PID參數(shù)優(yōu)化和前饋控制

1、.現(xiàn)代工程控制理論實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué)生姓名：任課老師：學(xué) 號(hào)： 班 級(jí)：目錄實(shí)驗(yàn)十一 PID參數(shù)優(yōu)化和前饋控制31、PID參數(shù)優(yōu)化31.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1.2 PID優(yōu)化方法32前饋控制32.1實(shí)驗(yàn)原理32.2實(shí)驗(yàn)步驟及內(nèi)容32.3實(shí)驗(yàn)結(jié)論33、實(shí)驗(yàn)中遇到的問題33.1 PSO優(yōu)化結(jié)果問題33.2如何尋找一個(gè)函數(shù)分析系統(tǒng)仿真過程中的擾動(dòng)對(duì)系統(tǒng)輸出的影響程度？3實(shí)驗(yàn)十一PID參數(shù)優(yōu)化和前饋控制本次實(shí)驗(yàn)分為PID控制器的參數(shù)優(yōu)化和前饋控制器分析兩個(gè)部分。1、PID參數(shù)優(yōu)化1.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康腜ID控制器是控制領(lǐng)域中最為經(jīng)典、應(yīng)用最為廣泛的一種控制器，但是現(xiàn)如今PID參數(shù)的選擇方法仍然沒有一個(gè)廣泛認(rèn)同的標(biāo)準(zhǔn)。本次

2、實(shí)驗(yàn)通過實(shí)例講解一種較為基本的PID參數(shù)選擇方法，以供大家參考。1.2PID優(yōu)化方法PID參數(shù)選擇主要分為兩個(gè)部分，經(jīng)驗(yàn)尋找和精準(zhǔn)篩選。1.2.1經(jīng)驗(yàn)尋找在已知對(duì)象傳遞函數(shù)的條件下，尋找控制器參數(shù)的第一步的是經(jīng)驗(yàn)尋找，即利用經(jīng)驗(yàn)公式大致確定PID三個(gè)參數(shù)的大致范圍。設(shè)PID控制器的形式為，確定kp、Ti、Td參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)公式如下：（1）對(duì)于傳遞函數(shù)為的系統(tǒng)選擇PI控制器，。（2）對(duì)于傳函為的系統(tǒng)可以選擇Zn法選擇PID控制系數(shù)。Zn法的表格如下。Zn法P0PI0PID至于純遲延系統(tǒng)PID控制器的參數(shù)選擇方法在實(shí)驗(yàn)十二繼續(xù)闡述，在此不再累贅。例：針對(duì)傳遞函數(shù)為 的對(duì)象設(shè)計(jì)PI控制器，使系統(tǒng)最終能夠

3、穩(wěn)定下來，且超調(diào)量小于5%，穩(wěn)定時(shí)間小于500s。解：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式可以大致確定一組PI系數(shù)使系統(tǒng)能夠穩(wěn)定下來。對(duì)應(yīng)的程序如下。得到kp=0.8333,Ti=80。對(duì)應(yīng)的控制器的傳遞函數(shù)為，在相應(yīng)的控制器的作用下系統(tǒng)的輸出曲線如下。從圖像中可以觀察到,經(jīng)驗(yàn)公式得到的控制器雖然能使系統(tǒng)穩(wěn)定下來，但輸出品質(zhì)卻無法令人滿意。因此需要優(yōu)化控制器的參數(shù)，進(jìn)行精確尋找。1.2.2精確尋找經(jīng)驗(yàn)法得到的控制器參數(shù)僅僅能夠使系統(tǒng)穩(wěn)定下來，但系統(tǒng)的品質(zhì)往往并不是特別令人滿意，因此需要進(jìn)一步尋找更精確的控制器參數(shù)。盡管精確尋找的算法很多，但這些算法的方向都一樣的，即是在粗略PID參數(shù)附近利用各種方法搜尋使目標(biāo)函數(shù)取最

