由(9)可知，若输入yr或自适应增益?较大时，系统可能出现不稳定现象。因此，必须对输入信号yr加以限制，同时自适应增益?也不能选择太大。 2）二阶系统的MIT图。
?0.1算法模型参考自适应控制系统仿真，当y??1.0时，仿真曲线
?r?3.5?
图1 u=0.1时， MIT算法matlab仿真图
MIT算法仿真结论：
当自适应增益?固定不变时，随着输入信号yr的增大，系统的动态特性得到改善，当满足（9）式时，被控过程出现振荡，再增大，系统出现不稳定现象，输入信号对系统的影响也较大，即系统对输入敏感；在选取适当自适应增益?的情况下，当输入信号yr值较小时，系统响应时间快，随着yr的增大，响应时间逐渐延长。
3）二阶系统修正MIT算法模型参考自适应控制系统仿真，当y??1.0时，仿真曲
?r?3.5??0.1线图。
图2 修正后的MIT算法matlab仿真图
修正的MIT算法仿真结论：
由上面一组图可知，修正的MIT算法对输入信号yr(t)变的不敏感，输入信号
yr(t)增大时，被控对象输出始终跟踪参考输出，使得系统有较好的动态性能。
⑷增大??0.2,0.3,0.5,1.0时，系统仿真图如下所示：
图3 自适应增益u=0.2
图4 自适应增益u=0.3
图5 自适应增益u=0.5
图6 自适应增益u=1.0
结论：在输入信号yr取固定的值时，当自适应增益u较小时，系统跟踪性能不好，随着u?的增大，动态特性逐渐改善，当满足（9）式时，，被控过程出现振荡，再增大，则系统出现不稳定现象。