0)时，将设备响应去耦成一对一输入输出关系：
[0103]
[0104] 通过一对一输入输出关系，能够应用任何单输入单输出（SIS0)控制设计方案到 (等式12)，以便输出跟踪输出参考。如果将期望的响应整形为：
[0105] _
[0106] 其中，基于去耦的设备响应的每个SIS0环路的选择的期望极点λ计算系数4和 k。，然后将（等式5b)和（等式6)代入（等式13)产生：
[0107]
[0108] 其中，λ表示去耦的设备响应的每个SIS0环路的期望极点。
[0109] 将（等式14)和（等式10)进行比较产生基于模型的去耦控制：
[0110]
[0111] 从（等式4)中，基于通用模型的最佳控制为：
[0112]
[0113] 其中，基于模型参数Α、Β和C计算最佳控制增益。
[0114]从（等式15)，基于通用模型的动态逆去耦控制为：
[0115]
[0116] 其中，
[0117]Kx=-C(Α2+1^Α+1?0Ι)，Κ=-[C(ABd+ Bd) + (2*1+4+10Dd)]。
[0118] 控制增益具有四个部分，去耦部分E基于模型参数A、B和C。自由响应消除部分 心和K,是基于模型参数A、Bd、C和Dd以及用于期望动态响应的设计参数。输出跟踪部分Kv 是基于用于期望输出跟踪的选择的设计参数。
[0119] 设备更改被视为由输入更改造成，即，执行器模式更改和输出优先级转变。执行器 模式更改能够完全由B表征，并且仅由B表示，并且控制输出优先级转变能够仅由C表示， 即，通常，设备更改要经由输入矩阵B和输出矩阵C由设备模型自适应因子阵列82捕捉。
[0120] 应用到B和C的设备模型自适应因子阵列82能够完全表示简洁的执行器模式更 改和预期输出优先级转变，使得产生的基于自适应模型的控制模块30能够自动继承由具 有自适应B和C(自适应模型输入37)的自适应设备模型41捕捉的设备更改。此常规方法 适用于任何基于模型的控制。
[0121] 通常基于标称操作条件建立受控设备模型，并且基于标称操作条件预确定输出控 制优先级。对于多变量控制系统，基于预确定的主导对（dominantpair)的存在，布置设备 模型矩阵。如果一个控制输入对一个输出具有更大控制效应，多于其它控制输入，并且这一 个控制输入在这一个输出上具有最大控制效果，多于在其它输出上，则这一个控制输入和 这一个输出是主导对，并且其关系项位于模型矩阵的主要对角线上。在一些情况下，模型矩 阵包括用于所有输入输出对的主导对，从而将模型矩阵定义为主导对的完全集。在其它情 况下，模型矩阵包括只用于一些输入输出对的主导对，从而将模型矩阵定义为主导对的部 分集。在常规情况下，模型矩阵不包括用于输入输出对的任何主导对，从而将模型矩阵定义 为主导对的零集。
[0122] 在说明性示例中，多变量控制系统具有定义四个输入…、u2、u3、u4、四个输出yi、 y2、y3、y4和输入输出模型矩阵E的四个控制执行器21，其中，设备输入输出映射模型可表示 为：
[0123] Ay=E*Au;并且
[0124]
[0125] 在模型矩阵中，如果对于任何i= 1、2、3、4和j= 1、2、3、4,有，并且 (Ul，yi)是主导对，其中，i乒j。如果对于所有的i= 1、2、3、4和j= 1、2、3、 4,有，并且则模型矩阵是主导对的完全集，其中，i辛j。
[0126] 基于涉以及执行器模式标志62、输出优先级52和模型误差标志72的不同情况， 设备模型自适应因子阵列管理模块80可在构建设备模型自适应因子阵列82中采用不同规 贝1J，并且用于输入输出对的主导对可生效。
[0127] 在执行器处在固定模式中的情况1中，规则是：将由这个固定模式执行器和当前 最低优先级设备输出24形成的输入输出对与剩余ΜΙΜΟ受控设备20分离。
