目录
- 深入解析自适应控制算法
- 第一部分：自适应控制算法简介
- 1.1 什么是自适应控制
- 1.2 自适应控制的核心思想
- 1.3 常见类型
- 1.4 自适应控制的优缺点
- 第二部分：自适应控制算法的数学基础
- 2.1 动态系统建模
- 2.2 自适应律设计
- 2.3 稳定性分析
- 第三部分：Python 实现自适应控制算法的框架
- 第四部分：案例1 - 简单线性系统的自适应控制
- 4.1 问题描述
- 4.2 代码实现
- 第五部分：案例2 - 非线性系统的自适应控制
- 5.1 问题描述
- 5.2 代码实现
- 结论
深入解析自适应控制算法
自适应控制算法在现代控制系统中具有重要地位，尤其是在非线性、不确定性或参数时变的复杂系统中。本文将详细介绍自适应控制算法的核心思想、分类及实际应用，并结合 Python 使用面向对象的思想实现多个案例。每个案例采用最适合的设计模式，代码完整且可运行，涵盖算法在工程实际中的不同场景。
第一部分：自适应控制算法简介
1.1 什么是自适应控制
自适应控制是一类能够动态调整自身参数以适应环境变化的控制算法，适用于被控对象存在不确定性或时变特性的场景。相比传统控制器（如 PID 控制器），自适应控制器不需要精确的模型，而是通过实时学习和调整实现目标控制。
1.2 自适应控制的核心思想
核心在于 “辨识-调整-控制”：
- 辨识（Identification）： 在线估计系统参数或状态；
- 调整（Adaptation）： 根据估计结果实时调整控制器参数；
- 控制（Control）：
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