什么是自适应控制

自适应控制（adaptive control）是一种能够在系统不断变化的环境中自动调整控制参数以实现最优控制的控制方法。它通过对系统的状态和性能进行实时评估来动态调整控制参数，以适应系统的需求。

自适应控制的意义在于，在生活和工业生产中，我们所控制的对象往往存在着复杂变化，质量随时间或环境的变化而产生波动，传统稳态控制手段已不能满足实际使用要求的情况下，自适应控制的涌现弥补了这一空白。

自适应控制分为模型参考自适应控制和模型引导自适应控制两种方式。模型参考自适应控制（model reference adaptive control，MRAC）通过分类别率识别和类别回归学习，调整控制器的参数，以实现模型参考信号和输出信号之间的误差趋近于零，从而达到控制目标。模型引导自适应控制（model-based adaptive control，MBAC）接收实时反馈，以调整控制器的参数，以保持控制目标。

除了两种自适应控制方式，自适应控制还可以从以下角度来进行分类：

1.确定性自适应控制和鲁棒自适应控制

确定性自适应控制要求系统的状态和模型精确可知，它依赖于滑模控制器、自相似控制器等技术手段。鲁棒自适应控制则假设模型存在不确定性，它通过对控制器参数进行稳定性分析和鲁棒性分析，实现对模型不确定性的克服。

2.直接自适应控制和间接自适应控制

直接自适应控制的特点是控制器参数和自适应模型参数可以同时递推更新；间接自适应控制的特点是先通过逆模型和误差估计器计算出控制器参数的理论期望，在某些条件下，实际期望能够收敛到理论期望。

3.线性自适应控制和非线性自适应控制

在确定性环境下，线性自适应控制的控制对象可以表示为一组线性方程形式，可利用特定的稳态控制器实现。而对于非线性模型，就需要使用非线性自适应控制技术，如神经网络控制和模糊控制等。

总之，自适应控制的出现使控制更加灵活，更加适应实际需求。它广泛应用于航空、航天、军事、电力、化工等领域。