一种具有噪声干扰的MIMO非线性时变系统自适应控制

针对含噪声多输入多输出不确定非线性时变系统,提出一种基于多维泰勒网(MTN)的自适应控制方案,其中两个MTN分别用来实现优化控制和非线性滤波.首先,提出多维泰勒网控制器(MTNC)以实现实时跟踪控制.将滤波输出与期望值之间的闭环误差作为MTNC的输入,根据系统不确定因素引起的误差,基于稳定的学习率,设计线性再励的自适应变步长算法以快速更新MTNC权值.其次,提出多维泰勒网滤波器(MTNF)以消除测量噪声.由于定义了测量值与MTNF输出之间误差的Lyapunov函数,自适应MTN滤波系统兼具基于Lyapunov理论的自适应滤波(LAF)和MTN的特有性质.最后,通过在Lyapunov意义下选取适当的权值更新律,可使MTNF输出渐近地收敛到期望信号,并证明了滤波器的收敛性和稳定性.仿真结果验证了所提出方案的有效性.     

虚拟仿真在滴水灌溉系统中的应用研究与设计

要实现滴水灌溉系统设计，需要完成大量参数的设定。其中不少参数不但需要考虑无线传输信号，还要综合考量地形、植株对传输信号的影响。但受实验场地、实验设备数量所限，难以构建出类似实际基地的实验环境。鉴于此，以工程应用为实验背景，设计了滴水灌溉控制系统虚拟仿真实验平台，主要解决需求与实际间的矛盾。首先进行目标函数的确定，既要满足滴灌效果，也要考虑成本造价。然后，对设备进行选型，主要包括水泵，干管，支管，毛管以及滴头型号的选取。选型完毕后，通过对设备参数进行有效调整和配置，从而完成整个滴灌系统的设计。该虚拟平台存在着大量交互内容，包括各种管网参数。可以进行多种排列组合，最重要的是短时间内就能得到反馈信息。整个平台界面友好，操作简便，可用于控制类及农业自动化相关课程的教学与实验。     

具有噪声干扰的非线性时变系统多维泰勒网辨识和控制

针对含噪声不确定非线性时变系统,提出一种基于多维泰勒网(MTN)稳定的自适应控制方案,其中3个MTN分别被用来实现非线性滤波、系统辨识与自适应控制.首先, MTN滤波器(MTNF)用来消除测量噪声,以得到无随机干扰的模型输出.然后, MTN辨识器(MTNI)用来表示系统动态映射且比传统神经网络泛化能力更强.而后,MTN控制器(MTNC)用来实现系统精确跟踪控制,其中时变被控对象由MTNI辨识并将其动力学特性信息实时提供给MTNC使其"光滑"自适应.此外,利用改进的灵敏度计算方法来剪除MTNI和MTNC的冗余输入和冗余中间层回归项.最后,证明基于MTN的闭环系统稳定性,并给出最优学习率以期实现快速学习.仿真结果表明,该方法具有精确的辨识能力、良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力,可实现含有不确定性、随机因素和时变特性的非线性系统自适应实时控制.     

利用乳过氧化物酶体系保存生鲜牛奶

利用乳过氧化物酶体系保存生鲜牛奶孙启鸣，牛健英，黄玉贤，曹继伟（黑龙江省畜牧研究所·齐齐哈尔１６００００）１推广乳过氧化物酶体系保存生鲜牛奶的十年回顾采用乳过氧化物酶体系保存生鲜牛奶的方法是迄今除了冷贮之外最有效的方法。乳过氧化物酶体系，包含三种组分...     

一种含噪声不确定多输入多输出非线性时变系统的最优跟踪控制

如何在确保实时性能的前提下,将系统耦合、随机因素、时变特性和不确定非线性的影响一同最小化具有重要意义.为此,本文提出了一种基于自适应多维泰勒网(MTN)的优化控制方案,包括MTN控制器(MTNC)和MTN滤波器(MTNF).首先,设计基于强化学习和自适应动量因子的改进梯度法来调节MTNC权值以快速响应被控对象的不确定性和时变特性,实现最优控制;证明闭环系统稳定性.而后,通过Lyapunov稳定性理论设计MTNF权值更新律,使动态误差指数收敛到零;恰当选择Lyapunov函数来构造具有全局最小值的能量空间并对MTNF的Lyapunov特性进行分析;证明MTNF误差的收敛速度和收敛区域,避免奇点问题.最后,仿真结果表明所提出的控制器和滤波器可在较短的时间内获得更高的精度.