《模型参考自适应控制导论》（美）尼汉·T.阮（Nhan T.Nguyen）著；赵良玉，石忠佼译|(epub+azw3+mobi+pdf)电子书下载

图书名称：《模型参考自适应控制导论》

【作　者】（美）尼汉·T.阮（Nhan T.Nguyen）著；赵良玉，石忠佼译

【丛书名】国外工业控制与智能制造丛书

【页 数】 355

【出版社】 北京：机械工业出版社 , 2020.01

【ISBN号】978-7-111-64339-5

【价 格】139.00

【分 类】参考模型自适应控制

【参考文献】 （美）尼汉·T.阮（Nhan T.Nguyen）著；赵良玉，石忠佼译. 模型参考自适应控制导论. 北京：机械工业出版社, 2020.01.

图书封面：

图书目录：

《模型参考自适应控制导论》内容提要：

《模型参考自适应控制导论》通过翔实的应用实例为读者介绍了自适应控制理论的相关知识，适用于刚开始硕士或博士学习生涯的学生，也适用于希望能够快速入门自适应控制理论的工程技术人员。该书由简入繁、从易到难地介绍了各种各样的自适应控制技术，并为所有的自适应控制技术提供了简明的稳定性证明，同时避免过多的数学运算混淆读者的理解。该书首先介绍了一阶、二阶以及多输入多输出系统的标准模型参考自适应控制技术：接着讨论了小二乘参数估计及其在模型参考自适应控制技术中的应用，来帮助读者对模型参考自适应控制形成一种不同的认识；随后讨论了采用正交多项式和神经网络的函数近似技术以及基于神经网络的模型参考自适应控制技术。《模型参考自适应控制导论》深入讨论了模型参考自适应控制相关的鲁棒性问题，在帮助读者了解该技术固有缺陷的基础上，通过将鲁棒性的各个方面与线性时不变系统的相关项进行对比来加深理解。

《模型参考自适应控制导论》内容试读

第1章

绪论

引言本章简要介绍了模型参考自适应控制理论的最新研究进展。自适应控制是一种颇具前景的控制技术，可以在系统老化或存在建模不确定性的情况下改善控制系统性能。在过去十年中，随着政府研究基金持续增加，研究人员在自适应控制理论和新型自适应控制方法方面均取得了一些进展。其中一些新提出的自适应控制方法不仅提升了系统的性能和鲁棒性，还进一步提高了模型参考自适应控制作为未来控制技术的可行性。全尺寸飞机和无人驾驶飞行器上的飞行测试验证，增强了人们将模型参考自适应控制作为未来飞行器飞行控制技术的信心。尽管在自适应控制方面的研究已经进行了五十年，但由于许多技术问题仍未得到妥善解决，目前还没有任何自适应控制系统应用于安全至上或者人在回路的生产系统。作为一种非线性控制方法，自适应控制系统设计缺乏公认的性能指标是其无法得到广泛认可的主要障碍。开发一种公认可信的自适应控制系统，是目前自适应控制领域亟须解决的技术挑战。

自适应控制是一个在控制理论界得到几十年深入研究的主题方法。可以在航空航天或其他诸多领域中发现很多自适应控制的应用案例，但在安全至上的生产系统中却很少或根本没有得到应用。本章的主要学习目标是：

。了解自适应控制的发展历史以及当前的研究热点。

。认识到尽管该领域取得了许多研究进展，但自适应控制技术的应用却并不普遍，且应用范围极其有限

。认识到验证、确认和认证是进一步提升自适应控制技术可信度、拓展其应用领域的重要技术手段。

1.1背景介绍

自适应控制是一类处理不确定性系统的非线性控制方法。这些不确定性可能来自系统动力学自身无法预见的变化或者外部干扰。自适应控制系统可以广义地描述为能够基于被控对象所接收到的输入在线调整控制器设计参数，如控制增益，以适应系统不确定性的一科控制系统，如图1-1所示。其中，将可调参数称为自适应参数，将通过一组数学方程进行描述的调整机制称为自适应律。大多数情况下，典型的自适应律是非线性的。这种非线性使得许多传统线性时不变控制系统的设计和分析方法，如伯德图、相位裕度和增益裕度、特征根分析等，无法直接应用于自适应控制系统的设计和分析。

