50、具有状态和输入约束的NLPV描述系统的鲁棒约束增益调度静态输出反馈控制器

具有状态和输入约束的NLPV描述系统的鲁棒约束增益调度静态输出反馈控制器

在工业应用中,像汽车传动系统、计算机磁盘驱动器、一些机器人控制系统、网络控制机器人操作以及近空间飞行器控制系统等非线性参数变化(NLPV)系统,都需要实现最佳控制性能。随着现代工业系统生产力的不断提高,动态非线性系统的控制设计,尤其是NLPV和Takagi - Sugeno(T - S)模型的控制设计,受到了广泛关注。

1. 背景知识
  • LPV、Quasi - LPV和NLPV系统 :线性参数变化(LPV)模型能够高精度地描述需要高性能的复杂动态系统,这类系统有一个时变参数向量来改变其动态行为。准LPV和NLPV系统是LPV系统的更一般情况,在LPV系统中参数是直接测量的,而在准LPV和NLPV系统中,参数向量是根据系统的一些可用测量值(如系统输出或状态)计算得出的。NLPV模型可能会导致时变参数以非线性形式出现的表示。
  • 控制器设计方法 :一种常见的控制器设计方法是使用Lyapunov方法,该方法的优点是通常可以得到用线性矩阵不等式(LMIs)表示的凸和/或非凸条件。
  • 控制信号限制 :在实际系统中,出于技术和/或安全原因,限制控制信号的幅度很重要。但这种限制可能会在系统中引起不良影响,如极限环、寄生平衡点,甚至导致闭环不稳定,因此研究饱和执行器很有必要。
  • 干扰信号影响 :外生干扰通常是非线性系统不稳定和性能不佳的根源。对于NLPV系统,常使用$L_2/L_{\infty}$方法来分析和综合控制器
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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