计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2009年
11期
4176-4178
,共3页
多变量系统%扩张状态观测器%动态解耦控制%神经元自适应%混沌优化
多變量繫統%擴張狀態觀測器%動態解耦控製%神經元自適應%混沌優化
다변량계통%확장상태관측기%동태해우공제%신경원자괄응%혼돈우화
针对多变量系统控制中的耦合问题,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的动态解耦方法.该方法将系统输入变量间的耦合作用、被控对象参数时变和外界干扰视为一个总的扰动,用ESO估计该总扰动并反馈到控制器进行补偿,从而实现动态解耦;对解耦后的每个子系统,分别设计出了基于误差最小二乘指标的神经元自适应PID(NAPID)控制器.该方法简化了解耦过程,放松了对系统模型的要求,计算量小、鲁棒性强.最后用该法对蒸馏塔进行控制仿真,仿真时使用混沌优化方法对ESO的参数进行了离线优化,并给出了与模糊PID解耦控制方法对比的仿真结果,结果证明本方法是可行的.
針對多變量繫統控製中的耦閤問題,提齣瞭一種基于擴張狀態觀測器(ESO)的動態解耦方法.該方法將繫統輸入變量間的耦閤作用、被控對象參數時變和外界榦擾視為一箇總的擾動,用ESO估計該總擾動併反饋到控製器進行補償,從而實現動態解耦;對解耦後的每箇子繫統,分彆設計齣瞭基于誤差最小二乘指標的神經元自適應PID(NAPID)控製器.該方法簡化瞭解耦過程,放鬆瞭對繫統模型的要求,計算量小、魯棒性彊.最後用該法對蒸餾塔進行控製倣真,倣真時使用混沌優化方法對ESO的參數進行瞭離線優化,併給齣瞭與模糊PID解耦控製方法對比的倣真結果,結果證明本方法是可行的.
침대다변량계통공제중적우합문제,제출료일충기우확장상태관측기(ESO)적동태해우방법.해방법장계통수입변량간적우합작용、피공대상삼수시변화외계간우시위일개총적우동,용ESO고계해총우동병반궤도공제기진행보상,종이실현동태해우;대해우후적매개자계통,분별설계출료기우오차최소이승지표적신경원자괄응PID(NAPID)공제기.해방법간화료해우과정,방송료대계통모형적요구,계산량소、로봉성강.최후용해법대증류탑진행공제방진,방진시사용혼돈우화방법대ESO적삼수진행료리선우화,병급출료여모호PID해우공제방법대비적방진결과,결과증명본방법시가행적.