自适应控制的历史可以追溯到20世纪50年代初期，当时人们热衷于为高性能飞机设计种可以适用于大空域飞行条件的先进自动驾驶仪山。经过大量的研究和开发工作，增益调度控制由于可以根据飞机所处的飞行环境并利用现有的经典控制方法进行控制增益的选择，获得了人们的普遍认可，而自适应控制由于其固有的非线性特性并没有得到广泛应用。

模型参考自适应控制导论

20世纪60年代，现代控制理论和李雅普诺夫稳定性理论的出现促成了自适应控制理论的发展。Whitaker等人利用灵敏度方法和MIT法则设计出了模型参考自适应控制，但是缺乏

对自适应控制自身特性的理解和稳定性证明。在1967年，NASA将自适应控制器应用于三

架名为X-15的实验性高超音速飞机上，并进行了飞行试验2-引。在完成了几次成功的试飞

之后，这款高超音速飞机遭遇了一次毁灭性的坠机事件，正是这次灾难性事件以及一些技术

2

瓶颈削弱了人们对自适应控制的兴趣。

动力学系统

不确定性系统

确定性系统

适应不确定性

容许不确定性

时不变

时变

自适应控制

鲁棒控制

常值增益控制

增益调度控制

图1-1动力学系统的自动控制技术分类

在20世纪70年代，李雅普诺夫稳定性理论成为模型参考自适应控制的理论基础。李雅普诺夫稳定性理论与模型参考自适应控制的结合被视为自适应控制领域的一大突破。但好景不长，到了20世纪80年代就有人发现即使李雅普诺夫理论能够保证自适应控制的稳定性，但面对存在小扰动或未建模动态的情况时，自适应控制仍可能表现出不稳定的现象4。这使得人们认识到模型参考自适应控制对系统建模精度及实际系统与所建模型之间的不匹配很敏感。这种缺乏鲁棒性的表现，催生了σ修正法)]和修正法，以提升自适应控制的稳定性阿，这些鲁棒修正模式也代表了一类新的“鲁棒自适应控制”。

从20世纪90年代至今，关于自适应控制的研究一直十分活跃。引入神经网络作为自适应机制7-1，使得一类称为“智能控制”或者“神经网络自适应控制”的自适应方法得到了发展，虽然这些方法是基于神经网络来逼近模型不确定性，但其基本框架与模型参考自适应控制并无二致。3-2山

在接下来的十年，自适应控制研究又迎来了新的发展时期，NASA☑和美国其他政府

机构均增加了研究经费，NASA一直是自适应控制技术发展的积极参与者，如图1-2所示。

在此期间，随着研究经费的增加，研究人员在自适应控制理论和新的自适应控制方法等方面均取得了一些成果。由于篇幅有限，我们无法逐一列举所有取得的进展。读者可以发现，在这些新提出的自适应控制方法中，有相当一部分是在NASA的资助下完成的，包括Santillo和Bernstein提出的基于回溯成本优化的自适应控制23-24，Stepanyan和Krishnakumar提出3的参考模型修正自适应控制25-2，Calise和Yucelen提出的自适应回路重构27-2，Nguyen

提出的有界线性稳定性分析度量驱动自适应控制[29-30，Lavretsky提出的组合/复合模型参考自适应控制B1-32,Yucelen和Calise提出的无导数模型参考自适应控制B3-3,Nguyen提出的混合自适应控制35-37，Kim等人提出的K修正381，Yucelen和Calise提出的卡尔曼滤波修正39-4o,Hovakimyan和Cao提出的C1自适应控制4143)，Nguyen提出的最小二

第1章绪论3

乘自适应控制444)，Chowdhary和Johnson提出的并发学习最小二乘自适应控制[46-47，

Balaskrishnan提出的修正状态观测器的自适应控制[48]，Guo和Tao提出的多变量模型参考自适应控制[49，Nguyen提出的最优控制修正[50-5以及多目标最优控制修正52-53)，

Volyanskyy等人提出的Q修正54-5)以及Kim等人提出的参数依赖黎卡提方程自适应控制56。这些新的自适应控制方法大都可以提高系统的性能和鲁棒性，并进一步提高模型参考自适应控制作为未来控制技术的可行性。

