【摘 要】
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随着人类对周围环境的探索开发,控制领域的被控对象越来越复杂,性能指标越来越多样化,控制器设计问题越来越具有挑战性。基于学习的控制理论通过结合智能学习算法和经典控制方法,对未知变化规律进行学习,能够应对更加艰巨的控制任务。本文主要研究基于极值搜索学习的自适应控制方法,总结控制器设计特点,为更多学习型控制器的研究和应用积累经验。针对一类具有慢时变扰动的广义线性系统,本文提出一种线性二次型学习控制器设计
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随着人类对周围环境的探索开发,控制领域的被控对象越来越复杂,性能指标越来越多样化,控制器设计问题越来越具有挑战性。基于学习的控制理论通过结合智能学习算法和经典控制方法,对未知变化规律进行学习,能够应对更加艰巨的控制任务。本文主要研究基于极值搜索学习的自适应控制方法,总结控制器设计特点,为更多学习型控制器的研究和应用积累经验。针对一类具有慢时变扰动的广义线性系统,本文提出一种线性二次型学习控制器设计方法。首先根据被控对象的扰动模型,利用最优控制中的线性二次型调节器理论,得到具有稳定性保证的控制器。然后结合基于最小二乘法的极值搜索算法改进控制器,在系统运行过程中在线测量输入输出数据,优化控制器的可调参数,使得预先选取的成本函数收敛到极值。最后分别在常数值和三角函数值扰动变化率下,对一个简单的广义线性系统实例进行仿真,验证线性二次型学习控制器的有效性。针对一般的带有扰动的系统,本文提出基于极值搜索的自适应控制器设计方案。首先通过对扰动模型的分析,选择合适的经典自适应控制方法,以稳定系统作为控制目标设计控制器。然后改进得到依赖于可调参数的控制器,利用极值搜索算法在线优化可调参数,提升控制效果。在设计过程中,根据成本函数关于可调参数的显式表达式是否已知,分别利用导数估计算法和参数估计算法生成极值搜索算法,而参数估计算法又根据其是否参与最初的稳定控制器设计,分为稳态参数估计和动态参数估计。针对上述分类分别给出控制器的设计方案和稳定性证明,最后进行仿真验证。极值搜索算法与经典自适应控制方法结合的关键点在于改进初始的自适应控制器,得到依赖于可调参数的控制器,而且要求在可调参数的变化范围内,成本函数存在极值。基于极值搜索学习的自适应控制器一般具有时间尺度分离特征,因此在设计控制器参数时,可以根据子系统的时间尺度选择合适的数量级,经过反复试验确定最终取值。
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