文档介绍：摘要当前神经网络,模糊原理和神经—模糊融合理论系统等的迅猛发展,近年来,作为一种新颖的控制方法,由美国学者教授提出的自适应逆控制方法越来越引起人们的关注,经过十多年的发展,已经取得了很多成果。然而,目前针对自适应逆控制的研究,还主要以线性系统为主,针对非线性系统的研究成果还不多见,迫切需要研究者对非线性系统的自适应逆控制加以研究。给各种非线性系统的研究提供了有力的工具,本课题主要研究利用这些现代数学工具实现非线性自适应逆控制的问题,具体工作如下:首先,论文研究了基于:窬绲淖允视δ婵刂莆侍猓ü改进模糊基函数,简化了神经网络的学习过程;利用李雅普诺夫稳定性定理得到了网络学习算法的收敛性条件;通过简单的代数方法,证明了所设计的自适应逆控制结构的正确性。其次,论文研究了利用支持向量机进行系统建模、逆建模,进而实现逆控制的方法。基于线性自适应逆控制的瞬ń峁梗菇四芄皇迪址线性控制的控制结构。再次,论文研究了存在扰动情况下的自适应逆控制问题。通过改进建模结构,使得系统建模对扰动与系统输入输出的相关性不敏感,系统逆建模对于系统模型的精确性不敏感。通过改进传统自适应扰动消除器,使其具备消除抖动建模噪声的能力。最后,论文研究了自适应逆控制在逆变电源控制中的应用,并与传统的刂品桨附辛硕员龋砻髯允视δ婵刂颇芄换竦酶〉淖苄巢ɑ关键词自适应逆控制;非线性;:窬纾褐С窒蛄炕蛔允视扰动消除器;逆变电源变率。
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第滦髀课题研究的目的及意义自适应逆控制【频幕舅枷胧怯靡桓隼醋钥刂破鞯男藕湃デ韵螅而控制器的传递函数就是被控对象的传递函数的逆。目的是要使得对象的输出跟随系统指令输入。与传统控制方法相比,自适应逆控制具有极大的优越性。首先,传统的控制方法将对象扰动ǘ韵笤肷和对象输出混合在一起反馈到系统输入端,这样与期望响应比较后的误差包括两个部分,即对象扰动ǘ韵笤肷和对象输出与期望值的偏差,在设计控制器的过程中,为了要得到好的动态响应,需要使得对象输出与期望值的偏差达到最小,另一方面,又希望能够最大限度地消除对象扰动及噪声苟韵笕动最小饩筒嗣埽话阒荒懿扇≌壑苑桨浮6谧允视δ婵刂浦校对象动态响应的控制和扰动的消除被分成两个独立的自适应过程,互不影响,可分别尽可能提高系统的动态性能和最大程度地抑制扰动。其次,自适应逆控制中的反馈属于局部反馈,在自适应迭代过程中只用于改变模型的参数,并不直接控制主回路中的信号流动,只要自适应过程是稳定收敛的,则整个控制系统是稳定的,从而避免了因反馈而可能引起的不稳定问题。再者,因为对象参数变化总是要比通过它的信号产生的变化慢的多,因此在一个自适应逆控制系统中的反馈动作就可以相对地比较慢,仅仅需要与对象参数的变化保持一致就够了,其结果就是:用自适应逆控制,系统的稳定和调节在许多情况下要比传统的反馈控制在整个控制信号带宽内实施反馈容易实现。自适应逆控制的优越性还表现在对被控对象只需要较少的先验知识,通过一定的自适应算法,自适应逆控制可以“学习”和“掌握”对象,进而给出其逆模型,而传统的控制方法通常需要预先知道对象的精确模型。因此,自适应逆控制与传统反馈控制在原理上截然不同。作为一种新的控制器和调节器设计方法,由于其表现出传统控制所不具备的特性,自适应逆控制自提出之日起就引起了很多学者的关注和研究,经过十几年的发展,无论是在理论研究,还是在实际应用上,都已经取得
当前神经网络:怼】和神经一模糊融合理论】等的迅猛发自适应逆控制概述自适应逆控制基本原理如信道均衡和远距离电话线路回波抵消耐ㄐ盼侍狻⒏扇畔齕俊了一定成果,已成为现代控制理论向智能控制发展的一个全新的活跃分支。但是到目前为止,关于自适应逆控制的研究还主要是针对线性系统的,虽然也有一些非线性自适应逆控制方法,但总的来说,关于非线性系统的自制作为一种理论体系也还远末达到完善和成熟的地步。展,给各种非线性系统的辨识和控制提供了有力的工具。理论上,如何将线性自适应逆控制方法更好地推广到非线性自适应逆控制系统;如何开辟非线性自适应逆控制的新途径、新思路、新方法;如何与其他学科交叉取长补短,使其进一步完善简化,从而实用性更强;如何完善非线性正建模和逆建模的理论分析等,都已经成为需要进一步探讨的课题。工程实际上,自适应逆控制在以下诸方面都显示出了巨大的应用前景,语音分析与合成约靶矶嗥渌男藕糯砦侍獾取U庑┍豢囟韵笸ǔ本质上是非线性的,利用线性自适应逆控制方法常常达不到所需得控制效果。这就要求我们用更能描述非线性本质的数学工具来加以研究。由此可见,非线性系统的自适应逆控制研究无论是在理论上还是在工程实际中都具有十分重要的意义,因而值得我们对此作深入的研究。如图疚W允视δ婵刂频姆娇