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1、计算机测量与控制.2005.13(2)工业控制·138·ComputerMeasurement&Control=====================================================文章编号:1671-4598(2005)02-0138-03中图分类号:TP13文献标识码:B基于动态优化模型集的多模型自适应控制李锋，周有训(华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州510640)摘要:针对多模型自适应控制的传统算法中固定模型集无法准确覆盖对象的不确定域的问题,提出了一种新型的能够在线动态优
2、化模型集的方法。该方法能够在线自动添加、删除以及修改模型集中的模型,有效地控制模型数量以及优化模型集,使模型集对不确定域进行精确覆盖,并且在系统运行的稳定阶段可以停止优化模型集的动作,从而大幅减少计算量。该方法在优化控制性能的同时不会过分增加系统运算负担,仿真实验表明了此算法的优越性。关键词:多模型;自适应控制;切换MultipleModelAdaptiveControlBasedonDynamicallyOptimizingModelBankLiFeng,ZhouYouxun(AutomationScienceandEn
3、gineeringCollege,SCUT,Guangzhou510640,China)Abstract:Anewmultiplemodeladaptivecontrolschemebasedondynamicallyoptimizingmodelbankisintroduced.Focusontheprob-lemthatfixedmodelbankcannotcovertheplantuncertaintyexactlyintraditionalmultiplemodeladaptivecontrolstrategy.
4、Thisschemecanadd,removeandupdatemodelsonlineautomaticallyinmodelbank.Soitcancontrolthenumberofmodelseffectively,andoptimizemodelbanktocovertheplantuncertaintyexactly.Thisschemecanstopoptimizingmodelbankwhensystemisrunningsteadilywhichreducescom-putationalload.Ther
5、efore,thisschemeimprovescontrolperformanceandreducesthecomputationalloadatthesametime.Simulationre-sultsdemonstratetheeffectivenessofthismethod.Keywords:multiplemodel;adaptivecontrol;switching新模型的同时删除旧模型来保持模型库中模型数量的不变,达0引言到动态更新模型库并且不增加模型数量的目的,但是并没有给在一般的工业过程中,由于生产需
6、求的不同、设备性能的出删除旧模型的标准。变动以及受到天气等各种因素的影响,传统的自适应控制算法针对以上各种算法,本文提出了一种新型的模型集优化策由于需要比较长的时间来辨识学习对象的时变参数并进行相应略。首先根据先验知识离线对受控对象建立一组固定模型集,的调节,因此只适合于控制参数慢时变以及参数变化范围不大在系统运行过程中,判断模型库中各模型对对象的近似程度。的系统,无法满足这种复杂对象的控制需求。近年来发展起来如果模型集中选择的对象的标称模型足够近似对象,则根据一的多模型自适应控制可以根据对象不同的典型工况依照先验知定的算
7、法更新模型库中标称模型的参数来进一步逼近受控对识离线建立多个模型对对象进行近似,并依据每个模型相应建象;反之,则动态对模型库增加新模型。这种算法可以有效地立一个控制器,在系统运行过程中根据对多个模型的评价选择控制模型库中模型的数量,力争以较少的模型数量和较轻的计最优模型以及相应控制器切换入闭环系统进行控制。算负担达到最大限度地动态覆盖对象的不确定性的目的,可以传统的模型集为离线建立,不能满足系统尤其是过程控制实现比较平滑的切换,对控制性能有一定的优化,仿真结果显中的动态性能,针对这个实际问题控制理论界提出了一些模型示了此算
8、法的优越性。集的改进方案。孙维[1]提出了一种改进的K-BN建模方法,能够在系统运行工作点两侧分别建立两个局部即时近似线性模1问题描述型,根据这两个线性模型的加权平均得到即时模型对系统控考虑由如下形式描述的动态对象制,并可以在系统运行动态特性变化不大时停止建模过程;T(t-1)θ(1)y(t)=Ф[2]
