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1.
基于T-S模型的模糊广义预测控制   总被引:11,自引:0,他引:11  
对非线性系统建立了T-S模糊模型,并用正交最小二乘法(OLS)对模糊规则的后件参数进行辨识,然后在每一个采样点对系统进行局部动态线性化,根据得到的系统线性化模型对系统采取广义预测控制(GPC)方法得到当前的控制动作,仿真的结果表明了该方法的有效性。  相似文献
2.
基于递归神经网络的多变量系统预测控制   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对线性PID控制器系数难以整定的问题,构造了一种用神经网络实现的非线性PID控制器.多个具有相同结构的非线性PID控制器并联,对多变量系统实现解耦控制器.结合预测控制的思想,提出两种控制方案.第一种是在递归多步预测的基础上,在广义最小方差目标函数下实现控制,第二种利用多步预测目标函数在线修正解耦控制器的权值.仿真实验表明这两种方法的有效性.  相似文献
3.
基于神经网络的非线性前馈补偿广义预测自校正控制器   总被引:6,自引:0,他引:6  
采用多层前馈网络结构进行动态建模,并用Davidon最小二乘法作为在线学习算法,将辨识后得到的模型进行线性化.基于线性化模型设计广义预测控制器。将其与非线性前馈相结合,建立了一种适合于非线性系统的前馈补偿广义预测自校正控制器.仿真结果验证了本控制器对非线性系统控制的有效性  相似文献
4.
基于神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出了一种使用神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器。这一控制方法是基于两个神经元网络,一个用于动态过程的建模,另一方面用于获取控制信号。控制器的优化目标基于过程输出的向前多步预测。两个网络在线学习均采用了非线性最小二乘法。  相似文献
5.
应用Elman神经网络的混沌时间序列预测   总被引:5,自引:0,他引:5  
利用改进的 Elman神经网络对 3个典型的混沌时间序列在不同的噪声水平下进行预测 ,探讨了神经网络学习与泛化之间的关系 ,通过试凑法给出了 Elman最优的隐节点个数。并利用3种指标对预测结果进行了评估 ,结果显示 Elman网络对混沌时间序列预测的良好特性  相似文献
6.
Sugeno模糊模型的辨识   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法。在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进行,减少了计算量。通过Box-Jinkins数据建模说明了本文算法的有效性。  相似文献
7.
不确定性系统的神经网络变结构控制   总被引:4,自引:0,他引:4  
结合神经网络理论与变结构控制理论,提出一种基于神经网络的变结构滑模控制方案,该方案不依赖于系统的数学模型,它对外干扰和非线性不确定性都具有较强的鲁棒性,并能削弱抖振的发生,仿真结果表明该方法对非线性不确定性系统控制的有效性。  相似文献
8.
PID型大范围预测自校正控制器的设计与实现   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文通过对一般的大范围预测控制中目标函数的改进,导出了具有PID结构的新型大范围预测自校正控制计算法,使得控制器的动态性能及鲁棒性得到加强。本文还给出了这种方法的实现步骤,进行了数值仿真实验。仿真结果验证了该项控制器的有效性。  相似文献
9.
介绍了航班飞行计划的算法,分析了所涉及的源数据,提出了一个基于Agent的分布式数据库解决方案,提高了终端用户的平均响应时间.基于分布式数据库的飞行计划系统已被成功应用于实际,显示了很好的应用前景。  相似文献
10.
基于小波分频设计的自适应PID控制器   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先离线设计出具有特定低通特性的滤波器作为闭环系统参考模型,然后利用Daubechies分解/综合滤波器,在线分频段估计系统的传递函数,最后利用最小二乘法优化频域目标函数而得到PID控制器的三个参数,仿真结果验证了本算法的有效性。  相似文献
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