无模型自适应控制方法及其应用研究

《无模型自适应控制方法及其应用研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、摘要无模型自适应控制方法及其应用研究摘要无模型控制方法是一种无需建立过程模型的自适应控制方法。与传统的基于模型的控制方法相比，无模型控制既不是基于模型也不是基于规则，它是一种基于信息的控制方法。无模型控制器作为一种先进的控制策略，具有很强的参数自适应性和结构自适应性。基于以上背景，提出了无模型控制器在工业中的应用研究这一课题，论文主要工作如下：首先，针对无模型控制器在工业被控对象中的应用做了大量的仿真研究，并将其与模糊控制器的效果进行了对比。仿真结果表明，无模型控制器具有良好的抗干扰能力、参数自适应性和结构自适应性。第二，提出了一种改进的无模型控制算法，即在准则函数中加入系统输出斜率的加

2、权项。然后针对以电液伺服系统为代表的积分非自稳系统，给出了一种基于改进算法的双闭环反馈控制系统设计。仿真实验表明该算法具有良好的控制性能，与常规的无模型控制器相比具有更好地动态性能性和鲁棒性能。第三，结合仿人智能控制(Human．simulatedImelligemControl，HSIC)的控制策略，提出了一种对无模型控制进行优化的设计方案。即：仿人智能控制位于控制器的上层，下层并列放置两个分别基于改进算法和常规算法的无模型控制器。经过在线提取系统动态过程的特征信息，利用仿人智能控制策略进行启发和直觉推理，从两套无模型控制器中选择一个合适的控制器作为有效控制器。由于MFAC控制本身具有

3、较强的鲁棒性，当仿人智能控制切换控制算法时，系统的输出曲线上没有任何切换的痕迹，非常光滑。仿真结果表明了基于仿人智能控制的无模型控SU(HIS．MFAC)方案具有良好的动态性能和鲁棒性，它在抑制超调的同时，也兼顾了快速性。HIS．MFAC能够满足设计时对控制系统跟踪性能与快速性的要求，为其应用于工业现场奠定了基础。关键词：无模型自适应控制：泛模型：控制律：电液伺服系统：ABSTRACTModelFreeAdaptiveControlTheoryanditsApplicationsModelfleeadaptivecontrol(MFAC)theoryisanadaptivecontrol

4、methodwhichdoesnotneedtomodeltheindustrialprocess．Comparedwithtraditionalcontrolmethodsbasedonmodeling，MFACisanadvancedcontrolstrategywhichbasedoninformationofInput／OutputData．Ithasparameteradaptabilityandstructureadaptability．Basedonthebackground，thestudyofMFACtheoryanditsapplicationsinindustria

5、lprocessesproposed．Thethesisisorganizedasfollows：Firstly,lotsofsimulationexperimentsontheapplicationofMFACintypicalindustrialprocesseshavebeendone．ThesimulationresultsshowthatMFACcontrollerhasexcellentrobustness，anti-jammingcapability,parameterandstructureadaptability．Secondly,anewMFACcontrolalgo

6、rithmisdeduced．Namely,weightedtheslopeofthesystem’Soutputisinwoducedinthecriterionfunction．Inordertosolvethecontrolofaclassintegralsystem，aMFACsolutionbasedonthenewcontrolalgorithmwithtwofeedbackloopsisproposed．Simulationsshowthatithasgoodcontrolquality．Itstrackperformanceandrobustnessisbettertha

7、nregularMFAC．Thirdly,combined、)l，ithHumanSimulatedIntelligentControl(HSlC)strategy,anoptimizedMFACisproposed．TheHSICisupontheMFAC，whereMFACisusedtocontroldirectly．Theinformationofdynamicprocessisusedtoheuristicandinsti