資料介紹
針對(duì)不確定滯后系統(tǒng),提出一種基于曲線擬合預(yù)測(cè)模型的自適應(yīng)逆控制方法。該方法
將預(yù)測(cè)思想引入自適應(yīng)逆控制中,采用四階龍格庫塔法與GM(2,1)灰色模型相結(jié)合作為預(yù)測(cè)模型,用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為自適應(yīng)逆控制器,并由預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行參數(shù)的在線自適應(yīng)尋優(yōu)。
仿真結(jié)果表明,該方法具有很好的跟蹤效果和較強(qiáng)的魯棒性。
自適應(yīng)逆控制用被控系統(tǒng)的逆模型作為控制器對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性做開環(huán)控制,從而避免
了因反饋而可能引起的不穩(wěn)定問題;同時(shí)又能做到對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的控制與對(duì)象擾動(dòng)的控制分開處理而互不影響[1]。
目前,自適應(yīng)逆控制以其眾多的優(yōu)點(diǎn)而成為一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。為此,人們正在進(jìn)一
步嘗試將各種算法應(yīng)用于自適應(yīng)逆控制中去[2?10]。由于實(shí)際的被控系統(tǒng)存在滯后、干擾等不確定性因素,使得有時(shí)逆控制器的調(diào)整來不及跟上不確定性因素的變化,造成短時(shí)間內(nèi)控制品質(zhì)的下降,因此本文將預(yù)測(cè)思想引入自適應(yīng)逆控制中,提出一種基于曲線擬合預(yù)測(cè)模型的自適應(yīng)逆控制方法。該方法將四階龍格庫塔法與GM(2,1)灰色模型相結(jié)合作為預(yù)測(cè)模型,并對(duì)被控系統(tǒng)的輸出值進(jìn)行預(yù)測(cè);而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則實(shí)現(xiàn)被控系統(tǒng)的逆模型,將其作為控制器,并由預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行參數(shù)的在線自適應(yīng)尋優(yōu)。將預(yù)測(cè)思想與自適應(yīng)逆控制思想相結(jié)合,可有效克服滯后、干擾等不確定性因素對(duì)系統(tǒng)的影響。仿真結(jié)果表明,該方案具有很好的跟蹤效果和較強(qiáng)的魯棒性。
將預(yù)測(cè)思想引入自適應(yīng)逆控制中,采用四階龍格庫塔法與GM(2,1)灰色模型相結(jié)合作為預(yù)測(cè)模型,用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為自適應(yīng)逆控制器,并由預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行參數(shù)的在線自適應(yīng)尋優(yōu)。
仿真結(jié)果表明,該方法具有很好的跟蹤效果和較強(qiáng)的魯棒性。
自適應(yīng)逆控制用被控系統(tǒng)的逆模型作為控制器對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性做開環(huán)控制,從而避免
了因反饋而可能引起的不穩(wěn)定問題;同時(shí)又能做到對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的控制與對(duì)象擾動(dòng)的控制分開處理而互不影響[1]。
目前,自適應(yīng)逆控制以其眾多的優(yōu)點(diǎn)而成為一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。為此,人們正在進(jìn)一
步嘗試將各種算法應(yīng)用于自適應(yīng)逆控制中去[2?10]。由于實(shí)際的被控系統(tǒng)存在滯后、干擾等不確定性因素,使得有時(shí)逆控制器的調(diào)整來不及跟上不確定性因素的變化,造成短時(shí)間內(nèi)控制品質(zhì)的下降,因此本文將預(yù)測(cè)思想引入自適應(yīng)逆控制中,提出一種基于曲線擬合預(yù)測(cè)模型的自適應(yīng)逆控制方法。該方法將四階龍格庫塔法與GM(2,1)灰色模型相結(jié)合作為預(yù)測(cè)模型,并對(duì)被控系統(tǒng)的輸出值進(jìn)行預(yù)測(cè);而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則實(shí)現(xiàn)被控系統(tǒng)的逆模型,將其作為控制器,并由預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行參數(shù)的在線自適應(yīng)尋優(yōu)。將預(yù)測(cè)思想與自適應(yīng)逆控制思想相結(jié)合,可有效克服滯后、干擾等不確定性因素對(duì)系統(tǒng)的影響。仿真結(jié)果表明,該方案具有很好的跟蹤效果和較強(qiáng)的魯棒性。
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