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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 146 毫秒
1.
针对目前非线性动态偏最小二乘(PLS)建模方法在拟合较强非线性化工过程时存在的问题, 提出一种基于稳定学习的递归神经网络动态PLS建模方法. 该算法将递归神经网络与Hammerstein模型相结合, 对外部PLS提取的特征向量进行内部建模, 具有逼近较强非线性化工过程的能力, 改善了模型的适用范围. 此外, 采用带有稳定学习的参数更新算法对模型参数进行在线修正, 改善了模型的预测精度和自适应能力. 将此方法应用于氧化铝生产过程铝酸钠溶液组分浓度建模实验, 仿真结果表明, 本方法是可行有效的.  相似文献   

2.
本文充分利用系统的数据信息和知识,把数据驱动控制、PID控制与一步超前最优控制策略相结合,提出了数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制方法.该方法首先利用被控对象往往运行在工作点附近的特点及系统丰富可测的数据信息,把被控对象表示成低阶控制器设计模型与高阶非线性项(未建模动态)和的形式.与以往方法的本质区别在于,所提的方法直接将未建模动态分解为前一拍数据与未知增量的和,并充分利用未建模动态可测数据信息补偿系统未知的非线性动态特性,设计非线性PID控制器,对未建模动态的未知增量采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行估计,从而设计带有未建模动态增量估计的非线性PID控制器.将控制器的跟踪误差引入切换指标,两个控制器通过切换机制协调控制系统,既保证系统的稳定,同时提高系统的性能.为解决PID控制器参数难以选择的问题,采用一步超前最优控制策略进行参数设计,从理论上给出了PID控制器参数选择的一般原则和方法,推导了保证闭环系统输入输出稳定性的条件;最后,通过数值仿真实验以及在水箱液位控制系统的物理对比实验,实验结果验证了所提算法的有效性和实用性.  相似文献   

3.
张炜  徐祥生 《计算机测量与控制》2014,22(7):2106-2108,2115
传统的PID控制由于对象的非线性,会导致控制系统震荡加剧,而且会造成闭环系统的不稳定,这对于系统的设计与维护造成了很大的困难;为了解决该问题,提出了一种改进的ULN预估非线性预测控制系统设计方案;利用通用学习算法对不同的滞后对象进行训练,在基于对象充分学习的基础上,设计了ULN预估控制器;最后做了多组对比实验,以典型的PH中和控制系统为例,利用通用学习算法对不同的滞后对象进行训练,在基于对象充分学习的基础上,设计了ULN预估控制器;通过仿真实验结果表明,提出的方法比传统的方法具有更好地控制效果,系统具有更强的鲁棒性能。  相似文献   

4.
本文针对四旋翼飞行仿真器系统的非线性.采用RBF-ARX模型对四旋翼飞行仿真器系统进行了离线动态特性建模的研究.着重讨论了RBF-ARX模型结构的选取,模型参数辨识,RBF参数优化等问题.RBF-ARX模型与ARX模型的一步预测输出比较的结果证实了RBF-ARX模型在非线性系统建模中的优越性.  相似文献   

5.
基于Preisach模型的迟滞系统建模与控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对一种复杂的非线性系统一迟滞系统,研究了基于KP算子Preisach模型对迟滞系统进行建模的方法。利用Preisach模型与其边界线之间的映射关系,建立了容易在线更新的迟滞模型。基于Preisach模型进行迟滞非线性系统的控制,采用PID方法来控制一类带有未知非线性特性迟滞的单输入单输出非线性系统。对迟滞非线性系统的建模与控制进行的数值仿真研究结果表明,该迟滞非线性系统的建模和控制方法具有理论意义和应用价值。  相似文献   

6.
在描述实际系统的非线性和时变特性方面, 线性参数变化(Linear parameter varying, LPV)模型有着巨大的优越性, 对于使用一些成熟的线性系统控制理论来解决非线性系统的控制问题, 提供了良好的手段.文章对LPV系统的模型结构和建模方法, 模型参数辨识方法, 控制方法以及应用领域等方面的近几年的研究成果, 做了比较全面的总结和概括, 最后对LPV系统建模和控制的未来研究方向进行了展望.  相似文献   

