控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2009年
6期
701-704
,共4页
大时滞非线性系统%α阶逆系统%BP神经网络%动态矩阵控制%伪线性系统
大時滯非線性繫統%α階逆繫統%BP神經網絡%動態矩陣控製%偽線性繫統
대시체비선성계통%α계역계통%BP신경망락%동태구진공제%위선성계통
nonlinear large-delay system%αth-order inverse system%BP neural network%dynamic matrix control%pseudo-linear system
针对一类大时滞非线性系统,提出了基于α阶逆的动态矩阵控制新方法.该方法采用BP神经网络辨识逼近原非线性系统的α阶逆系统,并与原系统串联复合组成伪线性系统;采用基于线性系统的动态矩阵预测控制方法设计系统附加控制器.在系统存在建模误差、存在扰动和模型参数发生较大变化等情况下,采用该控制方法依然具有很好的动、静态性能和很强的鲁棒性.给出了详细的设计原理和步骤,并通过大量的仿真分析与已有的大时滞非线性系统内模控制研究结果进行了比较:内模控制依赖于系统模型,当模型出现严重失配的情况下,系统性能变坏,而采用提出的方法则不依赖系统精确的数学模型,计算量小,简化了非线性系统的设计;研究与仿真结果证明了所提控制方法的有效性.
針對一類大時滯非線性繫統,提齣瞭基于α階逆的動態矩陣控製新方法.該方法採用BP神經網絡辨識逼近原非線性繫統的α階逆繫統,併與原繫統串聯複閤組成偽線性繫統;採用基于線性繫統的動態矩陣預測控製方法設計繫統附加控製器.在繫統存在建模誤差、存在擾動和模型參數髮生較大變化等情況下,採用該控製方法依然具有很好的動、靜態性能和很彊的魯棒性.給齣瞭詳細的設計原理和步驟,併通過大量的倣真分析與已有的大時滯非線性繫統內模控製研究結果進行瞭比較:內模控製依賴于繫統模型,噹模型齣現嚴重失配的情況下,繫統性能變壞,而採用提齣的方法則不依賴繫統精確的數學模型,計算量小,簡化瞭非線性繫統的設計;研究與倣真結果證明瞭所提控製方法的有效性.
침대일류대시체비선성계통,제출료기우α계역적동태구진공제신방법.해방법채용BP신경망락변식핍근원비선성계통적α계역계통,병여원계통천련복합조성위선성계통;채용기우선성계통적동태구진예측공제방법설계계통부가공제기.재계통존재건모오차、존재우동화모형삼수발생교대변화등정황하,채용해공제방법의연구유흔호적동、정태성능화흔강적로봉성.급출료상세적설계원리화보취,병통과대량적방진분석여이유적대시체비선성계통내모공제연구결과진행료비교:내모공제의뢰우계통모형,당모형출현엄중실배적정황하,계통성능변배,이채용제출적방법칙불의뢰계통정학적수학모형,계산량소,간화료비선성계통적설계;연구여방진결과증명료소제공제방법적유효성.
A novel method of dynamic matrix control(DMC) based on αth-order inverse is proposed for a class of nonlinear system with large-delay.The method cascades the αth-order inverse model approximated by BP neural network with the original system to get the composite pseudo-linear system. Then the dynamic matrix control method for the linear system is inrtoduced into the pseudo-liear system. Both of the dynamic and static performances of the system are excellent even there are some modelling errors,disturbance or large change of model parameters. The principles and steps are presented,and compared with the internal model control for nonlinear system with large-delay. The performance of internal model control will be bad when internal models and the actual model mismatch. The proposed method does not rely on the accurate mathematical model and has small computation,therefore it simplifies the design of nonlinear DMC controller. The simulation result shows the validity of the proposed method.