[0128] 如果由于执行器通常是接通限制而执行器是固定的，则可将它作为到降阶ΜΜ0 子系统的已知扰动输入，或者不作为到降阶ΜΜ0子系统的已知扰动输入处理。由于当执行 器在固定模式中时，执行器增量输入为〇,因此，两种方式的效果相当。然而，如果由于执行 器关键功能失败或者位置信号丢失，执行器处在固定模式中，则不应将它作为到降阶ΜΜ0 子系统的已知扰动输入处理，这是因为在执行器实际上到达其预确定的固定位置前，执行 器动态行为可能是不可预测的。
[0129] 在执行器处在沿瞬间调度移动的准自由模式中的情况2中，可应用两种不同规 贝1J。如果设备输出24具有不同的优先级，无论主导对是否存在，则规则是：将由这个准自由 移动执行器和当前最低优先级设备输出24形成的输入输出对与剩余ΜΜ0受控设备20分 离。通过指定设备输出24的更高优先级集与自由移动执行器21相关联，选择降阶子系统。
[0130] 应将准自由移动执行器作为到降阶ΜΜ0子系统的已知扰动输入处理。
[0131] 如果一些设备输出24具有相同或者类似的优先级，则规则是：将由这个准自由移 动执行器和当前最低优先级设备输出24集中输出形成的输入输出对与剩余ΜΜ0受控设备 20分离。应选择此设备输出24,从而能够尽可能多地保持自由移动执行器和相关联设备输 出24的主导对。
[0132] 在已知未建模动态或者已知建模误差对执行器21和设备输出24的交互具有不利 影响的情况3中，规则是：为对应于涉及的执行器21和/或设备输出24的模型自适应阵列 的元素设置预确定的特定值。
[0133] 如果设备120不在上面所列的任何情况中，则设备模型自适应因子阵列82应保持 其默认值。
[0134] 在无限制的情况下，假设设备的常规状态空间模型具有以下维数：由以下示例使 用的XeR5x5,ueR4,y=R4,并且自适应设备模型41具有如下所示的状态矩阵A、输入矩阵B和输出矩阵C:
[0138] 假设所有输出具有2的相对阶，去耦矩阵E为：
[0139]
。
[0140] 实时设备模型自适应因子阵列82需要表示由模型误差造成的设备更改和/或执 行器模式更改以及输出优先级转变，因此，选择了六个常见设备模型自适应因子阵列82: 用于模型误差自适应的模型误差输入自适应因子阵列模型误差输出自适应因子阵 列v用于分离准自由移动执行器和剩余ΜΜ0设备模型的模型输入更改自适应因子阵 列模型输出更改自适应因子阵列^^ 用于将准自由移动执行器作为到剩余MMO 设备模型的已知扰动输入的模型已知扰动输入ID自适应因子阵列Kfg以及模型已知扰动 输出ID自适应因子阵列 :〇
[0141]
丨具有与模型输入矩阵B相同的大小
具有与模型输出矩阵C相同的大小。
[0142] 对于基于动态逆类型模型的控制，用于特定模型自适应方法的实时设备模型自适 应因子阵列82表示为：和友^它们全部具有与模型输入输出去耦矩阵E相 同的大小。
[0143] 在标称操作中，所有设备模型自适应因子阵列82将其默认值保持如下：
[0153]
^ 41 ? s' 42 ^ d 4? 44·#[0155] 其中，模型自适应因子阵列的元達
|可
[0154] 具有为1或者〇的值，并且模型误差自适应因子阵列的元素￡可具有 在[0, 100]范围中的值。
[0156] 下面使用说明性示例，列出确定设备模型自适应因子阵列82的步骤。
[0157] 使用如前面提及的相同4x4设备示例，假设执行器号2处在非自由移动模式中，并 且输出4具有最低优先级，所有输出具有2的相对阶，以及模型误差标志72为0。基于用于 情况1或者情况2的规则，1?和爲 :的输入输出对需要与剩余ΜΙΜΟ控制分离，可得出：
