无模型自适应技术MFA中文版(非常好的学习资料)

无模型自适应控制算法无模型自适应控制算法（Model-Free Adaptive Control, MFAC）是一种针对复杂系统的控制方法，它不需要事先建立系统的数学模型，并能够根据系统的变化自适应地调整控制策略，以实现对系统的精确控制。

传统的控制算法通常需要系统的精确数学模型才能进行设计和分析，但是对于复杂的系统，往往很难准确地建立其数学模型。

而无模型自适应控制算法的出现，为解决这个问题提供了一种新的思路和方法。

无模型自适应控制算法的核心思想是利用系统的输入输出数据，通过递归的方式来估计系统的动态特性，并根据估计结果来调整控制策略。

具体来说，算法首先根据系统的初始状态和输入信号，通过某种递推关系来估计系统的动态特性。

然后，根据估计结果和期望输出信号之间的差异，调整控制器的参数，从而使系统的输出逐渐接近期望输出。

在控制过程中，算法会不断地更新估计结果和调整控制器的参数，以适应系统的动态变化。

无模型自适应控制算法的优势主要体现在以下几个方面：1. 免去系统建模的繁琐步骤：传统的控制算法需要事先建立系统的数学模型，这个过程需要耗费大量的时间和精力。

而无模型自适应控制算法不需要事先建立模型，只需要根据系统的输入输出数据进行估计，因此可以大大简化系统建模的过程。

2. 适应性强：无模型自适应控制算法能够根据系统的动态变化自适应地调整控制策略，因此对于复杂的系统具有较好的适应性。

无论系统的参数发生变化还是系统的结构发生变化，算法都能够通过更新估计结果和调整控制器的参数来实现对系统的精确控制。

3. 抗干扰能力强：无模型自适应控制算法通过比较系统的实际输出和期望输出之间的差异来调整控制器的参数，因此具有较强的抗干扰能力。

当系统受到外部扰动时，算法能够根据差异来调整控制器的参数，以抵消干扰的影响，从而实现对系统的稳定控制。

无模型自适应控制算法在实际应用中具有广泛的应用前景。

例如，在机器人控制中，机器人的动态特性常常很难准确建模，而无模型自适应控制算法可以通过不断地估计和调整来实现对机器人的精确控制。

无监督领域自适应的特征空间方法无监督领域自适应的特征空间方法主要涉及到如何处理源域和目标域特征之间的差异，以使模型能够更好地适应目标域。

以下是几种常见的特征空间方法：1.特征转换：这种方法的目标是找到一种转换，将源域和目标域的特征转换到同一特征空间中。

一种常见的方法是使用特征嵌入技术，如主成分分析（PCA）或自动编码器。

这些方法可以帮助提取源域和目标域中的共同特征，从而减少领域之间的差异。

2.特征选择：特征选择方法的目标是选择对目标域最相关的特征。

这可以通过各种特征选择算法来实现，如递归特征消除（RFE）或基于互信息的特征选择。

这些方法可以帮助消除噪声特征，从而提高模型在目标域上的性能。

3.特征生成：这种方法的目标是生成新的特征，这些特征旨在捕获源域和目标域中的共同模式。

一种常见的方法是使用生成对抗网络（GANs），它们可以通过学习源域和目标域的分布来生成新的特征。

4.特征对比：这种方法的目标是找到一种度量，用于比较源域和目标域之间的特征相似性。

一种常见的方法是使用对比损失函数，该函数旨在鼓励源域和目标域中的特征分布相匹配。

这种方法假设源域和目标域中的特征可以通过相似性和差异性来比较。

5.深度领域适应：深度领域适应使用深度学习技术来处理领域之间的差异。

一种常见的方法是使用深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN）。

这些方法可以学习到从底层特征到高层表示的抽象层次结构，从而使模型更好地适应目标域。

在应用这些方法时，应注意的一个关键点是源域和目标域之间的数据分布差异。

如果源域和目标域之间的数据分布差异很大，那么可能需要更复杂的特征转换或深度领域适应方法来处理这种差异。

第19卷 第4期2010年12月 矿 冶M I N I NG &M ETALLURGYV ol 19,No 4Dece m ber 2010文章编号:1005-7854(2010)04-0091-04浮选过程p H 的控制尚海洋,赵 宇,卞 宁(北京矿冶研究总院,北京100044)摘 要:在浮选过程中,矿浆pH 值是影响产品质量和回收率的一个重要因素。

