基于在线优化的多模型自适应控制

针对常规多模型自适应控制中子模型数量过多问题,提出在线优化的多模型自适应控制算法。将整个控制系统分为基本工况级和控制模型级的两层递阶结构。在系统运行过程中,通过在线学习自动地建立多模型及相应的控制器,并对所建的动态模型库进行优化,以进一步减少子模型数量和计算时间。证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性。计算机仿真结果表明该算法的有效性。