时变系统的去伪自适应控制算法研究

发布时间：2017-04-27 02:03

  本文关键词：时变系统的去伪自适应控制算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在科学技术高度发达的今天,现代工业对系统控制精度的要求不断提高,通过建立系统的精确模型来对其进行控制变得越来越困难。与此同时,在如今的信息社会,大量信息和数据不断产生,反映着工业生产过程中被控系统的工艺变化等相关信息。如何充分利用数据中包含的大量信息,在难以建立被控系统精确数学模型的条件下,实现对生产过程的优化控制,数据驱动控制方法受到了越来越多的重视。数据驱动这一概念最早起源于计算机科学与计算智能领域,近些年被应用到控制领域。去伪控制方法属于数据驱动控制的一种,它直接从系统的输入输出数据入手,对系统进行控制。本文在以往去伪控制研究的基础上,将该控制方法扩展到时变系统,提出了一种新的带有衰减记忆因子的代价函数,并将其与新的控制器切换算法结合,以PID控制器作为其候选控制器集合,构成了时变系统的去伪自适应PID控制。本文首先将PID控制器的不同参数集合作为候选控制器集合,并对其做出一定的改进,与去伪自适应控制相结合,形成了去伪自适应PID控制。其次,针对时变系统,在原有控制器代价函数的基础上,提出了带有衰减记忆因子的代价函数,用以加快控制器切换速度和减小切换时的瞬时响应。同时根据新的代价函数的特点,结合了一种新的控制器切换算法LICLA,并将其与原控制器切换算法进行比较,理论说明了其对系统性能提升的有效性。再次,为确保时变系统在进行控制器切换时的稳定性,给出了基于原稳定性定义的新的稳定性定义。同时在这一稳定性定义的基础上,对去伪自适应系统的稳定性重新给出了新的分析以及证明。说明了针对时变系统,去伪自适应控制可有效保证系统的稳定性。最后,根据之前的理论分析给出仿真验证。通过仿真结果表明,衰减记忆因子的引入,有利于在时变系统中,在保证系统稳定性的前提下,系统可以以一个更快的速度和更小的瞬时响应,切换到一个稳定的控制器。
【关键词】：去伪自适应控制 衰减记忆 代价函数 PID控制 LICLA 稳定性分析
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP273.2
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-17
• 1.2.1 数据驱动控制方法研究现状12-15
• 1.2.2 去伪控制方法研究现状15-17
• 1.3 本文主要研究内容与论文结构17-20
• 第二章 数据驱动控制方法20-34
• 2.1 引言20-21
• 2.2 数据驱动控制21-23
• 2.3 去伪控制方法23-28
• 2.3.1 学习阶段24-27
• 2.3.2 自适应控制阶段27-28
• 2.4 去伪自适应PID控制28-33
• 2.4.1 去伪自适应控制的基本定义28-30
• 2.4.2 改进的PID控制器30-32
• 2.4.3 性能指标及切换算法32-33
• 2.5 本章小结33-34
• 第三章 时变系统的去伪自适应PID控制34-52
• 3.1 引言34-35
• 3.2 衰减记忆因子35
• 3.3 时变系统的去伪自适应PID控制的代价函数35-39
• 3.3.1 传统代价函数36
• 3.3.2 带有衰减记忆因子的代价函数36-37
• 3.3.3 衰减记忆因子对控制器切换的影响37-39
• 3.4 时变系统的去伪自适应PID控制的稳定性基本定义39-44
• 3.4.1 传统去伪自适应控制的稳定性基本定义39-40
• 3.4.2 时变系统的去伪自适应PID控制的稳定性基本定义40-44
• 3.5 时变系统的去伪自适应控制的控制器切换算法44-51
• 3.5.1 自去伪控制和互去伪控制44-45
• 3.5.2 ε-hysteresis算法45-47
• 3.5.3 ICLA算法和LICLA算法47-51
• 3.6 本章小结51-52
• 第四章 时变系统的去伪自适应控制的稳定性分析及仿真验证52-80
• 4.1 引言52-53
• 4.2 时变系统的去伪自适应控制的稳定性分析53-59
• 4.2.1 虚拟参考输入信号的稳定性分析53-55
• 4.2.2 代价可检测性分析55-58
• 4.2.3 算法收敛性及系统稳定性分析58-59
• 4.3 时变系统的去伪自适应PID控制的仿真验证及分析59-78
• 4.3.1 时变系统的去伪自适应控制框架60-62
• 4.3.2 不同代价函数对控制器切换的仿真验证及分析62-67
• 4.3.3 不同切换算法对控制器切换的仿真验证及分析67-78
• 4.4 本章小结78-80
• 第五章 总结及展望80-84
• 5.1 本文主要工作和研究成果80-81
• 5.2 未来工作展望81-84
• 参考文献84-90
• 致谢90-92
• 攻读学位期间发表的学术论文92-94

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