系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制讀書報(bào)告

1、系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制讀書報(bào)告1、 概述20世紀(jì)60年代，自動(dòng)控制理論發(fā)展到了很高的水平。與此同時(shí)，工業(yè)大生產(chǎn)的發(fā)展，也要求將控制技術(shù)提高到更高的水平?，F(xiàn)代控制理論的應(yīng)用是建立在已知受控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型這一前提下的，而在當(dāng)時(shí)對(duì)受控對(duì)象數(shù)學(xué)模型的研究相對(duì)較為滯后?，F(xiàn)代控制理論的應(yīng)用遇到了確定受控對(duì)象合適的數(shù)學(xué)模型的各種困難。因此，建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的方法系統(tǒng)辨識(shí)，就成為應(yīng)用現(xiàn)代控制理論的重要前提。在另一方面，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)為辨識(shí)系統(tǒng)所需要進(jìn)行的離線計(jì)算和在線計(jì)算提供了高效的工具。在這樣的背景下，系統(tǒng)辨識(shí)問題便愈來愈受到人們的重視，成為發(fā)展系統(tǒng)理論，開展實(shí)際應(yīng)用工作中必不可少的組成部分

2、?！跋到y(tǒng)辨識(shí)”是研究如何利用系統(tǒng)試驗(yàn)或運(yùn)行的、含有噪聲的輸入輸出數(shù)據(jù)來建立被研究對(duì)象數(shù)學(xué)模型的一種理論和方法。系統(tǒng)辨識(shí)是建模的一種方法，不同的學(xué)科領(lǐng)域，對(duì)應(yīng)著不同的數(shù)學(xué)模型。從某種意義上來說，不同學(xué)科的發(fā)展過程就是建立他的數(shù)學(xué)模型的過程。辨識(shí)問題可以歸結(jié)為用一個(gè)模型來表示客觀系統(tǒng)本質(zhì)特征的一種演算，并用這個(gè)模型把對(duì)客觀系統(tǒng)的理解表示成有用的形式。當(dāng)然也可以有另外的描述，辨識(shí)有三個(gè)要素：數(shù)據(jù)，模型類和準(zhǔn)則。辨識(shí)就是按照一個(gè)準(zhǔn)則在一組模型類中選擇一個(gè)與數(shù)據(jù)擬合得最好的模型?？偠灾孀R(shí)的實(shí)質(zhì)就是從一組模型類中選擇一個(gè)模型，按照某種準(zhǔn)則，使之能最好地?cái)M合所關(guān)心的實(shí)際過程的靜態(tài)或動(dòng)態(tài)特性。自適應(yīng)系統(tǒng)

3、利用可調(diào)系統(tǒng)的輸入量、狀態(tài)向量及輸出量來測(cè)量某種性能指標(biāo)，根據(jù)測(cè)得的性能指標(biāo)與給定的性能指標(biāo)的比較，自適應(yīng)機(jī)構(gòu)修改可調(diào)系統(tǒng)的參數(shù)或者產(chǎn)生輔助輸入量，以保持測(cè)得的性能指標(biāo)接近于給定的性能指標(biāo)，或者說測(cè)得的性能指標(biāo)處于可接受性能指標(biāo)的集合內(nèi)。自適應(yīng)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖中所示的可調(diào)系統(tǒng)可以理解為這樣一個(gè)系統(tǒng)，它能夠用調(diào)整它的參數(shù)或者輸入信號(hào)的方法來調(diào)整系統(tǒng)特性。圖1 自適應(yīng)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)2、 系統(tǒng)辨識(shí)的方法2.1 經(jīng)典的系統(tǒng)辨識(shí)辦法在經(jīng)典控制理論中，所分析研究的是單輸入單輸出系統(tǒng)，經(jīng)常用到的系統(tǒng)模型是頻率響應(yīng)、權(quán)函數(shù)和傳遞函數(shù)。所以早期系統(tǒng)辨識(shí)工作的主要內(nèi)容也就是尋求描述單變量系統(tǒng)的頻率特性

