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基于即时线性化的Wiener非线性系统预测控制 总被引:6,自引:0,他引:6
采用一种Laguerre网络与SBP神经网络构成的组合模型和即时线性化方法实现了对Wiener非线性系统的自适应预测控制策略。组合模型无需动态系统的阶次和时延的结构先验知识;即时线性化,即是在线依据每个控制周期由模型获得的系统未来各步预测输出yo(k i)|k,(i=1,…,P)对非线性模型进行线性化,进而利用线性化模型进行控制优化求解,即时线性化避免了非线性控制优化求解的困难。文中还给出了实现即时线性化的算法,最后仿真表明所提的算法与策略是有效的。 相似文献
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一种增广的Laguerre模型自适应预测控制算法 总被引:4,自引:1,他引:3
论文在简述基于Laguerre函数近似模型的自适应预测控制原理、算法的基础上,将现有的仅适用于开环稳定系统的预测控制算法进行扩展,提出一种增广的Laguerre函数模型自适应预测控制算法。该算法对于开环不稳定系统和非最小相位系统同样适用。仿真结果表明基于Laguerre函数模型的预测控制方法对控制变时延、变阶次对象具有较好的鲁棒性。 相似文献
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扩散炉基于Laguerre函数模型自适应预测控制 总被引:7,自引:0,他引:7
主要报告了扩散炉采用Laguerre函数模型自适应预测控制的结果 ,并对这种自适应控制的原理及其算法作了简要概述。基于Laguerre函数模型自适应预测控制系统对扰动和对象参数、结构的变化及非线性具有较强的适应能力。在扩散炉控制中的应用结果表明 ,即使在出现强扰动的场合 ,该系统也具有良好的控制品质 相似文献
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