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基于多模型与神经网络的非线性自适应解耦控制

富月  
【摘要】:非线性多变量不确定系统的自适应解耦控制问题一直是控制界富有挑战性的难题。本文在国家重点基础研究发展计划(九七三)项目“复杂工业生产过程实时智能控制理论与算法研究(2002CB312201)”的支持下,分别针对非线性多变量参数未知和参数跳变系统,提出了基于多模型与神经网络的自适应解耦控制方法,建立了闭环系统的稳定性和性能分析,并开展了仿真研究。理论分析与仿真实验结果表明了所提出方法的有效性。本文的主要研究工作归纳如下: (1)将一类非线性、单变量、零动态渐近稳定系统的多模型神经网络自适应控制方法推广到多变量系统,提出了一种基于多模型与神经网络的多变量自适应控制方法,建立了闭环系统的稳定性和性能分析,放宽了非线性单变量自适应控制方法要求系统高阶非线性项全局有界的条件。提出了相应的间接自适应控制方法,建立了闭环系统的稳定性分析。对上述方法开展了仿真研究,仿真结果表明了所提出方法的有效性。 (2)在上述方法的基础上,针对一类非线性、多变量、零动态不稳系统,提出了自适应闭环解耦控制方法,建立了闭环系统的稳定性和性能分析。该方法由一个线性鲁棒自适应闭环解耦控制器、一个非线性神经网络自适应闭环解耦控制器和一个切换机制组成。提出了相应的间接自适应闭环解耦控制方法,建立了闭环系统的稳定性分析。对上述方法开展了仿真研究,仿真结果表明了所提出方法的有效性。理论分析和仿真结果表明上述方法可以实现近似动态解耦和稳态解耦。 (3)将开环解耦补偿器和上述自适应闭环解耦控制策略相结合,提出了可以实现动态解耦的开环解耦控制方法,建立了闭环系统的稳定性和性能分析。提出了相应的间接自适应开环解耦控制方法,建立了闭环系统的稳定性分析。对上述方法开展了仿真研究,仿真结果表明了所提出方法的有效性。 (4)针对非线性参数跳变系统,在上述方法的基础上,提出了由N个解耦控制器组成的智能解耦控制方法,该控制方法由一个常规神经网络自适应解耦控制器、一个可重新赋值的神经网络自适应解耦控制器和N-2个固定参数神经网络解耦控制器以及一个切换机制组成,建立了闭环系统的稳定性和性能分析,并以某大型引射式跨音速风洞系统为背景,开展了仿真实验研究,仿真结果表明了在阶梯变马赫数工况下,可以实现稳定段总压和试验段马赫数之间的动态解耦。


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