第三章确定性自校正调节器 (deterministic STR) 31介绍 Self-tuning regulator Specification Process parameters Controller Estimation design Controller parameters Reference Controller Process Input Output Figure 3.1 Block diagram of a self-tuning regulator
第三章 确定性自校正调节器 （deterministic STR） 3.1 介绍
V estimation连续或分批 V controller design hybrid V controller 确定性等价原理
▽ estimation ▽ controller design hybrid ▽ controller 连续或分批 确定性等价原理
间接自适应算法 (indirect adaptive algorithm) 直接自适应算法 (direct adaptive algorithm)
直接自适应算法 （direct adaptive algorithm） 间接自适应算法 （indirect adaptive algorithm）
32极点配置设计 pole placement (assignment) design 确定控制器以得到期望的闭环极点,同时 要求系统以特定的方式跟随指令信号
3.2 极点配置设计 pole placement (assignment) design 确定控制器以得到期望的闭环极点，同时 要求系统以特定的方式跟随指令信号
、过程模型 A(q)y(t)=B(q)(()+v() 叠加原理( superposition principle) degA=n, degB=degA-do d-极点盈数
A(q) y(t) = B(q)(u(t) + v(t)) 叠加原理（superposition principle） 一、过程模型 degA=n, degB=degA-d0 d0—极点盈数
互反多项式( reciprocal polynomial) A q=q Ag A(q)y()=B(q)((t-d0)+v(-d) A(q)=1+a4g B(q)=b+bq+…+bn m=n-do
( ) ( ) ( )( ( ) ( )) 0 0 1 1 A q y t = B q u t − d + v t − d − − ( ) ( ) 1 A q q A q − −n = m m n n B q b b q b q A q a q a q − − − − − − = + + + = + + + 1 0 1 1 1 1 1 ( ) ( ) 1 互反多项式（reciprocal polynomial） m=n-d0
Ay(t)=B(l(t)+v()(31) 假设A、B互质且A是首一的( monIc) R()=l2(t)-Sv()(32) Controller U Pr rocess L Ru= Tu.-s BA figure 3. 2 A general linear controller with two degrees of freedom
Ay(t) = B(u(t) + v(t)) Ru(t) Tu (t) Sy(t) = c − 假设A、B互质且A是首一的（monic） （3.1） （3.2）
BT BR y(t)= (t)+ /(t) AR+ bs AR+ Bs (33) AT Bs l(t)= u (t) v() AR+ Bs AR+ Bs AR+bs= (34) Diophantine方程, Bezout恒等式
( ) ( ) v(t) AR BS BS u t AR BS AT u t c + − + = ( ) ( ) v(t) AR BS BR u t AR BS BT y t c + + + = （3.3） AR + BS = Ac （3.4） Diophantine方程，Bezout恒等式
二、模型跟踪(mode|- following Amym,(t=Bmu(t) (3.5) BT BT B ar+ bs
m m c A B A BT AR BS BT = = + （3.5） 二、模型跟踪（model-following） A y (t) B u (t) m m = m c
B=BB (37) B-首一稳定且阻尼特性良好的因子 B不稳定或阻尼特性不好的因子 B -BB (38)
+ − B = B B ' Bm B Bm − = （3.7） 首一 稳定且阻尼特性良好的因子 （3.8） + B B − 不稳定或阻尼特性不好的因子
