【摘 要】
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针对参数子集个数较多导致计算量较大和由于系统参数发生跳变造成系统暂态性能差的问题,本文提出了基于动态优化双估计器的多模型自适应混合控制方法.首先对多个参数子集进行
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海交通大学电工与电子技术中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB0303403),国家自然科学基金重大项目(61590922),国家自然科学基金青年项目(61503138),国家自然科学基金项目(61673268)资助.
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针对参数子集个数较多导致计算量较大和由于系统参数发生跳变造成系统暂态性能差的问题,本文提出了基于动态优化双估计器的多模型自适应混合控制方法.首先对多个参数子集进行动态优化得到最优参数子集,减少了需要计算的模型数量,提高了系统收敛速度;其次对被控对象设置一个固定初值的估计器和一个可重新赋值的估计器,固定估计器用于初始时刻对参数的估计,可赋值估计器动态调整估计初值用于减小估计误差,提高系统暂态性能.最后的仿真结果表明了该方法的有效性,并给出了系统的稳定性及收敛性分析.
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