自適應逆控制及其應用研究.pdf

1、自適應逆控制提出二十年來已經取得了很大進展，它用被控對象傳遞函數的逆作為串聯控制器來對系統的動態(tài)特性作開環(huán)控制，從而避免了因反饋引起的不穩(wěn)定性問題，同時又能將系統動態(tài)特性的控制與對象擾動的控制分開處理而互不影響，具有很大的優(yōu)越性。目前對線性系統的自適應逆控制的研究較多，但由于發(fā)展時間較短，仍存在很多問題；非線性系統的自適應逆控制研究較少，尚待進一步深入探討。 本文進一步研究了自適應逆控制策略，依次討論了：(i)變學習率的線性LM

2、S自適應逆控制；(ii)執(zhí)行器輸入幅值飽和受限的線性自適應逆控制；(iii)基于變學習率神經網絡BP算法的非線性自適應逆控制及其在感應電機控制中的應用。 本文的主要工作如下： ◆構造價值函數，按梯度下降原則求取自適應權值更新律，獲得了變學習率的LMS算法，它的常數選擇范圍較原來的固定學習率的LMS算法更廣，由于學習率可隨輸入信號的平滑程度不同而自適應調整大小，因此整體收斂速度加快，且對輸入信號中的擾動具有一定的魯棒性。

3、 ◆針對控制中常見的執(zhí)行器幅值飽和問題，調整自適應逆控制的基本結構，即在求最優(yōu)控制器的過程中考慮飽和器的限制，然后按照新的結構圖調整自適應律，得到一個既滿足執(zhí)行器飽和要求又能最大程度上實現控制目標的控制器，在這兩個條件下，該控制器是最優(yōu)的。 ◆在對線性系統自適應逆控制的基本策略研究以后，考慮將其擴展到非線性系統，并應用于感應電機的控制。由于感應電機的非線性、多變量特性，我們引入神經網絡結構，用神經網絡構建對象模型和逆模型。