自适应里面的自校正算法

资 源 简 介

自适应里面的自校正算法

详 情 说 明

自适应控制中的自校正算法核心在于动态调整控制器参数以适应系统变化。基于最小二乘递归实现的自校正控制通过在线参数估计和实时调节形成闭环，其工作流程可分为三个阶段：

参数估计阶段 系统采用递推最小二乘法(RLS)实时更新模型参数。每次采样新数据时，通过遗忘因子权衡历史数据与当前数据权重，避免参数估计陷入过时状态。这种递推特性显著降低计算复杂度，满足实时性要求。

控制律计算阶段 根据最新估计的系统参数动态重构控制器。典型的自校正策略将系统模型转化为受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA)，再结合广义最小方差控制律在线求解最优控制量。

闭环执行阶段 将计算得到的控制量作用于被控对象，同时持续监测输出偏差。当系统因外部扰动或内部特性变化产生偏差时，重新触发参数估计-控制计算的迭代过程，形成持续自我优化的控制闭环。

该算法在时变系统中展现出显著优势：通过遗忘因子的合理设置，既能快速跟踪突变参数，又能有效抑制测量噪声干扰。实际应用需注意参数可辨识性条件和持续激励条件，避免出现估计漂移问题。