运动控制器可以自我调整

每个反馈控制器都是自适应的，因为它可以根据测量过程变量与期望设定值之间的误差变化来改变其控制效果。然而，一个真正的自适应控制器，也可以调整它的个人控制努力，以及它的基本控制策略。它可以调优自己的参数或修改自己的控制算法，以适应被控制过程行为的变化。

例如，自适应比例控制器可能会在观察到进程开始对其控制努力的响应太快或太慢时调整其增益。这有助于更严格地控制具有可变灵敏度的过程，就像具有可变负载权重的机器人一样。

例如，如果一个特别重的负载减慢了机器人的运动，一个自适应的，只按比例控制的控制器可以通过增加它的增益来补偿。相反，如果在负载减轻后，它的控制努力变得过于激进，它可能会降低其增益。无论是哪种方式，控制器都必须能够衡量其性能，以确定采取哪一种方法。它可以直接称重负载，计算将负载从A点移动到B点所需的时间，或者测量臂在这一过程中超出的距离。

不幸的是，自适应控制器通常在检测被控制过程行为的变化方面比较缓慢，因为长期的变化很容易被短期的干扰所掩盖或混淆。通常需要长期的控制工作和过程变量测量，以区分短期影响和长期影响。即使最终检测到过程行为的真正变化，控制算法应该如何改变来补偿也并不总是很明显。

自适应运动控制器的其他目标

尽管存在这些挑战，自适应运动控制器也可以优化受控过程到达目的地所遵循的轨迹。这在不希望出现超调的应用中特别有用，正如前面的机器人控制示例所解释的那样。一旦控制器了解了机器人如何对控制做出反应，它就可以计算出将手臂移动到所需位置所需的最终命令，以及使其到达所需位置所需的命令序列，而无需反向。

完成这种人工学习所需的数学运算可能极其复杂，目前还没有哪一种算法是最佳选择。然而，在线建模的一些变化通常被采用，其中控制器计算一个数学方程，该方程将过程变量的最近变化与引起这些变化的控制努力联系起来。一旦掌握了过程模型，控制器就可以在数学模型中体现的最近行为也能充分预测未来过程行为的假设下，调整其控制算法以产生所需的闭环行为。

有关自适应控制器及其工作原理的更多详细信息，请参见“自适应控制器工作更聪明，而不是更困难的文章控制工程．

Vance J. VanDoren，体育博士；由内容副经理艾米丽·冈瑟编辑控制工程， CFE传媒，eguenther@cfemedia.com．

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关键概念

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• 如何适应运动控制器检测运动控制行为
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什么样的应用从使用自适应控制器中获益最大的是什么?

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