基于分片线性化方法的非线性系统多模型自适应控制

基于分片线性化方法辨识一类非线性系统 ,给出了非线性系统的多线性模型表示。基于线性模型建立多个控制器 ,基于最大最小指标切换函数构成多模型自适应控制器。给出了非线性系统多模型自适应控制算法的优化模型集建立方法 ,解决了多模型自适应控制模型多、计算量大的问题。仿真结果证明了算法的有效性     

基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测控制

针对一类不确定非线性离散时间动态系统, 提出了基于神经网络与多模型的非线性广义预测自适应控制方法. 该自适应控制方法由线性鲁棒广义预测自适应控制器, 神经网络非线性广义预测自适应控制器和切换机制三部分构成. 线性鲁棒广义预测自适应控制器保证闭环系统的输入输出信号有界, 神经网络非线性广义预测自适应控制器能够改善系统的性能. 切换策略通过对上述两种控制器的切换, 保证系统稳定的同时, 改善系统性能. 给出了所提自适应方法的稳定性和收敛性分析. 最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性.     

基于神经网络和多模型的非线性离散自适应控制

针对一类非线性离散时间单变量系统,提出了基于多模型切换策略的非线性自适应控制方法.首先将被控系统划分为多个工作区间,然后在每个工作区间内建立1个线性自适应控制器和1个非线性神经网络自适应控制器.线性控制器可以保证系统的稳定性,神经网络非线性控制器可以有效的改善系统的暂态性能,采用有效的切换策略可以在保证系统稳定的情况下很好的改善系统的性能.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

一类非线性多变量系统的多模型自适应控制

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.     

基于神经网络与多模型的非线性白适应广义预测解耦控制

针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制方法．该控制方法由线性鲁棒广义预测解耦控制器和神经网络非线性广义预测解耦控制器以及切换机构组成．线性鲁棒广义预测解耦控制器用于保证闭环系统输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测解耦控制器能够改善系统性能．切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证系统稳定的同时,改善系统性能．同时本文给出了所提自适应解耦控制方法的稳定性和收敛性分析．最后,通过仿真实例验证了该方法的有效性．     

基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制

针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测解耦控制方法.该控制方法由线性鲁棒广义预测解耦控制器和神经网络非线性广义预测解耦控制器以及切换机构组成.线性鲁棒广义预测解耦控制器用于保证闭环系统输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测解耦控制器能够改善系统性能.切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证系统稳定的同时,改善系统性能.同时本文给出了所提自适应解耦控制方法的稳定性和收敛性分析.最后,通过仿真实例验证了该方法的有效性.     

强制循环蒸发系统的非线性自适应解耦PID控制

本文结合现场的实际过程数据,首先应用能量平衡建立了强制循环蒸发过程的动态模型.针对该过程的多变量、非线性以及强耦合特性,在常规增量式PID控制器的基础上提出基于神经网络与多模型切换的非线性自适应解耦PID控制策略.该控制器是由线性自适应解耦PID控制器和基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器以及切换机构组成.其中线性自适应解耦PID控制器可以保证系统的稳定,而基于神经网络的非线性自适应解耦PID控制器则可以有效地提高系统的性能.上述过程的PID参数是通过广义预测的方法得到,最后通过仿真表明,上述控制方法不仅消除了回路间的耦合,在稳定生产的同时提高了蒸发的效率.     

一类非线性非最小相位系统的直接自适应控制

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．     

基于虚拟模型的自适应解耦抗扰控制

针对一类多变量非线性耦合系统,提出了一种基于虚拟模型的非线性自适应控制器.首先将非线性系统线性化处理并将其作为虚拟模型,对该模型设计线性自适应控制律.然后将线性控制律分别应用在虚拟系统和受控的实际非线性系统上,根据两者的输出误差设计补偿控制律,以达到对实际被控对象进行自适应解耦抗扰的目的.利用李雅普诺夫稳定理论给出了控制系统稳定性条件.实验仿真验证了控制算法的有效性.     

MIMO非线性系统的直接自适应控制

本文给出模型未知多输入多输出非线性系统的一种动态线性逼近方法，提出了基于该线性化方法的自适应控制律。讨论了在一定假设条件下自适应控制律的收敛性。     

基于多模型的非线性系统自适应最小方差控制

对于一类典型的离散时间非线性系统, 提出了一种基于多模型的自适应最小方差控制方法. 通过在平衡点附近建立线性模型, 用径向基函数神经元网络来补偿建模误差和未建模动态, 形成了非线性系统的多模型表示. 采用了具有积分性质的切换指标函数作为切换法则和最小方差的控制方法构成了多模型自适应控制器. 仿真实验的结果表明了这种方法的有效性.     

