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针对非线性多入多出(MIMO)系统,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和混沌优化的预测
控制策略.预测模型是预测控制的三要素之一.本文给出了基于混沌优化的Chaos-LSSVM 算法,在可行域内反复搜
索,从而得到最优的LSSVM 算法参数,以及最优的LSSVM 模型.在线优化是另一个要素.提出了基于变尺度混沌
优化的MSC-MPC(变尺度混沌-模型预测控制)算法,可根据控制误差的大小,决定是否缩小搜索范围,从而迅速
收敛到最优解.该算法计算简单,容易实现,避免了同类方法复杂的求导、求逆运算.仿真结果显示:Chaos-LSSVM
算法和MSC-MPC 算法分别具有良好的建模、控制性能. 相似文献
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基于神经网络非线性系统的广义预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了对复杂的非线性系统进行广义预测控制 ,避免较长的离线训练 ,采用受控自回归积分滑动平均模型来描述线性子系统 ,用神经网络来逼近非线性子系统 ,利用递推最小二乘法和 Davidon最小二乘法分别作为线性子系统和非线性子系统的在线学习算法 ,建立了一种适合于广义预测控制的非线性系统控制模型。仿真结果证明 ,该模型在非线性系统的广义预测中的有效性 ,在实时控制中具有极其广阔的应用前景。 相似文献
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BP神经网络模型预测控制算法的仿真研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为克服被控对象参数变化导致控制精度降低的问题,研究了一种BP神经网络模型预测控制算法。借助最小二乘递推算法在线预测系统模型参数,利用BP神经网络在线预测PID参数以控制被控对象。该算法基于模型预测,首先在线性系统中验证其控制效果,然后将非线性问题作线性处理,采用BP神经网络模型预测PID控制器予以实现控制非线性系统。仿真曲线显示BP神经网络PID控制器用于线性系统可达到高精度控制要求;对于非线性系统有自适应及逼近任意函数的能力。仿真研究表明,该算法与传统BP神经网络PID控制器相比,其自适应能力更强,稳定性更好,控制精度更高。 相似文献
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非最小相位系统的PID型广义预测自校正控制器 总被引:3,自引:0,他引:3
本文将被控对象的零点分解为非最小相位项和最小相位项,建立新的预测方程,在对一般预测控制目标函数改进的基础上加入抑制超调的预测控制量和模型误差修正,得到能抑制非最小相位系统超调的PID型广义预测自校正控制器。仿真结果表明,该算法极大地改善了控制性能,提高了系统瞬态响应。 相似文献
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管式炉裂解技术是当今乙烯生产的主要技术,乙烯生产过程中有多种影响质量指标的变量,将全部变量参与建模显然会增加建模难度和复杂性,并且大量的冗余信息会降低模型的精度;针对这一问题,提出了基于混沌思想的离散粒子群(PSO)算法进行模型变量的选择;首先,采用混沌离散PSO算法得到建模的最优输入变量集合,再通过偏最小二乘法(PLS)对所选变量进行建模;结果表明,该方法可更有效地克服传统粒子群算法容易陷入局部最优的问题并建立较高的模型精度。 相似文献
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基于LSSVM的混沌时间序列的多步预测 总被引:18,自引:1,他引:17
结合相空间重构理论和统计学习理论,实现混沌时间序列的多步预测.采用擞熵率法求得最优嵌入维数和时延参数,重构系统相空间,用最小二乘支持向量机建立渑沌时间序列的多步预测模型,并与径向基函数网络预测模型比较.结果表明,所建立的模型能够捕捉到原混沌系统的动力学特征.前者的归一化均方根预测误差远小于径向基函数网络预测模型的预测误差,泛化能力较强.其预测效果较好. 相似文献
