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1 引 言　　
　　理想模型参考自适应控制系统设计，都是在假定模型与对象同阶的情况下进行的。当对象的阶数较高时，模型的阶数也较高，这就对模型的选择、优化带来困难［1］。用连续形式记述系统以及推导出控制器，而以离散形式表现适应律的混合自适应控制，避免了因数字化而引起的非最小相位问题，同时由于假设采样间隔一定进行参数更新，运算时间缩短，稳定性分析也变得容易。于是Elliot［2］，Narendra［3］等人都提出过一些适用于理想系统的混合自适应控制方案。本文设计的高阶系统跟踪低阶模型的HM－RAC方案，简化了系统结构又具有混合自适应控制系统的优点，具有理论意义和应用价值。应用到机械手伺服系统中，验证了方案简洁有效。
2 系统设计
             Am(P)ym(t)=Bm(P)r(t)          (2-1)
         
h是对象和模型的阶数差；m1≤n－h－1；ai，bi为已知常数；r(t)为参考输入；ym(t)为模型输出。
    被控对象为：
                
≥m2≥m1；αi，βi为未知定常或慢时变参数。ys(t)为对象输出，us(t)为对象输入。
    被控对象为n阶系统，为了跟踪上述模型必须将其降阶，因此引入降阶滤波器。
                  
              
             
            
               
              
3 用于机械手伺服系统中的仿真实验研究　　
　　以2JS—1机械手为例，它包括4个伺服系统，分别控制机械手的伸缩、回转、升降及手腕（爪正，爪反）的动作。现仅以伸缩伺服系统为例进行仿真。
    伸缩系统结构示意图如图3—1所示。
                  
    电位器，放大器，电液伺服阀，齿轮齿条的传递函数分别为：G1(s)＝0．083 V／度；G2(s)＝3；G3(s)
                 
    降阶滤波器选为H(p)＝p＋18，状态滤波器选为Nf(p)＝p＋10。选线性补偿器为D(p)＝p＋1可验证D(p)／Am(p)为严格正实，令r(t)＝30 mm。计算步距为0．01 s，参数调整周期为0．05 s，采用(2—18)式的自适应律，仿真结果如图3—2所示。
                       
4 结论
   采用滤波器进行降阶的方法，设计出一种高阶系统跟踪低阶参考模型的混合模型参考自适应控制方案，避免了连续系统离散化会产生非最小相位问题，应用到机器人伺服系统中，仿真验证控制效果令人满意。



                                     [参考文献]


[1] 吴忠强，等.一类高阶系统跟踪低阶参考模型的鲁棒MRACS分析与设计[J].自动化与仪器仪表，1996(6)，27-29.
[2] Euiott H .Hybrid adaptive control lf continuous-time systems[J].IEEE Trans.1982,AC-72(2):419-426.
[3] Narendra R S ,I H Rhalifa,A M Annaswarry.Error models for stable hybrid adaptive systems[J].IEEE Trans.1985,AC-30(4):339-347.