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文檔簡介
1、復雜系統(tǒng)的控制問題一直是控制界的難題之一。針對實際控制問題中存在的被控對象參數或結構發(fā)生變化等情況,傳統(tǒng)方法往往得不到預期的控制效果。本文在傳統(tǒng)控制方法的基礎上,結合多模型切換控制思想,分析了面向復雜系統(tǒng)的多模型切換控制方法。主要內容包括:
分析了多模型控制的一般原理。其中包括多模型控制系統(tǒng)的基本結構和要素、多模型建模方法、與多模型庫對應的控制器集的建立方法和切換綜合算法的設計等。其中切換綜合算法的設計主要包括兩方面:切換性能
2、指標函數的選取和子控制器權系數的確定。為后續(xù)多模型控制方法的實現提供了理論依據。
針對因被控對象參數突變引起的控制系統(tǒng)動態(tài)特性變差問題,提出了基于在線建模的多模型控制方法,并證明了應用該方法后系統(tǒng)的穩(wěn)定性和誤差的漸進收斂性。該方法實時在線更新多模型庫,保證了模型與實際系統(tǒng)匹配的準確性。仿真結果表明,基于在線建模的多模型控制方法可以有效改善系統(tǒng)的動態(tài)特性。
利用神經網絡對非線性系統(tǒng)的極強逼近能力,提出了基于SOFM神經
3、網絡的多模型控制方法。通過 SOFM神經網絡對系統(tǒng)進行建模,并及時更新參數,利用動態(tài)逆模型充當控制器對系統(tǒng)進行直接逆控制。為了進一步提高系統(tǒng)性能,本文引入了模糊加權的控制算法,對子控制進行加權以構成系統(tǒng)的全局控制器,并對比了兩種情況下的控制效果。仿真結果表明,兩種方法均可行,且采用模糊加權算法后,控制效果更好。
利用T-S模糊建模方法在復雜系統(tǒng)建模上的優(yōu)越性,結合模糊理論,提出了基于T-S模型的模糊多模型控制方法。利用T-S模
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