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《东南大学》 2006年
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基于多模型切换的智能控制研究

翟军勇  
【摘要】: 在实际控制问题中,由于被控对象在不同工况下系统的参数或结构的变化,传统的自适应控制算法是无能为力。针对传统自适应控制和现有多模型自适应切换控制理论和方法中存在的问题,研究面向复杂系统的多模型切换控制新理论和新方法。本文对多模型建模与控制的若干问题作了研究和探索。主要研究内容包括: 针对被控系统在不同工况下的模型参数突变,系统暂态响应特性较差,提出基于在线学习的多模型自适应控制方法。应用动态模型库技术来建立多模型,并证明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。仿真结果表明所提出的建模方法和相应的多模型自适应控制器使系统的动态响应品质得到了明显的改善。 基于神经网络强大的学习能力和非线性逼近能力,给出面向复杂系统的神经网络多模型切换控制方法。采用最近邻聚类学习算法对样本分类,并利用RBF神经网络进行离线建模。系统运行时在线检测系统当前状态,若超出现有各子模型所构成的状态空间,利用在线神经网络学习新状态并建立新的子模型加入动态模型库中,从而增强系统的鲁棒性。仿真结果表明该算法的有效性。 针对传统多模型自适应控制中子模型数量过多的问题,给出一种基于递阶结构的多模型自适应控制算法。将整个控制系统分为基本工况级和控制模型级的两层递阶结构。在系统运行过程中,由常规自适应模型和重新赋值自适应模型在线自动地建立多模型及相应的控制器。该方法有效地减少了子模型数量和计算时间。 将最小方差控制技术、神经网络的逼近能力及多模型切换控制技术相结合,给出一种基于RBF神经网络动态补偿的多模型控制方法。利用李亚普诺夫函数方法推导出网络权值的自适应调整律。采用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多模型自适应控制器。该算法有效地消除不确定引起的控制误差。
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP273.5

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 冷欣;朱齐丹;;基于径向基函数神经网络动态补偿的船用增压锅炉汽包水位多模型预测控制[J];吉林大学学报(工学版);2011年05期
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1 寇怀成;吴云洁;陈燕娥;;基于模糊多模型的专家PID在主汽温控制系统中的应用研究[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集(一)[C];2007年
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1 程应峰;基于逆系统多模型主动容错控制方法研究[D];兰州理工大学;2011年
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【参考文献】
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【共引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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1 武海博;预测函数控制系统的鲁棒性研究[D];郑州大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
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2 朱泳;金家善;严志腾;胡继敏;王玉文;;船用增压锅炉响应负荷突降的特性仿真分析[J];中南大学学报(自然科学版);2013年09期
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中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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7 黄浩;排油污水监控系统的研究与设计[D];浙江大学;2006年
8 王会敏;关于神经网络及其在自适应控制中的应用的研究[D];天津大学;2004年
9 曾华鹏;井式炉控制系统的嵌入式软件设计及其算法研究[D];天津工业大学;2005年
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