【摘 要】
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针对机理不清、难建模的被控过程,提出了一种基于数据的网络化控制方法.仅根据过程的输入输出数据,先采用模糊聚类建模技术,获得系统的T-S模型,然后利用神经网络对前件隶属度
【机 构】
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北京联合大学机器人学院,北京100101;北京市信息服务工程重点实验室,北京100101;华北电力大学计算机与控制学院,北京102206;中国石油工程建设公司北京设计分公司,北京100085;北京联合
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针对机理不清、难建模的被控过程,提出了一种基于数据的网络化控制方法.仅根据过程的输入输出数据,先采用模糊聚类建模技术,获得系统的T-S模型,然后利用神经网络对前件隶属度函数的拟合能力,将其转化成显式表达,从而获得一步预测简化模型.再利用递推和反馈校正,获得一系列预测的过程输出,进而将控制系统设计转化成“由未来的偏差及偏差的变化得到未来的控制作用”问题.通过分析典型被控过程的动态响应曲线设计隶属度函数及控制规则,可获得一系列未来的控制作用.再通过选择合适的控制作用即可补偿网络时延和数据丢包的影响.仿真表明,该控制方法在处理随机时延和数据丢包问题上较PID控制有更快的动态响应和更高的精度.
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