基于时延估计的无模型自适应控制器设计及应用研究文献综述

文 献 综 述

1 引言：

在控制工程实际中，基于误差来消除误差的原形PID控制器在工业控制实际中得到了广泛的应用。但随着科学技术的发展，生产装置愈来愈大型化、复杂化，在生产过程中出现了许多非线性、时变、大时滞、强耦合的环节，此时PID控制器就存在它的局限性。为了解决经典控制理论和现代控制理论中存在的问题，使控制器不依赖受控系统的数学模型，无模型控制方法就渐渐发展起来。无模型自适应控制（Model Free Adaptive Control）是侯忠生在其博士论文中提出的。无模型控制理论与方法是指:“控制器的设计仅利用受控系统的I/O数据，控制器中不包含受控过程数学模型的任何信息的控制理论与方法”。

20世纪90年代提出的无模型控制理论和设计的无模型控制器及其系统，其基本思想是利用一个新引入的伪梯度向量的概念，用动态线性时变模型，例如偏格式线性化模型来替代一般非线性系统，并仅用受控系统的 I/O 数据来在线估计系统的伪梯度向量，从而实现非线性系统的无模型学习自适应控制。经过长时间的理论研究与应用实践，无模型控制技术已展成为一项成功的技术，在炼油、化工、电力、轻工、环保等行业应用都取得了良好效果。

2 主题

2.1 国内外研究现状

为了设计不依赖于受控系统数学模型的控制器，只用系统的I/O信息实现受控对象的精确控制，国内外控制理论界已经做了多年的努力，并已形成了一系列理论体系，已经应用于电力、石油、冶金、化工、交通、轮船、工程结构、PH 值控制等多个领域。

美国约翰霍普金斯大学的 James C. Spall 和 John A. Cristion 博士，提出了一般离散时间系统的无模型控制方法和无模型控制离散非线性随机系统的测量，在无模型控制中引入实时扰动随机逼近算法，有效提高了梯度近似度，通过函数逼近来构造估计控制器。Tan K.K.于 1999 提出了 SISO 非线性离散时间系统的基于紧格式线性化方法的自适应预测控制算法(Adaptive Predictive Control Based on TFL，TFL-APC)；继而进行了进一步推广，提出了 SISO 非线性离散时间系统的基于偏格式线性化方法的自适应预测控制算法^[3](PFL-APC)，并给出了 PFL-APC 的输出调节问题的 BIBO 稳定性和误差有界性证明，但是所给出的 BIBO 稳定性证明并不完善；Coclho L.D.S.于 2007 年提出了基于紧格式线性化方法的无模型学习自适应控制算法^[4](TFL-MFLAC)，采用粒子群优化算法来优化无模型自适应控制器设计。

国内无模型控制理论的研究始于上世纪九十年代。中科院研究员韩京清于 1989 年在文献[5]中，针对控制理论中的某些方法和观点深入分析并指出，建立不完全依赖系统的具体数学模型的控制律，并提出摆脱数学模型的束缚以解决鲁棒性问题。韩京清教授于1994年提出非线性PID概念后发展出一系列理论成果，如跟踪微分器、扩展状态观测器、自抗扰技术等。文献[16]指出，可从传统PID 的原理出发, 利用非线性机制来开发一些具有特殊功能的环节并组合出高品质的新型控制器-自抗扰控制器(Auto Disturb- ance Rejecti- on Controller,ADRC), 从而形成了新的“自抗扰控制” 技术，算法进一步优化参数也易调节。

之后，黑龙江大学的韩志刚教授等人开始致力于研究不依赖于模型的控制理论与方法。理论方面首先由韩志刚教授于 1994 年正式提出的，初期研究主要围绕无模型控制律基本形式的相关问题。经过十几年的努力，目前无模型控制已经有了较完整的理论体系。