數(shù)據(jù)與模型融合的無模型改進控制算法研究.pdf

1、針對工業(yè)過程中難以建立精確數(shù)學模型的時滯復雜非線性系統(tǒng),基于數(shù)據(jù)驅動控制理論的無模型控制方法不依賴系統(tǒng)數(shù)學模型,只需系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù),就可以實現(xiàn)復雜對象的控制,具有理論上的新穎性。因此,發(fā)展數(shù)據(jù)驅動控制理論有重要的理論與實際意義。本文針對無模型控制中的泛模型理論以及無模型控制律存在的不完善之處做了研究與改進,具體研究內容如下:
　　(1)深入研究了無模型控制算法以及基于多新息理論的無模型控制改進算法,采用隨機逼近方法,證明了基于多

2、新息無模型控制算法的收斂性。
　　(2)對基于多新息理論的無模型控制算法的改進,主要進行了以下工作:
　　利用誤差反饋原理,提出了帶誤差反饋的多新息無模型控制改進算法。該算法不僅能夠充分有效的利用系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù),還能利用誤差充分的修正泛模型,在提高收斂性的同時也能有效解決系統(tǒng)超調問題;
　　針對多新息無模型控制算法中的控制參數(shù)優(yōu)化問題,利用果蠅優(yōu)化算法對控制器中的相關參數(shù)進行在線調優(yōu)。利用仿真手段驗證改進方法的有效

3、性。
　　(3)研究了PID神經網(wǎng)絡辨識與控制理論,提出了基于多新息理論的PID神經網(wǎng)絡改進算法,從理論上證明了該方法的收斂性。最后結合仿真實驗驗證了方法的有效性。
　　(4)結合具體項目,針對具有時滯復雜非線性特性的六自由度可調平臺的姿態(tài)調整問題,深入研究了Stewart模型、開放式控制系統(tǒng)及相關理論,采用本文提出的改進算法對Stewart實物系統(tǒng)進行控制,實驗表明所提出的改進方法能夠有效地解決六自由度可調平臺的控制問題。