基于整体辨识策略的非线性自适应控制方法

针对一类离散时间下的未知动态非线性系统,为解决传统自适应控制方法在交替辨识非线性系统时由于辨识精度低而导致的控制性能差的问题,本文提出了一种基于整体辨识策略的未建模动态补偿的自适应控制方法.利用随机向量函数链接(RVFL)网络的直链与增强结构特性挖掘其与低阶线性模型和高阶未建模动态项的等价对应关系,并融入权值偏差惩罚项,设计了网络模型参数在线更新算法辨识非线性系统参数.根据在线辨识的线性模型参数和未建模动态估计量,采用一步超前最优控制策略设计线性控制器和未建模动态补偿器.数值仿真表明,所提方法优于交替辨识下的非线性自适应控制方法,并通过工业应用的仿真研究验证所提方法在工业上的可用性.最后,对本...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in控制理论与应用 Vol. 40; no. 11; pp. 2039 - 2048
Main Authors 张政煊, 杨翊卓, 代伟, 周平, 杨春雨
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008 01.11.2023
北京科技大学自动化学院,北京 100083%中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008%东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳 110819
Subjects
非线性
输出权值偏差惩罚
自适应控制
output weight deviation penalty
unmodeled dynamic
adaptive control
随机向量函数链接网络
nonlinear
random vector function link network
未建模动态补偿
Online AccessGet full text
ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2022.10577

Cover

Abstract 针对一类离散时间下的未知动态非线性系统,为解决传统自适应控制方法在交替辨识非线性系统时由于辨识精度低而导致的控制性能差的问题,本文提出了一种基于整体辨识策略的未建模动态补偿的自适应控制方法.利用随机向量函数链接(RVFL)网络的直链与增强结构特性挖掘其与低阶线性模型和高阶未建模动态项的等价对应关系,并融入权值偏差惩罚项,设计了网络模型参数在线更新算法辨识非线性系统参数.根据在线辨识的线性模型参数和未建模动态估计量,采用一步超前最优控制策略设计线性控制器和未建模动态补偿器.数值仿真表明,所提方法优于交替辨识下的非线性自适应控制方法,并通过工业应用的仿真研究验证所提方法在工业上的可用性.最后,对本文控制方法在实际应用中的潜在问题及理论受限条件的放松进行分析和展望.
AbstractList 针对一类离散时间下的未知动态非线性系统,为解决传统自适应控制方法在交替辨识非线性系统时由于辨识精度低而导致的控制性能差的问题,本文提出了一种基于整体辨识策略的未建模动态补偿的自适应控制方法.利用随机向量函数链接(RVFL)网络的直链与增强结构特性挖掘其与低阶线性模型和高阶未建模动态项的等价对应关系,并融入权值偏差惩罚项,设计了网络模型参数在线更新算法辨识非线性系统参数.根据在线辨识的线性模型参数和未建模动态估计量,采用一步超前最优控制策略设计线性控制器和未建模动态补偿器.数值仿真表明,所提方法优于交替辨识下的非线性自适应控制方法,并通过工业应用的仿真研究验证所提方法在工业上的可用性.最后,对本文控制方法在实际应用中的潜在问题及理论受限条件的放松进行分析和展望.
Abstract_FL For a class of unknown dynamic nonlinear systems composed in discrete time,the traditional adaptive control method has the problem of poor control performance caused by low identification accuracy.To solve this problem,a new adaptive control method with unmodeled dynamic compensation based on global identification strategy is proposed.First,the equivalent correspondence between random vector function link(RVFL)network and low-order linear model and high-order unmodeled dynamic terms is mined by using the linear and enhanced structure characteristics.Then,the weight deviation penalty term is integrated to design the online updating algorithm of network model parameters to identify nonlinear system parameters.In addition,the one-step ahead optimal control strategy is used to design the linear controller and unmodeled dynamic compensator based on online identification of linear model parameters and unmodeled dynamic estimatorsl.Numerical experiments show that the proposed method is superior to the nonlinear adaptive control method based on alternating identification,and the industrial example verifies the industrial applicability of the proposed method.The potential problems of this control method in practical application and the relaxation of theoretical constraints are analyzed and prospected.
