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针对工业过程中被控对象往往具有复杂、强非线性、多变量的特性,提出一种基于多变量径向基函数(radial base function,RBF)神经网络的非线性内部迭代预测控制方法.采用多个RBF神经网络在线逼近多输入多输出的非线性系统,得到一个近似模型作为预测模型.同时为了减少求解系统控制律的计算量,将每个输出预测值沿着输入轨迹展开,从而把求解复杂非线性优化问题转化为求解简单的二次规划问题,解决了在线实时递推控制律时求解非线性微分方程的困难.最后通过t次内部迭代直至满足迭代条件,得到了最优的控制律.p H中和过程的仿真结果表明了该算法是有效而可行的. 相似文献
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一种基于神经网络模型的非线性自适应控制系统参数辨识算法 总被引:2,自引:0,他引:2
应用神经网络BP算法建立了系统参数模型,以被控对象的控制量和系统输出作为神经网络模型的输入,经过神经网络的隐层和输出层的前向计算以及误差的反向传播采不断修整模型的权值,将非线性系统时变参数的变化规律转化为神经网络参数模型,反映了参数随状态而变的规律;再结合文献[5]已知模型下PID控制参数的计算,推导出一种更具有应用性的系统参数辨识算法.通过在计算机上对非线性系统仿真,结果表明了这种的系统参数辨识算法有效性. 相似文献
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鲁棒状态反馈特征结构配置 总被引:1,自引:0,他引:1
在文献[8]的基础上提出鲁棒状态反馈特征结构配置问题。以矩阵Sylvester方程的显式通解为基础,将问题转化为含有系统自由参数的带有约束条件的优化问题。给出求解优化问题的所有梯度公式。本方法可使闭环极点在一定的希望区域内参与优化,这样既可有效地顾及到系统的性能又适用于单输入或单输出系统,仿真例子说明了设计方法的有效性。 相似文献
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李永正 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2018,(2)
多目标连续优化问题是实际应用和科研中最普遍的问题之一,也是学术界研究重点之一.根据人工蜂群算法求解过程,修正算法中的不足之处,改进算法中存在的盲目搜索,减少丢失算法中的优秀个体,以人工蜂群算法作为进化策略,整理改进方案.改进方案包括有:第一,针对基本人工蜂群算法中变异算子对整体基因搜索的不足,提出基于人工蜂群算法算子和变异算子相融合的自适应搜索算子,在一定程度上可以根据基因优良程度自动调整搜索范围,提高人工蜂群算法搜索行为的准确性.第二,利用搜索数据结果形成新的基因个体,在一代搜索结束后,剩余的个体与新个体的组合成新的种群,使得人工蜂群算法在进行过程中最大程度的保存下优良的基因.通过研究比较发现,改进的人工蜂群算法在求解多目标连续优化问题中具有比较好的收敛性和分布性. 相似文献
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近场源的高阶特征参数估计是阵列信号处理的重要内容.通过对近场源高阶特征参量估计可以实现对波达方向(DOA)的频率估计、时延估计、运动目标的多普勒估计.传统的近场源特征估计算法采用单频特征估计方法,无法实现对信号各个参量的联合估计.该文提出一种基于灰色(1,1)模型的近场源高阶特征估计算法.构建近场源的参量估计数学模型,通过空间谱估计方法,实现对空间信息的获取,利用信号子空间和噪声子空间的正交性,通过改变灰色(1,1)数学模型来减少对高阶特征参量不平衡敏感性,实现高阶参量联合特征估计.仿真结果表明,采用该算法进行近场源的高阶特征参量估计,能较精确的估计出两个信源的方位角、距离和频率三维参数,在雷达、声纳、通信等信号与信息处理中展示了较好的应用价值. 相似文献