参数变化,从而时刻保持系统的性能指标为最优。常规的自适应控制方法有模型和校正参考自适应。为了在干扰可测的情况下更好地消除振动,又发展了前馈自适应控制策略。考虑到实际过程中自适应控制策略需要对结构参数进行辨识,增加了辨识系统,因此在实时控制时控制效果仍然不理想。Р(3) 鲁棒控制方法Р鲁棒控制方法主要是指通过适当地选择控制器的结构和控制规律,使得受控系统的性能对自身模型的不确定性及外部干扰不敏感。到目前为止,应用得最多的主要是滑模变结构控制和凡控制。滑模变结构控制主要是通过控制作用先使得系统进入滑模状态,而滑模面是预先根据控制指标的要求设计的,只要满足不变性条件,系统对外界的扰动就具有很强的鲁棒性。凡控制uu是新发展起来的一种控制方法,它在设计的过程中,融入了古典控制思想,求解可全部在时域中进行。它以控制系统内部某些信号间的传递函数的Hm范数为优化目标,可以方便地将鲁棒稳定问题和干扰抑制问题在统一的框架下进行讨论,从而设计出满足一定鲁棒稳定性与性能指标的次优控制器。从理论上讲,它可以在保证系统稳定性的条件下,使得控制作用对外部扰动具有相当大的稳定裕度。但是这种方法的弱点是其理论和实现上比较复杂,须根据对象进行简化和改进。Р(4) 智能控制方法Р进入90年代以来,由于模糊理论和神经网络理论的发展,由人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制技术交叉融合,形成了控制理论的高级发展阶段一智能控制。智能控制方法是针对被控系统具有结构参数的高度不确定性、模型高度复杂和外界千扰的多变性而发展起来控制理论。它甚至不必建立系统的数学模型,而直接通过专家系统的自学习功能,根据测量误差和经验数据不断修正激励响应函数完成改进系统性能的目的。智能控制是在模拟人类控制专家对实际系统控制的基础上发展起来的,本身就是一种比较满意的控制方法,再加上它的自适应、鲁棒性和学习功能,因此它是一种很有前途的控制方法。
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