非線性系統(tǒng)多模型智能主動容錯控制方法研究.pdf

1、本文以非線性系統(tǒng)為研究對象，以已知系統(tǒng)某些先驗知識為前提，以前期提出的基于多模型主動容錯控制方案為基礎(chǔ)，針對系統(tǒng)可能出現(xiàn)的各種故障情形，設(shè)計了兩種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模型的主動容錯控制方案，圍繞所提出的方案，主要進(jìn)行了以下幾方面的研究工作： 1)針對前期基于多模型主動容錯控制方案中控制策略采用PID對時延時變對象適應(yīng)性欠佳且無法實現(xiàn)最優(yōu)控制的問題，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模型預(yù)測主動容錯控制方案，充分利用了預(yù)測控制對系統(tǒng)模型精度

2、要求不高，魯棒性好，且動態(tài)性能較優(yōu)的特點，并以仿真算例驗證了該方案的有效性。 2)針對前期研究中PID參數(shù)整定基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢、易陷入局部極小，而且對模型庫中無先驗知識的故障模型在線建模及重組速度慢等問題，提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模型主動容錯控制方案，以RBF網(wǎng)絡(luò)取代BP網(wǎng)絡(luò)建模，又以RBF網(wǎng)絡(luò)建模過程中的Jaeobian信息作為整定PID參數(shù)的計算內(nèi)核，與前期研究中基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模型主動容錯方案相比