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时滞对象的自适应Smith广义预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对时滞被控对象提出了一种自适应Smith广义预测控制器方案。在广义预测控制中 ,以Smith预估器建立被控对象预测模型 ,并基于零频率时的模型匹配和有遗忘因子的递推最小二乘算法在线辨识系统参数和时滞 ,不断修正Smith预估器模型和控制器参数 ,有效克服系统参数和时滞变化对系统的影响 ,动态响应快 ,跟踪效果好。仿真结果证明了这种方法的有效性。 相似文献
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一种自适应CMAC神经网络控制器的设计与仿真 总被引:10,自引:2,他引:10
为了消除常规前馈型CMAC神经网络控制器的过学习和振荡现象,基于常规CMAC的基础上,提出了一种自适应CMAC神经网络的控制器结构。该控制器以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号,并与自适应神经网络控制器相并联构成系统的复合控制。仿真实例表明,提出的自适应CMAC神经网络控制器具有良好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力,是解决非线性和不确定性对象控制问题的一种简便有效的控制算法。 相似文献
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研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和辨识器,完成了对一类复杂离散非线性系统的控制。给出了具体的算法步骤。仿真结果表明了混沌BP算法优于常规BP算法。有效地提高了控制精度和适时性。 相似文献
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一种模糊神经网络自适应预测控制方案的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
孙金刚 《系统工程与电子技术》1999,21(11):87-90
针对现有模糊推理方法的缺点,结合神经网络的学习能力和插值能力,提出了一种新型的模糊神经网络结构。在此基础上设计了一种模糊神经网络自适应预测控制方案,并导出了相应的学习算法。同时引入了预测误差的智能补偿,以提高预测及控制精度。仿真实验表明,该算法能实现模糊控制和神经网络控制的优势互补,在非线性复杂系统的控制方面具备较高的性能。 相似文献
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电加热锅炉系统神经网络PID解耦控制器 总被引:5,自引:0,他引:5
以多输入多输出系统电加热锅炉为被控对象 ,基于神经网络 PID控制 ,提出了一种可用于带有耦合时延的多输入多输出系统的比例、积分和微分参数自整定的多输入多输出神经网络 PID解耦控制器 ,可以实现多变量系统的解耦 ,定值跟踪控制 ,并使系统具有很好的动态及稳态性能. 相似文献
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基于RBF神经网络的多变量系统PID解耦控制 总被引:8,自引:0,他引:8
针对工业生产过程中的多变量耦合系统采用传统控制方法不能达到满意的效果,提出了一种基于神经网络的PID解耦控制方案。在实验研究中,采用改进型动态BRF神经网络辨识器,在线辨识多变量系统的非线性时变模型,同时自动调整PID控制器各项参数,最终实现对系统的智能化解耦控制。给出了BRF神经网络的拓扑结构和算法,并对一组二变量强耦合时变系统的控制过程进行了计算机仿真,结果表明:基于BRF神经网络的PID控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该设计方案使得解耦后的多变量系统具备了良好的动、静态特性。 相似文献
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Some papers on stochastic adaptive control schemes have established convergence algorithm using a least-squares parameters. With the popular application of GPC, global convergence has become a key problem in automatic control theory. However, now global convergence of GPC has not been established for algorithms in computing a least squares iteration. A generalized model of adaptive generalized predictive control is presented. The global convergebce is also given on the basis of estimating the parameters of GPC by least squares algorithm. 相似文献
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用一个常规线性模型对被控对象进行辨识,线性模型辨识的余差用一个神经网络进行补偿,线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型。利用参考模型的输出状态和被控对象的预测值,提出了适于任何形式被控对象的广义离散MRACS设计方法,适用于线性、非线性、最小相位和非最小相位系统。仿真结果表明,系统响应速度快,能够跟踪任意给定的参考序列,具有较强的鲁棒性和较好的控制精度,从而拓宽了模型参考自适应控制的应用范围。 相似文献
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基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的 相似文献
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研究Matlab神经网络工具箱在导弹解耦控制中的应用。以某型导弹为例,介绍静态状态反馈非线性解耦控制方法在导弹解耦控制中应用的优势和不足,结合Matlab神经网络工具箱强大的功能,为导弹的解耦控制难题提供了解决办法。仿真结果表明,应用神经网络工具箱可以简化导弹解耦控制算法的复杂程度,使之更适合于工程应用。 相似文献