多变量非线性系统相关论文
工业生产过程控制中的被控对象往往是多输入多输出系统。对于一些多变量工业过程采用分散控制将其化成单回路系统，采用多个单回路控......
该文首先综述了预测控制和智能控制在理论和应用上的进展,而后以神经网络为基础,围绕神经网络建模、预测与控制等主题展开了一系列......
倒立摆属于多变量、非线性、不稳定、强耦合的快速系统,是一个多用途的综合性实验装置,对它的研究可归结为对多变量非线性系统的研......
自适应模糊控制是模糊控制理论与自适应控制理论相互交叉、相互渗透而形成的一个研究领域。由于自适应模糊控制系统可以在运行过程......
采用多变量动态矩阵控制并结合Simulink对典型多变量非线性系统一CSTR模型进行仿真.仿真结果表明该算法对多变量系统具有较好的跟......
该文针对复杂的多变量系统，提出了一种基于遗传算法的多变量模糊模型预测控制方法。该方法通过模糊预测来建立多变量系统的模糊模型......
该文对多变量非线性系统提出了一种自适应极点配置算法。证明了当系统非线性部分满足一定约束时，只要将闭环极点配置到原点的适当小......
针对在多变量非线性系统解耦控制中存在的问题，该文提出了基于ＴＳ模糊预测模型的预估补偿解耦控制方法，仿真结果表明：该文提出的基于ＴＳ模糊......
本文针对多变量非线性系统 ,提出了一种参数自调整的模糊加权信息融合方法 .利用模糊组合变量降低模糊控制系统的维数 ,根据不同的......
文章提出了一种基于知识的变结构解耦控制策略,并用于多变量非线性系统的控制,避免了传统解耦控制所必须的建模过程,特别是避免了......
对一类不确定多变量非线性系统提出了自适应模糊控制方法。该方法采用模糊逻辑系统组成的矩阵逼近控制器中的逆矩阵以避免控制器的......
基于状态观测器,结合自适应模糊系统、H∞控制和滑模控制,针对一类不确定非线性多变量系统,提出了一种稳定的自适应模糊控制算法.......
对参数未知多变量非线性系统提出一种模糊直接广义预测控制算法．该算法将多变量非线性系统转化为多变量时变线性系统，然后利用模糊系......
为了获得精确预言模型并且补偿模型的影响，在系统的控制性能上错配并且避免解决非线性的编程问题，为 multivariable 的一个适应模糊......
为了使广义预测控制的思想成功应用于多变量非线性系统,用神经网络对其进行开环解耦得到单变量非线性系统后,采用一种复合多层前馈......
运用简易模糊算法实现了倒摆的稳定控制 ,并利用控制倒摆平衡位置不在竖直方向的方法实现了倒摆的定向运动和往复运动 .......
在PID多变量解耦控制的基础上，设计了一种基于对角递归神经网络的PID解耦控制器。基于对角递归神经网络构造了PID控制器，并把几个PID......
以罐式搅拌反应器为例，针对复杂多变量系统的强耦合性、非线性、时变性等问题，研究了多变量非线性系统的预测控制及改善控制性能的方......
针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测解耦控制算法：首先对多变量非线性系统建立T—S模糊模型，然后在每个采样点对系......
针对广义预测控制算法需要在线递推求解Diophantine方程及矩阵求逆等计算量大的缺陷，对参数未知多变量非线性系统提出一种径向基函......
针对焦炉集气管压力这类多变量非线性系统的特点，提出了一种基于模糊神经网络的智能协调控制方案：应用遗传算法对模糊神经网络结构和......
依据BP神经网络系统能够利用人工智能的方法,准确分析多变量非线性系统的特性, 采用多层向前BP神经网络系统建立起了橡胶老化预报......
本文主要研究了多变量非线性过程控制问题，主要工作和研究成果由五部分组成：一、介绍了对于有纯滞后过程的基于神经网络的预测控制，提......
针对多变量非线性系统,提出了一种基于Tchebycheff正交神经网络的多步预测控制方案,采用Tchebycheff正交神经网络离线建立预测模型......
提出了一种基于知识的变结构解耦控制策略,并用于多变量非线性系统的控制,避免了传统解耦控制所必须的建模过程,特别是避免了相应......
提出了一种由人工神经网络与线性ARX模型相结合的集成模型 ,给出了其辨识训练方法 .以此模型为基础 ,提出了一种多变量非线性预测......
针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测控制（GPC）算法．首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型，利用模糊聚类算法和正交......
