基于模型的控制理论具有坚实的理论基础和严谨的数学证明,是控制领域中主流的研究方向。然而,随着工业技术的发展,被控对象的结构和特性变得越来越复杂,建模越来越困难,有时甚至无法得到期望的数学模型。这些都促使科学家们寻求一种新的控制方法。在这种情况下,数据驱动控制理论就应运而生了。数据驱动控制理论是当今自动控制领域的主要研究方向之一。近年来,它在工业过程控制中的影响日益深远。数据驱动控制算法的出现以及统一开放性仿真和实验平台的缺少,必然带来一个“孰优孰劣”的问题。本文的主要工作是设计并开发一个“全新的”数据驱动仿真平台,用以解决上述问题,这也是本文的创新所在。该平台为各种数据驱动控制算法提供了一个统一的开放性的“竞技舞台”,使它们之间的比较成为可能,为数据驱动控制理论的进一步研究提供了有力的支持。另外,本文的工作还包括了对三种典型的数据驱动控制算法——无模型自适应控制(Model-Free Adaptive Control,MFAC)、迭代反馈整定(Iterative FeedbackTuning,IFT)和虚拟参考反馈整定(Virtual Reference Feedback Tuning,VRFT)的一系列仿真和实验研究。本文利用在三容水箱液位系统基础上开发的具有统一的开放性的仿真和实验平台,进行了上述一系列研究工作,分析了三种数据驱动控制算法的优劣性,并验证了该平台的可靠性。本文的主要内容如下:首先,介绍了论文的背景及意义,阐述了数据驱动控制理论的研究现状。其次,从理论上,介绍了三种典型的数据驱动控制算法。第三,设计和实现了数据驱动仿真平台。第四,通过仿真和实验,分析了三种数据驱动控制算法的优劣性,并验证了仿真平台的可靠性。最后,给出了论文的结论及其展望。