4、、權(quán)函數(shù)和系統(tǒng)的傳遞函數(shù)。有階躍響應(yīng)法、脈沖響應(yīng)法、頻率響應(yīng)法、相關(guān)分析法、譜分析法、最小二乘法和極大似然法等。其中最小二乘法(LS)是一種經(jīng)典的和最基本的,也是應(yīng)用最廣泛的方法。但是,最小二乘估計(jì)是非一致的,是有偏差的,所以為了克服他的缺陷,而形成了一些以最小二乘法為基礎(chǔ)的系統(tǒng)辨識(shí)方法:廣義最小二乘法(GLS)、輔助變量法 (IV)、增廣最小二乘法(ELS)和廣義最小二乘法(GLS),以及將一般的最小二乘法與其他方法相結(jié)合的方法,有最小二乘兩步法(COR-LS)和隨機(jī)逼近算法等。隨著人類社會(huì)的發(fā)展進(jìn)步,越來越多的實(shí)際系統(tǒng)很多都是具有不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)。而對(duì)于這類系統(tǒng),經(jīng)典的辨識(shí)建模方法難以得

5、到令人滿意的結(jié)果,即就是說,經(jīng)典的系統(tǒng)辨識(shí)方法還存在著一定的不足:(1)利用最小二乘法的系統(tǒng)辨識(shí)法一般要求輸入信號(hào)已知,并且必須具有較豐富的變化,然而,這一點(diǎn)在某些動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中,系統(tǒng)的輸入常常無法保證;(2)極大似然法計(jì)算耗費(fèi)大,可能得到的是損失函數(shù)的局部極小值;(3)經(jīng)典的辨識(shí)方法對(duì)于某些復(fù)雜系統(tǒng)在一些情況下無能為力。2.2 現(xiàn)代的系統(tǒng)辨識(shí)方法 為了滿足復(fù)雜系統(tǒng)的需求，人們不斷地在探索更有效的方法來辨識(shí)系統(tǒng)，其中最小二乘法、隨即逼近法、極大似然法和預(yù)報(bào)誤差法是比較典型的現(xiàn)代系統(tǒng)辨識(shí)方法。在這幾種辨識(shí)方法中，最小二乘法(Ls)是一種經(jīng)典的數(shù)據(jù)處理方法，它的特點(diǎn)是計(jì)算原理簡(jiǎn)單，不需要隨機(jī)變量的任何

6、統(tǒng)計(jì)特性，目前，它已成為動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)的主要手段。從計(jì)算講，它既可以離線計(jì)算，又可在線遞推計(jì)算，并可在非線性系統(tǒng)中擴(kuò)展為迭代計(jì)算。從計(jì)算的數(shù)學(xué)模型看，它既可用于參數(shù)型模型估計(jì)，也可用于非參數(shù)型模型估計(jì)。但由于最小二乘估計(jì)是非一致的、有偏差的，因而為了克服它的不足，形成了一些以最小二乘法為基礎(chǔ)的辨識(shí)方法：廣義最小二乘法 (GLS)、輔助變量法(IVA)和增廣矩陣法(EM)，以及將一般的最小二乘法與其它方法相結(jié)合的方法，有相關(guān)分析最小二乘兩步法(CORUS)和隨機(jī)逼近算法 極大似然法(ML)對(duì)特殊的噪聲模型有很好的性能，具有很好的理論保證；但計(jì)算耗費(fèi)大，可能得到的是損失函數(shù)的局部極小值。3、 系統(tǒng)辨

