1）首先需要建立控制对象的数学模型，作为图中的参考模型； 2）建立可调系统数学模型，该可调数学模型的形式与参考模型一致，令待辨识的参数为可调变量； 3）参考模型和可调模型的输入相同； 4）需要通过理论推导或者满足稳定性定理的自适应调节律，通过调节律获得待辨识的参数； 5）自适应调节律求得的辨识参数代入到可调模型之中，调整模型参数。 最终可以在线获得逐渐收敛的待辨识参数。 可以辨识永磁同步电机的定子电阻、转子磁链、DQ电感。

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Simulink 模型包含参考模型的实现，具有基于 Widrow-Hoff 规则的调整机制的状态反馈控制器。 该模型允许模拟具有标称惯性矩或增加惯性矩的驱动器的行为。 要更改值，您必须单击合适的文本框。 可以在开放获取期刊中看到的其他信息： Szczepanski，R.，T。Tarczewski和LM Grzesiak。 “具有自适应状态反馈速度控制器的 PMSM 驱动器。” 波兰科学院公报。 技术科学 68.5 (2020)。

模型参考自适应 simulink仿真，模型参考自适应 的例程 可以仿真出结果。

本文简要介绍了微波加热的原理，分析了微波加热目前国内外的研究现状，具体介绍了模型参考自适应控制（MRAC）的结构和原理，将MRAC运用到微波加热中与传统微波加热系统做了对比实验，仿真结果表明，与传统PID控制微波加热系统相比，应用MRAC的微波加热系统具有更好的跟踪性能和鲁棒性。这表明应用MRAC方法可以消除抖振现象，呈现出良好的跟踪性能，能有效避免超调，并提供快速的稳定时间，这将间接提高微波加热过程的有效性。最后结合我实验室的工业微波炉，对将MRAC同神经网络结合来实现对微波加热时温度的更精确控制作出了展望。

二、模型参考自适应控制 所谓模型参考自适应控制 ,就是在系统中设置一个动态品质优良的参考模型 ,在系统运行 过程中 ,要求被控对象的动态特性与参考模型的动态特性一致 , 例如要求状态一致或输出一 致。典型的模型参考自适应系统如图 1. 2 2 所示。 自适应控制的作用是使控制对象的状态 Xp 与理想的参考模型的状态 Xm 一致。当被控对 象的参数变化或受干扰影响时 , Xp 与 X m 可能不一致 ,通过比较器得到误差向量 e,将 e输入到 自适应机构。自适应机构按照某一自适应规律调整前馈调节器和反馈调节器的参数 ,改变被控 对象的状态 Xp ,使 Xp 与 X m 相一致 ,误差 e趋近于零值 ,以达到自适应的要求。 在图 1. 2 2 所示的模型参考自适应控制方案中参考模型和被控对象是并联的 ,因此这种 方案称为并联模型参考自适应系统。在这种自适应控制方案中 ,由于被控对象的性能可与参考 模型的性能进行直接比较 ,因而自适应速度比较快 ,也较容易实现。这是一种应用范围较广的 方案。控制对象的参数一般是不能调整的 ,为了改变控制对象的动态特性 ,只有调节前馈调节 器和反馈调节器的参数。控制对象和前馈调节器及反馈调节器一起组成一个可调整的系统 ,称 之为可调系统 ,如图 1. 2 2中虚线所框的部分。有时为了方便起见就用可调系统方框来表示被 控对象和前馈调节器及反馈调节器的组合。 图 1. 2 2 模型参考自适应系统 除了并联模型参考自适应控制之外 ,还有串联模型参考自适应控制和串并联模型参考自 适应控制。在自适应控制中一般都采用并联模型参考自适应控制。 上面按结构形式对模型参考自适应控制系统进行分类 ,还有其他的分类方法。例如按自适 —2—

警告！ 这不是一个完全有效的模型。 学生应该调整它并添加相关的过滤，以使算法实用，即转子磁通应假设为不可访问。 尽管如此，控制系统的基本结构，包括 MRAS，可以提供一个方便的起点。 祝你好运！

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

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