[0158] (a)
保持其默认值；
[0159] (b) 被选择，使得CR4=0,并且C#的剩余元素在和C的元素积 (element-wiseproduct)后保持与标称相同，即：
[0160]
ιυ υ μ以奶
[0161] (C) 被选择，使得BC2= 0,并且Β冲的剩余元素在Ig和Β的元素积后保持 与标称相同，即：
[0162]
[0163] (d)对于特定动态逆去親控制，我被选择，使得ei2=0，i= 1，2,3,e4」=0,j =1，3,4,并且E#的剩余元素在和E的元素积后保持与标称相同，即：
[0164]
[0165] 由于1?与剩余3x3设备分离，因此，亀需要被视为到输出爲:,1 = 的已知扰 动输入，这是因为翁a等于0 (在固定位置），或者等于其瞬间调度参考预确定的值（在准自 由移动模式）。对= 的已知扰动输入贡献需要从熟,1 = 去除，这是因为 负，纟=L2.J用于计算用于剩余降阶Μπω控制的净控制，这导致：
[0166] (e)i^g波选择，使得BC2乒0,并且纪^中的剩余元素等于0,即：
[0167]
[0168] (f)贫被选择，使得CR4辛0,并且Cf中的剩余元素等于〇,即：
[0169]
[0170] (g)对于特定动态逆去耦控制，Ifg被选择，使得
[0171] ei2辛0,i= 1，2, 3,并且Ekd中的剩余元素等于0,即：
[0172]
[0173] 现在参照图3,图中示出由图1中示出的设备模型自适应因子阵列管理模块80 使用的模型自适应因子阵列判定器300。设备模型自适应因子阵列82以使用模型误差标 志72、执行器模式标志62和输出优先级52的模型自适应因子阵列判定器300指定的顺 序形成。如果模型误差标志72为0,则将具有默认值的设备模型自适应因子阵列82直接 通过情况3传递到情况1校验。否则，基于模型误差标志72值，将用于情况3的预确定的 规则应用到并且将产生的模型自适应因子传递到情况1校验。如 果执行器模式标志62为0,则将用于情况1的预确定的规则应用到^^< ， 并且将产生的模型自适应因子传递到情况2校验。如果执行器模式标志62为1，则将用 于情况2的预确定的规则应用到用于基于动态逆类型模型的控制的&^>、. iW.CM/Γ 和沒< 并且将完成的产生的设备模型自适应因子阵列82传递到图1中 示出的自适应设备模型联机重新配置模块40。如果执行器模式标志62不是0或者1，则
:保持默认值。
[0174] 再次参照图1，自适应设备模型联机重新配置模块40用于基于常规模型的控制。 从（等式1)中，标称设备模型为：
[0175] X(k+1) =Ax(k)+Bu(k)(等式 19a)
[0176] y(k) =Cx(k) (等式 19b)。
[0177] 应用输入和输出设备模型自适应因子阵列82产生：
[0178]
[0179]
[0180]
[0181] 使用LQR控制，用于最佳控制的产生的增大自适应增量模型为：
[0182] 将1(?作为由1:
g示的恒定状态处理，则增大自适应 增量模型为：
[0183]
[0184] 使用动态逆控制，从（等式5)中，标称设备模型为：
[0185]
[0186]
[0187] 标称设备响应为：
[0188]
[0189] 并且自由响应为：
[0190]
[0191] 将输入和输出设备模型自适应因子阵列82应用到输入矩阵B和输出矩阵C产生 了常规自适应模型：
[0192]
[0193]
[0194]
[0195] 通过使用基于动态逆模型的控制并且假设所有输出具有2的相对阶，从（等式10) 中，设备响应为：
[0196]
[0197]
[0