【摘 要】
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提出了一种改进的基于小波分解的非线性系统辨识算法,利用小波函数的逼近能力在线辨识被控对象的非线性项。针对基于小波分解的辨识算法缺乏预测能力,提出了根据线性鲁棒自适应控制器提供的当前控制信息预测未来的非线性项值新方法,并结合多模型方法,根据所定义的切换指标自动切换到当前最优控制器。仿真结果表明,改进的基于小波分解的辨识算法能够有效逼近非线性系统,基于小波分解的非线性系统多模型自适应控制方法改善了系统
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提出了一种改进的基于小波分解的非线性系统辨识算法,利用小波函数的逼近能力在线辨识被控对象的非线性项。针对基于小波分解的辨识算法缺乏预测能力,提出了根据线性鲁棒自适应控制器提供的当前控制信息预测未来的非线性项值新方法,并结合多模型方法,根据所定义的切换指标自动切换到当前最优控制器。仿真结果表明,改进的基于小波分解的辨识算法能够有效逼近非线性系统,基于小波分解的非线性系统多模型自适应控制方法改善了系统性能,随着系统运行跟踪误差明显减小,说明了该方法的有效性和可行性。
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针对电池电源逆变系统中的直流-直流变换器,提出了采用模糊控制和平均电流控制相结合的方法(称为模糊平均电流控制法)进行控制,并且使用了比常见的小信号平均分析法更为精确的大信号模型对系统进行建模分析。文章在系统模型的建立、控制方案的设计、参数整定等方面都做了详细的说明。针对一个电池电源系统实例,使用Matlab搭建平台和控制系统进行仿真分析。这种控制算法具有响应迅速,抗扰动能力强的优点,在仿真结果中也
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