二、离散模型参考自适应控制 控制对象的离散方程为 A( q - 1 ) y( t) = q - d B ( q - 1 ) u( t) ( 3 .4 21) 式中 A ( q - 1 ) = 1 + a1 q - 1 + … + anq - n ( 3 .4 22) B ( q - 1 ) = b0 + b1 q - 1 + … + bmq - m ( 3 .4 23) 参考模型的离散方程为 E ( q - 1 ) ym ( t) = q - d g H ( q - 1 ) r( t) ( 3 .4 24) 式中 E( q - 1 ) = 1 + e1 q - 1 + … + el q - l ( 3 .4 25) H ( q - 1 ) = 1 + h1 q - 1 + … + hl q - l ( 3 .4 26) E( q - 1 ) 稳定。设 G( q - 1 ) = q - d g H ( q - 1 ) E( q - 1 ) 要求控制对象的输出 y( t) 跟踪参考模型的输出 ym ( t)。系统如图 3 .4 1 所示。 先将式 (3 .4 21) 变换成下列预测形式 E( q - 1 ) y( t + d) = α( q - 1 ) y ( t) +β( q - 1 ) u( t) ( 3 .4 27) —27—

上海大学-智能系统控制（计算机专业课）-智能系统控制实验九-RBF网络自校正控制实例与基于RBF的直接模型参考自适应控制-matlab实现及报告 包含源代码 实验代码 实验分析 实验结果 结论 可直接运行

为克服飞行控制系统设计中传统增益规划方案的缺点,提出一类飞机纵向运动模型参考反推自适应PID控制方案,并给出了该方案的具体设计过程和跟踪性能改善方法.理论分析和数值仿真结果表明,该方案兼具反推自适应控制和PID控制的优点,即:无需知道被控对象的精确数学模型,控制器结构简单,鲁棒性强,在不增大控制增益的前提下具有良好的跟踪性能.

基于模型参考自适应系统的三项永磁同步电机无传感器控制

一、用状态变量设计模型参考自适应控制律 设模型的状态方程为 �Xm = Am Xm + Bm r (3 .3 1) 式中 Xm 为 n维状态向量 , r为 m 维输入向量 , Am 为 n× n稳定矩阵 , Bm 为 n× m矩阵。 控制对象的状态方程为 �Xp = Ap ( t) Xp + Bp ( t) u (3 .3 2) 图 3. 3 1 模型参考自适应控制图 式中 Xp 为 n维状态向量 , u为 m维控制向 量 , Ap ( t) 为 n× n 矩阵 , Bp ( t) 为 n× m 矩阵。 一般自适应控制系统采用如图3 .3 1 所示的前馈控制加反馈控制。 从图 3 .3 1 可得 u = K( t) r + F( t) Xp (3 .3 3) 将式 (3 .3 3 ) 代入式 ( 3 .3 2) 得 �Xp = [ Ap ( t) + Bp ( t) F( t) ] Xp + Bp ( t) K( t) r (3 .3 4) 设 Ap ( t) + Bp ( t) F( t) = As ( t) Bp ( t) K( t) = Bs ( t) (3 .3 5) 图 3. 3 2 用状态方程描述的模型参考自适应系统 因 F( t) 与 K( t) 都是误差 e的函数。因此 As ( t) 和 Bs ( t)也与误差 e有关 ,则 As ( t) 和 Bs ( t) 可表示成 As ( t) = As ( e, t) , Bs ( t) = Bs ( e, t) (3 .3 6) 则式 (3 .3 4 ) 可表示成 �Xp = As ( e, t) Xp + Bs ( e, t) r 在上式中 Xp 用 Xs 表示 ,则 �Xs = As ( e, t) Xs + Bs ( e, t) r (3 .3 7) 式 (3 .3 7 ) 为可调系统 , Xs 就是可调系统 的状态向量。As ( e, t) 和 Bs ( e, t) 按照自适 应规律进行调整。系统如图 3 .3 2 所示。 按照超稳定性理论设计模型参考自适 应系统的步骤如下 : —85—

针对受到外部干扰影响的二阶多智能系统, 提出一种新型干扰观测器的设计方案.在只有部分智能体能接收到参考模型信 号的条件下, 研究受到不同外系统生成干扰信号影响的二阶多智能体系统模型参考一致性问题.针对干扰信号由线性外系统和非线性外系 统生成的情况, 分别设计干扰观测器.进一步提出分布式控制协议, 所提出的一致性协议可以有效地抑制干扰, 最终实现多智能体 系统的模型参考一致性.仿真算例验证了所提出方法的有效性.

基于MRAS的无速度传感器矢量控制法把模型参考自适应法与转速直接计算法结合了起来，设计了合适的自适应控制率，提高了转速估计的精确度，在此基础上，利用Matlab/Simulink构建MRAS无速度传感器矢量控制系统仿真模型，仿真结果表明，转速估计精度较高，系统具有一定的鲁棒性。

Teradata 模型参考，版本为V10，银行业

（2）间接模型参考自适应控制 如图9-5所示。神经网络辨识器NNI向神经网络控制器NNC提供对象的信息，用于控制器NNC的学习。

此提交包含一个风电场模型，其中包含 140 个单独的 III 型双馈电机，该模型在 Simscape Electrical - Specialized Power Systems 中建模。 III 型 DFIG 使用模型参考并通过 Simulink 中的简单电压传输机制集成到系统中。 此示例用于以下网络研讨会 https://www.mathworks.com/videos/large-scale-wind-farm-modeling-and-simulation-in-matlab-and-simulink-81935.html。