模型参考自适应控制

智能自适应控

李雅普诺夫稳定性理论

制（神经网络

模糊逻辑)

增益调度控制

鲁棒性

当代鲁棒

可认证的

MIT法则

鲁棒修正

自适应控制

自适应控制

1950

1960

1970

1980

MASA X-15

NASA F-15

NASA F-8

NASA F-18

图1-2自适应控制研究的时间历程

在飞行验证方面，NASA研制了一套基于Calise和Rysdyk所提出的sigma-pi神经网络自适应控制的智能飞行控制系统3)，并于21世纪初期在阿姆斯特朗（原德莱顿）飞行研

究中心利用F-15飞机进行了飞行测试，展示了神经网络自适应控制的性能57-58.2010年，

在NASA阿姆斯特朗飞行研究中心的一架F/A-18飞机上开展了另一项飞行测试，用于验

证一种基于最优控制修正的新型简化自适应飞行控制器[5962.2009年，NASA艾姆斯研

究中心对几种自适应控制方法进行了一项飞行员在环的高精度飞行模拟研究63-64。同年，在NASA兰利研究中心的AirSTAR飞机上进行了C1自适应控制器的飞行试验[6阿，在海军研究生院(Naval Postgraduate School)的一架无人机上也进行了C1自适应控制器的飞行试验[66.2010年，通过在Beechcraft Bonanza电传飞行试验平台上进行飞行测试，对模型参考

4

自适应控制进行了评估6列。这些飞行实验以及随后的许多试验都增强了人们对模型参考自适应控制作为一种潜在的航空飞行器飞行控制技术的信心。同时也可以看出，仍然需要进步的飞行测试来完善自适应控制技术。

自适应控制的研究目前仍然如火如茶。介绍当前所有的研究进展超出了本书的讨论范围。感兴趣的读者可以在参考文献中找到更多的关于自适应控制在飞机[68-9、宇宙飞船21,80-83、无人机5,47,65-66,841、空间结构[85-861、机器人系统8,87、弹药系统[881、液压系统89等方面的应用。

目前，对自适应控制的研究普遍缺乏处理存在于多种系统设计和操作中的集成效应的

4

模型参考自适应控制导论

能力。这些效应包括但不限于：未建模动态造成的复杂不确定性4,90、意外操作和结构损坏

引起系统动力学的显著变化B6,76,91、未知的部件故障和异常[80,2-94、高设计复杂度[59、新

型执行机构和传感器79,951]、多场耦合85-86,96-98]等。

自适应控制在航空航天领域发挥着重要作用。当飞行器在结构损坏、控制面失效或者非标称条件飞行时，飞行器会遭遇多种耦合效应，如空气动力学、飞行器动力学、结构动学以及推力等之间的耦合。这些耦合效应会给飞行控制系统的性能带来多种不确定性。因此，即使自适应控制系统在标称飞行条件下是稳定的，但在存在不确定性的情况下，自适应控制可能无法提供足够的稳定性99-100。例如，传统的飞机飞行控制系统通过气动伺服弹性

(ASE)陷波滤波器来防止控制信号激发机翼的气动弹性模态。然而，如果飞机动力学出现了

显著变化，气动弹性模态频率的变化足以使气动伺服弹性陷波滤波器失效，这可能就会导致控制信号激发机翼的气动弹性模态，从而对飞行员操纵飞机造成困难。自适应控制面临的另

一个问题是其容纳慢速或退化的飞行控制执行机构的能力，例如受损的飞行控制面或发动机作为飞行控制执行机构9,10。由于执行机构的动力学较慢，执行机构之间的速度不同可

能会使自适应控制出现问题，并可能导致飞行员诱导振荡(PIO)1!。

为充分解决这些耦合效应导致的问题，需要在自适应控制研究中开发一套集成设计方法。这些集成方法需要在自适应控制和系统建模方面开发新的基础多学科方法。在高增益自适应情况下，未建模动态是自适应控制系统不确定性的重要来源及诱发不稳定性的关键因素。在未来的自适应控制研究中，应通过对这些二阶动力学结构的基本理解，将多学科方法