4、小值的kp、Ti和Td。因此這一步的關(guān)鍵在于目標(biāo)函數(shù)的確定和搜尋方法的選擇。1.2.2.1目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù)用來衡量搜尋當(dāng)中控制器參數(shù)的滿意程度，它對(duì)于系統(tǒng)辨識(shí)或PID參數(shù)優(yōu)化問題極為重要，直接影響最終的辨識(shí)或優(yōu)化效果。但目前并沒有成型的理論可以系統(tǒng)地闡述什么樣的條件下選用什么樣的目標(biāo)函數(shù)，只能通過經(jīng)驗(yàn)來確定。對(duì)于PID參數(shù)優(yōu)化問題，常用的目標(biāo)函數(shù)有以下這么4個(gè)。、為了便于寫程序，將其寫成累加的形式分別為。其中t=i*dt, e=r-y(i)。 e表示整個(gè)系統(tǒng)輸入值和輸出值得差。目標(biāo)函數(shù)即是建立一個(gè)衡量系統(tǒng)品質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)。目標(biāo)函數(shù)的值越小，相應(yīng)的系統(tǒng)輸出的控制品質(zhì)越好。這四種目標(biāo)函數(shù)的側(cè)重點(diǎn)又各有所

5、不同。更注重于系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，對(duì)系統(tǒng)的快速性沒有直接的要求。一般來說，由篩選出來的控制器超調(diào)量最小，但穩(wěn)定時(shí)間往往并不是特別理想。是在的基礎(chǔ)上加上了對(duì)快速性的考慮，由篩選出來的控制器往往比得到的控制器在快速性上更勝一籌。而類似的、也是在系統(tǒng)品質(zhì)上有所側(cè)重。經(jīng)過不同的目標(biāo)函數(shù)得到的控制器的各項(xiàng)品質(zhì)多多少少是有所不同。但不管怎樣，通過選擇合適的目標(biāo)函數(shù)總能讓我們找到符合要求的最優(yōu)的PID控制器。4種目標(biāo)函數(shù)對(duì)應(yīng)的程序如下。Q=0;ifeType=1 %fori=1:lp e=r-y(i); Q=Q+e*e*dt;endendifeType=2 %fori=1:lp e=r-y(i); Q=Q+i*d

6、t*dt*abs(e);endendifeType=3 %fori=1:lp e=r-y(i); Q=Q+i*dt*dt*e*e;endendifeType=4 %fori=1:lp e=r-y(i); Q=Q+i*dt*i*dt*dt*e*e;endend此外，為了保證控制品質(zhì)滿足響應(yīng)的要求（如超調(diào)量小于5%）還要對(duì)各項(xiàng)品質(zhì)加入上限和懲罰因子。一但某項(xiàng)品質(zhì)超過上限，則懲罰因子就開始起作用。懲罰因子是一個(gè)很大的數(shù)，當(dāng)這一項(xiàng)起作用后目標(biāo)函數(shù)的值會(huì)顯著增大。懲罰因子的加入形式也是有講究的。直接在目標(biāo)函數(shù)上加入一個(gè)很大的數(shù)是無法表示不同系統(tǒng)品質(zhì)的“越限程度”。因此需要在懲罰因子上乘上一個(gè)比例系數(shù)。形

7、似如 ，其中EMP是超調(diào)量的上限，MP是實(shí)際輸出的超調(diào)量。對(duì)超調(diào)量、穩(wěn)定時(shí)間加入上限的程序如下。1.2.2.2搜尋方法搜尋方法有很多種，在此以窮舉法、隨機(jī)搜索、以及PSO算法為例詳細(xì)介紹。1.2.2.2.1 窮舉法利用經(jīng)驗(yàn)公式得到PID控制器的粗略參數(shù)后，在其附近能夠確定各項(xiàng)參數(shù)的一個(gè)范圍。之后選擇合適的步長，在這個(gè)范圍內(nèi)尋優(yōu)。每次得到一組控制器的參數(shù)后，可以得到一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的返回值。要記錄下使目標(biāo)函數(shù)值最小的控制器參數(shù)作為最優(yōu)解。繼續(xù)上例，利用窮舉法尋找控制器的最優(yōu)參數(shù)，程序如下。%窮舉法PID參數(shù)優(yōu)化clc;clear all;close all;kp,Ti=first;kpmin=0.6

