一种基于VRFT的全格式无模型自适应控制.docx

一种基于VRFT的全格式无模型自适应控制
引言
随着现代科技的发展，各种复杂的非线性控制系统不断涌现，这也对自适应控制算法的提出提出了更高的要求。与传统的控制算法相比，自适应控制算法可以更好地处理系统模型不准确、外部扰动及其它非线性因素等问题。因此，越来越多的研究者开始研究自适应控制算法，并在实际工程中得到了广泛的应用。
自适应控制算法的优点是在于可以对被控制对象的模型不准确或不知道的情况下进行控制，同时实现控制器的在线自调整，以保证系统处于稳定状态下运行。将自适应控制算法与现有控制方法相结合，可以实现最佳控制效果。
本文旨在介绍一种基于虚拟重力反馈技术（VirtualReferenceFeedbackTuning,VRFT）的自适应控制算法及其实现过程，该算法能够在无需模型的情况下自适应地调整控制器，从而实现全格式的无模型自适应控制。
VRFT原理
VRFT技术是一种无模型自适应控制的方法，通过分析控制系统输入参数与输出的关系，建立一个虚拟系统模型并进行仿真，最终得到一个可实现的控制器参数。与传统模型参考自适应控制算法不同之处在于，VRFT无需先验系统模型，可直接通过预先收集的数据进行参数辨识。
具体来说，VRFT算法可以分为三个步骤：
第一步，收集系统输入输出数据，构建虚拟输出信号，以替代期望输出信号作为参考值。其目的是将参考信号转换成虚拟输出信号，以便通过精确度观测器确定控制器参数。
第二步，运用虚拟系统模型，以虚拟输出信号作为输入，基于标准的闭环反馈控制方法来设计一个集成控制器。该集成控制器与期望输出信号的凸参数密切相关，其目的是调整控制器参数以使虚拟输出信号尽量接近期望输出信号。
第三步，将调整好的控制器与真实系统相连接，并将其部署成实际控制器。
无模型自适应控制方法的优点便在于可以分离出模型标识的过程，从而将处理过程简化为一组参数调整问题。
全格式无模型自适应控制算法
对于非线性系统，无模型自适应控制算法的正确性高度依赖于模型选取的合理性。否则，模型错误会导致无法正确地辨识控制器参数，从而使控制系统不稳定甚至会发生失控事件。以此为基础，我们在VRFT技术的基础上进一步提出了全格式的无模型自适应控制算法。
全格式无模型自适应控制算法可以分为以下三个步骤：
第一步，确定控制器框架：在这一步中，需要先确定一个基于最小二乘法的自适应模型来对系统进行建模，该模型的自变量由系统的历史状态量序列构成，因此可以很好地反应系统的非线性特性。然后，将自适应模型和控制器结合起来，构造全格式控制器框架。
第二步，VRFT参数辨识：在这一步中，我们需要先收集一组系统输入输出数据，并将其分别用于辨识最小二乘模型、设计虚拟输出系统以及调整集成控制器。其中，通过最小二乘法来辨识自适应模型参数，利用VRFT方法建立接近系统的虚拟模型，并使用预测误差方法估计控制器的参数。
第三步，控制系统部署：在这一步中，我们需要使用调整好的控制器参数与实际系统相连接，形成一个全格式无模型的自适应控制系统。
实验结果
为了检验上述控制算法的有效性，我们对一种非线性悬索桥系统进行模拟实验，并与常规非自适应控制算法进行了对比。实验结果表明，当使用VRFT求解控制器的自调节参数时，有很好的性能优势，特别是在初始状态时。
结论
本文介绍了一种基于VRFT技术的全格式无模型自适应控制算法。该算法无需已知系统模型，可以自适应地调整控制器的参数，提高了控制系统的最佳性能。通过对非线性悬索桥系统的模拟实验表明，该方法在实际应用中具有良好的可行性和启发性。