基于李雅普诺夫方法的MIT两个MRAC案例的xcos模型

该模型源自GitHub平台上的一个开放项目，该项目涵盖了多种适用于工业控制场景的技术手段。

• 线性二次调节器（LQR） - 用于最优系统控制
• 线性二次高斯控制器（LQG） - 集成卡尔曼滤波技术
• 线性二次估计器（LQE） - 用于确定卡尔曼增益矩阵
• 广义预测控制器（GPC） - 适用于未来状态预测
• 自校正调节器（STR） - 适用于确定性系统
• 最小方差控制器（MVC） - 适用于具有强随机特性的系统
• 模型参考自适应控制器（MRAC） - 用于实现平滑的参考轨迹跟踪
• 扩展最小二乘法（ELS） - 用于估计随机模型，如ARMAX模型
• 递归最小二乘法（RLS） - 用于估计传递函数

该项目的具体链接为：DanielMartensson/Adaptive-Control: Adaptive control methods developed by Karl Johan Åström and Björn Wittenmark from the 70-80’s for industrial use

所使用的软件为Scilab，该项目中的模型需通过该软件进行打开，