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自动化学习:自适应控制
日期:2008-6-23 22:47:10 来源:本站整理  
点击: 作者:未知
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西游记里最好看的打斗是孙悟空大战二郎神那一段。孙悟空打不过就变,二郎神则是“敌变我变”,紧追不舍,最后把个无法无天的顽皮猴子擒拿归案。用控制理论的观点看,这“敌变我变”的本事就是自适应控制控制器结构根据被控过程的变化自动调整、自动优化。
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自适应控制有两个基本思路,一是所谓模型跟踪控制,二是所谓之校正控制。模型跟踪控制也叫模型参考控制,在概念上对人们并不陌生。毛主席那阵子,经常树立各种榜样,目的就是要在党发出号召时,我们比照榜样的行为,尽量调整自己的行为,使我们的行为了榜样的行为接近。这就是模型跟踪控制的基本思路。模型跟踪控制在航空和机电上用得比较多,在过程控制中很少使用。
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自校正控制的思路更接近人们对自适应的理解。自校正控制是一个两步走的过程,首先对被控过程作实时辨识,然后再辨识出来的模型的基础,实时地重新构造控制器。思路简单明了,实施也不算复杂,但自校正控制在一开始的欢呼后,并没有在工业上取得大范围的成功,原因何在呢?
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原因之一是闭环辨识。虽然自校正控制不断改变控制器的参数,在一定程度上打破了固定增益反馈控制对输入、输出带来的因果关系,但是因果关系还是存在,还是相当强烈,对辨识模型的质量带来影响。
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原因之二是所谓“协方差爆炸”。数学上当然有严格的说法,但简单地说,就是自校正控制器的目的当然还是是系统稳定下来,但是在系统越来越稳定的过程中,自校正控制器对偏差和扰动的敏感度越来越高,最后到“万籁俱静”的时候,敏感度在理论上可以达到无穷大,然而,这时如果真的扰动来了,控制器一下子就手足无措了。
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原因之三是实际过程的复杂性。在辨识实际过程时,最重要的步骤不是后面的“数学绞肉机”,而是对数据的筛选,必须把各种异常数据剔除出去,否则就是“垃圾进来,垃圾出去”。但是,要实时、自动地剔除异常数据,这个要求非同小可,比设计、投运一个自校正控制器费事多了。这时字校正控制在实际中成功例子有限的最大原因。
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