基于学习的自校正控制算法

袁向阳; 施颂椒; Masao Ikeda

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基于学习的自校正控制算法

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提出了一种基于学习的自校正控制算法 ,算法中包含一个自适应模型和多个固定模型 ,每一个模型都有一个相对应的控制器 .在每一采样时刻 ,将当前时段内具有最小预测误差的模型对应的控制器的输出作为控制输入 .在该算法中 ,自适应模型和自适应控制器的作用是确保闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性 ,而固定模型和固定控制器的作用是当被控对象的参数发生变化时 ,在自适应模型的参数估计收敛之前 ,暂时担当控制器的角色 ,以改善闭环系统的暂态响应 .文中证明了闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的渐近收敛性 .仿真结果表明算法的有效性 .

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来源
《上海交通大学学报》 |2000年第5期|638-641|共4页
作者
袁向阳; 施颂椒; Masao Ikeda;
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作者单位

上海交通大学自动化系;

日本大阪大学工学部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
自校正控制; 自学习; 暂态响应; 算法; 工业过程控制;

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