【本站讯】在大数据和人工智能高速发展的背景下，数据驱动的控制算法在工业领域展现了广阔的应用场景。作为数据驱动控制代表的无模型自适应控制（MFAC）在车辆编队、高速列车、自主公交和过程控制领域实现了工业应用，其核心优势在于无需系统模型信息，通过动态线性化方法构建等效动态线性模型，并结合输入/输出数据，设计伪偏导数自适应律在线更新关键参数，进而设计控制器。然而，目前的MFAC为输入输出范式，无法解决系统内部状态稳定的控制问题。对此，我校赵东亚教授团队提出了一种无模型自适应状态反馈控制策略，为现有控制理论状态设计方法应用于MAFAC提供了行之有效的解决方案。

研究团队提出的控制策略将系统状态视为扩展输出，采用动态线性化理论构建了与实际非线性系统等效的动态状态空间模型。然后，针对系统状态不可测的难题，设计了无模型自适应状态观测器，并基于状态观测值和输入/输出实测值对伪偏导数进行自适应估计。团队通过严谨的数学推导证明了所提算法的稳定性，并基于多个数值仿真案例的有效性。

在此基础上，研究团队深入研究时延非线性系统的无模型自适应状态反馈控制算法。首先，基于无模型自适应状态反馈控制框架，针对一般非线性时延系统构建了等效动态线性状态空间模型，并推导相应的伪偏导数自适应律，在时延特性和状态观测器下，保证了伪偏导数估计的收敛性，从而反映了真实系统的动态特性。进一步，团队设计了考虑时延信息的李亚普洛夫-克拉索夫斯基（Lyapunov-Krasovskii）函数，并将其转化为线性矩阵不等式（LMI），从而给出保证闭环系统以及状态观测器渐近稳定性的充分条件。之后，通过求解LMI即可得到状态反馈增益矩阵，并形成针对一般非线性时延系统的无模型自适应状态反馈控制算法（TD-MFASFC）。最后，团队通过数值仿真案例以及连续搅拌反应釜（CSTR）实验平台验证了所提算法的有效性和优越性。

相关成果以“Model-Free Adaptive State Feedback Control for a Class of Nonlinear Systems”和“Model-Free Adaptive State Feedback Control forGeneral Nonlinear Systems with Time-Delay”为题分别发表在《IEEE自动化科学与工程汇刊》（IEEE Transactionson Automation Science and Engineering）、《IEEE工业电子汇刊》（IEEETransactions on Industrial Electronics）上，我校博士研究生高守礼、李非为第一作者，开云电竞投注（华东）赵东亚教授为唯一通讯作者，开云电竞投注（华东）为第一署名单位。该研究得到国家自然科学基金项目的资助。

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10024828

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11095886