一类非线性系统的基于时间序列的多模型自适应控制

针对一类非线性离散时间系统,提出了一种基于时间序列的多模型自适应控制器(Multiple models adaptive controller, MMAC). 该控制器首先利用聚类方法建立多个线性固定模型,然后,利用系统的时间序列和方向导数建立一个 反映工作点变化趋势的局部加权模型,在此基础上增加了一个全局自适应模型和一个可重新赋值的 自适应模型,并设计了一个切换机构选择最优模型实现控制.仿真结果表明该控制器不但具有良好 的暂态性能、较快的控制速度,而且在相似的控制效果下,可以极大地减少模型的数量.     

基于小波分解的非线性系统多模型自适应控制

提出了一种改进的基于小波分解的非线性系统辨识算法,利用小波函数的逼近能力在线辨识被控对象的非线性项.针对基于小波分解的辨识算法缺乏预测能力,提出了根据线性鲁棒自适应控制器提供的当前控制信息预测未来的非线性项值新方法,并结合多模型方法,根据所定义的切换指标自动切换到当前最优控制器.仿真结果表明,改进的基于小波分解的辨识算法能够有效逼近非线性系统,基于小波分解的非线性系统多模型自适应控制方法改善了系统性能,随着系统运行跟踪误差明显减小,说明了该方法的有效性和可行性.     

非线性多变量零阶接近有界系统的多模型自适应控制

针对一类多变量非线性离散时间系统,提出一种新的基于神经网络的多模型自适应控制方法.为了将非线性系统的高阶非线性项的限制条件放宽到零阶接近有界,该方法引入了一种新的非线性模型.该模型在传统线性回归模型基础上增加了非线性补偿项,使模型的估计误差有界.一个神经网络模型与非线性模型同时被用来对系统进行辨识.基于性能指标的切换机构选择性能较好的模型对应的控制器 对系统进行控制. 理论分析证明了零阶接近有界多模型自适应控制系统的有界输 入和有界输出稳定性. 仿真实验说明了提出的多模型自适应控制方法的有效性.     

一类非线性系统的模糊变结构控制

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。     

基于微粒群算法的非线性系统建模方法研究

针对非线性系统多模型自适应控制中的模型覆盖问题,提出一种基于微粒群算法的多模型建模方法.首先,对非线性系统定义了基于混合逻辑模型的多模型描述,建立了非线性系统的混合线性多模型;然后,基于微粒群优化算法对非线性系统进行优化建模,在保证建模准确性的同时采用最少的子模型逼近非线性系统;最后,通过一个仿真算例表明了该建模方法的有效性.     

一类互联机器人系统鲁棒分散自适应控制

研究一类存在模型不确定性和外部扰动的互联机器人系统的控制问题.控制器由一般线性控制器,线性自适应控制器和非线性自适应控制器综合构成.通过Lyapunov理论证明设计的鲁棒分散自适应控制器能够有效地克服不确定性对系统的影响,实现闭环系统的渐近轨迹跟踪控制.最后给出一个仿真例子进一步验证控制器的有效性.     

未知多变量非线性系统自适应模糊预测控制

对一类未知多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接用模糊逻辑系统组成的向量来设计预测控制器,并基于时变死区函数对控制器中的未知向量和广义误差估计值中的未知矩阵进行自适应调整．文中证明了此方法可使广义误差向量估计值收敛到原点的一个邻域内．     

一类非齐次时变线性模型及自适应预测控制策略

通过分析系统闭环预测存在的缺陷，为了改善系统的预测性能、便于系统辨识和实现自适应控制，提出了一类适合于一般非线性系统的非齐次时变线性模型，给出并证明了其存在性定理。而后给出了这类非齐次时变线性模型的渐消记忆递推最小二乘参数估计，推出了基于该类模型的自适应预测控制算法。仿真结果表明基于该类模型的自适应预测控制策略具有优良的控制品质。     

一种混合神经网络飞行控制方法研究

讨论了一种基于神经网络控制的飞行控制方法。针对复杂非线性系统难以建立精确模型的特点,利用神经网络的任意非线性逼近能力进行控制器设计,首先应用神经网络在线辨识对象逆模型,进行控制系统反馈线性化;接着利用circle theorem（圆定理）设计线性PID鲁棒控制器,控制系统输出跟随系统输入,然后应用神经网路自适应逆方法设计混合控制器,最后以F-8飞机纵向飞行控制模态为研究对象进行仿真。仿真结果表明,该控制方法具有较强的自适应和抗干扰能力。