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当代控制理论及应用技术概论
Introduction to Contemporary Control Theory and Applied Technology

性至少有一个代表最优运行状态的极值点或其他形式的非线性特性。因此，受控
对象是非线性的。如果极值特性在运行过程中不发生变化，则可通过分析和试验
找到一个能使系统工作在极值位置的固定控制量，这时由常规控制便可保持最优
运行状态。不过，许多工业对象的极值特性在运行中都或多或少会发生漂移，因
而无法采用常规控制策赂。对于这类受控系统，采用自寻最优控制策略便可自动

保持极值运行状态，使运行状态的梯度为零。
此外，自寻最优控制系统还具有易于理解和实现方便等优点，所以它在工
业中也有广泛的应用。

6. 学习控制系统
这是一类按行为科学进行处理的控制系统，它比上述各类自适应控制系统
都更加复杂。这种系统的先验信息相当缺乏，为了保证有效的工作，它一般应具
有识别、判断、积累经验和学习的功能。由 IEEE 的“自适应学习和模式识别标
准与定义小组委员会”提出的定义如下：

定义（学习系统） 一个系统，如果能对一个过程或其环境的未知特征有关
的信息进行学习，并将所得的经验用于未来的估计、分类、决策或控制，以改善
系统的性能，则称此系统为学习系统。若一个学习系统以其学得的信息用来控制

一个具有未知特征的过程，则称为学习控制系统。根据学习时是否需要接收外部
信息，学习过程可分为两类：监督学习和无监督学习。在实际应用中，常将两种
学习方式组合使用。首先通过监督学习获取尽可能多的先验信息，然后改为无监
督学习，以使收到最好的学习效果。学习系统的形式有模糊自适应控制和专家或
智能自适应控制。

研究学习过程的数学方法很多，在学习控制系统中采用的方法有：采用模
式分类器的可训练系统、增量学习系统、Bayes 估计、随机逼近、自动机模型和
语言学方法等。学习系统理论的应用不限于控制工程，在计算机科学、经济和社

会等领域中也有应用。
其他自适应控制系统还有混合自适应控制、非线性控制对象自适应控制、
模糊自适应控制、神经网络自适应控制等等。

二、自适应控制技术

在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的

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