专利名称：一种非线性系统的多模型自适应控制器及控制方法
技术领域：
本发明涉及各行业生产过程中各种实际的被控对象，具体涉及一类零阶有界的非线性复杂控制系统的一类多模型自适应控制器及其控制方法。
背景技术：
由于现代工业向技术密集型转变，出现了由种类繁多的子系统和元件组成且内部关系复杂的复杂工业系统过程。这种系统往往具有强非线性、快时变、模型不确定等特点。现有的非线性处理方法虽然有一些应用，但是理论上不完善，对被控对象的要求高，并且不具有一般性。由于自适参数大量未知等特点，经典控制理论与现代控制理论中的方法很难解决这些特点，自适应控制可以处理一定程度不确定性系统的控制问题而被广泛应用于非线性系统的控制中。通过对系统辨识，自适应控制可以自动地补偿模型阶次、参数和输入信号方面的变化，可以得到较好的控制效果。但是对于时变较快，参数有跳变的被控对象，自适应控制系统辨识的效果不佳，从而导致系统的动态性能较差、暂态误差过大的情况。多模型自适应控制在自适应控制的基础上发展而来，可以有效减小系统的暂态误差。因此提出一种新的非线性系统的模型结构，这个模型结构由线性部分和非线性项部分组成更具有一般性，针对快时变、参数跳变对象，采用多个辨识模型，获得更好的控制效果。但是，传统的多模型自适应控制方法要求被控对象的非线性项部分全局有界，这一条件限制了多模型自适应控制方法在实际系统中的应用。
发明内容
本发明针对上述现有技术中存在的技术问题，提供一种非线性系统的多模型自适应控制器及控制方法。放宽非线性系统的限制条件，扩大多模型自适应控制方法的使用范围。该方法不仅将非线性项全局有界条件放宽到了零阶接近有界，并且减小了多模型自适应控制系统的稳态误差，提高了控制精度。为达到上述目的，本发明所采取的技术方案是一种非线性系统的多模型自适应控制器，该控制器由一个非线性鲁棒间接自适应控制器、一个非线性神经网络自适应控制器和切换机构三部分组成，其中，一个控制器为非线性鲁棒间接自适应控制器，另一个是非线性神经网络间接自适应控制器，被控对象的输入由切换机构在两个控制器之间选择产生，被控对象的输出与两个控制器之间有一闭环负反馈，被控对象与两个间接自适应控制器的模型输出之间设置为相减关系，模型误差用于调整模型的参数与神经网络的权值。所述非线性鲁棒间接自适应控制器包括一个非线性鲁棒自适应模型和一个非线性控制器，非线性鲁棒自适应模型由线性和非线性两部分组成，线性部分对应系统线性化后的线性部分，非线性部分由带系数的回归向量的范数来表示，用以补偿系统线性化后的非线性部分。回归向量由系统过去时刻的输入和输出变量组成。自适应的参数为线性回归向量的系数，自适应律采用投影自适应律。非线性控制器采用一步超前控制器。所述非线性神经网络自适应控制器包括一个非线性神经网络自适应模型和一个非线性神经网络自适应控制器。非线性神经网络自适应模型由线性部分和非线性神经网络部分组成。线性部分的系数作为自适应参数可以以任意方式进行更新。非线性神经网络采用BP网络，利用误差反向传播方法来训练。在所述切换机构中，首先设计一个性能指标，该性能指标包含一个累积误差部分和一个暂态误差部分。在每一个控制时刻，计算各个控制器的性能指标，选择性能指标较小的控制器来产生下一时刻的控制输入，可以实现平稳的切换，且提高系统的暂态性能。上述非线性系统的多模型自适应控制器的控制方法所包含的步骤如下S1:系统初始化随机初始化非线性鲁棒自适应模型的参数，随机初始化非线性神经网络模型的参数和神经网络的权值，这些参数可由一定的先验知识确定；S2 :k = O时刻，对象的输出为O ;k# O时刻，对象的输出为系统的实际输出值，与系统设定值作差得到系统的控制误差e。；实际输出与非线性鲁棒自适应模型的输出作差得到模型误差ei，与非线性神经网络模型作差得到模型误差e2 ;S3 :将控制误差e。作为非线性鲁棒自适应控制器和非线性神经网络自适应控制器的输入，由两个控制器分别产生控制量U1和U2 ；S4 :根据模型误差ei和e2来计算性能指标C1和C2的值，选择性能指标值较小的控制器产生的输入Ui,作为被控对象和两个模型的控制输入u ；S5:利用模型误差eJPe2分别更新非线性鲁棒自适应模型和非线性神经网络自适应模型的参数和权值；S6:转到步骤S2。与现有技术相比，本发明的有益效果如下从本发明的多模型自适应控制方法可以看出，非线性鲁棒自适应控制器中包含一个非线性鲁棒自适应模型，该模型在原线性自适应模型的基础上增加一个自适应的非线性补偿项，从而将被控对象的非线性项的限制条件由线性有界放宽到了零阶接近有界，大大的扩宽了多模型自适应控制器的适用范围。由非线性鲁棒自适应控制器单独控制的非线性系统可以被证明具有稳定性和收敛性。非线性神经网络自适应控制器中包含系统的一个非线性神经网络模型，根据神经网络的万能逼近定理，该模型可以以任意精度逼近系统的真实输出，这使得本发明的控制方法与传统多模型自适应控制方法相比具有更高的精度。控制器设计采用一步超前控制思想，计算量小，可提高系统的计算速度。通过切换机构的设计，使得系统的控制器在非线性鲁棒自适应控制器和非线性神经网络自适应控制器之间进行切换，可以选择性能指标值较小的控制器作为当前系统的控制输入，这样可以减小系统的暂态误差。性能指标中包含一个误差的累积项，可以防止系统在两个控制器之间频繁切换，而且使得系统输出较为平滑。由于非线性鲁棒自适应控制系统具有稳定性，本发明采用非线性鲁棒自适应控制器与非线性神经网络自适应控制器进行切换，可以证明本发明的多模型自适应控制器具有稳定性和收敛性。