8、*kp;kpmax=3*kp;Timin=Ti;Timax=3*Ti;step_kp=0.1*kp;step_Ti=0.1*Ti;e=1010;kp_b=kpmin;Ti_b=Timin;to=clock;forkp_find=kpmin:step_kp:kpmaxforTi_find=Timin:step_Ti:Timax ec,ym,tm=fangzhen(kp_find,Ti_find);ifece e=ec;kp_b=kp_find;Ti_b=Ti_find;y_f=ym;endendendtime1=etime(clock,to)kp_bTi_b得到的kp=1.25,Ti=224,對(duì)

9、應(yīng)的控制器的傳遞函數(shù)為。對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)輸出曲線為。1.2.2.2.2隨機(jī)搜索隨機(jī)搜索也是一種搜尋PID參數(shù)的簡(jiǎn)單方法。相比較窮舉法那種不遺漏的篩選方法，隨機(jī)搜索的方式會(huì)快很多。隨機(jī)法主要利用了概率論的思想。假設(shè)每個(gè)點(diǎn)都可能是最優(yōu)點(diǎn)，那么沒必要搜索所有的點(diǎn)。只要隨機(jī)的搜取最夠多的點(diǎn)即有很大可能找到想要的最優(yōu)解，這樣可大大縮短仿真時(shí)間。隨機(jī)搜索對(duì)應(yīng)的程序如下。%隨機(jī)搜索clc;clear all;close all;kp,Ti=first;kpmin=0.6*kp;kpmax=3*kp;Timin=Ti;Timax=3*Ti;Ti_b=Timin;kp_b=kpmin;e=1010;kp_b=kpmi

10、n;Ti_b=Timin;to=clock;fori=1:1000kp_find=kpmin+(kpmax-kpmin)*rand();Ti_find=Timin+(Timax-Timin)*rand(); ec,ym,tm=fangzhen(kp_find,Ti_find);ifece e=ec;kp_b=kp_find;Ti_b=Ti_find;endendtime1=etime(clock,to)kp_bTi_b利用隨機(jī)搜索對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化得到的系統(tǒng)輸出曲線如下。1.2.2.2.3PSO算法粒子群優(yōu)化（PSO）屬于群體智能算法，可以大大縮短優(yōu)化時(shí)間。PSO算法利用了生物學(xué)中的群體行為

11、。個(gè)體為了尋優(yōu)，它的前進(jìn)速度就應(yīng)該由三個(gè)外力決定：自己過去最好的、整個(gè)群體當(dāng)前最好的以及自己現(xiàn)在的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)。由這些合力可以確定它的前進(jìn)方向，使它不再盲目，因此不必要像窮舉法那樣將任何位置都走過，或者像隨機(jī)法那樣沒有目的僅憑隨機(jī)的尋找最優(yōu)值。PSO算法的流程如下。繼續(xù)上例，通過PSO算法尋找最優(yōu)的PID控制器，程序如下。%-設(shè)定初始值N=10; %粒子個(gè)數(shù)to=clock;for ii=1:N PSO(ii,1)=kpmin+(kpmax-kpmin)*rand();%PSO(,1)表示kp PSO(ii,2)=Timin+(Timax-Timin)*rand();%PSO(,2)表示Ti E(

12、ii)=1010; %E表示各個(gè)點(diǎn)的誤差 v(ii,1)=vmin+(vmax-vmin)*rand();%v(ii,1)表示各個(gè)點(diǎn)當(dāng)前的速度 v(ii,2)=vmin+(vmax-vmin)*rand();%v(ii,2)表示各個(gè)點(diǎn)當(dāng)前的速度end%-最優(yōu)lishi_b=zeros(N,2);%N*2的數(shù)組，記錄了每個(gè)粒子各自的歷史最優(yōu)位置，lishi_b(n,1)表示第n個(gè)粒子的歷史最優(yōu)k,lishi_b(n,2)表示第n個(gè)粒子的歷史最優(yōu)T;E_ago=zeros(1,N)+1010;%記錄了N個(gè)粒子各自的歷史最小誤差now_b=zeros(1,2);%當(dāng)前群體最優(yōu)位置，now_b（1）表

