ROM)和随机存取存储器（RAM)。计算机也 可包括用于读取和写入磁性硬盘的磁性硬盘驱动器、用于读取或者写入可移动式磁盘的磁 盘驱动器以及用于读取或者写入诸如⑶-ROM或者其它光学媒体的可移动式光盘的光盘驱 动器。驱动器和与其相关联的机器可读媒体为计算机提供机器可执行指令、数据结构、程序 模块以及其它数据的非易失存储。
[0050] 将理解，术语"执行器"(actuat〇r)可以实际上是能够影响设备的状态以控制其一 个或者更多个自由度的任何装置。此类执行器可以是电机、电机驱动的螺杆、液压缸、控制 气流的栗或者阀、加热器、压缩机或者吸气生成器或者其它执行装置。
[0051] 也将理解，术语"设备"（plant)指由控制系统控制的系统。例如，设备能够是飞 机、航天器、航天发射运载器、卫星、导弹、制导武器、汽车或者其它运载工具。此类设备也能 够是制动系统、引擎、传动装置或者实际悬架或者其它运载工具子系统。设备能够是制造设 施或者发电设施。通常，设备能够是实际上任何可控系统。
[0052] 也将理解，如在本文中使用的术语"模块"，是用于执行基于自适应模型的控制系 统的功能的基于自适应模型的控制系统的元素或者构建块。此类模块可采用软件、硬件、固 件或者其组合的形式。
[0053] 还将理解，如在本文中使用的术语"联机"，是实时或者在受控设备正在操作时进 行的过程或者操作。
[0054] 现在参照图1，图中示出用于具有用于控制设备循环23的多个执行器21的受控设 备20的基于自适应模型的控制系统10。基于自适应模型的控制系统10包括基于自适应模 型的控制模块30和具有自适应设备模型41和标称设备模型43的自适应设备模型联机重 新配置模块40。设备20接收对应于执行器21的操作状态的多个设备输入命令22,并且生 成对应于由设备输入命令22和设备循环23产生的设备20的操作条件的多个设备输出24。 基于自适应模型的控制系统10计算多个设备输入命令22以控制多个设备输出24,称为多 输入多输出（MHTO)控制。每个设备输入命令22驱动执行器输出，并且任何执行器输出可 影响多个循环输出，并且因此多个设备输入命令22实现具有多个设备输出24的设备20的 控制。自适应设备模型联机重新配置模块40接收通过来自设备20的设备输出信号42的 操作条件指示以及在基于自适应模型的控制系统10外部的其它操作条件输入58以生成具 有标称模型输入38和自适应模型输入37的模型输入36。基于自适应模型的控制模块30 接收多个输入，包括在期望输出参考32与实际设备输出24的输出反馈34之间的输出跟踪 误差、模型输入36和设备状态反馈35,并且使用这些输入建立基于自适应模型的控制以计 算设备输入命令22,以便实现期望的设备输出24。
[0055] 基于自适应模型的控制系统10也包括输出优先级排序模块50、执行器模式管理 模块60和模型误差知识库模块70。
[0056] 输出优先级排序模块50配置成接收来自设备输出24的操作条件指示输出56以 及在基于自适应模型的控制系统10外部的其它操作条件输入58,以提供输出优先级52到 设备输出24。输出优先级排序模块50是设备操作条件的函数，并且可根据操作条件而改 变。输出优先级52基于操作条件预确定，并且按从用于所有设备输出24的最高优先级到 最低优先级的顺序从1排序到Ν(其中，Ν是设备20的设备输出24的数量）。如果在给定 操作条件有两个设备输出24具有相同优先级，则将它们的优先级指定为一个高于另一个。 [0057] 执行器模式管理模块60配置成接收来自执行器21的当前执行器数据66和来自 自适应设备模型联机重新配置模块40的预测的执行器数据68,并且使用检测和识别逻辑 确定每个执行器21的当前模式以及提供用于每个执行器21的执行器模式标志62。当前 执行器数据66使用传感器确定，并且可包括但不限于位置、速率、关键故障、操作模式或者 感应失败。预测的执行器数据68使用标称设备模型43确定，并且可包括但不限于位置、斜 率、容限和限制。每个执行器21的当前模式可被定义为执行器无约束模式中的无约束执行 器或者执行器约束模式中的受约束执行器。