本文采用p H 检测仪表、石灰添加装置、控制系统和M FA 软控制器实现浮选作业矿浆pH 控制,取得了良好效果。

关键词:浮选;pH 控制;M FA中图分类号:TD928 8 文献标识码:Ap H CONTROL OF FLOTAT I O N P ROCESSS HANG H a i yang,Z HAO Yu,B I AN N ing(B eijing G eneralR esearch Instit u te of M ining and M etallurgy,B eijing 100044,China )ABSTRACT :In fl o tation process ,sl u rry pH is an i m portant facto r t h at i n fluence product grade and recovery rate I n this paper ,p H m eter ,li m e add-on dev ice ,contro l syste m and M F A contro ller are used to i m p le m ent fl o tation process sl u rry pH contro,l and the contro l effect is satisfi e d KEY W ORD S :flotati o n ;p H con tro;l M FA收稿日期:2009-11-25作者简介:尚海洋,硕士,从事有色金属行业自动化工作。

无模型自适应控制方法综合概述标题：无模型自适应控制方法综合概述引言：无模型自适应控制（Model-Free Adaptive Control，MFAC）是一种重要的控制策略，其在控制系统中的应用越来越广泛。

在传统的控制方法中，通常需要准确的系统模型才能设计出稳定和性能良好的控制器。

然而，在实际应用中，系统模型往往难以获得或者存在不确定性。

因此，无模型自适应控制方法的出现弥补了这一缺陷，使得控制器能够自适应地调整参数以适应系统的变化。

本文将对无模型自适应控制的原理、方法以及应用领域进行综合概述。

第一部分：无模型自适应控制的原理1.1 概述无模型自适应控制的基本思想和目标无模型自适应控制的基本思想是通过在线学习和参数调整，使得控制器能够在没有系统模型的情况下实现优秀的控制性能。

其目标是通过自适应学习过程，估计系统的动态特性并校正控制器参数，以使控制系统能够在不确定性和变化环境中保持稳定和性能优良。

1.2 无模型自适应控制的核心要素无模型自适应控制的核心要素包括自适应法则、参数估计和自适应控制器。

自适应法则描述了参数调整的更新规则，参数估计是通过学习算法实现对系统动态特性的估计，自适应控制器使用参数估计结果调整自身参数以实现对系统的控制。

第二部分：无模型自适应控制的方法2.1 模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control，MRAC）模型参考自适应控制是无模型自适应控制中最经典的方法之一。

它通过参考模型和控制器之间的误差来调整参数，使系统的输出与参考模型的输出尽可能接近。

该方法适用于动态未知、线性或非线性系统，并在实际应用中取得了较好的效果。

2.2 自适应迭代学习控制（Adaptive Iterative Learning Control，AILC）自适应迭代学习控制是一种基于迭代学习的无模型自适应控制方法。

它通过多次执行类似任务的迭代学习，以改善控制系统的性能。

学校代码：10004 密级：公开北京交通大学硕士学位论文四旋翼飞行器的无模型自适应预测控制方法研究Model Free Adaptive Predictive Control Method For QuadrotorAircraft作者姓名：郭媛学号：17120197导师姓名：侯忠生职称：教授学位类别：工学学位级别：硕士学科专业：控制科学与工程研究方向：数据驱动控制北京交通大学2020年6月致谢时光飞逝，转眼间三年的研究生生活接近尾声，在此期间我学会了许多，也收获了许多。