13、示k,now_b(2)表示T%-PSO的內(nèi)循環(huán)M=50;%設(shè)定的代數(shù)forjj=1:50for ii=1:N E(ii),ym,tm=fangzhen(PSO(ii,1),PSO(ii,2);if E(ii)E_ago(ii)E_ago(ii)=E(ii);lishi_b(ii,1)=PSO(ii,1);lishi_b(ii,2)=PSO(ii,2);endend E_now,lli=min(E);%尋找當(dāng)前群體最優(yōu)now_b(1)=PSO(lli,1);now_b(2)=PSO(lli,2);ifE_now9/20 %對(duì)速度限幅v(ii,1)=9/20;elseif v(ii,1)9/20v

14、(ii,2)=9/20;elseif v(ii,2)-9/20v(ii,2)=-9/20;end PSO(ii,:)=PSO(ii,:)+v(ii,:); %更新位置endend得到的kp=0.76371,Ti=148.3664,對(duì)應(yīng)的控制器的傳遞函數(shù)為。對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)輸出曲線為。1.3對(duì)各種PID優(yōu)化方法進(jìn)行分析比較優(yōu)化方法PI控制器參數(shù)（控制器傳函為）穩(wěn)定時(shí)間ts超調(diào)量Mp衰減率fai最終穩(wěn)定值ys優(yōu)化時(shí)間經(jīng)驗(yàn)公式Kp=0.8333,Ti=8044826.18160.9230.99702窮舉法Kp=1.25,Ti=2243844.582510.992640.36隨機(jī)搜索Kp=1.1848,Ti

15、=204.343764.853610.994780.343PSO算法Kp=1.1795,Ti=224.673923.084810.991770.353從圖表中可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過優(yōu)化，系統(tǒng)的品質(zhì)明顯提升。此外分析不同優(yōu)化方法得到的控制器可以發(fā)現(xiàn)，進(jìn)過不同優(yōu)化方法得到的PI控制參數(shù)僅僅是略有不同，得到的效果都能令人滿意。從表格當(dāng)中的優(yōu)化時(shí)間當(dāng)中也很難看出仿真速度的快慢來。但從原理上分析，對(duì)于那些十分復(fù)雜的系統(tǒng)，優(yōu)化精度最高的是窮舉法。窮舉法是一個(gè)點(diǎn)緊鄰一個(gè)點(diǎn)的尋找，在精度的滿足范圍下沒有遺漏。但這同樣造成了窮舉法的仿真時(shí)間要遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他方法，因此對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)來說窮舉法并不適用。而至于仿真速度最快的方

16、法，對(duì)于十分復(fù)雜的系統(tǒng)在保證精度的前提下，以PSO算法為代表的智能算法因其巧妙的群體行為學(xué)的應(yīng)用使得優(yōu)化速度最快，可以在最短的時(shí)間內(nèi)達(dá)到人所期望的效果。而相比較而言，智能算法的程序也較為復(fù)雜，因此更適合更為復(fù)雜的系統(tǒng)。而隨機(jī)搜索、混沌算法屬于較為綜合的方法。思想簡(jiǎn)單，仿真精度、仿真時(shí)間都考慮在內(nèi)，適合較為簡(jiǎn)單的系統(tǒng)。這些算法帶來的好處當(dāng)中，自我認(rèn)為最重要的一點(diǎn)在于精度可調(diào)。因?yàn)閷?duì)工程當(dāng)中，因環(huán)境影響各項(xiàng)參數(shù)的精度都不是很高。這樣在寫算法的時(shí)候即可犧牲優(yōu)化精度，來換取優(yōu)化速度，實(shí)現(xiàn)效率的最大化。2前饋控制2.1實(shí)驗(yàn)原理2.1.1前饋控制在自動(dòng)控制技術(shù)當(dāng)中，有一種按照干擾量的變化來補(bǔ)償其對(duì)被控量的

17、影響，從而達(dá)到減弱干擾量對(duì)系統(tǒng)輸出的影響的控制方式。我們稱這種按干擾進(jìn)行控制的開環(huán)控制方式稱為前饋控制。前饋控制的方框圖如下，其中R為干擾量。在系統(tǒng)當(dāng)中加入前饋環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)完全補(bǔ)償，即要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的輸出y等于0，則前饋控制所在的直通通路的輸出為-R。由此可以得到前饋環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)。得到，稱這一環(huán)節(jié)為動(dòng)態(tài)補(bǔ)償環(huán)節(jié)。G(s)往往具有積分環(huán)節(jié)，由此得到的就會(huì)帶有純微分環(huán)節(jié)。而在實(shí)際當(dāng)中，傳遞函數(shù)為純微分形式的系統(tǒng)是不存在的，如果不可避免用 替換?？傊畟鬟f函數(shù)為的物理裝置很難制作。因此往往用靜態(tài)補(bǔ)償代替動(dòng)態(tài)補(bǔ)償。稱前饋環(huán)節(jié)傳遞函數(shù)為的控制方式為靜態(tài)前饋控制。這樣的前饋裝置為簡(jiǎn)單的放大裝置，易于制作，安全可靠