[0058]执行器模式标志62可被分类成群组以表示每个执行器21的模式。执行器约束模 式中的受约束执行器21可被定义为在执行器固定模式中，它们是由于执行器21处在操作 限制（接通限制），由于执行器关键故障，和/或由于丢失执行器位置感应信号而停留在固 定位置的执行器21。执行器约束模式中的受约束执行器21也可被定义为在执行器准自由 移动模式中的执行器21，它们是在移动但偏离与剩余执行器21和设备输出24的标称协调 (nominalcoordination)的执行器21，即，通过单独米用瞬间调度（transientschedule) 以在某种程度上约束剩余Μπω控制系统。执行器无约束模式中的执行器21是在执行器自 由移动模式中的执行器21，它们自由移动，并且保持与剩余执行器21和设备输出24的标称 协调。
[0059] 图2Α示出用于检测每个执行器是否接通限制并且生成执行器接通限制标志108 的执行器模式管理模块（图1中示出）的执行器接通限制检测逻辑1〇〇。执行器接通限制 检测逻辑100使用当前执行器数据66和预测的执行器数据68、比较块102、104和0R块106 以生成执行器接通限制标志108。使用比较块102、104来将当前执行器位置和预测的执行 器位置与执行器最小和最大限制和容限进行比较，以确定当前或者预测的执行器位置是高 于还是低于将限制容限考虑在内的执行器限制。然后，通过使用0R块106,将限制容限考虑 在内，确定当前或者预测的执行器位置是高于还是低于执行器限制，生成执行器接通限制 标志108。
[0060] 图2B示出用于识别每个执行器的模式并且生成执行器模式标志62的执行器模式 管理模块（图1)的执行器模式识别逻辑200。执行器模式标志62可表示为：
[0061] 〇 =固定模式
[0062] 1=准自由模式
[0063] 2 =自由模式
[0064] 执行器模式识别逻辑200使用执行器接通限制标志（图2A)、执行器关键故障标 志、执行器位置感应失败标志以及在瞬间调度上的执行器标志来生成执行器模式标志62。 基于当前执行器数据（图1)检测执行器关键故障标志和执行器位置感应失败标志，并且将 其假定为已知标志。在瞬间调度上的执行器标志也来自从控制指定的执行器命令数据继承 的当前执行器数据（图1)。0R块202确定是否存在执行器接通限制、关键故障或者位置感 应失败。NOT块206和AND块208确定执行器是否在准自由模式中。第一判定块204输出 执行器是在固定模式还是自由模式中，并且第二判定块210输出对应于执行器的确定的模 式的执行器模式标志62。
[0065] 再次参照图1，模型误差知识库模块70配置成接收来自设备输出24的操作条件 指示输出56以及在基于自适应模型的控制系统10外部的其它操作条件输入58以生成模 型误差标志72。基于脱机分析、测试和其它数据，可生成模型误差知识库模块70。模型误 差可与通常反映线性化模型有效空间的边缘的某些操作条件密切相关。模型误差知识库模 块70提供模型误差标志72以指示存在哪种类型的模型误差，并且指向可能需要的预确定 的设备模型更改。模型误差标志72可指示可影响设备输出24的已知建模误差或者已知未 建模动态影响。模型误差标志72可表示为：
[0066] 0=标称（无建模误差）
[0067] 1 =已知建模误差
[0068] 2 =已知未建模动态影响
[0069] 基于自适应模型的控制系统10也包括配置成接收执行器模式标志62、输出优先 级52和模型误差标志72以构建和输出设备模型自适应因子阵列82的设备模型自适应因 子阵列管理模块80。设备模型自适应因子阵列管理模块80确定用于管理设备模型自适应 因子阵列82的规则，所述阵列82表示从执行器模式标志62、输出优先级52和模型误差标 志72识别的设备更改。
