概念无模型自适应控制（MFAC）在1994年被提出，是一种基于数据驱动的控制方法，该方法是通过引入的伪偏导数或伪梯度参数，在每个动态工作点处建立等价的动态线性化数据模型，只利用被控对象的输入量和输出量就可以直接设计控制器，不需要过分依赖于数学模型，使得它在处理非线性的问题上拥有独特的优势。常用的MFAC动态线性化方法包含紧格式的MFAC控制方法（CFDL-MFAC）和偏格式的MFAC控制方法（PF

一、矩阵相乘：表示两个矩阵相乘。**==前提条件==**：满足矩阵相乘的规则，即==前矩阵的列数等于后矩阵的行数==。二、矩阵点乘：表示矩阵中对应元素相乘。**==前提条件==**：满足矩阵点乘的规则，即==前后矩阵维度相同==。.........

KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件，是非线性规划领域里最重要的理论成果之一，是确定某点为极值点的必要条件。对于凸规划，KKT点就是优化极值点(充分必要条件)

1. 海塞矩阵定义：它是一个由多变量实值函数的所有二阶偏导数组成的方块矩阵2. 数学描述：假设有一实值函数 f(x1,x2,…,xn) ，如果 f的所有二阶偏导数都存在并在定义域内连续，那么函数 f的海塞矩阵为：或者使用下标记号表示为：...

状态空间模型的极点配置法——place() 函数

### 3.1 离散系统中，函数*dare*()和*dlqr*()计算的结果相等，*K*,*P*,*r*完全相同==；### 3.2 公式*k*=(*B^T^PB*+*R*)^-1^*B^T^PA*求解的*k*和*dlqr*()函数、*dare*()函数求解的*k*结果相同==；### 3.3 函数*dare*()和*dlqr*()都可以直接求解Riccati方程的解*P*、以及最优反馈增益矩阵K