7.
基于ANFIS的机器人系统建模的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对机器人这种不确定性的复杂非线性系统很难建立其精确的数学模型这一问题,提出一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)的方法对机器人系统进行建模.此方法将模糊推理和神经网络的学习能力有机地结合起来,并利用神经网络的学习机制自动地从输入输出数据中提取规则.建模过程中为了给ANFIS赋予一个合适的初始状态,选用减法聚类对输入数据进行处理.ANFIS网络的所有参数采用混合算法进行调节,即前提参数采用误差反向传播法,结论参数采用最小二乘法.最后在Matlab中对二自由度机器人进行仿真研究,仿真结果表明该方法模型结构简单,建模速度快,辨识精度高,同时也验证了该方法的有效性,为进一步实现机器人鲁棒自适应控制打下基础.  相似文献   

8.
针对开关磁阻电机双凸极结构和磁路饱和非线性导致开关磁阻电机转矩脉动大的问题, 本文基于一种新 型的数据驱动控制方法——自抗扰迭代学习控制, 将开关磁阻电机看成是空间重复运动对象, 设计空间迭代域补偿 机制用于抑制电机非线性特性所带来的换相转矩脉动. 提出了基于空间域扩张状态扰动补偿机制的转矩分配控制 策略, 在无法精确获取电机非线性模型的情形下, 设计了非线性转矩补偿器和电流控制器对各相电流进行精确补偿 和精确跟踪控制. 仿真研究表明, 基于自抗扰迭代学习的控制策略能显著快速地抑制开关磁阻电机的转矩脉动, 可 望在开关磁阻电机的实际应用中发挥作用.  相似文献   

9.
针对一类离散时间单输入-单输出(single-input single-output, SISO)非线性动态系统,将非线性切换控制与基于深度学习的未建模动态估计方法相结合,提出了一种新的非线性广义预测控制方法。该方法针对未建模动态的未知增量,通过使用基于深度学习技术的长短记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)进行预估,设计了一种带有未建模动态增量估计的非线性广义预测控制器,增强控制性能。对所提的控制算法进行了稳定性和收敛性分析,最后通过数值仿真实验验证了所提方法的有效性。  相似文献   

10.
研究非线性系统辨识问题.针对非线性系统中单输入单输出Hammerstein模型,由于传统辨识方法对Hammerstein模型中非线性部分具有不易辨识的缺陷,造成辨识精度低、辨识效果差等问题.为此,在基本粒子群算法的基础上,提出了一种带有收缩因子的改进的粒子群算法对非线性系统进行辨识的方法,可将参数辨识问题转换为参数空间上的函数优化问题,然后利用粒子群算法的并行搜索能力进行参数寻优.通过MATLAB软件进行仿真,并与基本粒子群算法进行比较,结果表明,利用改进算法不仅提高了辨识精度而且获得了良好的辨识效果,从而验证了算法的有效性和可行性.  相似文献   

11.
韩敏  韩冰 《信息与控制》2005,34(2):195-200
利用通用学习网络具有所有节点互连,任意两节点之间可以有多重连接,且连接允许有任意延迟时间的特点,对典型非线性、大滞后系统进行了辨识.结合PID控制器对pH中和过程实现了高精度的预估控制.通过与传统的Smith预估控制的比较,证明该网络能有效地应用于大滞后系统,利用该网络进行系统辨识是对未知对象模型控制的一种有效新方法.  相似文献   

12.
一种通用学习网络自适应算法及其在预测控制中的应用   总被引:2,自引:1,他引:2  
针对黑箱过程的辨识与控制,本文提出了一种选择通用学习网络(universal learning network,ULN)节点间延迟时间参数的自适应算法,并将其应用于对控制对象中的纯滞后参数的辨识.将通用学习网络与PID控制器相结合,应用于包含大滞后的系统的模型预测控制(model predictive control,MPC)中.仿真结果证明通用学习网络能够有效地辨识被控对象的纯滞后时间,并能够作为预估器应用于模型预测控制系统中.  相似文献   

