【硕士论文】自适应逆控制方法及其应用研究.pdf

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1、燕山大学硕士学位论文自适应逆控制方法及其应用研究姓名：易之光申请学位级别：硕士专业：系统工程指导教师：吴士昌;卢志刚20050301摘要近年来，作为一种新颖的控制方法，由美国学者Widrow教授提出的自适应逆控制方法越来越引起人们的关注，经过十多年的发展，已经取得了很多成果。然而，目前针对自适应逆控制的研究，还主要以线性系统为主，针对非线性系统的研究成果还不多见，迫切需要研究者对非线性系统的自适应逆控制加以研究。当前神经网络，模糊原理和神经—模糊融合理论系统等的迅猛发展，给各种非线性系统的研究提供了有力的工具，本课题主要研究利用这些现代数学工具实现非线性自适应逆控制的问题，具体工作如下：

2、首先，论文研究了基于T-S模糊神经网络的自适应逆控制问题，通过改进模糊基函数，简化了神经网络的学习过程；利用李雅普诺夫稳定性定理得到了网络学习算法的收敛性条件；通过简单的代数方法，证明了所设计的自适应逆控制结构的正确性。其次，论文研究了利用支持向量机进行系统建模、逆建模，进而实现逆控制的方法。基于线性自适应逆控制的s．滤波结构，构建了能够实现非线性控制的控制结构。再次，论文研究了存在扰动情况下的自适应逆控制问题。通过改进建模结构，使得系统建模对扰动与系统输入输出的相关性不敏感，系统逆建模对于系统模型的精确性不敏感。通过改进传统自适应扰动消除器，使其具备消除抖动建模噪声的能力。最后，论文研

3、究了自适应逆控制在逆变电源控制中的应用，并与传统的PID控制方案进行了对比，表明自适应逆控制能够获得更小的总谐波畸变率。关键词自适应逆控制；非线性；T-S模糊神经网络：支持向量机；自适应扰动消除器；逆变电源燕山大学工学硕士学位论文AbstractRecentlyasanovelcontrolmethod，adaptiveinversecontrol，whichwasfirstpresentedbyprofessorWidrow,hasarosetheinterestoftheresearchers，andinthepastdecade，manyresuhshavebeenachieved

4、inthestudyofadaptiveinversecontr01．However'uptonow,thestudyofadaptiveinversecontrolfocusesonlinearsystems．Relatively,studyandresuksofnonlinearsystemsarerare．Thus，it’Snecessaryfortheresearcherstodosomefurtherworkinthestudyofnonlinearadaptiveinversecontr01．Theadvancesinneuralnetworksandfuzzysystems

5、providetheresearcherswithpowerfultoolsfornonlinearsystems．Thisthesisaimstoachievenonlinearadaptiveinversecontrolwiththesetools．Wedothefollowingwork：Firstofall，thepaperdiscusseshowtoconstructanadaptiveinversecontrolsystemusingT-Sfuzzynetworks．AnewfuzzybasisfunctionisusedtoreplacetraditionalGaussia

6、nfunction,whichreducesthecomplexityofthelearningalgorithmgreatty．Meanwhile，theconvergenceconditionofthealgorithmisdevelopedusingtheLyapunovstabletheoryanditalsoprovesthecorrectnessofthecontrolstructurepresentedthroughasimplealgebraicmethod．Secondly，thepaperstudiesthemodelingandinversemodeling，usi

7、ngsupportvectormachines．BasedOnthes-filteredstructure，Acontrolarchitectureisdeveloped,whichcandealwithnonlinearities．Thirdly,thepaperstudiestheadaptivecontrolofsystemswithdisturbanceItdiscusseshowtomodelwhenthedisturba