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基于置信规则库的控制器及控制系统仿真实验

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摘要

针对被控对象系统参数不确定性变化的情况,设计一种基于置信规则库(BRB)的控制器.所建立的置信规则库,能够描述闭环控制系统偏差量、偏差量积分和偏差量微分(输入量)与控制量(输出量)之间存在的复杂非线性关系,其中置信规则的前项属性为输入量的参考值,后项为输出量的置信结构.对于被输入激活的规则,通过证据推理(ER)算法将被激活规则后项中的置信结构进行融合,从融合结果中推理出控制量估计值.给出非线性优化学习模型,解决专家给定的BRB初始参数不精确的问题.训练后BRB输出的控制量估计值,可以作为被控对象的输入,产生控制作用.利用Simulink设计出BRB控制模块,并通过在参数不确定性变化的他励直流电动机控制中的仿真实验,说明了所提方法的有效性.文中详细给出了基于BRB控制器的闭环控制系统仿真模型,它不仅可用于自动化相关专业本科或研究生的控制系统实验教学,使学生熟练掌握该种能够融合专家经验的先进控制器设计方式,也可进一步用于相关控制系统的研发.

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来源
《杭州电子科技大学第八届研究生IT创新学术论坛》|2015年|88-96|共9页
会议地点杭州
作者
Xu Xiaobin; 徐晓滨; Li Shibao; 李世宝; Ma Xue; 马雪; Wang Shuangzhong; 王双中;
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作者单位

杭州电子科技大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类控制器;计算机仿真;
关键词
控制器; 控制系统; 建模仿真; 置信规则库;

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