18、。前饋控制的實(shí)質(zhì)為補(bǔ)償控制。如果給定值為經(jīng)常發(fā)生變動(dòng)的輸入信號(hào)，則應(yīng)用這種控制方法會(huì)提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，也會(huì)加快響應(yīng)速度，減弱擾動(dòng)對(duì)系統(tǒng)輸出產(chǎn)生的影響。利用前饋控制進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)也有相應(yīng)的前提條件，如下。（1）被控對(duì)象的傳遞函數(shù)需已知，且要準(zhǔn)確。如果被控對(duì)象的實(shí)際傳遞函數(shù)與我們得到的傳遞函數(shù)有所偏差，稱這種情況為模型失配。模型失配會(huì)降低系統(tǒng)的輸出品質(zhì)。（2）干擾點(diǎn)是可知且能測(cè)量的，否則前饋環(huán)節(jié)的輸入端無法確定。2.1.2前饋反饋控制單純的前饋控制往往不能很好地補(bǔ)償干擾，存在著不少局限性。主要是單純的前饋控制不存在被控量的反饋，對(duì)補(bǔ)償效果沒有檢驗(yàn)的手段。因此一個(gè)固定的前饋控制難以獲得良好的控制品質(zhì)。

19、工業(yè)當(dāng)中常常將前饋與反饋結(jié)合在一起，構(gòu)成所謂的前饋反饋控制系統(tǒng)。前饋反饋控制系統(tǒng)的方框圖如下。前饋反饋控制將前饋和反饋的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合在了一起，既發(fā)揮了前饋控矯正及時(shí)、抗擾動(dòng)的特點(diǎn)，又保持了前饋控制能克服多種干擾并對(duì)被控變量始終給予檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)。因此前饋反饋控制是過程控制當(dāng)中有發(fā)展前途的控制方式。2.2實(shí)驗(yàn)步驟及內(nèi)容本次試驗(yàn)主要以減溫水系統(tǒng)為例來總結(jié)前饋控制的特點(diǎn)。工業(yè)當(dāng)中前饋反饋控制的實(shí)例有很多，以減溫水系統(tǒng)為例。該系統(tǒng)的方框圖如下。其中，。R是系統(tǒng)的輸入信號(hào)，將R簡(jiǎn)化為1。D是干擾信號(hào)。為了研究前饋控制的抗干擾能力，取前一半仿真時(shí)間里D=0，后一半仿真時(shí)間里D=1。要實(shí)現(xiàn)前饋控制，則應(yīng)滿足D*GD

20、(s)+D*Gf(s)*G(s)=0。得到。2.2.1靜態(tài)前饋控制靜態(tài)前饋控制系統(tǒng)中前饋環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)為，本例當(dāng)中。將靜態(tài)前饋控制下減溫水系統(tǒng)的輸出和不加前饋控制減溫水系統(tǒng)的輸出曲線列于一張圖中，如下。分析圖中的兩條曲線可以發(fā)現(xiàn)，在不加擾動(dòng)之前（t650后加入干擾信號(hào)D，兩條曲線最終都能夠穩(wěn)定下來，且最終的輸出接近于輸入信號(hào)R。這說明減溫水系統(tǒng)無論加不加前饋控制環(huán)節(jié)最終都能消除擾動(dòng)，穩(wěn)定在期望值上。之后再仔細(xì)對(duì)比兩條曲線，可以發(fā)現(xiàn)加入靜態(tài)前饋控制環(huán)節(jié)后因干擾信號(hào)而給輸出帶來的擾動(dòng)強(qiáng)度明顯弱于不加前饋控制時(shí)的強(qiáng)度。因此可以總結(jié)出靜態(tài)前饋控制環(huán)節(jié)的功能靜態(tài)前饋控制環(huán)節(jié)可以提高系統(tǒng)的抗干擾能力，降低

