一类离散时间非线性系统的多模型自适应控制

针对一类离散时间非线性被控对象,根据模型参数的变化范围,对被控对象建立多个模型,并针对每一模型设计控制器.基于模型的估计误差建立指标切换函数,每一采样时刻,利用指标切换函数选择最优模型,并将基于此模型的控制器切换为当前控制器.采用局部化技术,保证在不损失控制品质的同时,减少多模型自适应控制器的计算量.可以证明,多控制器相互切换时闭环系统是稳定的,同时由于多个模型的存在,控制品质得到了极大的改善.     

基于局部化技术的多模型自适应控制

对一类含跳变参数的单输入单输出离散时间被控对象,建立由多固定模型和自适应 模型组成的多模型,并通过引入指标切换函数构成多模型自适应极点配置控制器,在保证闭 环系统稳定的前提下,改善系统瞬态响应.同时采用局部化(Localization)技术优化多模型模 型集,在不损失计算精度的前提下,大大减少了计算量,提高了计算速度.     

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     

基于有界扰动分区的多模型自适应控制

对于含有界扰动的离散时间系统,将有界扰动变化范围分割成若干小区间,针对这些区间建立多个自适应模型,并针对每一个自适应模型建立相应的控制器.给定一个指标切换函数,基于多个自适应模型控制器和给定的指标切换函数构成多模型自适应控制器.可以证明多模型自适应控制器能够保证闭环系统是输入输出有界稳定的.仿真实例表明,当被控对象的有界扰动随时间变化的时候,采用单一模型自适应控制,系统输出很难跟踪设定值,而多模型自适应控制器却极大地改善了控制品质.     

基于分片线性化方法的非系统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、计算最大的问题。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于不同加权因子的随机多模型自适应控制

针对一类噪声方差未知的随机系统,基于不同加权因子设计多个参数辨识器辨识模型参数,在此基础上,构成多模型自适应控制器.在每个采样时刻基于指标切换函数选择最佳辨识模型.并将基于此最佳模型设计的控制器切换为当前控制器.同时,证明了多个模型控制器之间相互切换时整个闭环系统是全局收敛的.仿真结果表明,同单一自适应模型控制器相比,这种基于多个不同加权因子的多模型自适应控制器在模型参数发生跳变时可很好地改善被控对象的控制品质.     

基于递归神经网络模型预测控制的模型平稳切换

不同生产条件下的控制系统可视多模型控制系统,但多模型控制在模型切换时会引起系统的瞬态响应。采用递归神经网络建立系统的多个模型,基于模型预测控制进行控制模型切换,克服了模型切换时引起的系统瞬态响应,实现系统的平稳切换。并通过仿真表明这种切换策略明显改善了模型切换过程的动态性能。     

具有大不确定性对象的分层切换控制方法

针对大模型不确定性对象的控制问题,提出了一种基于鲁棒控制理论的多模型分层切换控制方法.为减少覆盖不确定性需要的模型数量,采用多个乘性不确定模型来描述对象,并应用LMI方法设计控制器集合.考虑鲁棒控制中常用系统增益来度量不确定性,设计了一种基于不确定性增益估计的切换指标函数,并据此将控制器集合中合适的控制器连接到反馈回路中.理论分析表明系统BIBO稳定,且具有一定的扰动抑制能力.仿真实验结果验证了控制方法的有效性.     

基于多模型的动态矩阵控制

针对动态特性随工况而变化的复杂工业过程,本文提出一种基于多模型的动态矩阵控制。根据被控对象参数的变化范围建立多个模型,同时建立以模型输出误差为变量的具有积分特点的指标切换函数。在每一采样时刻根据指标函数与实际对象最接近的模型,并将基于此模型的控制器切换为当前控制器。仿真结果表明对多工况的控制令人满意。     

基于动态模型库的多模型切换控制

针对含有有界扰动和模型参数跳变的离散时间系统,提出基于动态模型库的多模型切换控制方法.在模型参数范围未知情况下,利用在线学习的多模型自适应控制算法自动建立多模型,并对模型库中的子模型进行优化.采用具有积分特性的指标函数作为切换准则.在每一采样时刻根据其最小值来选择与实际系统最接近的模型,并将基于此模型的控制器切换为当前控制器.文中证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性.计算机仿真结果表明该算法的有效性.     