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针对神经网络逆控制存在的不足, 对一类模型未知且某些状态量较难测得的多输入多输出(MIMO)非线性系统, 在状态软测量函数存在的前提下, 提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)广义逆辨识控制策略. 通过广义逆将原被控系统转化为伪线性复合系统, 并可使其极点任意配置, 采用LSSVM代替神经网络拟合广义逆系统中的静态非线性映射. 将系统的状态量辨识与LSSVM逆模型辨识结合, 通过LSSVM训练拟合同时实现软测量功能. 最后以双电机变频调速系统为对象, 采用该控制策略进行仿真研究, 结果验证了本文算法的有效性. 相似文献
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基于阻尼最小二乘法的神经网络自校正一步预测控制器 总被引:4,自引:1,他引:3
针对非线性控制器设计中遇到的模型结构及模型参数辨识问题,采用多层前馈神经网络去逼近任意的非线性系统,并使用收敛速度快且稳定性好的阻尼最小二乘法在线学习网络的仅植。基于估计的神经网络模型,依据辨识与控制的对偶原则,设计了基于阻尼最小二乘法的一步向前预测控制器。仿真研究表明,这种神经网络自校正控制器不仅具有很好的性能,而且不会产生参数爆发现象。 相似文献
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为实现超混沌系统与混沌系统的混合同步控制,通过对主系统采样,获得训练样本数集,设计了从系统混合同步轨线的形式;采用无偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法,引入核函数,获得优化目标,根据优化目标,求出混合同步轨线,设计了控制器.以超混沌Lorenz-Stenflo系统为主系统,Chen混沌系统为从系统为例,基于Matlab进行数值仿真,验证了方法的有效性. 相似文献
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研究了不确定分数阶多涡卷混沌系统的自适应重复学习同步控制问题.通过利用滞环函数,设计了一类参数可调的分数阶多涡卷混沌系统.针对这类分数阶多涡卷混沌系统,在考虑非参数化不确定性、周期时变参数化不确定性、常参数化不确定性和外部扰动情况下,提出了一种重复学习同步控制方案.利用自适应神经网络技术补偿了系统中的函数型不确定性,通过自适应重复学习控制技术处理了周期时变参数化不确定性,并利用自适应鲁棒学习项处理了神经网络逼近误差和干扰的影响,实现了主系统和从系统的完全同步.综合利用分数阶频率分布模型和类Lyapunov复合能量函数方法证明了同步误差的学习收敛性.数值仿真验证了所提方法的有效性. 相似文献
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Hénon混沌同步的自适应逆控制 总被引:2,自引:0,他引:2
基于自适应逆控制原理,在噪声存在的情况下,提出了一种实现混沌同步的自适应逆控制方法.为此首先简要介绍了控制方法结构,然后利用神经网络算法对被控对象模型进行辨识和训练发送端的控制器.仿真证明该方法能够很好的消除干扰,使得被噪声污染的混沌同步系统能够保持良好的同步.此外自适应逆控制是开环控制,具有很好的实施性. 相似文献
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基于Chebyshev正交函数神经网络的混沌系统鲁棒自适应同步 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于Chebyshev正交函数神经网络的不确定性混沌系统的鲁棒自适应同步方法.首先,本文提出了正交函数神经网络的网络结构,分析了利用Chebyshev正交多项式形成神经网络的机理.利用Lyapunov稳定性定理确定正交函数神经网络控制器的权值更新规则,并保证权值误差和跟踪误差的有界性.该方法能克服不确定性对混沌系统同步的破坏,实现了良好的同步效果.在本文最后,针对Lorenz系统进行了数值计算,数值计算结果表明了所给方法的有效性. 相似文献
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刘国刚 《计算机工程与应用》2007,43(17):29-31
提出了一种基于动态面逆推设计的混沌同步方法,在每一步逆推设计算法中的虚拟控制器结合使用了一阶低通滤波器,从而避免了对一些非线性项的重复求导,使得所设计的控制器克服了直接逆推方法的复杂性激增的缺点。对参数已知与未知的Genesio混沌系统分别采用该方法进行分析并给出相应的控制率。数值模拟与仿真结果说明该控制策略的有效性。 相似文献