21、干擾對(duì)系統(tǒng)輸出的影響。2.2.2動(dòng)態(tài)前饋控制動(dòng)態(tài)前饋控制系統(tǒng)中前饋環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)為，在本系統(tǒng)當(dāng)中。對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行仿真，得到的仿真曲線為。觀察三條曲線可以發(fā)現(xiàn)，擾動(dòng)對(duì)動(dòng)態(tài)前饋控制下系統(tǒng)輸出的影響程度雖然比不加前饋控制下系統(tǒng)輸出的影響程度小，但卻大于靜態(tài)前饋控制下干擾對(duì)系統(tǒng)的影響程度。這說明動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的抗干擾能力要強(qiáng)于靜態(tài)系統(tǒng)的抗干擾能力。此外動(dòng)態(tài)前饋補(bǔ)償環(huán)節(jié)的裝置明顯要比靜態(tài)前饋補(bǔ)償環(huán)節(jié)裝置復(fù)雜。因此在明確知道系統(tǒng)對(duì)象的傳遞函數(shù)時(shí)，靜態(tài)前饋控制要優(yōu)于動(dòng)態(tài)前饋控制。2.2.3模型失配時(shí)的前饋控制前饋補(bǔ)償?shù)那疤嶂皇侵揽刂茖?duì)象的傳遞函數(shù)，否則就無法選擇前饋環(huán)節(jié)的物理裝置。如果對(duì)象的實(shí)際傳遞函數(shù)為G(s

22、)，而我們通過辨識(shí)得到的傳遞函數(shù)G(s)，因?yàn)槟撤N原因使得G(s)不等于G(s)。在這樣的條件下我們稱前饋控制系統(tǒng)處于模型失配狀態(tài)。繼續(xù)上例，減溫水系統(tǒng)的主被控對(duì)象傳遞函數(shù)，而我們得到的減溫水系統(tǒng)的主被控對(duì)象傳遞函數(shù)設(shè)為模型失配時(shí)前饋環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)，則。為了研究模型失配時(shí)前饋控制系統(tǒng)的響應(yīng)特性，我們將失配與不失配兩種情況下系統(tǒng)的輸出曲線繪于下方。2.2.3.1靜態(tài)前饋控制模型失配問題，可以得到。靜態(tài)前饋控制系統(tǒng)模型失配與不失配的區(qū)別就在于前饋裝置的傳函是還是。將兩種情況下系統(tǒng)的輸出列于下方。分析兩條曲線可以發(fā)現(xiàn)無論模型失配還是不失配，最終靜態(tài)前饋控制系統(tǒng)的輸出都能穩(wěn)定下來。其次觀察因干擾給系統(tǒng)

23、帶來的擾動(dòng)情況。很明顯，當(dāng)模型失配時(shí)干擾對(duì)系統(tǒng)輸出的影響要明顯大于模型不失配時(shí)干擾對(duì)系統(tǒng)輸出的影響。而且模型失配時(shí)，干擾消除的時(shí)間要明顯長于模型不失配時(shí)的消除時(shí)間?？梢妼?duì)于靜態(tài)前饋系統(tǒng)來說，模型失配會(huì)降低系統(tǒng)的抗擾能力。2.2.3.1動(dòng)態(tài)前饋控制模型失配問題，可以得到。動(dòng)態(tài)前饋控制系統(tǒng)模型失配與不失配的區(qū)別就在于前饋裝置的傳函是還是。將兩種情況下系統(tǒng)的輸出列于下方。分析兩條曲線可以發(fā)現(xiàn)無論模型失配還是不失配，最終動(dòng)態(tài)前饋控制系統(tǒng)的輸出都能穩(wěn)定下來。其次觀察因干擾給系統(tǒng)帶來的擾動(dòng)情況。很明顯當(dāng)模型失配時(shí)干擾對(duì)系統(tǒng)輸出的影響要明顯大于模型不失配時(shí)干擾對(duì)系統(tǒng)輸出的影響。而且模型失配時(shí)，干擾消除的時(shí)間要明顯長于