基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合的多模型控制方法研究及應(yīng)用.pdf

1、在實(shí)際控制問題中，對于含有種種不確定性的被控對象，傳統(tǒng)的自適應(yīng)控制算法往往難以獲得滿意的控制效果，甚至無法控制。采用基于分解-合成策略的多模型自適應(yīng)控制是解決非線性、變工況、參數(shù)不確定性等復(fù)雜問題的一種有效方法。本文針對傳統(tǒng)自適應(yīng)控制和現(xiàn)有多模型自適應(yīng)控制理論和方法中存在的問題，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力與多模型切換的思想相結(jié)合，研究面向復(fù)雜系統(tǒng)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合的多模型控制方法。本文的主要研究內(nèi)容包括：
　　 (1)基于神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)集合的多模型控制方法的理論研究，包括多模型控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和兩者結(jié)合的方法的理論介紹與研究；
　　 (2)以具有不確定性、時(shí)滯和非線性的三容水箱液位控制系統(tǒng)為實(shí)驗(yàn)平臺，研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模型控制方法在過程控制中的應(yīng)用。其基本設(shè)計(jì)思想是：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意精度逼近任意非線性函數(shù)的特性，對非線性對象進(jìn)行辨識。一般來說，系統(tǒng)不確定性都是有界的，即非線性對象參數(shù)變化空間是有限的。將這個(gè)有限參數(shù)空間劃分為N個(gè)子空間，對每一個(gè)參數(shù)子空間建立

3、一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。N個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)成一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合。利用這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合來構(gòu)造非線性系統(tǒng)控制器，并采用線性加權(quán)過渡算法實(shí)現(xiàn)多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器之間的平滑切換?？刂扑惴ú捎肧TEP7語句表語言編程實(shí)現(xiàn)。所設(shè)計(jì)的三容水箱液位控制系統(tǒng)對系統(tǒng)特性變化表現(xiàn)出較好的魯棒性，驗(yàn)證了設(shè)計(jì)方法的有效性；
　　 (3)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合的多模型控制方法在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。該項(xiàng)目是與中國直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所合作的直升機(jī)旋翼測試系統(tǒng)，其中的液壓泵控制系統(tǒng)中