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《中南大学》 2008年
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基于LMS算法的自适应逆控制方法研究

韩华  
【摘要】: 非线性自适应逆控制(AIC)方法是实现动态非线性控制的一种很新颖的方法,针对它的研究具有重要的理论与实际意义。本文在研究基于LMS算法的非线性AIC方法的可行性的基础上,针对一类典型的非线性动态系统的精确控制设计了相应的AIC方法,在改进非线性AIC方法、辨识非线性对象及其逆模型的动态神经网络的自适应算法和结构等方面展开了深入的研究,为非线性AIC方法的完善和发展提供了新的思路。本论文主要研究了以下几个部分: 1.证明了基于LMS算法的AIC方法的可行性,首次将线性和非线性AIC统一于变步长LMS自适应算法,为非线性AIC方法的拓展提供了新的途径。 2.为克服现代非线性AIC常用的非线性算法的收敛慢和易陷入局部极值等缺点,基于一类输出和权系数呈线性关系的神经网络非线性自适应滤波器,提出了一种改进的NLMS(VS MNLMS)算法,并对其收敛性能进行了深入的研究。结果表明,一方面,该算法的步长是输入功率和误差的非线性函数,能兼顾收敛速度和稳态MSE(均方误差),收敛性能明显优于其它四种变步长LMS算法;另一方面,该算法对噪声和系统参数变化不灵敏,鲁棒性能好,在线性和非性AIC中,能驱动自适应滤波器快速而精确的逼近线性和非线性对象的模型及其逆。 3.针对动态非线性系统,提出了基于离散误差反馈学习(DTFEL)算法的两自由度非线性AIC方法,并有Lyapunov稳定性理论确保动态全系统稳定。该方法中,反馈控制器设计为传统的PD控制器,以保证系统的稳定性和鲁棒性;前馈控制器设计为基于VS MNLMS算法的动态RBF神经网络(DRBFN),以提高系统的响应速度和稳态精度,此时,反馈系统的误差和PD控制器的输出的线性组合构成DRBFN的学习信号。仿真结果显示,基于DTFEL算法的动态非线性AIC系统具有良好设定值跟踪和鲁棒性能,进一步验证了该方法的有效性。 4.基于VS MNLMS算法和动态非线性系统,提出了两种基于切比雪夫正交基函数的并联型和反馈型动态函数连接型神经网络(CDFLNN)非线性自适应滤波器,并首次将其引入非线性AIC。理论分析和仿真结果表明,对基于LMS算法的非线性AIC,CDFLNN是一种比较理想的非线性自适应滤波器,能精确地逼近四类典型的非线性对象及其逆,且相应的自适应过程能收敛到唯一的最小二乘解。仿真结果表明,对非线性AIC,基于VS MNLMS算法的CDFLNN是一种明显优于基于实型遗传算法的NDFLNN的非线性自适应滤波器。 5.结合具有强大非线性函数描述能力的CDFLNN非线性滤波器,提出了DTFEL-VS MNLMS-ε滤波的非线性AIC方法。该方法继承了基于DTFEL算法的非线性AIC方法和ε滤波非线性AIC方法的优点,当基于VSMNLMS算法的CDFLNN能精确辨识非线性对象及其逆时,其前馈控制器能逼近理想的控制器,从而实现对动态非线性系统的精确控制。
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP13

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【引证文献】
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1 同晓荣;;免疫算法自适应滤波器对白噪声的抑制[J];微型电脑应用;2012年03期
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1 谢慧娟;基于BP神经网络的自适应逆控制的研究与应用[D];中南大学;2012年
【参考文献】
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【共引文献】
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10 陈娟,闫聪,潘立登,曹柳林;基于遗传算法时滞系统的滤波器参数自调整内模控制[J];北京交通大学学报;2005年05期
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10 苏思贤;杨慧中;;一种基于RBF在线辨识的单神经元自抗扰控制器[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
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1 王希花;基于压电陶瓷迟滞非线性建模及控制系统的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王龙金;零/低航速减摇鳍升力模型及系统控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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4 罗石;线控转向系统主动安全预测控制策略的研究[D];江苏大学;2010年
5 杨建强;四频差动激光陀螺相关技术研究[D];国防科学技术大学;2010年
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7 张志锋;感应电机无速度传感器直接转矩控制关键技术研究[D];沈阳工业大学;2010年
8 张建国;双离合器式自动变速器控制品质评价与优化[D];吉林大学;2011年
9 张爱国;静止同步串联补偿器的数学模型及控制策略研究[D];华北电力大学(北京);2011年
10 何映思;模糊推理方法及模糊逻辑形式系统研究[D];西南大学;2011年
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6 刘健洪;基于ARM和CAN总线的染色机温度控制系统研究[D];浙江理工大学;2010年
7 李保强;基于模糊PID的叶腊石烤箱温度控制系统研究[D];郑州大学;2010年
8 王岩;混凝土受氯离子侵蚀劣化的ANFIS分析[D];郑州大学;2010年
9 刘玲玲;PID参数整定技术的研究及应用[D];郑州大学;2010年
10 田雨;柴油机电液调速技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
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1 张会生;吴微;;一种具有自适应动量因子的BP算法[J];大连海事大学学报;2008年04期
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3 赵玉明;肖康乐;李长忠;宁勇;;自适应逆控制系统的设计与分析[J];电气技术;2007年07期
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7 韩璞,张海琳,张丽静;神经网络自适应逆控制的仿真研究[J];华北电力大学学报;2001年03期
8 李爱军 ,王新民 ,刘惠英 ,吕A;非线性系统的神经网络自适应逆控制[J];测控技术;2002年11期
9 王启志,王晓霞;利用神经网络自适应逆控制消除干扰和噪声[J];江南大学学报;2005年05期
10 耿小庆;和金生;于宝琴;;几种改进BP算法及其在应用中的比较分析[J];计算机工程与应用;2007年33期
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1 王玉坤;自适应逆控制及其应用的研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
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1 杭海梅;免疫算法及其在自适应滤波器中的应用[D];苏州大学;2010年
2 冀尔康;基于神经网络的自适应逆控制方法研究[D];燕山大学;2006年
3 曲加圣;二级倒立摆的自适应逆控制研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
4 冯刚;基于BP神经网络的自适应逆控制研究[D];西北工业大学;2007年
【二级引证文献】
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1 李向新;基于神经网络和数学形态学的谐波检测方法研究[D];长沙理工大学;2013年
【二级参考文献】
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1 雷志刚,黄心汉;机器人压电陶瓷微操作手的设计[J];兵工自动化;2004年02期
2 宋文超,林飞,张春朋;基于定子磁链模型的异步电动机反馈线性化控制[J];电工技术学报;2003年04期
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10 崔祜涛,耿云海,李傲霜,杨涤;基于自适应神经网络的非线性飞行控制[J];航空学报;1998年02期
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1 韩华;基于LMS算法的自适应逆控制方法研究[D];中南大学;2008年
2 倪锦根;变设计参数子带自适应滤波器研究[D];复旦大学;2011年
3 王志杰;闭环自适应逆控制及在热力系统中的应用研究[D];重庆大学;2011年
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6 林耀荣;自适应滤波理论及其在回波消除中的应用研究[D];华南理工大学;1999年
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1 韩磊;基于非线性自适应逆控制的直驱式电液伺服系统研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
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9 陈达荣;基于粒子群优化算法的自适应滤波器电路设计[D];西安电子科技大学;2013年
10 钟灼均;基于LMS滤波器在热工信号处理中的应用研究[D];华北电力大学(北京);2011年
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