Author 周平
杨翊卓
张政煊
杨春雨
代伟
AuthorAffiliation 中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008;北京科技大学自动化学院,北京 100083%中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008%东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳 110819
AuthorAffiliation_xml – name: 中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008;北京科技大学自动化学院,北京 100083%中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008%东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳 110819
Author_FL DAI Wei
YANG Yi-zhuo
ZHOU Ping
YANG Chun-yu
ZHANG Zheng-xuan
Author_FL_xml – sequence: 1
  fullname: ZHANG Zheng-xuan
– sequence: 2
  fullname: YANG Yi-zhuo
– sequence: 3
  fullname: DAI Wei
– sequence: 4
  fullname: ZHOU Ping
– sequence: 5
  fullname: YANG Chun-yu
Author_xml – sequence: 1
  fullname: 张政煊
– sequence: 2
  fullname: 杨翊卓
– sequence: 3
  fullname: 代伟
– sequence: 4
  fullname: 周平
– sequence: 5
  fullname: 杨春雨
BookMark eNotjz1Lw0AYgG-oYK1d_Q0uie97l8slYwl-QcGlzuWS3okaUjCIxKmIqFMXTQdBnaQiiIMiGFD_TPPRf2FAp2d7Hp4l0oiGkSJkBcEUtoVrXq9jUqDUROBCNEgTAcBwkNNF0o7jfR8AEajg2CRu_pDNsnGRvs--rqvvp-r1onyZlOljeXs-v7svs59iNK0un-ejszy7KcbT_OqjmHwWb-kyWdAyjFX7ny2yu7He87aM7s7mttfpGjECE0bAHWnbjMKAqkAoCwR3XOEzN3AsTu3At5QSzPYplS5KJgI10Ki0q7n2ldY2a5HVP--JjLSM9voHw-OjqC72D0_DMEmSepXVPyjYL6aGXwA
ContentType Journal Article
Copyright Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
Copyright_xml – notice: Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
DBID 2B.
4A8
92I
93N
PSX
TCJ
DOI 10.7641/CTA.2022.10577
DatabaseName Wanfang Data Journals - Hong Kong
WANFANG Data Centre
Wanfang Data Journals
万方数据期刊 - 香港版
China Online Journals (COJ)
China Online Journals (COJ)
DatabaseTitleList
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
Discipline Engineering
DocumentTitle_FL Nonlinear adaptive control method based on global identification strategy
EndPage 2048
ExternalDocumentID kzllyyy202311017
GroupedDBID -01
-0Y
2B.
4A8
5XA
5XJ
92H
92I
93N
ABJNI
ACGFS
ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
CCEZO
CCVFK
CUBFJ
CW9
PSX
TCJ
TGT
U1G
U5S
UY8
ID FETCH-LOGICAL-s1037-c58a66320d2ec7e4075897b39c84526cb4ee736b22a91a37cedf1ef9f5fbeff63
ISSN 1000-8152
IngestDate Thu May 29 04:08:30 EDT 2025
IsPeerReviewed true
IsScholarly true
Issue 11
Keywords 非线性
输出权值偏差惩罚
自适应控制
output weight deviation penalty
unmodeled dynamic
adaptive control
随机向量函数链接网络
nonlinear
random vector function link network
未建模动态补偿
Language Chinese
LinkModel OpenURL
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-s1037-c58a66320d2ec7e4075897b39c84526cb4ee736b22a91a37cedf1ef9f5fbeff63
PageCount 10
ParticipantIDs wanfang_journals_kzllyyy202311017
PublicationCentury 2000
PublicationDate 2023-11-01
PublicationDateYYYYMMDD 2023-11-01
PublicationDate_xml – month: 11
  year: 2023
  text: 2023-11-01
  day: 01
PublicationDecade 2020
PublicationTitle 控制理论与应用
PublicationTitle_FL Control Theory & Applications
PublicationYear 2023
Publisher 中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008
北京科技大学自动化学院,北京 100083%中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008%东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳 110819
Publisher_xml – name: 北京科技大学自动化学院,北京 100083%中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008%东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳 110819
– name: 中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221008
SSID ssib001102751
ssib002258297
ssib023646306
ssib057620041
ssib051372463
ssj0042201
ssib023167526
Score 2.4287443
Snippet 针对一类离散时间下的未知动态非线性系统,为解决传统自适应控制方法在交替辨识非线性系统时由于辨识精度低而导致的控制性能差的问题,本文提出了一种基于整体辨识策略的未...