13.
A multivariable adaptive controller feasible for implementation on distributed computer systems (DCS) is presented for a class of uncertain nonlinear multivariable discrete time systems. The adaptive controller is composed of a linear adaptive controller, a neural network nonlinear adaptive controller and a switching mechanism. The linear controller can provide boundedness of the input and output signals, and the nonlinear controller can improve the performance of the system. The purpose of using the switching mechanism is to obtain the improved system performance and stability simultaneously. Theory analysis and simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed method.  相似文献   

14.
This paper presents an adaptive algorithm of universal learning network (ULN) and its application to identify pure time delay of a plant model. Universal learning network can be used in model predictive control for stabilizing a class of nonlinear systems with long time delay. Depending on ULN model with single neuron controller, the control architectures are introduced and applied to pH neutralization process. Simulation results prove the applicability and effectiveness of the ULN model. The general architecture and adaptive learning algorithm give ULN more representing abilities to model and control the nonlinear black box systems with long time delay.  相似文献   

15.
针对带有随机时变时滞的非线性网络切换系统稳定控制问题进行研究,在系统状态不可测且存在不确定性的情况下,采用T-S模型将非线性网络切换系统建模为网络切换模糊系统。然后,采用平均驻留时间法(ADT),设计出基于观测器的控制器及系统切换律,并给出网络切换模糊系统指数稳定的平均驻留时间条件。结合李雅普诺夫(LKF)方法给出时滞相关的网络切换模糊系统指数稳定的矩阵不等式条件。最后通过MATLAB数值仿真验证了该设计方法的有效性和优越性。  相似文献   

16.
一类非线性非最小相位系统的直接自适应控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对一类不确定的离散时间非线性非最小相位动态系统,提出了一种基于神经网络和多模型的直接自适应控制方法.该控制方法由线性直接自适应控制器,神经网络非线性直接自适应控制器以及切换机构组成.线性控制器用来保证闭环系统输入输出信号有界,非线性控制器用来改善系统性能.切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证闭环系统输入输出有界的同时,改善了系统性能.理论分析以及仿真结果表明了所提出的直接自适应控制方法的有效性.  相似文献   

17.
A multivariable adaptive controller feasible for implementation on distributed computer systems (DCS) is presented for a class of uncertain nonlinear multivariable discrete time systems. The adaptive controller is composed of a linear adaptive controller, a neural network nonlinear adaptive controller and a switching mechanism. The linear controller can provide boundedness of the input and output signals, and the nonlinear controller can improve the performance of the system. The purpose of using the switching mechanism is to obtain the improved system performance and stability simultaneously. Theory analysis and simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed method.  相似文献   

18.
针对一类不确定的非线性多变量离散时间动态系统,提出了一种基于切换的多模型自适应控制方法.该控制方法的特点在于以下两个方面:首先,引入一个高阶差分算子使得非线性系统的非线性项的限制条件不再要求全局有界;其次,提出的控制方法由线性自适应控制器、神经网络非线性自适应控制器以及切换机构组成:线性控制器用来保证闭环系统的输入输出信号有界,神经网络非线性控制器用来改善闭环系统的性能,基于性能指标的切换机构在每一时刻选择性能指标较好的控制器对系统进行控制.理论分析和仿真实验说明了提出的多模型自适应控制方法的有效性.  相似文献   

19.
In this paper, the problem of relaxed observer design of discrete-time nonlinear systems is studied by developing a novel ranking-based switching mechanism. To do this, the useful ranking information of the normalized fuzzy weighting functions is utilized in order to give a denser subdivision of the normalized fuzzy weighting function space and therefore essentially yields the proposed ranking-based switching mechanism. Based on the obtained switching mechanism, a family of switching observers can be developed for the purpose of guaranteeing the estimation error system to be asymptotically stable with less conservatism than the existing results available in the references. Finally, two numerical examples are presented to illustrate the advantages of the proposed method.  相似文献   

20.
采用径向基函数(RBF)神经网络进行多变量系统的建模研究。将正规化正交最小二乘(ROLS)算法扩展到多输入多输出系统,建立多变量系统的RBF神经网络模型。对电厂单元机组负荷系统进行建模仿真研究的结果表明,用该方法建立的多变量热工系统的非线性模型是有效的,具有较高的辨识精度和较好的泛化能力。  相似文献   

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