上海交通大学学报(自然版) ›› 2011, Vol. 45 ›› Issue (03): 403-407.
段朝阳, 张艳, 邵雷, 雷虎民, 陈宗基
出版日期:2011-03-30
发布日期:2011-03-30
基金资助:2008年度航空科学基金资助项目(2008ZA12001)
DUAN Chao-Yang, ZHANG Yan, SHAO Lei, LEI Hu-Min, CHEN Zong-Ji
Online:2011-03-30
Published:2011-03-30
摘要: 为了改善复杂非线性系统中传统滑模变结构控制系统的控制效果,提出了一种将多模型在线建模与滑模变结构控制结合的方案.首先,根据输入输出数据利用在线数据聚类的方法建立多个局部模型,实时对局部模型进行更新,并通过加权综合获得非线性系统的在线辨识模型;然后,针对系统的辨识模型设计基于趋近律的滑模变结构控制器.仿真结果表明,控制方案对系统模型的不确定性具有良好的鲁棒性.
中图分类号:
段朝阳, 张艳, 邵雷, 雷虎民, 陈宗基. 基于多模型在线辨识的滑模变结构控制[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2011, 45(03): 403-407.
DUAN Chao-Yang, ZHANG Yan, SHAO Lei, LEI Hu-Min, CHEN Zong-Ji. Sliding Mode Variable Structure Control Based on Multimodel Online Identification[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2011, 45(03): 403-407.
| [1]Monsees G. Discretetime sliding mode control [D]. Delft, Holland: de Technische Universiteit Delft, 2002.[2]Anass B, Gilles M, Jose R. Nonlinear dynamic system identification: a multimodel approach[J]. International Journal of Control, 1999, 72(7/8): 591604.[3]Palm R, Driankov D. Fuzzy switched hybrid systemsmodeling and Identification[C]//Proceedings of the 1998 IEEE ISIC/CIRA/ISAS Joint Conference. Gaithersburg: IEEE, 1998: 130135.[4]Roll J. Local and piecewise affine approaches to system identification[D]. Sweden: Department of Electrical Engineering, Linkping University, 2003.[5]Kukolj D. Design of adaptive takagisugenokang fuzzy models[J]. Applied Soft Computing, 2002(2): 89103.[6]Cherkassky V, Ma Y Q. Multiple model regression estimation[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2005, 16(4): 785798.[7]Angelov P. An approach for fuzzy rulebase adaptation using online clustering[J]. International Journal of Approximate Reasoning, 2004, 35: 275289.[8]Xi Y G, Wang F. Nonlinear multimodel predictive control [J]. Acta Automatica Sinica, 1996, 22(4): 456461.[9]邹涛, 王晰, 李少远. 基于混合逻辑的非线性系统多模型预测控制[J]. 自动化学报. 2007, 33(2): 188192.ZOU Tao, WANG Xi, LI Shaoyuan. Nonlinear multimodel predictive control based on combining logical[J]. Journal of Automatic. 2007, 33(2): 188192.[10]Yen J, Wang L, Gillespie C W. Improving the interpretability of TSK fuzzy models by combining global learning and local learning [J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 1998, 6(4): 530537.[11]Gao W B, Wang Y F, Homaifa A. Discretetime variable structure control systems[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 1995, 42(2): 117122.[12]Narendra K S, Parthasarathy K. Identification and control of dynamical systems using neural networks[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 1990(1): 427. |
| [1] | 张雨格, 耿建强, 杨光宇, 朱苏朋, 侯振乾, 符文星. 基于IMM-SRCKF对机动目标的多弹协同被动定位算法[J]. 空天防御, 2025, 8(2): 58-65. |
| [2] | 臧红岩, 谢晓龙, 徐亚周, 陶业, 高长生. 基于循环神经网络的高超声速机动目标状态估计算法[J]. 空天防御, 2024, 7(4): 88-98. |
| [3] | 郝亮, 黄颖浩, 姚莉秀, 蔡云泽. 一类基于模糊推理的具有机动自适应的目标跟踪算法[J]. 上海交通大学学报, 2024, 58(4): 468-480. |
| [4] | 吴庶宸, 戚宗锋, 李建勋. 基于深度学习的智能全局灵敏度分析[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(7): 840-849. |
| [5] | 许飞, 漆斌, 程海涛, 范钦民, 张龙. 基于MHT-IMM的航迹生成算法建模与仿真[J]. 空天防御, 2021, 4(1): 97-102. |
| [6] | 崔乃刚, 蔡李根, 荣思远. 基于有向图切换IMM-CKF高速滑翔目标跟踪算法[J]. 空天防御, 2020, 3(3): 1-8. |
| [7] | 付磊, 张龙, 张丁. 基于IMM-SRCDKF的高速机动目标运动状态估计算法研究[J]. 空天防御, 2020, 3(1): 50-57. |
| [8] | 陈晓,李亚安,李余兴,蔚婧. 基于距离加权的概率数据关联机动目标跟踪算法[J]. 上海交通大学学报, 2018, 52(4): 474-479. |
| [9] | 殷玮, 祁文治. 基于IMM_UKF的自抗扰控制导引律研究[J]. 空天防御, 2018, 1(1): 56-62. |
| [10] | 赵国旗a,b,杨明a,b,王冰a,b,王春香c. 基于智能终端的移动机器人室内外无缝定位方法[J]. 上海交通大学学报, 2018, 52(1): 13-19. |
| [11] | 夏源,杨慧中. 一种基于自适应模糊高斯核聚类的软测量建模方法[J]. 上海交通大学学报, 2017, 51(6): 722-726. |
| [12] | 张虎,张勇,梁俊毅,殷承良. 基于模型的汽油机电子节气门控制器设计[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(02): 245-249. |
| [13] | 朱立新,马春来,孟. IMM-SRUKF在GPS/INS组合导航中的应用[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2014, 48(03): 346-350. |
| [14] | 王能建, 周丽杰, 刘红博. 甲板上牵引车-直升机系统的稳定性控制[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2012, 46(07): 1146-1152. |
| [15] | 邓卫卫1, 杨慧中1, 2. 一种带监督的仿射传播聚类多模型建模方法[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2011, 45(08): 1172-1175. |
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