导读:本文包含了非参数模型自适应控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:自适应,模型,参数,神经网络,导数,永磁,系统。
非参数模型自适应控制论文文献综述
尹忠刚,刘静,钟彦儒,杨立周[1]（2012）在《基于双参数模型参考自适应的感应电机无速度传感器矢量控制低速性能》一文中研究指出提出了一种基于双参数模型参考自适应的感应电机无速度传感器矢量控制策略,可以同时进行转速辨识和定子电阻辨识,能够有效削弱低速时定子电阻变化对系统的影响,提高了系统的低速带载性能;推导了转速闭环系统的线性化小信号模型,利用根轨迹法分析了系统的稳定性及PI参数对系统性能的影响。对双参数模型参考自适应算法进行了实验验证,并与传统模型参考自适应算法进行了对比,实验结果验证了算法的有效性。(本文来源于《电工技术学报》期刊2012年07期）
纪超[2]（2012）在《基于非参数模型的自适应控制方法研究》一文中研究指出当前工业领域快速发展，生产过程越来越复杂，基于传统参数模型进行控制、预报和评价已变得越来越困难。充分利用企业所有的大量过程数据，重点发展数据驱动控制理论与方法具有重要的理论与现实意义。本文选取数据驱动控制领域中的无模型自适应控制（Model FreeAdaptiveControl,MFAC）方法为研究对象，以补偿高阶控制器输出的思想，将传统MFAC的泛模型由一阶扩展为二阶，从而重新推导了二阶泛模型MFAC方法。原有MFAC方法中仅提出了全格式线性化的概念，但是并未对该算法给出详细的推导，且由于其表达的复杂性，导致收敛性证明在该领域内一直是个难题。对此，本文给出了基于一阶全格式表达的MFAC算法的详细推导（为了和常规MFAC区别，将其称为改进的非参数模型自适应控制（INPMAC）），并通过严格的数学证明，验证该方法的稳定性和一致收敛性，在适当的条件下，系统的输出和控制器输出均收敛，并且系统输出最终跟踪到期望值。由于该方法在泛模型中增加了前一时刻系统输出增量，因此在提高系统动态预测与控制精度方面都有突出的表现。MFAC控制器参数的选取对控制效果影响非常大，但是目前MFAC控制领域对参数选取的研究几乎空白。本文基于传统性能指标结合梯度下降法，提出了MFAC的参数整定算法。同时考虑实际工业环境中大量存在随机噪声，且具有不对称概率密度函数的非高斯随机噪声尤为常见。因此，引入熵概念衡量不确定程度，使用最小熵性能指标结合梯度下降法，提出了基于最小熵的MFAC控制参数整定方案，从而实现在现场环境中的参数整定。最后，本文讨论了上述方法在实际工业过程中的应用问题。针对65t/h自然循环锅炉，设计完整的基本控制系统，并使用西门子SIMATIC PCS7BOX DCS为控制手段进行实施。利用SCL将MFAC算法封装成先进算法模块，用来控制工业锅炉的过热蒸汽出口压力。经过锅炉升降负荷等一系列试验并与PID控制器对比后发现，该算法完全满足工业控制要求，并具有较快的响应速度、很强的抗干扰能力及鲁棒性。(本文来源于《北京化工大学》期刊2012-05-29）
王海波,王庆丰[3]（2010）在《水下拖曳升沉补偿系统的非参数模型自适应控制》一文中研究指出水下拖曳系统拖曳作业时,拖船航速变化和升沉运动使拖体深度产生较大范围变化.为补偿拖体深度变化,本文提出了由外层深度升沉补偿控制系统和内层位置伺服控制系统双层结构的水下拖曳升沉补偿系统总体设计方案,运用基于紧格式线性化的非参数模型自适应控制方法设计了系统外层深度升沉补偿控制器.仿真研究表明,应用了非参数模型自适应控制方法的水下拖曳升沉补偿系统具有良好的动态性能和抗干扰能力.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2010年04期）
曹荣敏,侯忠生,王巧玲,杨晓蒙[4]（2009）在《异步机系统非参数模型自适应控制的设计实现》一文中研究指出针对叁相交流异步电机多变量、强耦合、非线性的复杂特性,设计了一种应用OMRON CQM1H可编程控制器(PLC)的非参数模型自适应异步电机控制系统,将基于紧格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的非参数模型自适应控制方法应用在异步电机系统中,系统设计发挥了PLC擅长开关量控制的优点,实现了异步机在不同负载下的转速稳定控制和准确定位,实验结果展示了该方法的稳定性和抑止外部干扰的有效性。(本文来源于《电气传动》期刊2009年12期）
张德江,姚禹[5]（2009）在《电弧炉电极调节系统的嵌入型无模型非参数自适应控制》一文中研究指出基于电弧炉电极非线性和时变性的特点,在原有电弧炉电极自适应控制的基础上,提出了电弧炉电极的嵌入型无模型自适应控制(Model-free adaptive control,MFAC)。模块化的设计可以不影响原有的自适应控制系统,嵌入型无模型非参数自适应控制方法比单一的有模型或无模型自适应控制方法的跟踪性能更好。仿真结果进一步验证了该方法的有效性。(本文来源于《中国计量协会冶金分会2009年年会论文集》期刊2009-09-16）
周忠海,廉月仙,臧鹤超,刘军礼[6]（2008）在《基于非参数模型的自适应PID控制系统》一文中研究指出通过神经网络技术构造PID控制器,能解决PID参数在线调整的问题;模糊自适应PID(FAPID)控制系统,则可以大大减小超调量,提高抗干扰能力;单神经元自适应PID控制器有结构简单,计算量小的优点;采用参考模型自适应原理,可避免被控对象动态特性计算错误而带来的偏差。(本文来源于《中国水运(下半月)》期刊2008年06期）