7、識(shí)方法研究現(xiàn)狀我們可以把經(jīng)典的系統(tǒng)辨識(shí)方法和現(xiàn)代的系統(tǒng)辨識(shí)方法統(tǒng)稱為傳統(tǒng)的系統(tǒng)辨識(shí)方法，傳統(tǒng)的系統(tǒng)辨識(shí)方法雖然已經(jīng)發(fā)展的比較成熟和完善，但也還存在著一定的不足和局限：（1）基于最小二乘法的系統(tǒng)辨識(shí)一般要求輸人信號(hào)已知且必須具有較豐富的變化，這一條件在許多普通閉環(huán)控制系統(tǒng)是可以滿足的，而在某 動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)系統(tǒng)和過程控制系統(tǒng)中，系統(tǒng)的輸入往往無法精確獲得或不允許隨意改變，因此這些傳統(tǒng)的方法不便直接應(yīng)用；(2)傳統(tǒng)的系統(tǒng)辨識(shí)方法對(duì)于線性系統(tǒng)的辨識(shí)具有很好的辨識(shí)效果，但對(duì)于非線性系統(tǒng)往往不能得到滿意的辨識(shí)結(jié)果(3)傳統(tǒng)的辨識(shí)方法普遍存在著不能同時(shí)確定系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與參數(shù)以及往往得不到全局最優(yōu)解的缺點(diǎn)。隨著智能

8、控制理論研究的不斷深入及其在控制領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，從逼近理論和模型研究的發(fā)展來看，非線性系統(tǒng)建模已從用線性模型逼近發(fā)展到用非線性模型逼近的階段。由于非線性系統(tǒng)本身所包含的現(xiàn)象非常復(fù)雜，很難推導(dǎo)出能適應(yīng)各種非線性系統(tǒng)的辨識(shí)方法，因此非線性系統(tǒng)的辨識(shí)還沒有構(gòu)成一個(gè)完整的科學(xué)體系?，F(xiàn)在研究的比較典型的方法是：集員系統(tǒng)辨識(shí)法、多層遞階系統(tǒng)辨識(shí)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識(shí)法、遺傳算法系統(tǒng)辨識(shí)法、模糊邏輯系統(tǒng)辨識(shí)法、小波網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識(shí)法。在這幾種研究的方法中，模糊邏輯系統(tǒng)辨識(shí)法已經(jīng)相當(dāng)成熟了，并在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用，它的基本原理如下：模糊邏輯理論用模糊集合理論，從系統(tǒng)輸入和輸出的量測(cè)值來辨識(shí)系統(tǒng)的模糊模型，也是系統(tǒng)辨

9、識(shí)的一個(gè)新的和有效的方法，在非線性系統(tǒng)辨識(shí)領(lǐng)域中有十分廣泛的應(yīng)用。因而，模糊邏輯辨識(shí)法深受研究者的青睞。模糊邏輯辨識(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)越性：能夠有效地辨識(shí)復(fù)雜和病態(tài)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)；能夠有效地辨識(shí)具有大時(shí)延、時(shí)變、多輸入單輸出的非線性復(fù)雜系統(tǒng)；可以辨識(shí)性能優(yōu)越的人類控制器；可以得到被控對(duì)象的定性與定量相結(jié)合的模型。模糊邏輯建模方法的主要內(nèi)容可分為兩個(gè)層次：一是模型結(jié)構(gòu)的辨識(shí)，另一個(gè)是模型參數(shù)的估計(jì)。TS模糊模型是一種經(jīng)典的模糊模型，該模糊模型是以局部線性化為基礎(chǔ)，通過模糊推理的方法實(shí)現(xiàn)了全局的非線性。該模型具有結(jié)構(gòu)上簡(jiǎn)單、逼近能力強(qiáng)等特點(diǎn)，已經(jīng)成為模糊邏輯辨識(shí)中常用的模型。典型的模糊結(jié)構(gòu)辨識(shí)方法有：模糊網(wǎng)

