自适应广义一般模型控制

针对一般模型控制的缺点，提出了两种改进的自适应广义一般模型控制方法.它们把传统的一般模型控制推广到相对阶大于1同时又具有时变参数的复杂非线性过程.第1种控制策略主要利用强跟踪滤波器直接在线估计时变参数，来修正过程模型；另一种方法是将所有干扰因素归结为输入等价干扰，通过估计它来实现对过程的前馈控制.仿真实验结果验证了所提出方法的有效性.