神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真

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。

快速路入口匝道的的非参数自适应迭代学习控制

基于快速路交通系统重复性和周期性的特征,引入"拟伪偏导数"概念,给出了宏观交通流模型沿迭代轴的非参数动态线性化形式.进一步,提出了快速路入口匝道的非参数自适应迭代学习控制(NP-AILC)方案.该控制方法本质上是无模型的,并且学习增益可迭代调节.收敛性分析表明当系统初始状态随迭代次数随机变化时,该方法可实现几乎完全跟踪性能.仿真结果进一步验证了方法的有效性.

非参数模型控制在液位控制系统中的应用研究

针对工业控制过程中液位系统的时变和明显的滞后特征,研究了非参数模型控制方法在液位控制系统中的设计方案,讨论了控制算法中引入的伪偏导数的在线估计问题,实现了通过液位系统的输入输出信息并利用递归最小二乘法对伪偏导数进行在线估计的过程,仿真实验验证了非参数模型算法对液位控制的鲁棒性、快速性及抗干扰性,通过仿真比较,展示了该算法性能优于PID算法和模糊控制的结果。

在线实时模糊自适应PID控制器

本文介绍了在数字PID控制的基础上，引入自适应控制和模糊控制的概念，实现在线实时模糊自适应PID控制器的一种设计方法，并介绍了其应用实例。

应用神经网络的非参数模型自适应控制

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.

一种主动脉内血泵血流辅助指数的控制策略

目的为调节左心室辅助设备(left ventricular assist device,LVAD)和自然心脏的能量分配,将LVAD输出能量与心血管系统的总能量之比定义为血流辅助指数,并将其作为控制对象设计血泵控制算法。方法将血流辅助指数作为控制对象设计基于非参数模型自适应控制算法的血泵控制算法。该算法通过调节实际测量得到的血流辅助指数来跟踪期望血流辅助指数。在心衰、轻微运动和心功能恢复的情况下,利用心血管系统的数学模型验证控制算法的可行性。结果仿真结果表明:此控制算法能够自动提高泵速来响应外周阻力的减少(5 500 r/min vs.6 000 r/min)。当将Emax(心肌收缩能力)从80提高到240 Pa/mL来模拟左心室恢复时,血流速自动从5增加到8 L/min。结论本文提出的控制算法可以通过调节泵的转速来调节LVAD和自然心脏之间的能量分配,有利于促进左心室逆重构。

神经网络非参数模型控制的稳定性分析

应用神经网络的非参数模型自适应控制方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,本文给出了这种新型控制方案的稳定性分析、输入输出有界性分析等的证明,从而从理论上保证了该方案的有效性;同时给出该方案的实例仿真结果,结果表明了该方案的有效性和优越性.