10、格法、自適應(yīng)模糊網(wǎng)格法、模糊聚類法及模糊搜索樹法等。其中模糊聚類法是目前最常用的模糊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)辨識(shí)方法，其中心問題是設(shè)定合理的聚類指標(biāo)，根據(jù)該指標(biāo)所確定的聚類中心可以使模糊輸入空間劃分最優(yōu)。另外，還有一些把模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等相結(jié)合而形成的辨識(shí)方法。近二十年來，系統(tǒng)辨識(shí)獲得了長(zhǎng)足的發(fā)展，已經(jīng)成為控制理論的一個(gè)十分活躍而又重要的分支。從線性現(xiàn)象和線性系統(tǒng)的研究過渡到非線性現(xiàn)象和非線性系統(tǒng)的研究是科學(xué)發(fā)展的必然結(jié)果，這不僅是對(duì)科學(xué)家們一種新的挑戰(zhàn)，而且也是人類社會(huì)向更高級(jí)形式演化的一種必然。隨著智能控制理論、遺傳算法理論等的不斷成熟，逐漸形成了形式多樣的現(xiàn)代的系統(tǒng)辨識(shí)方法，并且已在實(shí)際問題

11、應(yīng)用中取得了較好的使用效果。我們可以預(yù)見對(duì)不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)的辨識(shí)研究很難或根本不可能找到一種統(tǒng)一的辨識(shí)方法來處理，這就需要人們分門別類地去研究，去解決所遇到的各種具體問題。系統(tǒng)辨識(shí)未來的發(fā)展趨勢(shì)將是經(jīng)典系統(tǒng)辨識(shí)方法理論的逐步完善，同時(shí)隨著一些新型學(xué)科的產(chǎn)生，有可能形成與之相關(guān)的系統(tǒng)辨識(shí)方法，使系統(tǒng)辨識(shí)成為綜合性多學(xué)科理論的科學(xué)。4、 系統(tǒng)辨識(shí)方法的應(yīng)用隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，系統(tǒng)辨識(shí)得到了廣泛的應(yīng)用。在化工過程中，要求確定化學(xué)動(dòng)力學(xué)和有關(guān)參數(shù)，已決定工程的反應(yīng)速度；在熱工過程中，要求確定如熱交換這樣的分布參數(shù)的系統(tǒng)及其動(dòng)態(tài)參數(shù)；在生物系統(tǒng)方面，通常希望獲得其較精確的數(shù)學(xué)模型，以便描述在生物群體系

12、統(tǒng)的動(dòng)態(tài)參數(shù)；為了控制環(huán)境污染，希望得到大氣污染模型和水質(zhì)模型；為進(jìn)行人口預(yù)報(bào)，做出相應(yīng)的決策，要求建立人口增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)模型；對(duì)產(chǎn)品需求量、新型工業(yè)的增長(zhǎng)規(guī)律這類經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，已經(jīng)建立并繼續(xù)要求建立其定量的描述模型。其他如結(jié)構(gòu)或機(jī)械的振動(dòng)、地質(zhì)分析、氣象預(yù)報(bào)等等，都涉及系統(tǒng)辨識(shí)和系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)，這類要求正在不斷擴(kuò)大。具體的，有學(xué)者研究過極大似然法在水下機(jī)器人系統(tǒng)辨識(shí)中的應(yīng)用，他主要探討了極大似然參數(shù)估計(jì)法及其松弛算法，將它們應(yīng)用于水下機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型的辨識(shí)中。 利用水下機(jī)器人的海上類Z型試驗(yàn)數(shù)據(jù)，辨識(shí)得到某智能水下機(jī)器人水動(dòng)力系數(shù)，并對(duì)比了兩種算法的結(jié)果， 可看出松弛算法有更好的收斂性然后用辨識(shí)得到的水

