基于神经网络的智能控制──第四讲 约束优化问题的神经网络求解

基于神经网络的智能控制第四讲约束优化问题的神经网络求解杨煜普，许晓鸣，厉隽怿（上海交通大学自动化所，上海，２０００３０）１引言在控制系统的设计中常常会遇到求解约束优化问题，即求解满足一定约束条件的目标函数极小值问题。这类问题的描述一般可归结为如下形式...     

串联时滞工业系统的预测控制设计

针对串联时滞工业系统,提出一种基于模型集结的性能分析方法,由此相当精确地求得 了预测控制系统的性能指标.根据性能分析提出了不通过仿真直接设计预测控制系统的方 法,并以综合模糊设计兼顾了要求的综合性和指标的冗余性,为预测控制在工业现场中应甩 提供了基础.     

一类工业过程预测控制的闭环分析

该文定量分析了一类典型工业过程预测控制系统的闭环性能,文中首先基于广义动态矩 阵控制系统的内模控制结构和控制器的最小化形式,导出了一阶惯性加时滞的典型对象预测 控制的闭环传递函数,在此基础上,给出了预测控制中主要设计参数与闭环动态响应和扰动抑 制时间的解析关系以及关于闭环系统鲁棒性的三个定理,提出了对增益或时滞失配允许范围 的搜索算法,从而为分析和设计预测控制系统提供了理论依据.     

基于神经网络的智能控制──第二讲基于神经网络的非线性系统辨识

基于神经网络的智能控制──第二讲基于神经网络的非线性系统辨识许晓鸣，杨煜普，厉隽怿（上海交通大学自动化所，上海，２０００３０）１引言控制对象的高度复杂性是过程控制的特点，其表现为非线性、时变性普遍存在；内部关联错综；机理分析困难；先验知识少而且表达非...     

典型工业过程预测控制的综合模糊设计

典型工业过程(一阶惯性加纯滞后)预测控制的设计问题对实际推广运用预测控制算法具有重要的意义。本文针对实际控制中设计要求的综合性和冗余性,提出一种模糊综合设计方法,导出了在综合模糊意义下预测控制的最优设计方案。算例表明了这种方法的合理性和有效性。     

基于专家知识的分层启发式自校正动态矩阵控制

本文提出一种基于专家知识的分层启发式自校正动态矩阵控制算法,其上层基于实时输出偏差和内模误差确定校正的策略,下层则根据模型失配的情况,采用带有模型辨识自校正或启发式自校正的动态矩阵控制,这种算法集人的调查经验和传统的辨识校正法于一体,改善了闭环系统在模型失配情况下的动态响应。     

广义预测控制系统的闭环分析

本文通过把广义预测控制转化为内模控制结构,导出了其中控制器、滤波器的定量表达,并在此基础上分析了系统的闭环动态特性、稳定性和鲁棒性。这些理论结果提供了设计广义预测控制系统的依据。     

基于神经网络的智能控制

八十年代后期以为国际上兴起了关于人工神经网络的研究热潮。人工神经网络是一种以简单非线性神经元为处理单元，通过广泛连接的成大规模分布式并行处理的非线性动和学系统的方式，来探讨智能的新理论和新方法。它对控制界的影响也是深远的，国内外各种学术杂志，会议上基于神经网络知能控制的理论和应用报告与日具增，而成为近年来控制领域中发展快，成果多，潜力重要方向之一。本次系列讲座共分六讲，系统地介绍基于人工神经网络智     

一种非线性系统直接控制方法的分析与改进

本文对文［１］提出的非线性ＰＩＤ控制系统进行了深入的分析，探讨了系统鲁棒性的原因，并在理论分析的基础上提出了一种新的非线性微分器。仿真结果表明，由改进微分器构成的非线性ＰＩＤ控制系统比采用文［１］的办法具有更强的鲁棒性和适应性，而且对反馈回路的噪声有更强的抑制能力。