5

纳入自适应控制系统的设计中。随着对系统不确定性的进一步理解，有望开发出更有效的自适应控制方法，以提高系统在不确定性作用下的鲁棒性。

1.2自适应飞行控制系统的验证和确认

尽管人们在自适应控制领域已进行了五十余年的研究，但事实仍然是，目前还没有任何自适应控制系统应用于安全至上或人在回路的生产系统中，如民航客机等9,13-106。但是，自适应控制已经成功应用于武器系统中[88。造成这一现状的问题就在于自适应控制系统很

难进行认证，并且现有的线性时不变(LT)控制系统的认证方法无法直接应用于非线性自适

应控制系统。于是，在21世纪的第一个十年里，人们开始研发一套适用于自适应控制系统的评价指标4,1-1。这项研究的目标是为自适应控制建立一套类似于线性时不变系统中的超调、调节时间、相位裕度和增益裕度的性能和稳定性指标。这些指标如果被大家接受可能会为自适应控制系统的认证铺平道路，并使得自适应控制有可能成为安全至上和人在回路生产系统的未来控制技术。

建立一套适用于自适应控制系统的认证体系是一项亟须解决的瓶颈问题。对于具有学习算法的自适应控制系统来说，在能够证明它们是高度安全和可靠的之前，它们并不会成为未来的主流发展方向。因此，必须建立一套严格的自适应控制软件验证和确认的方法，以确保自适应控制系统不会发生软件故障，从而说明自适应控制系统能够按要求运行并消除意

外情况，同时能够满足美国联邦航空管理局(FAA)等监管机构的认证要求10410阿

自适应控制系统能够对预先设计的飞行控制系统进行修改，这既是它的一大优势，同时也是一大劣势。一方面，自适应控制系统具备容纳系统退化的能力是其主要优点，因为传统的增益调度控制方法往往无法对在飞行包线之外的非标称飞行状态进行控制。另一方面，未

第1章绪论5

建模动态和高增益自适应过程会给自适应控制带来严重的问题，因为自适应控制系统对这些潜在的问题以及许多诸如执行机构动力学和外部干扰等问题非常敏感。为通过认证，自适应飞行控制系统必须能够证明在上述因素以及其他因素一如时间延迟、系统约束以及测量噪声的作用下，仍然可以保证令人满意的全局性能。

1.2.1自适应飞行控制系统的仿真验证

仿真是自适应控制系统验证的一个组成部分10415.116-11)。自适应控制系统的许多方面，特别是收敛性和稳定性，只能通过在仿真中模拟重要的非线性动力学特性来进行系统性能分析。例如，飞机的失速过程无法表示为线性模型，因为这种效应是高度非线性以及不稳定的。仿真技术是一种能够快速完成以下任务的方法：

·不同自适应控制算法的评估和比较。

·调整控制增益和更新律的权重。。确定每一步长下的适应过程。

。评估过程噪声和测量噪声对自适应参数收敛的影响。。确定稳定边界。

·使用真实飞行计算机硬件进行验证。

·在飞行模拟器中进行自适应控制的驾驶评估。

·对改进自适应过程的特殊技术进行仿真，例如添加持续激励以改善参数识别和收敛特性，以及在跟踪误差收敛到指定容差内或在指定次数的迭代之后停止自适应过程。不同仿真之间的主要区别体现在被控对象的建模精度上。高精度仿真需要自适应控制系统更为复杂的数学模型以及昂贵的控制器硬件设备。通过将简单线性模型的仿真结果与高精度非线性模型的仿真结果进行对比，以确保使用线性模型进行的性能分析仍然适用。为了节省成本，通常会尽量使用较低精度的测试平台。

在台式机上进行的仿真通常是最低精度的仿真，因为这种仿真通常只包括控制律以及被控对象的线性或者非线性动力学。在早期的控制律设计和分析中，或者计算线性增益裕度和相位裕度时，通常采用线性模型。将系统传递函数由一个矩阵变换为另一个具有不同频率的矩阵来模拟被控对象模型的变化。通过改变每次的变化量可确定系统的稳定边界。与此同时，可以对自适应控制算法中的系统参数进行评估。台式机仿真环境为比较不同的自适应控制算法和控制器结构提供了一种快速、便捷的方式，只有最有希望得到应用的设计才需要高精度的仿真模拟。