不仅扎实了本专业理论知识，也提高了编程能力与解决问题的能力，培养了自己严谨踏实、勇于创新的精神。

在此，我向这段学习期间给我无私帮助和老师、同学及家人朋友们表达我诚挚的谢意！首先要特别感谢我的导师侯忠生教授。

在攻读硕士期间，无论是在科研上，还是在生活中，侯老师都给予了我很大的关心和帮助。

侯老师不仅在学习的研究方向上做出了及时准确的指导，让我有了明确的研究方向，更是通过自身对学术的专业和严谨的治学态度影响着我，让我在学习科研中更加踏实认真。

在侯老师的悉心指导下，我在论文撰写过程中对论文的整体框架有了更加清晰的认识，对于研究内容也有了更加深刻的理解，在此衷心的感谢侯老师对我的帮助与指导。

另外，金尚泰老师和殷辰堃老师在学习生活中也给了我极大的帮助和影响，在此衷心感谢两位老师的关心和指导。

同样感谢刘世达、熊双双、余弦、任叶、于寒松、雷霆、刘根峰等诸位博士师兄师姐在学习和生活上的指导和帮助，特别是刘世达师兄，在毕设论文和小论文上给予我莫大的帮助。

感谢董煦宸、段莉、宋瑞雪、王浩军、刘靖邦、郝旭欢等实验室的同窗好友和师弟师妹们在论文的整个写作过程中给我提出了很多建议和宝贵的意见。

另外，还要感谢我的两位舍友段莉和宋瑞雪，谢谢你们的陪伴和带来的美好时光。

最后，感谢我的家人和朋友对我的支持与理解，在我的十几年求学历程里，离不开父母的鼓励和支持，是他们辛勤的劳作，无私的付出，为我创造良好的学习条件，我才能顺利完成学业，克服困难迎难而上，希望你们健康快乐，万事胜意。

Feb. 2021Vbl.2& No.22021年2月第28卷第2期控制工程Control Engineering of China 文章编号：1671 -7848(2021 )02-03 82-06DOI: 10.14107/ki.kzgc.20180698一种时滞系统的改进无模型自适应预测控制王连杰，朱远明，钟伟民(华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室，上海200237)摘 要：时滞现象广泛存在于工业过程系统中，常规控制器无法对难以获取精确模型的时 滞系统进行有效控制。

针对这类系统，结合跟踪-微分器获取微分信息的能力，利用Smith 预估器预测未来时刻输出，提出了 一种改进的无模型自适应预测控制(IMFAPC)方法，并 对提出算法的收敛性和稳定性进行了分析。

该算法不需要被控系统的模型信息，仅需要实 时的I/O 数据，是一种数据驱动控制方法。

数值仿真和水泥分解炉出口温度控制的仿真表 明，提出方法在时滞系统控制中具有较好的控制性能和更快的响应速度，从而验证了提出 方法的有效性。

关键词：数据驱动；无模型自适应预测控制；时滞系统；跟踪-微分器中图分类号：TP273 文献标识码：AImproved Model-free Adaptive Predictive Control for Time-delay SystemWANG Lian-jie, ZHU Yuan-ming, ZHONG Wei-min(Key Laboratory of A dvanced Control and Optimization for Chemical Processes of the Ministry of Education, East ChinaUniversity of Science and Technology, Shanghai 200237, China)Abstract: Time-delay is widely found in industrial process systems, and traditional controllers are not competent to deal with time-delay systems as the difficulty of precise modeling. For this type of system, combined with tracking ・differentiator for obtaining differential information, an improved model-free adaptive predictive control (IMFAPC) method is proposed by using Smith predictor to predict future output. The convergence and stability of the method are analyzed. This method is a data ・driven control method which does not require the information of the controlled system, only requires real-time I/O data. Numerical simulation and simulation of the outlet temperature control of cement calciner show the excellent performance and faster response of proposed method, and its effectiveness is verified.Key words: Data-driven; model-free adaptive predictive control; time-delay system; tracking-differentiator 1引言时滞现象广泛存在于石油化工等复杂工业生 产过程中。