图1为本发明设计多模型神经网络自适应控制器的闭反馈控制系统方框图；图2为非线性鲁棒间接自适应控制器结构框图；图3为非线性神经网络间接自适应控制器结构框图；图4为神经网络的结构框图；图5为切换机构的流程图；图6 (I)和图6 (2)分别为本发明控制器的输出曲线和输入曲线。具体的实现方法以下结合附图和实例，进一步说明本发明。·如图1所示，本发明的多模型自适应控制方法所设计的控制器中，由一个非线性鲁棒自适应控制器、一个非线性神经网络自适应控制器和一个切换机构组成。图中，r (t+1)为系统的跟踪参考信号，u(t)为被控对象的输入，y(t+Ι)为被控对象的输出。非线性鲁棒间接自适应控制器包含非线性鲁棒自适应模型f和非线性鲁棒自适应控制器 ，*f(0是控制器f的输出，P/+1)是模型f的输出。非线性神经网络间接自适应控制器包含非线性神经网络自适应模型f和非线性神经网络自适应控制器f是控制器f的输出，P + D是模
型￥的输出。u(t)由切换机构在和之间选择产生。本发明针对如下结构的非线性离散时间系统
权利要求
1.一种非线性系统的多模型自适应控制器，其特征在于，该控制器由两个间接自适应控制器和一个切换机构组成，其中，一个控制器为非线性鲁棒间接自适应控制器，另一个是非线性神经网络间接自适应控制器，被控对象的输入由切换机构在两个控制器之间选择产生，被控对象的输出与两个控制器之间有一闭环负反馈，被控对象与两个间接自适应控制器的模型输出之间设置为相减关系，模型误差用于调整模型的参数与神经网络的权值。
2.根据权利要求1所述的非线性系统的多模型自适应控制器，其特征在于，所述非线性鲁棒间接自适应控制器包括一个非线性鲁棒自适应模型和一个非线性控制器，非线性鲁棒自适应模型通过在线性模型的基础上增加一个对系统非线性项的补偿项，保证当系统非线性项的限制条件被放宽到零阶接近有界时，该模型的辨识误差也能渐近小于一个正常数。
3.根据权利要求1所述的非线性系统的多模型自适应控制器，其特征在于，所述非线性神经网络间接自适应控制器包括一个非线性神经网络自适应模型和一个非线性神经网络控制器，非线性神经网络自适应模型通过在线调整神经网络权值，获得对被控对象的估计输出。
4.根据权利要求2所述的非线性系统的多模型自适应控制器，其特征在于，所述的神经网络自适应模型含有一个输入层，一个隐层和一个输出层。
5.根据权利要求4所述的非线性系统的多模型自适应控制器，其特征在于，所述的神经网络自适应模型的隐层中含有6-10个神经元，输出层有一个神经元。
6.一种用于权利要求1至5中任一所述的多模型自适应控制器的控制方法,其特征在于，该控制方法的步骤如下S1:系统初始化随机初始化非线性鲁棒自适应模型的参数，随机初始化非线性神经网络模型的参数和神经网络的权值，这些参数可由一定的先验知识确定；52k = 0时刻，对象的输出为O ;k# O时刻，对象的输出为系统的实际输出值，与系统设定值作差得到系统的控制误差e。；实际输出与非线性鲁棒自适应模型的输出作差得到模型误差ei，与非线性神经网络模型作差得到模型误差e2 ;53:将控制误差e。作为非线性鲁棒自适应控制器和非线性神经网络自适应控制器的输入，由两个控制器分别产生控制量U1和U2 ；54:根据模型误差ei和e2来计算性能指标C1和C2的值，选择性能指标值较小的控制器产生的输入Ui,作为被控对象和两个模型的控制输入U，55:利用模型误差edPe2分别更新非线性鲁棒自适应模型和非线性神经网络自适应模型的参数和权值；56:转到步骤S2。
7.根据权利要求6所述的非线性系统的多模型自适应控制方法，其特征在于，所述步骤S7中，在切换机构中，首先设计一个性能指标，该性能指标包含一个累积误差部分和一个暂态误差部分，在每一个控制时刻，计算各个控制器的性能指标，选择性能指标较小的控制器来产生下一时刻的控制输入。
全文摘要
本发明公开一种非线性系统的多模型自适应控制器及控制方法，采用一个非线性鲁棒间接自适应控制器和一个非线性神经网络间接自适应控制器，基于性能指标在每个采样时刻切换到最优控制器来实现控制。与传统的非线性多模型自适应控制器和控制方法相比，本发明将非线性系统的非线性项的界限放宽到零阶接近有界，可以有效的扩大多模型自适应控制器的适应性。
文档编号G05B13/00GK102998973SQ201210496139
公开日2013年3月27日 申请日期2012年11月28日 优先权日2012年11月28日
发明者王昕 , 黄淼, 牟金善 申请人:上海交通大学