在实际运行中，系统根据当前状态和目标，动态地选择性能最优的子模型进行切换。这种优化过程不仅考虑了控制精度，还兼顾了计算效率，使得整个控制策略更加高效和适应性强。 计算机仿真的结果验证了这一方法的有效性。与采用固定模型集的切换方案相比，基于在线优化的多模型自适应控制算法在控制精度、响应速度以及计算复杂度方面都表现出显著的优势。这表明，该方法能够更好地应对动态变化的系统环境，为复杂系统的控制提供了更为灵活和高效的解决方案。 这篇论文在自然科学领域，特别是在控制理论与应用方面，具有重要的研究价值。它为解决多模型控制中的关键问题提供了一种新的思路，对于提升自适应控制系统的设计和性能有着积极的推动作用。通过对模型集的在线优化，该方法有望在工业自动化、航空航天、电力系统等领域得到广泛应用。