系统辨识与自适应控制内容简介

1、系统辨识与自适应控制是一门深入研究的技术，它主要探讨如何通过各种方法理解和建模复杂系统的动态行为。首先，文章介绍了系统辨识的基本概念，这是理解任何控制系统的基础，它涵盖了如何从实际数据中提取出系统的特征和规律。

2、首章首先阐述了自适应控制的基本概念，包括其作用、结构、类型以及广泛的应用背景，让读者对其有一个全面的了解。接着，第二章详细讲解了系统辨识的常用方法，这是自适应控制系统设计的基础环节。第三章聚焦于自校正控制系统，深入探讨了其工作原理和设计策略，为后续章节的学习奠定了坚实的基础。

3、《自适应控制》主要介绍自适应控制系统的工程控制理论、设计方法和应用实例。全书共7章。

4、如图4-1所示框图说明了控制系统的基本概念，动作信号通过（经由）控制系统元件后，提供一个指示，此系统的目的就是将变量c控制于该指示内。一般来说，被控变量为系统的输出，而动作信号为系统的输入。

5、主要有：集员系统辨识法在1979年集员辨识首先出现于Fogel 撰写的文献中，1982年Fogel和Huang又对其做了进一步的改进。

6、控制科学以控制论、信息论、系统论为基础，研究各领域内独立于具体对象的共性问题，即为了实现某些目标，应该如何描述与分析对象与环境信息，采取何种控制与决策行为。它对于各具体应用领域具有一般方法论的意义，而与各领域具体问题的结合，又形成了控制工程丰富多样的内容。

什么是自适应性

1、自适应性是指处理和分析过程中，根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件，使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应，以取得最佳的处理效果。自适应控制可以看作是一个能根据环境变化智能调节自身特性的反馈控制系统以使系统能按照一些设定的标准工作在最优状态。

2、自适应性是指一个系统、生物体或个体在面对环境变化时，能够调整自身以适应新条件的能力。这种能力在自然界和人类社会中都至关重要，它关乎生存、发展和进步。在自然界中，自适应性的例子比比皆是。

3、自适应是指处理和分析过程中，根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件，使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应，以取得最佳的处理效果。鲁棒性就是系统的健壮性。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。

4、M/100M自适应是指如果你的网络是100M的他会自动是100M，如果是10M自动调成10M。如果不是自适应的，那么如果你的是10M的网络，你就必须在本地连接高级里面调成10M才能正常上网，不然是上不去的。

5、因为每台电脑的分辨率可能都不一样，所以需要适应不同电脑的不同分辨率来进行操作，这就是自适应。

智能控制的类型

1、智能控制的类型有：生产过程中的智能控制 生产过程中的智能控制主要包括局部级智能控制和全局级智能控制。局部级智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计。研究热点是智能PID控制器，因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势，且可用于控制一些非线性的复杂对象。

2、智能控制系统的主要类型有： 分级递阶控制系统、专家控制系统、学习控制系统、模糊控制系统、神经控制系统、遗传算法控制系统和混合控制系统等等。

3、分级递阶智能控制是在自适应控制和自组织控制基础上，由美国普渡大学Saridis提出的智能控制理论.分级递阶智能控制（Hierarchical Intelligent Control）主要由三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级，协调级，执行级，并且这三级遵循伴随智能递降精度递增原则。

4、自寻优智能控制器、自学习智能控制器、自适应智能控制器、自组织智能控制器、自修复智能控制器、自镇定智能控制器、自协调智能控制器、自繁殖智能控制器等。

5、神经网络控制：神经网络控制是指通过神经网络技术实现对系统的建模和控制，具有非线性、自适应、鲁棒性强等特点。遗传算法控制：遗传算法控制是一种基于生物遗传学的优化算法，通过对系统参数进行遗传操作，实现对系统的控制和优化。

6、这种类型的控制不依赖于系统内部的反馈，因而具有简单、快速的特点。闭环控制 闭环控制是一种基于反馈信息的控制方法。在闭环控制系统中，通过传感器采集系统输出端的实际数据，将其与预期目标进行比较，得到偏差信息。然后，根据这个偏差信息来调整系统的控制参数，以达到预期的控制目标。