含有界扰动系统的多模型自适应控制

对含有有界扰动和参数不确定性的离散时间被控对象建立多个辨识模型, 覆盖被控对象的参数不确定性. 给定指标切换函数, 构成多模型自适应控制器. 引入“局部化”技术, 在保持计算精度的同时, 提高了计算速度. 同时证明, 多模型自适应控制可以保证闭环系统输入输出稳定, 且保证对给定有界参考输入、被控对象输出可在一给定界范围内跟踪参考输入.     

多模型切换系统H_∞鲁棒控制器的设计与应用

基于H∞控制理论以及切换系统稳定性理论,对于多输入多输出(MIMO)多模型切换控制系统,提出了一种可以有效抑制抖动和改善瞬态响应性能的鲁棒镇定控制器设计方法.通过引入PI控制思想,根据模型跟踪方法设计了增广状态反馈控制器,并将控制器设计问题转化为方便求解的线性矩阵不等式(LMI).该方法的最大优点是可以很方便的保证多模型切换系统的全局稳定性,同时使得设计的控制器具有较强的鲁棒性.将本文提出的方法应用到某型BTT导弹自动驾驶仪设计中,仿真结果证明了此方法的有效性和优越性.     

高炉布料设定值优化控制

高炉炼铁是钢铁生产中的重要能耗因素.为了实现生产的节能降耗,布料策略显得极为重要.本文针对某钢铁厂高炉的无料钟布料系统,基于现场采集的数据,建立了以铁水质量和经济效益为变量的指标效益评价函数,给出了最优设定料面的推理机制.针对不同运行环境,建立不同的料面优化设定值,构成多模型集合.当工况环境发生大的变化时,采用切换机制,对比多模型集合,选择最优料面设定值,并在此基础上对布料进行自适应控制,计算布料矩阵,提高布料过程的快速性和准确性.最后对整个高炉动态优化控制系统做了总体分析,基于现场数据,对高炉布料模型进行了仿真和验证.     

基于多步控制集的鲁棒预测控制器设计

针对有约束多胞不确定系统, 本文提出多步控制集的概念, 并将其作为终端集进而设计鲁棒预测控制器. 由于设计了一系列可变的反馈律, 鲁棒预测控制器可以得到更好的控制性能和更大的初始可行域. 另外, 利用多步控制集的特性, 本文提出了一种将预测控制器的在线计算量转移到离线完成的算法. 通过该算法, 可以有效地平衡鲁棒预测控制器的控制性能、在线计算量和初始可行域. 仿真算例验证了这些算法的有效性.     

A robust multi-model predictive controller for distributed parameter systems

In this work a robust nonlinear model predictive controller for nonlinear convection-diffusion-reaction systems is presented. The controller makes use of a collection of reduced order approximations of the plant (models) reconstructed on-line by projection methods on proper orthogonal decomposition (POD) basis functions. The model selection and model update step is based on a sufficient condition that determines the maximum allowable process-model mismatch to guarantee stable control performance despite process uncertainty and disturbances. Proofs on the existence of a sequence of feasible approximations and control stability are given.Since plant approximations are built on-line based on actual measurements, the proposed controller can be interpreted as a multi-model nonlinear predictive control (MMPC). The performance of the MMPC strategy is illustrated by simulation experiments on a problem that involves reactant concentration control of a tubular reactor with recycle.     

非线性系统的多模型DMC解耦设计

针对工业生产过程大多为多输入多输出非线性系统,干扰因素多,耦合作用强,常规控制方法难以获得满意控制效果的特.提出一种基于动态矩阵控制(DMC)的多模型控制方法,采用误差指标切换函数作为切换准则,根据其最小值来选择与实际最接近模型,并将基于此模型的控制器切换为当前控制器.结合目标函数解耦方法,在模型中考虑其他通道输入对当...