在控制回路的仿真中，高精度的仿真测试平台通常需要真实的飞行硬件设备（甚至是真实的飞机)，且往往运行在带有驾驶舱和舱外图形显示的专用计算环境中17-1181。这种仿真可能包括一个与飞行员进行交互的固定基座或运动基座驾驶舱。运动基座模拟器为飞行员额外提供了实际飞行中的物理（运动及视线）信息[631。通常来说，这种仿真包含了非线性飞

7

机动力学的软件模型、执行机构模型以及传感器模型。真实机载计算机的使用是这类仿真的

一大优势，因为不同的计算设备在处理异常以及计算过程中都会有所不同。真实的飞机或者测试专用飞机都可以为高精度仿真提供真实的执行机构动力学、传感器噪声、实际飞行电传以及一些结构之间的交互作用。这些测试平台允许对飞行硬件的所有接口、时序测试以及各

种故障模式和影响分析(FMEA)测试进行完整的检查，这在低精度仿真中是不可能实现的。

6

模型参考自适应控制导治

1.2.2自适应控制系统的评价指标

尽管人们在自适应控制研究方面取得了诸多进展，自适应控制也展现出了其独有的优势，但有效验证和确认方法的缺乏仍然是将自适应控制技术应用到安全至上(safety-critical)和人在回路(human-rated)生产系统中的一大障碍。这一障碍可以归结为缺乏适用于评估自适应控制性能和稳定性的指标。为了使成熟的自适应控制技术应用于未来的安全至上和人在回路的生产系统，建立一套适用于评价自适应控制性能和稳定性的指标是自适应控制研究中的一个重要方向。自适应控制的稳定性指标是评估系统对未建模动态、时间延迟、高增益学习和外部干扰鲁棒性的重要考虑因素。因此，为自适应控制系统建立一套合适的稳定性和性能指标是开发可靠验证和确认方法的第一步，进而会使自适应控制软件获得认证。建立适用于自适应控制系统的性能和稳定性指标的另一好处是可以促进指标驱动自适应控制的发展。指标驱动自适应控制是指在某些情况下，为了保持控制系统的运行安全，需要在稳定性和性能之间进行权衡的一种控制方法30。该领域的研究成果为在线计算稳定性指标提供了一些初步的分析方法，从而可以调整自适应控制系统的自适应参数，提高闭环系统的稳定裕度[29列。

一般情况下，线性时不变系统的增益裕度和相位裕度不适用于非线性的自适应控制系统。因此，出现了一些适用于自适应控制系统的性能和稳定性指标4,109-110,112,11。在文献[103]中，将参数的灵敏度作为用于神经网络输出的度量指标。文献[108]研究了基于李雅普诺夫分析和无源性理论的稳定性度量方法。从优化方法中也可以得到自适应控制系统稳定性和鲁棒性的评价指标107,119。在文献[120-121]中，将时滞裕度作为一种自适应控制系8

统的稳定性指标。

将自适应控制技术应用于航空航天飞行器以处理不确定性时仍存在一些未解决的问题。这些问题包含但不限于：(1)自适应控制可实现的稳定性指标与不确定性边界的关系；(2)执行机构存在静态或者动态饱和状态时的自适应；(3)纵向和横向运动之间由于故障、损坏以及不同的自适应速率导致的交叉耦合；(4)采用非传统执行机构（如发动机）时的在线重构和控制分配：(5)具有不同时延的执行机构系统时间尺度分离，如传统的控制面和发动机。

1.3小结

在过去的几十年中，自适应控制是一个得到较多研究的主题。自适应控制是一种很有应用前景的控制技术，可以在由系统退化以及建模不确定性导致的不确定性情况下提升控制系统性能。在过去十年间，研究人员在自适应控制理论的研究中取得了一些进展，并提出了许多新颖的自适应控制方法。这些新提出的自适应控制方法能够提高系统性能和鲁棒性，从而提升了模型参考自适应控制作为未来控制技术的可行性。自适应控制在全尺寸飞行器和无人机上进行的飞行试验验证，增强了人们对模型参考自适应控制有可能成为航空航天飞行器飞行控制新技术的信心。

尽管如此，自适应控制的许多技术问题仍未解决，还不适用于安全至上或人在回路的生产系统。作为一种非线性控制方法，与线性控制系统相比，缺乏被广泛接受的评价指标是自适应控制系统设计获得认证的主要障碍。

···试读结束···