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提出了一种带有预测函数的Hénon 混沌系统的广义预测控制快速算法.首先用时变遗忘因子的递推最小二乘方法辨识混沌系统,然后在广义预测控制的基础上引入了预测函数控制方法,并充分利用了预测信息的补偿作用.这种算法克服了广义预测控制中求解逆矩阵的缺点,提高了系统响应的速度,并且具有较强的跟踪给定信号、抑制系统参数摄动和随机噪声的能力.仿真结果验证了该方法的有效性.
关键词:
广义预测控制
预测函数
Hénon 混沌系统
参数辨识 相似文献
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针对连续时间混沌(超混沌)系统的控制问题, 提出了一种基于扩张状态观测器的快速全线性广义预测控制算法. 利用线性扩张状态观测器估计和补偿混沌(超混沌)系统的非线性动力学和存在的不确定性, 将原始对象近似转化为积分器形式, 随后针对单积分器设计广义预测控制, 解决了预测控制计算量大的问题. 阶跃系数矩阵可以直接得到解析解, 而对于未来输出的预测则可以根据最近两个时刻的输出采样值直接计算得到, 避免了使用自校正算法和在线求解丢番图方程. 该线性算法可以直接应用于非线性对象的控制系统设计. 将该算法应用于典型Lorenz混沌系统的控制中, 数学仿真结果验证了有效性. 相似文献
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基于比例-积分-微分(PID)控制算法的简单性和实用性,但对于复杂非线性系统控制时参数的难以确定问题,运用集群智能中的改进粒子群算法进行PID控制器的优化,并应用于若干混沌系统的控制.对Hénon混沌、Duffing混沌、六辊UC 轧机混沌、Nagumo-sato神经元混沌、Chen氏混沌以及永磁同步电动机混沌的控制进行了仿真研究.研究结果表明: 用PID进行混沌系统的输出反馈控制是有效的,从而拓宽了PID控制的应用范围; 用简单方法控制复杂混沌系统是完全可能的,对混沌系统的控制具有较好的参考价值; 粒子
关键词:
混沌
比例-积分-微分控制
粒子群优化算法 相似文献
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为了能实时而有效地辨识参数不确定的超混沌lü系统,以便于对该系统进行控制或跟踪,本文提出了一种基于Wiener模型自适应分段线性(PWL)滤波器的超混沌系统辨识方法.Wiener模型的线性部分采用了线性横向滤波器,非线性部分用分段线性滤波器近似表示.根据最小均方误差准则导出了滤波器参数更新算法,并进一步推导出算法的收敛性条件.计算机仿真证实了该自适应滤波器辨识超混沌系统的有效性.该方法不仅克服了自适应线性滤波器难以辨识出这类强非线性系统,而且比其他非线性自适应滤波器的计算复杂性低得多. 相似文献