非最小相位非线性系统的多模型自适应控制方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种非最小相位的非线性系统的多模型自适应控制方法及系统，为了扩宽应用范围，提出了非线性系统的一种增量模型描述，并提出了一种新的参数估计方法，使得在多模型自适应控制方法中不再需要假设非线性系统的非线性项的全局有界。通过引入极点配置控制器，本发明的方法可以处理非最小相位非线性系统的控制问题。本发明提出一个新的非线性控制结构，可以提高多模型自适应控制方法的精度。与传统的非线性多模型自适应控制方法相比，本发明将多模型自适应控制方法推广到非最小相位非线性系统，可以有效的扩大多模型自适应控制器的适应性。
【专利说明】非最小相位非线性系统的多模型自适应控制方法及系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种控制方法及系统，尤其涉及一种非最小相位非线性系统的多模型 自适应控制方法及系统。
【背景技术】
[0002] 随着我国工业化过程的不断发展，工业系统逐渐由较少设备组成的简单控制系统 向以多阶段多设备为特点的大型复杂系统转变。这种大规模的非线性系统往往存在强非线 性，多平衡点，参数变化范围大，参数有跳变等情况，不能简单的利用单一的线性模型来描 述。所以，针对线性系统设计的经典控制理论不能得到令人满意的控制效果。由于几乎所 有的实际控制系统都是非线性的，建立合理的非线性模型，从而设计出合理的非线性系统 的控制方法是目前控制理论的研究热点。
[0003] 最小相位假设是自适应控制方法的一个比较严格的假设。最小相位系统在线性系 统中表示系统的不稳定的零极点不存在对消，在非线性系统中表示为非线性系统具有渐近 稳定的零动态系统。对于线性系统，最小相位系统可以采用简单的一步超前预测控制器即 可证明系统具有全局稳定性。非最小相位系统可以采用极点配置和最小方差控制方法来获 得系统的稳定性。但是对于复杂的非线性系统来讲，单一的线性自适应控制器无法得到令 人满意的控制效果。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种非最小相位非线性系统的多模型自适应控制方法及 系统，解决控制过程中由于辨识速度低而造成过大的暂态误差或者系统不稳定的问题。
[0005] 为了解决上述问题，本发明涉及了一种非最小相位非线性系统的多模型自适应控 制方法，对一非最小相位非线性系统进行控制，包括以下步骤：
[0006] S1 :设置线性鲁棒间接自适应控制器由线性模型和线性控制器构成；设置神经网 络非线性间接自适应控制器由神经网络非线性模型和非线性控制器构成；设置k = 0时 亥IJ，非最小相位非线性系统的输出为零；当k > 0时刻，非最小相位非线性系统给出该系统 实际输出值，对所述非最小相位非线性系统建立一表示该系统输入与输出的增长量关系的 非线性增量模型，对所述非线性增量模型设置线性极点配置控制器；初始化线性辨识参数 4(左）、非线性辨识参数或和神经网络的权值w(k);
[0007] S2 :由非最小相位非线性系统参考输入ym(k)和系统的实际输出y(k)得 出系统的控制误差ejk) = ym(k)_y(k);线性辨识误差和非线性辨识误差分别为
【权利要求】
1. 一种非最小相位非线性系统的多模型自适应控制方法，对一非最小相位非线性系统 进行控制，其特征在于，包括以下步骤： 51 :设置线性鲁棒间接自适应控制器由线性模型和线性控制器构成；设置神经网络非 线性间接自适应控制器由神经网络非线性模型和非线性控制器构成；设置k = 0时刻，非最 小相位非线性系统的输出为零；当k > 0时刻，非最小相位非线性系统给出该系统实际输出 值，对所述非最小相位非线性系统建立一表示该系统输入与输出的增长量关系的非线性增 量模型，对所述非线性增量模型设置线性极点配置控制器；初始化线性辨识参数知A·) >非 线性辨识参数4(々)和神经网络的权值W(k); 52 :由非最小相位非线性系统参考输入ym(k)和系统的实际输出y(k)得出系 统的控制误差ejk) = ym(k)_y(k);得出线性辨识误差和非线性辨识误差分别为
Ψ (k)是由系 统输入输出组成的回归向量,(? 为神经网络的系数多项式； 53 :利用线性辨识参数设定线性鲁棒间接自适应控制器，由系统的控制误差e。计 算线性鲁棒间接自适应控制器的输出值ujk); 利用非线性辨识参数&(幻设定神经网络非线性间接自适应控制器，由系统的控制误差 e。计算神经网络非线性间接自适应控制器的输出值u2(k); 54 :根据线性辨识误差ei (k)和非线性辨识误差e2 (k)，线性正则化的模型辨识误差ε i 和非线性正则化的模型辨识误差ε 2来计算线性鲁棒间接自适应控制器的性能指标(k) 和神经网络非线性间接自适应控制器的性能指标J 2 (k):
是非线性系统的非线性项的增长率的上界，m2(l) = 1+| | V (1) | |2+nd(l)，
