基于量子微粒子群優(yōu)化算法的非線性觀測器研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著非線性控制理論特別是反饋線性化理論的發(fā)展,非線性系統(tǒng)狀態(tài)觀測器的設(shè)計以及基于狀態(tài)觀測的非線性控制理論的研究顯得愈發(fā)重要。針對傳統(tǒng)的非線性狀態(tài)觀測器設(shè)計方法的缺點,本文將群體智能算法應(yīng)用于非線性狀態(tài)觀測器設(shè)計過程中的優(yōu)化問題,對基于動態(tài)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性狀態(tài)觀測器和基于滾動時域優(yōu)化的非線性狀念觀測器設(shè)計方法進(jìn)行了深入研究,設(shè)計并實現(xiàn)了兩類基于粒子群算法的智能非線性狀態(tài)觀測器。 本文首先對傳統(tǒng)的非線性狀態(tài)觀測器設(shè)計原理進(jìn)行研究

2、,研究表明規(guī)范型狀態(tài)觀測器的設(shè)計需滿足非??量痰拇嬖跅l件,因此在很大程度上限制了規(guī)范型觀測器的適用范圍;基于線性化的非線性觀測器設(shè)計方法對原系統(tǒng)做線性化近似處理,然后按照線性系統(tǒng)的方法進(jìn)行觀測器設(shè)計,因而有較大的局限性:而運用Lyapunov方法設(shè)計非線性狀態(tài)觀測器時Lyapunov函數(shù)的選擇缺乏構(gòu)造性,所以大多數(shù)情況下只能用其作為證明所設(shè)計觀測器漸近穩(wěn)定的工具。由此,在闡述了群體智能算法的基本原理之后,本文對基于動態(tài)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線

3、性狀態(tài)觀測器和基于滾動時域優(yōu)化的非線性狀態(tài)觀測器進(jìn)行了重點研究。 動態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是極具潛力的一種建模法,它代表了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、辨識和控制的發(fā)展方向?;趧討B(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性觀測器在一定的初始條件下,具有逼近一般非線性系統(tǒng)狀態(tài)軌跡的能力。建立基于動態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性狀態(tài)觀測器模型,核心問題是網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的學(xué)習(xí)算法,本文提出一種采用粒子群算法的權(quán)值學(xué)習(xí)方法,仿真實驗表明,該學(xué)習(xí)算法較傳統(tǒng)的動態(tài)BP學(xué)習(xí)算法具有收斂速度快,收斂精

4、度高的優(yōu)點,系統(tǒng)具有良好的觀測性能。 針對滿足一致重構(gòu)條件的一般非線性連續(xù)時間系統(tǒng),有學(xué)者提出了一種滾動時域狀態(tài)觀測器,這是一種基于優(yōu)化的非線性系統(tǒng)狀態(tài)觀測器設(shè)計方法,其基本思想是通過最小化區(qū)間[t-T,t]上的某個代價函數(shù)對t時刻非線性系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行估計,這種方法具有方法簡單,可操作性強,應(yīng)用范圍廣的優(yōu)點,其關(guān)鍵問題在于優(yōu)化算法的選擇。本文提出采用粒子群算法進(jìn)行滾動時域狀態(tài)觀測器的設(shè)計,仿真實驗表明,基于粒子群優(yōu)化算法的滾動時

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