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一类非线性系统的基于聚类优化的多模型自适应控制

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针对一类非线性离散时间单变量系统,提出基于聚类优化的多模型自适应控制器。对输入输出数据采用模糊聚类方法建立固定模型,基于数据与聚类中心距离对模型集进行化化。这种方法可以更加有效的利用系统的先验数据来减少模型集的规模,提高运算速度。然后,该控制器利用多模型自适应方法来提高系统的暂态性能和消除系统的稳态误差.仿真结果表明当采用相同数目的模型时,其控制效果明显优于常规多模型控制器。

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来源
《2011年中国过程系统工程年会暨PSE专业委员会20周年特别年会（PSE2011）》|2011年|218-222|共5页
会议地点北京
作者
黄淼; 王昕; 王振雷; 钱锋;
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作者单位

中国系统工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动控制理论;
关键词
非线性系统; 多模型控制器; 模型集优化; 模糊聚类方法; 自适应控制;

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一类非线性系统的基于聚类优化的多模型自适应控制

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