基于M2SPSA的多模型控制器.pdf

1、該文提出了一種以改進(jìn)的自適應(yīng)同時擾動隨機(jī)逼近算法和多模型方法為基礎(chǔ)的對未建模型的工業(yè)過程對象進(jìn)行控制的新方法,由于改進(jìn)的自適應(yīng)同時擾動隨機(jī)逼近算法具有算式結(jié)構(gòu)簡單,對含有噪聲的數(shù)據(jù)有較好的處理能力,可以對數(shù)學(xué)模型未知的系統(tǒng)進(jìn)行有效處理等特點(diǎn)以及多模型方法對提高系統(tǒng)暫態(tài)響應(yīng)和具備對含有大不確定性變化的系統(tǒng)的有效控制的特點(diǎn),使得該方法在未建模型的對象控制中有很好的應(yīng)用前景.該文將改進(jìn)的自適應(yīng)同時擾動隨機(jī)逼近算法與多模型方法相結(jié)合.在具體控制

2、過程中,首先根據(jù)系統(tǒng)對象的輸入和輸入的估計值的誤差構(gòu)造合適的多模型切換指標(biāo)函數(shù),然后根據(jù)切換指標(biāo)函數(shù)選擇對應(yīng)的控制器.系統(tǒng)利用多模型控制器中的基于改進(jìn)的同時擾動隨機(jī)逼近算法的控制器的輸出值和控制對象的輸入之差構(gòu)造對應(yīng)此自適應(yīng)控制器參數(shù)的性能指標(biāo).對此性能指標(biāo)的極小化過程中使用了改進(jìn)的自適應(yīng)同時擾動隨機(jī)逼近算法.同時,在選擇參考輸入信號的時候,該文采用一種稱為虛擬模型參考自適應(yīng)的智能選取參考輸入信號的方法.多模型方法的介入提高了整個系統(tǒng)的