曹荣敏,侯忠生[7]（2008）在《直线电机的非参数模型直接自适应预测控制》一文中研究指出将基于紧格式线性化的非参数模型直接自适应预测控制方法应用到直线电机速度和位置控制中.控制器的设计是直接基于伪偏导数的估计和预报,而伪偏导数信息则是通过参数估计算法和预报算法利用I/O数据在线导出.仿真演示了该方法对电机这种不确知动态非线性系统的有效性和抗干扰能力.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2008年03期）
朱娟萍,侯忠生[8]（2006）在《神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真》一文中研究指出提出一种基于神经网络的模糊非参数模型自适应控制方案。该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,综合了模糊控制、神经网络与非参数模型学习自适应控制各自的优点。仿真表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2006年06期）
朱娟萍,侯忠生,陆正福,熊丹[9]（2005）在《应用神经网络的非参数模型自适应控制》一文中研究指出提出了一种应用神经网络的非参数模型自适应控制方案,该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,并与神经网络自适应控制方案进行了仿真比较,仿真结果表明了该方案的有效性和优越性.(本文来源于《云南大学学报(自然科学版)》期刊2005年04期）
周强,瞿伟廉[10]（2004）在《安装MR阻尼器工程结构的非参数模型自适应控制》一文中研究指出本文首先建立了结构-磁流变阻尼器非线性系统的非参数模型,该模型不需要太多的受控结构的先验知识,且具有结构简单、参数少,是时变增量形式等优点,因此适合于非线性控制系统的设计。在此基础上,本文提出了非参数模型学习自适应半主动控制算法,并以一个6层框架结构为例,进行了深入的仿真数值分析。计算结果表明,采用本文提出的控制算法能得到令人满意的控制效果。通过在较大范围内选取结构参数值,验证了算法具有较好的鲁棒性。(本文来源于《地震工程与工程振动》期刊2004年04期）
非参数模型自适应控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
当前工业领域快速发展，生产过程越来越复杂，基于传统参数模型进行控制、预报和评价已变得越来越困难。充分利用企业所有的大量过程数据，重点发展数据驱动控制理论与方法具有重要的理论与现实意义。本文选取数据驱动控制领域中的无模型自适应控制（Model FreeAdaptiveControl,MFAC）方法为研究对象，以补偿高阶控制器输出的思想，将传统MFAC的泛模型由一阶扩展为二阶，从而重新推导了二阶泛模型MFAC方法。原有MFAC方法中仅提出了全格式线性化的概念，但是并未对该算法给出详细的推导，且由于其表达的复杂性，导致收敛性证明在该领域内一直是个难题。对此，本文给出了基于一阶全格式表达的MFAC算法的详细推导（为了和常规MFAC区别，将其称为改进的非参数模型自适应控制（INPMAC）），并通过严格的数学证明，验证该方法的稳定性和一致收敛性，在适当的条件下，系统的输出和控制器输出均收敛，并且系统输出最终跟踪到期望值。由于该方法在泛模型中增加了前一时刻系统输出增量，因此在提高系统动态预测与控制精度方面都有突出的表现。MFAC控制器参数的选取对控制效果影响非常大，但是目前MFAC控制领域对参数选取的研究几乎空白。本文基于传统性能指标结合梯度下降法，提出了MFAC的参数整定算法。同时考虑实际工业环境中大量存在随机噪声，且具有不对称概率密度函数的非高斯随机噪声尤为常见。因此，引入熵概念衡量不确定程度，使用最小熵性能指标结合梯度下降法，提出了基于最小熵的MFAC控制参数整定方案，从而实现在现场环境中的参数整定。最后，本文讨论了上述方法在实际工业过程中的应用问题。针对65t/h自然循环锅炉，设计完整的基本控制系统，并使用西门子SIMATIC PCS7BOX DCS为控制手段进行实施。利用SCL将MFAC算法封装成先进算法模块，用来控制工业锅炉的过热蒸汽出口压力。经过锅炉升降负荷等一系列试验并与PID控制器对比后发现，该算法完全满足工业控制要求，并具有较快的响应速度、很强的抗干扰能力及鲁棒性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非参数模型自适应控制论文参考文献
[1].尹忠刚,刘静,钟彦儒,杨立周.基于双参数模型参考自适应的感应电机无速度传感器矢量控制低速性能[J].电工技术学报.2012
[2].纪超.基于非参数模型的自适应控制方法研究[D].北京化工大学.2012
[3].王海波,王庆丰.水下拖曳升沉补偿系统的非参数模型自适应控制[J].控制理论与应用.2010
[4].曹荣敏,侯忠生,王巧玲,杨晓蒙.异步机系统非参数模型自适应控制的设计实现[J].电气传动.2009
[5].张德江,姚禹.电弧炉电极调节系统的嵌入型无模型非参数自适应控制[C].中国计量协会冶金分会2009年年会论文集.2009
[6].周忠海,廉月仙,臧鹤超,刘军礼.基于非参数模型的自适应PID控制系统[J].中国水运(下半月).2008
[7].曹荣敏,侯忠生.直线电机的非参数模型直接自适应预测控制[J].控制理论与应用.2008
[8].朱娟萍,侯忠生.神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真[J].系统仿真学报.2006
[9].朱娟萍,侯忠生,陆正福,熊丹.应用神经网络的非参数模型自适应控制[J].云南大学学报(自然科学版).2005
[10].周强,瞿伟廉.安装MR阻尼器工程结构的非参数模型自适应控制[J].地震工程与工程振动.2004
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