SourceID wanfang
SourceType Aggregation Database
StartPage 2039
Title 基于整体辨识策略的非线性自适应控制方法
URI https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/kzllyyy202311017
Volume 40
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
journalDatabaseRights – providerCode: PRVEBS
  databaseName: Inspec with Full Text
  issn: 1000-8152
  databaseCode: ADMLS
  dateStart: 20170701
  customDbUrl:
  isFulltext: true
  dateEnd: 99991231
  titleUrlDefault: https://www.ebsco.com/products/research-databases/inspec-full-text
  omitProxy: false
  ssIdentifier: ssib057620041
  providerName: EBSCOhost
link http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwnR3LahRBcMjjogfxiW8i2CfZON3Tz2PPZpYgxosJ5BbmqWBYwSSH5BRE1FMumhwE9SRRQTwoggvqzyS7yV9Y1Tu7M9Ecopemt7vetT1ds9tV7XnXc6pUEHDZ4IkyDa7itJHEVDR4xhLm64zmBSYKz9yR03P81ryYHxn9UDu1tLKcTKZrh-aV_I9XYQz8ilmy_-DZIVEYgD74F1rwMLRH8jGJBDEtEloScWx1RCJJjCAhdyNTxAQk0iSMiNXYsS2iJYkUsTDlOgBshesAOmAZYmAqwhEgGLaQoPaJVYiuAdEiDIxohtwBxnAHEzkYQTSwk04MSUKDnTAg_RsuB0HwYfAggO9kAyGjgUbaaTTkorC1w7O3bqZJrO-4cSesIhpI2gpEoj6ovMJ5bR1LtEsFApghsYHrNMGedfqGOmSBqoRB_ScSFpS5goMvdSkxWBbxQrQ-Stxycrkp47hbXmoOkFa6qRax1BmFoocqzf82EwiiSoeBXDqs0QHPGWIZrBlndIqsIwejWw4xQhP3KZjoBmNYcKm2J2Hyv6biwKbVr3E1WJy0vgX5_epQZTiDhZkP2yqV5LhVNmftJJiMufueVRUUDI9qPlhbXFxdXUWzUnx8j3rjTEnJxrxxOzVz-24Ve1P8B7wWCzKBaduDzwxLLogq1seLC2RQ_cUvaKBY7WoGeA_GpT48r8UZc3eZD63Rr8CKatw8qIRLv2sXcfteLVKcPemdKF_xJmx_vZ7yRtbun_aO1wp_nvHM7tvOTmeju_l158eLvZ_v9z4_7X3a6m2-6716sv_6Ta_zq7u-vffs4_76493Oy-7G9u7zb92t790vm2e9uVY025xulJeYNJZcCm4qdAxRPfMzlqcq5xCia6OSwKSagznShOe5CmTCWGxoHKg0zwp4QJpCFEleFDI45421H7bz895EVgBqEXNhCp9nPEukSii8ECVF7iepjC9410rFF8qH1NLCn-67eASYS96xahVd9saWH63kVyD0Xk6ulk7_DQAPoLc
linkProvider EBSCOhost
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%95%B4%E4%BD%93%E8%BE%A8%E8%AF%86%E7%AD%96%E7%95%A5%E7%9A%84%E9%9D%9E%E7%BA%BF%E6%80%A7%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E6%8E%A7%E5%88%B6%E6%96%B9%E6%B3%95&rft.jtitle=%E6%8E%A7%E5%88%B6%E7%90%86%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8&rft.au=%E5%BC%A0%E6%94%BF%E7%85%8A&rft.au=%E6%9D%A8%E7%BF%8A%E5%8D%93&rft.au=%E4%BB%A3%E4%BC%9F&rft.au=%E5%91%A8%E5%B9%B3&rft.date=2023-11-01&rft.pub=%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E7%9F%BF%E4%B8%9A%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E4%BF%A1%E6%81%AF%E4%B8%8E%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%AD%A6%E9%99%A2%2C%E6%B1%9F%E8%8B%8F%E5%BE%90%E5%B7%9E+221008&rft.issn=1000-8152&rft.volume=40&rft.issue=11&rft.spage=2039&rft.epage=2048&rft_id=info:doi/10.7641%2FCTA.2022.10577&rft.externalDocID=kzllyyy202311017
thumbnail_s http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/image/custom?url=http%3A%2F%2Fwww.wanfangdata.com.cn%2Fimages%2FPeriodicalImages%2Fkzllyyy%2Fkzllyyy.jpg