实用随机多变量NARMAX模型的无模型自校正控制器.pdf
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1、 年 月 陕西理工大学学报(自然科学版).第 卷第 期 ().引用格式:侯小秋李丽华.实用随机多变量 模型的无模型自校正控制器.陕西理工大学学报(自然科学版)():.实用随机多变量 模型的无模型自校正控制器侯小秋 李丽华黑龙江科技大学 电气与控制工程学院 黑龙江 哈尔滨 摘 要:针对实用随机多变量 模型的控制问题基于改进多变量广义控制目标函数提出了实用随机多变量 模型的无模型自校正控制器 使用具有辅助向量的多变量全格式动态线性化方法逼近实用随机多变量 模型由其构建多变量预测模型采用 神经网络辨识泛模型参数函数增加了泛模型参数函数的信息含量将多变量系统分离为具有耦合的多个子系统通过非线性递推最小
2、二乘法对 神经网络的连接权重值进行学习同时估计随机干扰模型的参数给出了新的学习算法 仿真研究表明算法的响应性能优良关键词:神经网络控制无模型自适应控制自校正控制器非线性递推最小二乘法参数估计中图分类号:.文献标识码:文章编号:()收稿日期:修回日期:通信作者:侯小秋()男黑龙江双城人硕士副教授主要研究方向为非线性控制、预测控制、自适应控制、智能 控制、无模型控制、神经网络控制文献利用风机变桨系统的在线/数据在不依赖于被控系统任何数学模型信息的基础下实现变桨控制并设计了执行器的容错控制策略以保证风电机组在风速超过额定风速工况条件时的稳定和可靠运行 文献在分析永磁同步电机转速环与电流环超局部模型基
3、础上构造了无模型滑模速度控制器和电流控制器并采用滑模扰动观测器对未建模量进行估计补偿构成了基于滑模扰动观测器的永磁同步电机无模型滑模控制调速系统 文献以四旋翼飞行仿真器作为研究对象将无模型自适应预测控制应用于四旋翼飞行仿真器的姿态调整控制问题中 文献提出了一类实用多变量 模型并研究其多变量非线性递推最小二乘法 文献研究了实用单变量随机 模型的无模型自校正控制器本文将其推广到多变量情形研究实用随机多变量 模型的 神经网络辨识参数的无模型自校正控制器 实用随机多变量 模型的泛模型文献提出实用随机多变量 模型:()()()()()()()()()()式中()为输出向量()为输入向量()为向量函数 为
4、时滞()、()为矩阵多项式()为白噪声向量、为阶数 且()()()()()()()()()()()()不失研究的一般性研究()、()为一阶情形:()()令()()()()()()()式中()为无干扰输出向量 记输入输出集合()()()()()()()参考文献给出()的具有辅助向量多变量全格式动态线性化方法的泛模型逼近为()()()()()()()式中、为伪阶数 为加权网络()和()的意义见文献()的意义见文献 记()()()()()()()()()则由式()()写成()()()()()()()()()()()()由式()、()、()得()()()()()()()把式()代入式()得()()()
5、()()()()()()()()由式()、()得()()()()()()式()代入式()得()()()()()()()()()()()()式()整理得()()()()()()()()式中矩阵多项式()()()()()()()广义辅助向量()()()/自校正控制器.预测模型由式()迭代建立预测模型(忽略()()的作用):()()()()()()()式中()为 步预测输出 且()()则()()()()()()()()第 期 侯小秋李丽华 实用随机多变量 模型的无模型自校正控制器 式中()()()()()()()()()且()()令 得()()()()()()()().自校正控制器算法广义多变量控制
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