13、動(dòng)力系數(shù)建立了水下機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型，用運(yùn)動(dòng)仿真進(jìn)行了模型驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明辨識(shí)得到的數(shù)學(xué)模型是可靠的。本方法對(duì)于水下機(jī)器人操縱與白適應(yīng)控翩的研究有較大的實(shí)際意義。5、 自適應(yīng)控制理論在控制系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)過程中，系統(tǒng)本身不斷地識(shí)被控系統(tǒng)的狀態(tài)、性能或參數(shù)，從而“認(rèn)識(shí)”或“掌握”系統(tǒng)當(dāng)前的運(yùn)行指標(biāo)并與期望的指標(biāo)相比較，進(jìn)而做出決策，來改變控制器的結(jié)構(gòu)、參數(shù)或根據(jù)適應(yīng)性的規(guī)律來改變控制作用，以保證系統(tǒng)運(yùn)行在某種意義下的最優(yōu)或次優(yōu)狀態(tài)下。按這種方式建立的控制系統(tǒng)稱為自適應(yīng)系統(tǒng)。具體的自適應(yīng)控制系統(tǒng)可以各有不同，但是自適應(yīng)控制器的功能卻是相同的。根據(jù)所參考的對(duì)象的情況，自適應(yīng)控制可分為模型參考自適應(yīng)控制(M

14、RAC)和無模型自適應(yīng)控制(MFAC)兩類。將自適應(yīng)控制理論和其他的一些理論結(jié)合，就產(chǎn)生了其他的自適應(yīng)控制手段。由于模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)均能以任意精度逼近非線性系統(tǒng)，因此它們?cè)诜蔷€性自適應(yīng)控制中的應(yīng)用具有美好前景。許多學(xué)者在這方面展開積極的研究，文獻(xiàn)中常見的有模糊自適應(yīng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制等等。6、 自適應(yīng)控制系統(tǒng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)目前在理論上尚有較多的不完善地方，且設(shè)計(jì)方法也不是盡善盡美的。由于設(shè)計(jì)思想和理論工具的局限，現(xiàn)有的自適應(yīng)控制系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)有兩個(gè)主要原則，其一，一般只假定系統(tǒng)是線性定常的，階次已知（這一點(diǎn)有時(shí)可以去掉）；其二，設(shè)計(jì)是從系統(tǒng)的穩(wěn)定性出發(fā)的。此

15、外，保證系統(tǒng)的閉環(huán)穩(wěn)定性無疑也是最重要的。但是，由于實(shí)際系統(tǒng)往往具有復(fù)雜性，例如最常見的非線性、分散性、快時(shí)變性等。對(duì)于具有這些特性的系統(tǒng)，用現(xiàn)有的設(shè)計(jì)方法就難以得到理想的控制效果。迄今為止，自適應(yīng)控制在許多方面得到了成功的應(yīng)用，尤其在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中，如對(duì)鍋爐汽包水位可以采用模糊自適應(yīng)控制策略，它的原理如下：針對(duì)汽包水位常規(guī)的PID控制方式，采用了一種模糊自適應(yīng)PID控制器，使用常規(guī)模糊控制和帶積分器的模糊控制兩種控制策略作用于鍋爐汽包水位控制系統(tǒng)。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)PID控制器相比，模糊控制器取得了良好的動(dòng)態(tài)性能和魯棒性能，實(shí)現(xiàn)汽包水位的自適應(yīng)調(diào)節(jié)，而兩種控制策略中的帶積分器的模糊控制其動(dòng)

16、態(tài)和靜態(tài)性能都較好。自適應(yīng)控制系統(tǒng)主要由控制器、被控對(duì)象、自適應(yīng)器及反饋控制回路和自適應(yīng)回路組成。與常規(guī)的反饋控制系統(tǒng)比較，自適應(yīng)控制系統(tǒng)有三個(gè)顯著特點(diǎn)：控制器可調(diào)，增加了自適應(yīng)回路，適用對(duì)象。因設(shè)計(jì)的原理和結(jié)構(gòu)的不同,自適應(yīng)控制系統(tǒng)大致可分為如下幾種主要形式:變?cè)鲆婵刂?、模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)、自校正控制系統(tǒng)。1）、變?cè)鲆婵刂疲航Y(jié)構(gòu)和原理比較直觀,調(diào)節(jié)器按被控系統(tǒng)的參數(shù)已知變化規(guī)律進(jìn)行設(shè)計(jì)。當(dāng)參數(shù)因工作情況和環(huán)境等變化而變化時(shí),通過能測(cè)量到反映系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)的系統(tǒng)變量,比照對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行的要求(或性能指標(biāo)),經(jīng)過計(jì)算并按規(guī)定的程序來改變調(diào)節(jié)器的增益結(jié)構(gòu)。這種系統(tǒng)雖然僅僅是對(duì)增益的變化進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)

