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公开(公告)号：CN103324091A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310217770.7
申请日：2013-06-03
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明的针对一种零阶接近有界的非线性多变量系统设计了一种多模型自适应控制器及控制方法。该多模型控制器具有一个非线性鲁棒自适应控制器和一个非线性神经网络自适应控制器。通过引入非线性补偿项，保证非线性鲁棒自适应控制器的辨识模型与真实系统的输出误差有界。利用模型误差设计的一步超前控制律可以保证系统的BIBO稳定性。系统控制信号由两个控制器切换产生，由神经网络自适应控制器来提高系统的性能。
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公开(公告)号：CN103324093B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310228731.7
申请日：2013-06-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多模型自适应控制系统，针对一类线性有界的非线性离散时间系统的控制，包括线性鲁棒自适应控制器、非线性神经网络自适应控制器和切换机构，该切换机构分别连接两个自适应控制器和被控对象的输入端，两个自适应控制器连接被控对象的输出端；线性鲁棒自适应控制器包括线性鲁棒自适应模型和线性鲁棒控制器，非线性神经网络自适应控制器包括非线性神经网络自适应模型和非线性神经网络控制器；被控对象的输入由切换结构在两个控制器之间选择产生，且被控对象的输出和两个自适应控制器之间设置有一闭环负反馈，被控对象与两个自适应控制器的模型输出之间为相减关系，从而计算出模型误差，用于调整模型的参数与神经网络的权值。
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公开(公告)号：CN103105774B
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201310037716.4
申请日：2013-01-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的量子进化算法的分数阶PID控制器整定方法，其待整定参数为Kp,Ki,Kd,λ，μ，其过程为：初始化种群和待整定参数的取值范围，将种群中的各染色体的Bloch坐标映射到优化问题的解空间，得到近似解集，该解集对应PID的各待整定参数，计算各解的适应度，得到当代最优染色体和当代最优解，将当代最优解和当代最优的染色体作为全局最优解和全局最优染色体；通过更新和变异得到新的一代种群，计算得到当代最优染色体和当代最优解，与全局最优染色体和全局最优解比较并对二者更新，继续变异和更新直到最大迭代次数。本发明可以有效地提高过程的收敛速率，可以获得最优分数阶PID参数，同时该方法结构简单、计算量小、可操作较高。
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公开(公告)号：CN104216287A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410411724.5
申请日：2014-08-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种非最小相位的非线性系统的多模型自适应控制方法及系统，为了扩宽应用范围，提出了非线性系统的一种增量模型描述，并提出了一种新的参数估计方法，使得在多模型自适应控制方法中不再需要假设非线性系统的非线性项的全局有界。通过引入极点配置控制器，本发明的方法可以处理非最小相位非线性系统的控制问题。本发明提出一个新的非线性控制结构，可以提高多模型自适应控制方法的精度。与传统的非线性多模型自适应控制方法相比，本发明将多模型自适应控制方法推广到非最小相位非线性系统，可以有效的扩大多模型自适应控制器的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103324093A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310228731.7
申请日：2013-06-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多模型自适应控制系统，针对一类线性有界的非线性离散时间系统的控制，包括线性鲁棒自适应控制器、非线性神经网络自适应控制器和切换机构，该切换机构分别连接两个自适应控制器和被控对象的输入端，两个自适应控制器连接被控对象的输出端；线性鲁棒自适应控制器包括线性鲁棒自适应模型和线性鲁棒控制器，非线性神经网络自适应控制器包括非线性神经网络自适应模型和非线性神经网络控制器；被控对象的输入由切换结构在两个控制器之间选择产生，且被控对象的输出和两个自适应控制器之间设置有一闭环负反馈，被控对象与两个自适应控制器的模型输出之间为相减关系，从而计算出模型误差，用于调整模型的参数与神经网络的权值。
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公开(公告)号：CN103034122A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210496115.5
申请日：2012-11-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种基于时间序列的多模型自适应控制器及控制方法，该控制器主要由多模型集、切换机构和控制器三部分组成，多模型集用来辨识系统的变化，包含若干个局部线性模型、一个加权模型和两个自适应模型，局部线性模型用来覆盖系统模型的所有变化范围，加权模型用来辨识系统工作点的缓慢变化，自适应模型用来提高控制精度，切换机构选择最优模型实现控制。该控制器及控制方法不但具有良好的暂态性能，较快的控制速度，而且在相似的控制效果下，可以极大地减少模型的数量。
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公开(公告)号：CN105182746B
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201510492616.X
申请日：2015-08-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种球罐系统的多模型自适应控制方法和系统，通过至少一个线性模型和至少一个基于神经网络的非线性模型对球罐液位控制系统进行辨识，两个模型分别对应一个线性自适应控制器和一个基于神经网络的非线性自适应控制器；基于性能指标的切换单元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方法相比，本发明将球罐液位控制系统的非线性项的界限放宽到增长率有界，可以有效的扩大多模型自适应控制器的适应性。
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公开(公告)号：CN105404144A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510492632.9
申请日：2015-08-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种针对连续搅拌反应釜的多模型自适应控制方法及系统，对连续搅拌反应釜的温度进行控制，为了扩宽应用范围，提出了连续搅拌反应釜温度控制系统的一种增量模型描述，并提出了一种新的参数估计方法，使得在多模型自适应控制方法中不再需要假设系统的非线性项的全局有界。通过引入极点配置控制器，本发明的方法可以处理连续搅拌反应釜非最小相位的问题。本发明提出一个新的非线性控制结构，可以提高多模型自适应控制方法的精度。与传统的非线性多模型自适应控制方法相比，本发明将多模型自适应控制方法推广到非最小相位连续搅拌反应釜温度控制系统，可以有效的扩大多模型自适应控制器的适应性。
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公开(公告)号：CN104216286A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410409470.3
申请日：2014-08-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种增长率有界的非线性系统的多模型自适应控制方法及系统，通过至少一个线性模型和至少一个基于神经网络的非线性模型对系统进行辨识，两个模型分别对应一个线性自适应控制器和一个基于神经网络的非线性自适应控制器；基于性能指标的切换单元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方法相比，本发明将非线性系统的非线性项的界限放宽到增长率有界，可以有效的扩大多模型自适应控制器的适应性。
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