多變量時滯系統(tǒng)的自校正控制方法研究.pdf

1、本文針對實際控制工程中的多變量系統(tǒng)，研究自適應控制算法和解耦算法。由于過程控制系統(tǒng)存在著非線性、時變性、耦合、時滯和非最小相位特性等因素，使被控對象難以用精確模型表述，并且對控制器的設計造成了困難。大多數(shù)已有的控制方法難以得到令人滿意的控制性能，使控制領(lǐng)域的學者一直在尋找更好的控制算法。在這一背景下，多變量時滯和耦合系統(tǒng)的控制算法受到關(guān)注。由于神經(jīng)網(wǎng)絡具有并行機制、容錯性、分布式存儲和自適應性等優(yōu)良特征，因此，本文把神經(jīng)網(wǎng)絡和自校正控制

2、算法相結(jié)合，探索多變量時滯和耦合系統(tǒng)新的控制算法。本文從研究單變量線性系統(tǒng)開始，到研究多變量系統(tǒng)再到研究非線性系統(tǒng)，然后研究時滯系統(tǒng)，最后研究時變時滯系統(tǒng)，從簡單到復雜，循序漸進，取得了較好的結(jié)果。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴對單變量線性連續(xù)系統(tǒng)和離散隨機系統(tǒng)進行了研究。研究了一種不需要辨識被控對象滯后時間和容錯性強的控制結(jié)構(gòu)。對帶控制量的自回歸滑動平均模型(CARMA)和帶控制量的自回歸積分滑動平均模型(CARIMA)這兩種模型

3、進行了研究，提出了對模型辨識要求較低的自校正控制算法。⑵對非線性飽和時滯系統(tǒng)，研究了一種抗干擾能力強的多補償環(huán)節(jié)預估控制方法。⑶對非線性時變時滯系統(tǒng)，研究了用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行系統(tǒng)辨識和設計控制器的自校正控制方法。⑷對帶有死區(qū)的非線性時變系統(tǒng)，提出了用兩個RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分別對系統(tǒng)的非線性和死區(qū)環(huán)節(jié)進行補償?shù)淖孕Ｕa償方法。⑸對多變量時滯線性耦合系統(tǒng)，提出了解耦補償器的輸出端和系統(tǒng)的輸出端連接的并聯(lián)解耦補償控制。⑹對多變量非線性耦合系統(tǒng)，提