k是大于等于1的整数； 55 :选择S4中得出的性能指标值较小的控制器在S3中产生的输出值，作为所述非最小 相位非线性系统的控制输入u(k); 56 :利用线性辨识误差ei(k)和非线性辨识误差e2(k)分别更新下一时刻的线性辨识参 数、非线性辨识参数和神经网络的权值； 57 :重复 S2-S6。
2. 如权利要求1所述的一种非线性系统的多模型自适应控制方法，其特征在于，所述 非最小相位非线性系统在平衡点附近利用泰勒展开成线性部分和非线性部分，非线性部分 由一个增长率有界的高阶非线性函数构成，该系统的零动态不具有全局渐近稳定性。
3. 如权利要求1或2所述的一种非线性系统的多模型自适应控制方法，其特征在于，所 述非线性增量模型描述为Su(k)+Sf(k)，其中y(k)为所述非最小 相位非线性系统的输出，
是一 个差分算子，Sf(k) =f(cHk))-f(cHk-l))。
4. 如权利要求3所述的一种非线性系统的多模型自适应控制方法，其特征在于，通过 得出使线性极点配置控制器为：
是首一的，AYcf1)是基于闭环极点的特性期望多项式，Qm为通过构造的阶 次为Μ的多项式。
5. 如权利要求1所述的一种非最小相位非线性系统的多模型自适应控制方法，其特征 在于，在每一个时刻，要经过个带正则化的投影的辨识算法进行更新；
式中是Θ在k时刻的估计值，
η为系统阶次的上界，且n >m; 在S2中，在每一个系统时刻k，由线性模型的参数来得线性鲁棒间接自适应控制 器为
式中，ΨΟΟ是由系统输入输出组成的回归向量。
6. 如权利要求1或5所述的一种非最小相位非线性系统的多模型自适应控制方法，其 特征在于，<(々)可以构造 δΑ^1)和Bi1)的估计：
为线性模型对非线性系统线 性部分未知参数的辨识。
7. 如权利要求6所述的一种非最小相位非线性系统的多模型自适应控制方法，其特征 在于，利用
中' _为非线性模型对非线性系统线性部分未知参数的辨识； 并通过
解出非线性控制器系数多项
得到神经网络非线性间接自适应控制器为：
非线性正则化辨识误差ε 2(k)和非线性辨识误差e2(k)为：
8. 如权利要求1所述的一种非最小相位非线性系统的多模型自适应控制方法，其特征 在于，神经网络设置为三层结构，网络包括三层神经元，分别为输入层、隐含层和输出层，各 层神经元之间不连通，两层神经元之间全连通，隐层神经元个数通常设为6-10个。
9. 一种非最小相位非线性系统的多模型自适应控制系统，对一非最小相位非线性系统 进行控制，其特征在于，所述非最小相位非线性系统的多模型自适应控制系统包括： 初始化单元，设置线性鲁棒间接自适应控制器由线性模型和线性控制器构成； 设置神经网络非线性间接自适应控制器由神经网络非线性模型和非线性控制器构成； 设置k = 0时刻，非最小相位非线性系统的输出为零；当k > 0时刻，非最小相位非线性系 统给出该系统实际输出值，对所述非最小相位非线性系统建立一表示该系统输入与输出的 增长量关系的非线性增量模型，对所述非线性增量模型设置线性极点配置控制器；初始化 线性辨识参数4(幻、非线性辨识参数4的和神经网络的权值W(k); 误差计算单元，由非最小相位非线性系统参考输入ym(k)和系统的实际输出y(k)得 出系统的控制误差ejk) =ym(k)_y(k);得出线性辨识误差和非线性辨识误差分别为
Ψ (k)是由系 统输入输出组成的回归向量，为神经网络的系数多项式； 控制器设定单元，利用线性辨识参数$(幻设定线性鲁棒间接自适应控制器，由系统的 控制误差ejk)计算线性鲁棒间接自适应控制器的输出值ujk); 利用非线性辨识参数或0)设定神经网络非线性间接自适应控制器，由系统的控制误 差e。计算神经网络非线性间接自适应控制器的输出值u2 (k); 性能指标计算单元，根据线性辨识误差ei (k)和非线性辨识误差e2 (k)，线性正则化的 模型辨识误差h和非线性正则化的模型辨识误差ε2来计算线性鲁棒间接自适应控制器 的性能指标Λ (k)和神经网络非线性间接自适应控制器的性能指标J2(k):
是非线性系统的非线性项的增长率的上界，
是大于等于1的整数； 切换单元，选择性能指标计算单元中得出的性能指标值较小的控制器在控制器设定单 元中产生的输出值，作为所述非最小相位非线性系统的控制输入U (k);以及 参数更新单元，利用线性辨识误差ejk)和非线性辨识误差e2(k)分别更新下一时刻的 线性辨识参数、非线性辨识参数和神经网络的权值，并输出给误差计算单元和控制器设定 单元。
10.如权利要求9所述的一种非最小相位非线性系统的多模型自适应控制系统，其特 征在于，所述非最小相位非线性系统在平衡点附近利用泰勒展开成线性部分和非线性部 分，非线性部分由一个增长率有界的高阶非线性函数构成，该系统的零动态不具有全局渐 近稳定性。
【文档编号】G05B13/04GK104216287SQ201410411724
【公开日】2014年12月17日 申请日期:2014年8月20日 优先权日:2014年8月20日
【发明者】王昕 , 黄淼 申请人:上海交通大学