机器翻译中的自适应和增量学习方法自适应和增量学习是机器翻译中常用的方法，它们可以帮助机器翻译模型更好地适应不同的语言对和数据集。

本文将重点介绍自适应方法和增量学习方法，并分析它们在机器翻译中的应用和效果。

一、自适应方法自适应方法是指在机器翻译系统中根据新语料的特点和需求进行调整和优化，以提高翻译质量和性能。

常见的自适应方法包括：领域自适应、词汇自适应和输入自适应。

1. 领域自适应领域自适应是指根据翻译任务的具体领域特点进行模型优化。

对于不同的领域，由于术语、语法等方面的差异，常规的机器翻译模型往往不能直接适用。

因此，根据新的领域语料，可以通过训练和微调模型来使其更好地适应该领域的翻译任务。

例如，可以使用领域相关的并行语料对模型进行预训练，或者使用领域内的单语语料对模型进行微调。

2. 词汇自适应词汇自适应是指根据不同语言对的词汇特点进行翻译模型的优化。

不同语言对的词汇差异往往是机器翻译中的难点之一，因为某些词汇在不同的语言中可能有不同的表达方式。

为了解决这个问题，可以使用词汇自适应方法。

常见的词汇自适应方法包括：词表扩展、词汇替换和词汇重排序。

通过将新的词汇引入到模型中，或者调整词汇表中各个词汇的权重，可以达到更好的翻译效果。

3. 输入自适应输入自适应是指根据输入句子的特点进行机器翻译模型的优化。

不同句子的结构、长度和语法结构往往会对机器翻译的翻译质量产生影响。

因此，通过在模型中引入输入句子的特征，并根据这些特征进行模型调整，可以提高模型在不同输入句子上的翻译性能。

常见的输入自适应方法包括：句子长度控制、句子结构调整和输入注意力调整。

二、增量学习方法增量学习是指通过利用已有模型的知识，对新的数据进行学习和优化的方法。

它可以快速适应新的数据，而无需重新进行训练。

在机器翻译中，增量学习可以帮助模型适应新的语言对和数据集，提高翻译质量和效率。

常见的增量学习方法包括：联合训练、知识蒸馏和序列化模型。

1. 联合训练联合训练是指在已有模型的基础上，对新的数据进行联合训练和优化的方法。

第一篇热控基础知识第一章热工自动化概述一、概述国民经济的不断增长，增加了对电力的需求量，电力工业向大电网、大机组、高参数、高度自动化的方向发展。

由于高参数、大容量机组发展迅速，因此对机组自动化的要求日益提高，以“4C”（计算机、控制、通信、CRT）技术为基础的现代火电机组热工自动化技术也相应得到了迅速的发展。

电力工业作为国民经济的基础性产业，有别于其它工业过程的主要特征是：电能的“发、输、供、用”必须同时进行，并保持瞬时的平衡。

与此同时，参与“发、输、供、用”的所有设备构成了部件众多、结构复杂、分布广阔的动态大系统。

在这个系统中发电机组处于系统的最底层。

改革开放以来，我国电力工业不断跨上新的台阶。

1987年全国发电装机容量突破1亿千瓦，1995年3月，装机容量突破2亿千瓦。

这期间中国发电装机容量和发电量先后跃过法国、英国、加拿大、德国、俄罗斯和日本，到1996年居世界第2位。

截至2004年5月底，我国发电装机容量突破4亿千瓦大关，达到40060万千瓦，年发电量超过1.9万亿千瓦时。

与此同时，提高发电机组的容量和参数也成为我国电力工业发展的重要方向：单机容量从建国初期的50MW，逐步发展到70、80年代的125～300MW，目前从300MW发展的600MW 已经成为主流，现在继续向更大型化900MW，甚至超过1000MW发展。

蒸汽参数也由8MPa/535℃提高到17MPa/540℃，并随着超临界和超超临界技术的推广应用，最终可达到28MPa/580℃以上。

机组的大容量和高参数带来的是过程参数测量点的大量增加，相应的控制回路数和控制的复杂程度都大为提高，生产过程对控制精度的要求更为严格。

以一台600MW机组为例，其运行过程的监控点多达6000～7000个，各种控制回路有500～600个，用于控制系统组态的各种图纸就有几千张，这些艰巨而繁重的控制任务必须要有现代化的电站自动化技术作为支撑。

二、热工自动化的发展趋势热工自动化的硬件主要是由检测传感器及仪表(包括显示仪表)、调节控制装置或系统、执行器(包括执行机构和调节机构两部分)三大部分构成。