首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
基于T-S模型的自适应模糊广义预测控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
对一类非线性系统,利用一种基于模糊规则的快速模糊辨识方法建立起系统的T—S模型,并基于该模型应用局部递推最小二乘方法根据采样值对模型参数进行在线修正,根据系统动态线性化模型采取广义预测控制策略,从而实现了基于T—S模糊模型的非线性系统自适应模糊预潮控制。与以往的模糊广义预测控制算法相比,此方法简单,而且较大地减少计算量,适合于在线控制。通过仿真研究验证所提方法的有效性。  相似文献   

2.
基于满意优化的非线性预测控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
翟春艳  李书臣 《计算机仿真》2006,23(2):165-167,183
对多约束的非线性系统建立T—S模糊模型,采用局部线性化方法在每个采样点对非线性系统进行线性化,从而得到系统的线性化模型。针对传统的优化方法无法直接处理带有一定模糊不确定性的优化问题,该文在广义预测控制滚动优化的机制下把具有模糊边界约束的有限预测时域的优化问题,转化为等价的确定性规划问题,通过模糊规划方法来求解多约束的目标函数,从而用满意优化取代传统的二次型性能指标来求解模糊约束条件的预测控制。仿真结果表明了该方法的有效性。  相似文献   

3.
陶哲  韩璞  刘丽 《计算机仿真》2006,23(12):205-208
针对模糊内模控制算法中模型的建立及模型求逆困难的问题,对一种模糊建模方法进行了改进,在此基础上提出了一种基于T—S模型的内模控制方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,由模糊辨识获得过程的T—S模型和逆模型,并以此为基础建立内模控制算法。将该算法分别应用于慢时变非线性对象和具有大时延大惯性的热工系统主蒸汽温度的控制,仿真结果表明了该方法具有结构简单,计算效率高等优点,有利于在线应用。  相似文献   

4.
提出一种基于T-S模糊模型的多输入多输出预测控制策略.T-S模糊模型用于描述对象的非线性动态特性,模糊规则将非线性系统划分为多个局部子线性模型.为提高预测控制性能,采用多步线性化模型构成多步预报器,从而将预测控制中的非线性优化问题转化为一个线性二次寻优问题.串接贮槽液位控制系统的仿真结果表明,多步线性化模型预测控制性能优于单步线性化模型预测控制性能.  相似文献   

5.
研究了一类非线性系统的模糊变结构控制问题,并给出了稳定性证明。通过将非线性系统化为多个精确T—S模型来建立非线性系统精确的T—S模糊模型,将模糊理论与成熟的线性变结构控制理论相结合设计一种模糊变结构控制器,用Lyapunov稳定性理论证明该控制器能确保模糊动态模型全局渐近稳定,从而使非线性系统稳定。仿真结果表明了该设计方法的有效性。  相似文献   

6.
一种基于Wiener模型的非线性预测控制算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对一类Wiener模型描述的非线性系统,提出了一种改进的非线性预测控制算法.该算法利用Laguerre函数描述Wiener模型动态线性部分的控制信号,将预测控制中在预测时域内优化求解未来控制输入序列转化为优化求解一组无记忆的Laguerre系数,以减少优化所需的计算量.利用静态模糊模型来逼近Wiener模型的非线性部分,将非线性预测控制优化问题转化为线性预测控制优化问题,克服了求控制输入时解非线性方程的困难,进而推导出了预测控制输入的解析式.CSTR过程的仿真结果表明了本文算法的有效性和可行性.  相似文献   

7.
提出全航速减摇鳍控制策略,对低航速和中航速切换策略进行研究.采用升力反馈封装鳍角到升力的不确定性,避免在零航速和低航速下复杂的控制规律;同时,基于T-S模型将横摇非线性不确定系统转化为线性时变系统,并将控制中的约束非线性优化问题转化为二次规划问题,避免了预测控制中的非线性优化在线求解.以某船为例,给出了低中航速的切换控制策略,仿真结果表明了该方法可以使减摇鳍满足全航速减摇要求.  相似文献   

8.
基于T-S模糊模型的非线性预测控制策略   总被引:15,自引:1,他引:15  
提出了一种新的基于T-S模糊模型的非线性预测控制策略. T-S模糊模型用于描述对象的非线性动态特性, 通过将模糊模型的输出反馈回来作为模型输入, 从而构成了模糊多步预报器. 由于T-S模糊模型每条规则的结论部分是一个线性模型, 因此整个模糊模型可以看作一个线性时变系统, 从而将模糊预测控制器中的非线性优化问题转化为一个线性二次寻优问题, 以方便求解. pH中和过程的仿真结果表明其性能优于传统的动态矩阵控制器.  相似文献   

9.
针对炉窑温度系统的大时滞、多扰动和非线性的特点,将T-S模糊状态空间模型作为预测控制的预测模型,并将T-S模糊表示的非线性系统转化为线性时变系统,给出了基于状态空间的多变量复杂系统的T-S模糊模型表达形式,设计出预测时域内多模型的非线性模糊预测控制器。根据实际控制中对控制量和输出的约束,将控制器输出求解转化为二次规划问题。  相似文献   

10.
提出了一种基于T-S模型的模糊预测控制策略。T-S模糊模型用来描述对象的非线性动态特性,通过当前的工况参数实时在线的修正每一时刻的阶跃响应模型参数,将模糊模型作为常规线性预测控制DMC方法的预测模型,从而把T-S模型对复杂的非线性系统的良好描述特性和预测控制的滚动优化算法相结合,来实现利用常规线性预测控制策略对非线性系统的有效控制,有效地解决了复杂工业过程的强非线性问题。pH中和过程的仿真结果表明其性能明显优于传统的PID控制器。  相似文献   

