【摘 要】
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本文针对一类单变量非线性离散时间系统和一类多变量非线性离散时间系统的参数不确定性和工况的变化,提出了一种基于人工神经网络的非线性多模型自适应控制器设计方法,并证明
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本文针对一类单变量非线性离散时间系统和一类多变量非线性离散时间系统的参数不确定性和工况的变化,提出了一种基于人工神经网络的非线性多模型自适应控制器设计方法,并证明了系统的稳定性。本文首先在被控系统的各个平衡点处进行Taylor展开,分别建立一个固定线性模型和一个固定非线性神经网络模型；然后再建立一个可全局移动的线性自适应模型和一个非线性神经网络自适应模型。在此基础上,建立一个可重新赋值的线性自适应模型和一个非线性神经网络自适应模型,构成多模型集。进而根据切换准则自动选取最优模型,并据此计算最优控制律,并辨识控制器参数。仿真结果说明在被控系统的工况发生较大变化的情况时,本文提出的多模型方法比单模型的方法具有更好的暂态控制性能和克服扰动能力。
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