基于元學習的加工過程多策略協(xié)作控制研究.pdf

1、該論文是作者參加國家自然科學基金資助項目(59585006,59905008,50175029)和教育部留學回國人員科研啟動基金資助項目研究的積累中,結合國內外數(shù)據(jù)挖掘和知識獲取的最新成果,適應知識經濟時代智能控制系統(tǒng)發(fā)展的需要而提出的進一步深化的新課題.加工過程是一類時變性、非線性、非最小相位及模型不確定性的復雜系統(tǒng).為了實現(xiàn)全局范圍的有效優(yōu)化控制,該論文首次提出把元學習理論和技術引入到智能控制領域,并首次提出基于元學習的加工過程多策

2、略協(xié)作控制,以滿足加工過程智能控制整體最優(yōu)的要求,提高加工過程智能控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、適應性、魯棒性和智能度.該論文首先探討了學習一些基本問題在智能控制領域的具體實現(xiàn),包括用誤差空間特征模型和類等效特征模型描述被控對象、控制策略集的構成與控制策略性能描述、元數(shù)據(jù)的結構形式、元知識表示等.其次,該論文研究了加工過程幾種不同的控制算法:PID控制、模糊控制、模糊自整定PID控制、極點配置自校正控制、仿人智能控制等,仿真和試驗分析了各控制算法的

3、控制效果,并在此基礎上建立了加工過程的控制策略集.再次,獲取由不同被控對象特征狀態(tài)、不同控制策略及與之關聯(lián)的性能特征所組成的元數(shù)據(jù)集,并在元數(shù)據(jù)集中使用元學習排名法(Ranking)獲取元知識,包括策略選擇規(guī)則和策略性能特征規(guī)則.最后通過仿真和試驗驗證了基于所獲取元知識的加工過程多策略協(xié)作控制的有效性和優(yōu)良品質.該論文的研究表明,基于元學習的多策略協(xié)作控制是可行的和有效的.對這一方法的進一步探討和研究不僅提高加工過程智能控制系統(tǒng)的智能自