基于Pseudo-Partial-Derivative(PPD)的概念动态线性化非线性系统,利用集结方法处理未来预测时刻的PPD,实现了非线性系统的自适应预测函数控制.所给算法的预测模型只与当前时刻的测量数据有关,不依赖于对象的具体结构.该算法能够提供有界的输入输出,并能无偏差跟踪给定值.最后通过大滞后对象和强非线性pH中和滴定实验验证了该方法的有效性,并说明了其具有很强的鲁棒性和抗干扰能力.
提出一种利用粒子群优化算法进行在线寻优的自适应控制算法, 该方法可抑制极限环的振荡幅值. 应用极
值搜索控制的思想, 在线测量极限环的振荡幅度, 并将其作为优化目标, 利用粒子群优化算法寻找最优控制量, 使得
极限环的振荡幅值最小. 针对粒子群优化和极限环控制的特点, 提出一种加快收敛的算法. 数值实验表明, 提出的算
法不仅与传统基于摄动方法的极值搜索控制性能相当, 而且可对非凸和不光滑目标函数进行在线寻优, 鲁棒性更强.