局部线性化及智能自学习控制方法设计与分析

发布时间：2023-05-07 22:38

　　本文主要对离散时间非线性系统的模型未知问题和控制问题进行了研究,提出了局部线性化方法,以此为基础设计了一系列智能自学习控制方案。论文的主要研究内容总结如下:第一,针对一类离散时间非线性系统,提出了局部线性化方法,包括紧格式局部线性化(CFLL)、偏格式局部线性化(PFLL)和全格式局部线性化(FFLL)。这些线性化方法不需要任何的模型信息,仅利用I/O量测数据将非线性系统等价线性化成具有非线性不确定项的线性仿射数据模型。然后将其扩展到具有重复运动性质的离散时间非线性系统中,相应地提出了迭代域的局部线性化方法,给出了严格的数学分析和证明。第二,针对一类离散时间非线性系统,在局部线性化方法下,利用最优原理,设计了一类无模型自学习控制器,并针对控制器中的未知参数提出了自适应估计算法。该方法仅利用受控系统的在线I/O数据进行控制器设计,不需要任何的模型信息,具有较强的鲁棒性。仿真结果验证了所提出控制方法的有效性。第三,针对一类离散时间非线性系统,在局部线性化方法下,将其转化为具有非线性项的线性仿射系统。在数据驱动框架下,提出一类智能自学习PID控制方法。同时,为了解决非线性不确定项和未知参数问...

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 智能控制研究现状
        1.1.1 智能PID控制
        1.1.2 无模型自适应控制
        1.1.3 迭代学习控制
    1.2 课题来源及主要研究内容
    1.3 论文结构安排
2 局部线性化
    2.1 紧格式局部线性化
    2.2 偏格式局部线性化
    2.3 全格式局部线性化
    2.4 迭代域中的局部线性化
        2.4.1 迭代域中的紧格式局部线性化
        2.4.2 迭代域中的偏格式局部线性化
    2.5 本章小结
3 无模型自学习控制
    3.1 问题描述
    3.2 控制器设计
    3.3 仿真研究
    3.4 本章小结
4 智能自学习PID控制
    4.1 问题描述
    4.2 控制器设计
        4.2.1 基于紧格式局部线性化的智能自学习PID控制
        4.2.2 基于偏格式局部线性化的智能自学习PID控制
        4.2.3 基于全格式局部线性化的智能自学习PID控制
    4.3 收敛性分析
    4.4 仿真研究
    4.5 本章小结
5 智能模最优ILC
    5.1 问题描述
    5.2 控制器设计
        5.2.1 基于紧格式局部线性化的智能模最优ILC
        5.2.2 基于偏格式局部线性化的智能模最优ILC
    5.3 仿真研究
    5.4 本章小结
6 智能PID型 ILC
    6.1 问题描述
    6.2 控制器设计
        6.2.1 智能P型ILC
        6.2.2 智能PD型ILC
        6.2.3 智能PID型 ILC
    6.3 收敛性分析
    6.4 仿真研究
    6.5 本章小结
7 结论与展望
    7.1 结论
    7.2 展望
参考文献
附录1
附录2
致谢
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本文编号：3811463