數(shù)據(jù)與模型融合的無模型改進(jìn)控制算法研究.pdf

1、針對工業(yè)過程中難以建立精確數(shù)學(xué)模型的時(shí)滯復(fù)雜非線性系統(tǒng),基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)控制理論的無模型控制方法不依賴系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,只需系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù),就可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜對象的控制,具有理論上的新穎性。因此,發(fā)展數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)控制理論有重要的理論與實(shí)際意義。本文針對無模型控制中的泛模型理論以及無模型控制律存在的不完善之處做了研究與改進(jìn),具體研究內(nèi)容如下:
　　(1)深入研究了無模型控制算法以及基于多新息理論的無模型控制改進(jìn)算法,采用隨機(jī)逼近方法,證明了基于多

2、新息無模型控制算法的收斂性。
　　(2)對基于多新息理論的無模型控制算法的改進(jìn),主要進(jìn)行了以下工作:
　　利用誤差反饋原理,提出了帶誤差反饋的多新息無模型控制改進(jìn)算法。該算法不僅能夠充分有效的利用系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù),還能利用誤差充分的修正泛模型,在提高收斂性的同時(shí)也能有效解決系統(tǒng)超調(diào)問題;
　　針對多新息無模型控制算法中的控制參數(shù)優(yōu)化問題,利用果蠅優(yōu)化算法對控制器中的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)優(yōu)。利用仿真手段驗(yàn)證改進(jìn)方法的有效

3、性。
　　(3)研究了PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)與控制理論,提出了基于多新息理論的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法,從理論上證明了該方法的收斂性。最后結(jié)合仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的有效性。
　　(4)結(jié)合具體項(xiàng)目,針對具有時(shí)滯復(fù)雜非線性特性的六自由度可調(diào)平臺(tái)的姿態(tài)調(diào)整問題,深入研究了Stewart模型、開放式控制系統(tǒng)及相關(guān)理論,采用本文提出的改進(jìn)算法對Stewart實(shí)物系統(tǒng)進(jìn)行控制,實(shí)驗(yàn)表明所提出的改進(jìn)方法能夠有效地解決六自由度可調(diào)平臺(tái)的控制問題。