29、非线性系统控制与无人水面艇动态模型分析

非线性系统控制与无人水面艇动态模型分析

1. 球板系统非线性最优控制仿真测试

在球板系统中,提出的非线性最优控制方案的性能通过仿真实验进行了测试和验证。为了实现该控制方法,需要在算法的每个时间步求解代数 Riccati 方程(3.176)。此外,采用了基于 H∞ 卡尔曼滤波器的状态估计控制。由于状态变量 x2 和 x4 不可测量,因此使用 H - 无穷卡尔曼滤波器对其进行估计。

仿真结果如图 3.51 - 3.66 所示,状态变量的真实值用蓝色表示,估计值用绿色表示,相关设定值用红色表示。从这些图中可以观察到,在所有测试案例中,在控制输入适度变化的情况下,都能快速准确地跟踪参考设定值。

以下是球板系统跟踪不同设定点的情况总结:
| 设定点 | 状态变量收敛情况 | 跟踪误差情况 | 控制输入情况 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 设定点 1 | 状态变量 x1 - x4 以及 x5 - x8 收敛到参考设定值 | 状态变量 x1 和 x3 有相应跟踪误差 | 对旋转板施加控制输入 u1 和 u2 |
| 设定点 2 | 状态变量 x1 - x4 以及 x5 - x8 收敛到参考设定值 | 状态变量 x1 和 x3 有相应跟踪误差 | 对旋转板施加控制输入 u1 和 u2 |
| 设定点 3 | 状态变量 x1 - x4 以及 x5 - x8 收敛到参考设定值 | 状态变量 x1 和 x3 有相应跟踪误差 | 对旋转板施加控制输入 u1 和 u2 |
| 设定点 4 | 状态变量 x1 - x4 以及 x5 - x8 收敛到参考设定值 | 状态变量 x1 和 x3 有相应跟踪误差 | 对旋

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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