基于隨機逼近算法的無模型直接自適應控制.pdf

1、為了解決對受控對象數學模型結構的依賴和未建模動態(tài)的問題,自適應控制領域提出了無模型自適應控制的概念,即不需要建立被控對象的數學模型,直接利用系統(tǒng)的輸入輸出數據來設計控制器對系統(tǒng)進行控制.無模型直接自適應控制從方法上講更加貼近真實意義上的控制思想,而非模型論.實踐中,因為避免了建立數學模型的過程,使其應用更為廣泛. 由于隨機逼近算法具有算式結構簡單,不需要對象的具體數學模型以及對含有噪聲的數據有較好的處理能力等特點,使其非常適用于

2、無模型直接自適應控制.因此,本文在對隨機逼近算法進行研究的基礎之上,主要側重于研究基于隨機逼近算法的無模型直接自適應控制.通過各種控制方案進行分析研究,發(fā)現存在的問題,并對方案進行進一步的改進. 本文在研究直接自適應神經網絡控制(DA-NNC)中發(fā)現,系統(tǒng)的跟蹤響應存在一定程度的偏差,針對這一問題提出了加入PID補償器混合控制的方案,并通過仿真驗證了混合控制可以有效地減小系統(tǒng)跟蹤響應偏差.另外,在針對虛擬參考概念的研究中,深入討