[0070]自适应设备模型联机重新配置模块40使用设备模型自适应因子阵列82,使得它 在数学上重新配置自适应设备模型41以表示由执行器模式标志62、输出优先级52和模型 误差标志72指示的设备更改。自适应设备模型联机重新配置模块40生成包含基于重新配 置的自适应设备模型41的计算的自适应模型输入37和包含基于标称设备模型43的计算 的标称模型输入38。
[0071] 基于自适应模型的控制模块30在数学上适应于自适应设备模型联机重新配置模 块40,以通过使用包含经由标称模型输入38获得的标称设备模型43和经由自适应模型输 入37获得的重新配置的自适应设备模型41或其组合的逻辑，建立基于模型的控制以确定 设备输入命令22,由此实现实时控制自适应。为此，基于自适应模型的控制模块30继承重 新配置的自适应设备模型41，使得它自动适应于设备更改。基于自适应模型的控制模块30 可隔离在执行器约束模式中的执行器21与来自最高优先级输出集的最高优先级设备输出 24,由此在最大化自由模式执行器21能力并且隔离无效执行器21与控制系统的同时，实现 适应于设备更改的基于实时模型的控制。基于自适应模型的控制模块30也可使在执行器 约束模式中的隔离的执行器21返回到执行器无约束模式，以便集成隔离的执行器21和最 高优先级输出集中的最高优先级设备输出24以及控制系统。
[0072] 将理解的是，任何基于模型的控制可用于适应设备更改，以便实现实时控制自适 应，如动态逆、线性二次调节器（LQR)、线性二次高斯（LQG)、环路传递恢复（LTR)或者二次 规划（QP)。
[0073] 下面描述基于自适应模型的控制系统10的设计过程、方案和示例。
[0074] 状态空间模型是作为通过一阶微分方程组相关的输入、输出和状态变量集的物理 系统的数学模型。通常，设备模型可由状态空间模型表示：
[0075] X(k+1) =Ax(k)+Bu(k);(等式la)
[0076] y(k) =Cx(k)(等式lb)。
[0077] 当使用线性二次调节器（LQR)设计用于生成基于模型的控制时，如果控制目 的是使输出y跟踪输出参考I，定义为=p(i:)的扰动状态，并且其中
. 丨则状态空间 模型（等式la和lb)能够被变换成扰动模型：
[0080] 引入二次成本函数：[0081]
[0082]产生了最佳控制：
[0078]
[0079]
[0083]
[0084] 其中，
卜且|3 =，> :p是代数Riccati方程的 解
[0085]当将设备中的扰动考虑在内时，设备模型可以以如下所示扰动格式的状态空间模 型表示：
[0086]
[0087]
[0088] 其中，扰动被定义为'齡錄作~_，.并 且
[0089] 当使用动态逆去耦控制设计用于生成基于模型的控制时，假设每个输出的相对阶 (relativedegree)为 2，
[0093](等式7)。
[0094] 输入输出映射矩阵也称为设备模型矩阵或者去耦矩阵，被定义为：
[0095]E=CAB(等式8)
[0096] 设备的自由晌应表示为：
[0097]
[0098] 设备响应包括两个部分；输入响应或者强制响应与自由响应。设备响应因此表示 为：
[0099]
[0100] 控制输入u只经输入输出映射矩阵E影响设备输入响应，并且设备自由响应与控 制输入u无关。（等式7)示出模型输入矩阵B只在输入输出映射矩阵E中出现。为完全控 制设备响应，在经输入响应将期望的设备响应整形的同时，控制需要通过自由响应做出消 除。当使用动态逆设计基于模型的控制时，能够使用伪输入v并且可将控制选择为：
[0101]
[0102] 当将（等式11)代入（等式1