基于二阶泛模型的无模型自适应控制及参数整定

首先充分利用无模型自适应控制(MFAC)边建模、边控制的特点,推导基于二阶"泛模型"的改进无模型自适应控制方法,并推导伪偏导数及控制律的迭代公式,与基于一阶泛模型的MFAC方法相比,改进策略可以使每次迭代的泛模型更加准确,从而进一步提高控制精度。接着,针对改进MFAC的参数整定问题,提出基于优化技术的控制器参数整定方法,运用辨识出的近似模型针对不同的目标函数进行优化,使得其实用范围更加广泛。通过大量仿真实验对比可以看出:经过Jeu-tr型性能指标进行参数优化的改进MFAC控制器动态响应最好,且优化迭代次数较少。因此,控制效果得到显著改善。