17、節(jié),難以完全克服系統(tǒng)模型未知或模型參數(shù)變化帶來的影響以實(shí)現(xiàn)完善的自適應(yīng)控制,但是由于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,響應(yīng)迅速,所以在許多實(shí)際系統(tǒng)中得到應(yīng)用。2)、模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng) ：模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)源于確定性伺服問題，它由兩個(gè)環(huán)路所組成。內(nèi)環(huán)由調(diào)節(jié)器與被控系統(tǒng)組成可調(diào)系統(tǒng),外環(huán)由參考模型與自適應(yīng)機(jī)構(gòu)組成。3)、自校正控制系統(tǒng):自校正控制系統(tǒng)又稱為參數(shù)自適應(yīng)系統(tǒng),它源于隨機(jī)調(diào)節(jié)問題，該系統(tǒng)有兩個(gè)環(huán)路,一個(gè)環(huán)路由參數(shù)可調(diào)的調(diào)節(jié)器和被控系統(tǒng)所組成,稱為內(nèi)環(huán),它類似于通常的反饋控制系統(tǒng)；另一個(gè)環(huán)路由遞推參數(shù)估計(jì)器與調(diào)節(jié)器參數(shù)計(jì)算環(huán)節(jié)所組成,稱為外環(huán)。自校正控制系統(tǒng)與其它自適應(yīng)控制系統(tǒng)的區(qū)別為其有一顯性進(jìn)行系

18、統(tǒng)辨識(shí)和控制器參數(shù)計(jì)算(或設(shè)計(jì))的環(huán)節(jié)這一顯著特征。自校正控制的思想是將在線參數(shù)估計(jì)與調(diào)節(jié)器的設(shè)計(jì)有機(jī)的結(jié)合在一起。自適應(yīng)控制常常兼有隨機(jī)性、非線性和時(shí)變等特征,內(nèi)部機(jī)理也相當(dāng)復(fù)雜,所以分析這類系統(tǒng)十分困難。目前,已被廣泛研究的理論課題有穩(wěn)定性、收斂性和魯棒性等,但取得的成果與人們所期望的還相差甚遠(yuǎn)。自適應(yīng)控制的發(fā)展與控制理論的進(jìn)展密切相關(guān)，控制理論的許多成果逐步滲透到自適應(yīng)控制技術(shù)中，自適應(yīng)的基本思想與控制理論的結(jié)合產(chǎn)生了許多新型的自適應(yīng)控制技術(shù)。這種自適應(yīng)的思想不僅應(yīng)用于工業(yè)控制中，且廣泛的應(yīng)用于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、管理等各個(gè)方面。7、 結(jié)語系統(tǒng)辨識(shí)和自適應(yīng)控制室兩門聯(lián)系緊密的學(xué)科。在自然和社會(huì)科學(xué)的許多領(lǐng)域中，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、系統(tǒng)的定量分析、系統(tǒng)綜合及系統(tǒng)的控制，以及對(duì)其未來行為的預(yù)測(cè)，都需要知道系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。將被研究的對(duì)象模型化，則是開展這些工作的前提、基礎(chǔ)和手法之一，因此，建立描述系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的數(shù)學(xué)模型及論述建立模型的理論和方法，即是系統(tǒng)辨識(shí)研究的內(nèi)容。而自適應(yīng)控制研究的對(duì)象是具有不確定性的系統(tǒng)。我們知道要成功地設(shè)計(jì)一個(gè)性能良好的控制系統(tǒng)，需要掌握被控過程的動(dòng)態(tài)特性，然而，實(shí)際上有一些被控對(duì)象或過程的