非线性MIMO系统线性化解耦的一种新方法（Ⅱ）——离散时间系统

研究如何构造神经网络（ＮＮ）α阶时延逆系统,并将其用于ＭＩＭＯ强耦合非线性离散时间系统的线性化解耦、ＮＮα阶时延逆系统由单个静态神经网络和若干时延因子组成,将其与原系统复合可形成具有最小阶时延的伪线性解耦系统。该方法对被控系统数学模型的先验知识要求很少,不但能有效地实现对原系统的线性化解耦,且结构简单,易于工程实现。     

非线性MIMO系统线性化解耦的一种新方法：连续时间系统

给出用神经网络（ＮＮ）α阶积分逆系统实现连续非线性ＭＩＭＯ系统线性化解耦的方法。ＮＮα阶积分逆系统由一个静态神经网络加若干积分器构成,将其串联在原系统之前,原系统则解耦成若干个相互无关的ＳＩＳＯ伪线性积分系统。理论分析与仿真结果表明,对于精确模型未知的较一般的非线性ＭＩＭＯ系统,所给出的方法均能实现有效的线性化解耦,且结构简单,易于工程实现。     

连续非线性系统的神经网络α阶逆系统控制方法

对连续非线性系统,采用连续系统的设计方法,利用神经网络对非线性函数的逼近 能力加上用来表征系统动态特性的若干积分器,构造工程上可实现的原系统的神经网络α阶 逆系统(将α阶逆系统直接与原系统串接,构成α阶积分伪线性复合系统),并对α阶积分伪 线性复合系统设计线性控制器,实现对原非线性系统的有效控制.仿真结果表明,该方法适用 于较一般的线性、非线性连续系统,且结构简单,易于工程实现.     

基于小波神经网络的板形板厚系统解耦预测控制

带材轧制是一个复杂的非线性过程, 板形控制和板厚控制又是强耦合、非线性、含时延环节的复杂系统. 提出了一种基于小波神经网络的解耦预测控制方案; 利用小波神经网络来辨识原系统的α阶时延逆系统, 将该逆系统与原系统串联后形成一个伪线性复合系统, 从而把多变量系统控制转化为多个单变量系统的控制实现了系统解耦, 并对解耦后的系统采用闭环预测控制. 仿真表明该控制方法具有结构简单、易于实现, 且有较强的抗扰性和鲁棒性.     

一阶线性定常分布参数系统的小波预测控制

研究了离散时间分布参数系统的预测控制问题，对一阶线性分布参数系统用正交小波基进行了逼近，将Haar正交小波应用于一阶线性定常系统的预测控制研究。应用小波分析，在DPS预测控制方面找到了一条新途径。仿真实例说明了所提出的算法的有效性。     

一类新的离散时间递归RBF神经网络

本文提出一类带有离散时间ＦＩＲ／ＩＩＲ滤波器的递归ＲＢＦ神经网络，ＲＢＦＮＮ的线性输出权值被离散时间ＦＩＲ／ＩＩＲ滤波器代替，以适用于离散动力学系统的辨识和控制以及混沌时间序列预测。     

基于SVM逆系统的非线性系统广义预测控制

针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象,提出了一种基于支持向量机(SVM)逆系统的广义预测控制算法。该方法根据广义预测控制基于预测模型的特点,将基于支持向量机系统辨识的方法应用于逆系统构建和广义预测控制。该方法利用SVM强大的非线性映射能力离线辨识被控非线性系统的α阶逆模型,并将辨识出的逆模型连接在原被控统之前形成一个α阶纯延时伪线性系统。然后采用广义预测控制(GPC)算法实现对构造出的伪线性系统的预测控制。仿真实验表明了该算法的有效性和优越性。     

基于α阶逆的大时滞非线性动态矩阵控制

针对一类大时滞非线性系统,提出了基于α阶逆的动态矩阵控制新方法.该方法采用BP神经网络辨识逼近原非线性系统的α阶逆系统,并与原系统串联复合组成伪线性系统;采用基于线性系统的动态矩阵预测控制方法设计系统附加控制器.在系统存在建模误差、存在扰动和模型参数发生较大变化等情况下,采用该控制方法依然具有很好的动、静态性能和很强的鲁棒性.给出了详细的设计原理和步骤,并通过大量的仿真分析与已有的大时滞非线性系统内模控制研究结果进行了比较:内模控制依赖于系统模型,当模型出现严重失配的情况下,系统性能变坏,而采用提出的方法则不依赖系统精确的数学模型,计算量小,简化了非线性系统的设计;研究与仿真结果证明了所提控制方法的有效性.     

不同维不同阶的分数阶混沌系统同步及仿真

分数阶混沌系统同步在安全保密通信等领域有着重要的应用价值和研究意义.对不同维不同阶的分数阶混沌系统之间的广义同步,根据主动控制和分数阶系统稳定性理论设计控制器实现同步.先将两个分数阶混沌系统分解为线性和非线性部分之和,用主动控制构造同步误差方程,然后利用分数阶线性时不变系统稳定性理论设计控制器,实现不同维不同阶分数阶混沌系统之间的广义同步,再用分数阶微分的Caputo定义和分数阶微分方程的预测校正数值解法进行数值仿真,实现三维Chen系统和四维超Lorenz系统间的广义同步.仿真结果表明了提出方法的有效性.     

一类非线性微分代数子系统的逆系统控制及应用

对于指数1且关联可测的非线性微分-代数子系统,研究其逆系统控制方法,并将结果应用于电力系统元件分散控制.首先描述了此类非线性微分-代数子系统的物理背景和系统特性,并给出了非线性微分-代数子系统的α阶积分右逆系统和可逆的定义;然后给出了一种递归算法,以此来判别被控系统的可逆性,并构造出由状态反馈和动态补偿实现的α阶积分右逆系统,实现了复合系统的线性化解耦;最后针对多机电力系统中的一台同步发电机,应用所提出的方法研究其励磁控制电压问题.仿真结果验证了所提出方法的有效性.