11.
模糊预测控制在pH中和过程中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对pH中和过程,提出了一种基于T-S模型的模糊预测控制算法,以实现系统的滚动优化控制。T-S模糊模型的前件和后件参数分别采用模糊C均值聚类(FCM)和正交最小二乘法(OLS)进行离线或在线辨识。在每一个采样时刻以当前辨识出的T-S模型为基础实现系统的局部动态线性化,再根据线性化模型对pH过程实施广义预测控制(GPC),得到当前的控制量。仿真表明了该控制方法具有较小的超调性质,且在扰动作用下能快速跟踪到设定值,具有很强的鲁棒性。  相似文献   

12.
对一类非线性系统,采用一种快速的模糊辨识方法离线建立系统的T—S模型,在采样点处根据辨识模型进行动态线性化处理,进而采取广义预测控制策略,同时为了适应系统的不确定性和扰动引起的变化,进一步提高控制效果,提出以模糊补偿作为在线辅助修正的策略。仿真研究表明所提方法有效。  相似文献   

13.
针对离散时间非线性系统,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制算法。该算法利用加权递推最小二乘法在线辨识T-S模糊模型后件参数,以克服模型失配对系统性能的影响。根据辨识得到的模型参数直接递推计算模型的预测输出,而不需要求解Diophantine方程,进而直接递推求解预测控制律,而不需要求解矩阵逆。仿真结果表明,该算法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。  相似文献   

14.
基于T-S 模型和小世界优化算法的广义非线性预测控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种新型的基于T-S模糊模型和小世界优化算法的广义非线性预测控制策略.采用基于混沌遗传算法的T-S模糊模型描述复杂非线性系统的动态特性,构成模糊多步预报器.同时,针对现有基于二进制和十进制编码小世界优化算法运行时间长等缺点,提出一种新型的基于实数编码的小世界优化算法,函数测试和应用于非线性预测控制的滚动优化反映了其较强的寻优能力.最后,将其应用于基于实际数据的T-S模糊模型的广义非线性预测控制,满足了系统实时性和快速稳定性的要求.  相似文献   

15.
The paper presents a method for enlarging the terminal region of quasi-infinity horizon nonlinear model predictive control (NMPC) for nonlinear systems with constraints. The main technique builds on the fact that terminal controllers are fictitious and never applied to the system in the quasi-infinite horizon NMPC [1]. Based on T-S fuzzy models of nonlinear systems, we show that a parameter-dependent state feedback law exists such that the corresponding value function and its level set can be served as terminal cost and terminal region. The problem of maximizing the terminal region is formulated as a convex optimization problem based on linear matrix inequalities (LMIs). A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.  相似文献   

16.
In this paper, a fuzzy logic controller (FLC) based variable structure control (VSC) with guaranteed stability for multivariable systems is presented. It is aimed at obtaining an improved performance of nonlinear multivariable systems. The main contribution of this work is firstly developing a generic matrix formulation of the FLC-VSC algorithm for nonlinear multivariable systems, with a special attention to non-zero final state. Secondly, ensuring the global stability of the controlled system. The multivariable nonlinear system is represented by T-S fuzzy model. The identification of the T-S model parameters has been improved using the well known weighting parameters approach to optimize local and global approximation and modeling capability of T-S fuzzy model. The main problem encountered is that T-S identification method cannot be applied when the membership functions (MFs) are overlapped by pairs. This in turn restricts the application of the T-S method because this type of membership function has been widely used in control applications. In order to overcome the chattering problem a switching function is added as an additional fuzzy variable and will be introduced in the premise part of the fuzzy rules together with the state variables. A two-link robot system and a mixing thermal system are chosen to evaluate the robustness, effectiveness, accuracy and remarkable performance of proposed FLC-VSC method.  相似文献   

17.
Predictive control of systems is very much related to the efficiency and cost of systems, as well as to the quality of systems outcomes. However, it is difficult to achieve optimal predictive control because most predictive controls for systems have characteristics of randomness, strong and complex constraints, large delay time, fuzziness, and nonlinearity. Conventional methods of solving constrained nonlinear optimization problems for predictive control are mainly based on quadratic programming, which is quite sensitive to initial values, easy to trap in local minimal points, and requires large computational effort. In recent years, T-S fuzzy modeling has been found to be an effective approach in performing predictive control. Intelligent optimization algorithms, such as chaos optimization algorithm (COA) and particle swarm optimization (PSO), have been shown to have faster convergence and higher iterative accuracy than those based on conventional optimization methods. In this paper, chaos particle swarm optimization (CPSO), which involves combining the strengths of COA and PSO, and T-S fuzzy modeling are proposed as approaches to perform constrained predictive control. Predictive control of temperature of continued hyperthermic celiac perfusion for medical treatment based on the proposed approaches was carried out. Simulation tests were conducted to evaluate the performance of temperature control based on T-S fuzzy modeling and CPSO. Test results indicate that the T-S fuzzy model based on CPSO outperforms models based on generalized predictive control, COA, and PSO.  相似文献   

18.
基于模糊T-S模型,提出一种具有自学习能力的模糊方法用于批过程建模和最优控制.通过引入与均方误差相关的动态误差传递因子,使用改进的梯度下降法,本方法能够辨识模糊T-S预测模型.对于批过程的受限非线性最优控制,基于所辨识的预测模型,运用庞特里亚金最小值原理和平行分布补偿算法,本方法能够把一个复杂非线性系统最优控制设计问题转化为一些基于复杂T-S预测模型的局部线性系统的最优问题,从而给出一种有效和简单的模糊最优控制策略.所提方法用于一个半连续式反应器的建模和最优控制,仿真结果表明新方法是有效和准确的.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号