人工智能-大时滞系统的神经网络控制方法研究.pdf

人工智能-带干扰的时滞系统的神经网络自适应控制.pdf

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闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估

时滞在工程领域广泛存在，对此综述了线性时滞系统的稳定性研究方法。从频域和时域两个角度详细介绍了各种方法的特点，着重讨论基于线性矩阵不等式(LMI)的分析方法，指出保守性是分析的重点．对现有结果的保守性进行比较和评述，并提出了改进的思路．

针对一类不确定时滞系统的鲁棒H∞稳定控制，设计了基于观测器的鲁棒H∞控制器。假定系统的不确定性是时变的且具有范数有界。基于线性矩阵不等式（linear matrix inequality-LMI），通过构造Lyapunov泛函，选取适当的观测器，给出了控制器的设计方法，通过求解相应的线性矩阵不等式，就可以得到基于观测器的H∞控制器，并证明了该控制器在使闭环系统渐近稳定的同时，又能保证闭环系统满足一定的H∞性能指标。最后，数值算例验证了所给方法的有效性。

基于Lyapunov-Krasovskii泛函的时滞系统鲁棒控制

时滞系统的模糊PID控制的matlab/simulink仿真模型，有详细的说明及参考资料。能够直接在matlab里运行

这是一篇关于不确定时滞系统的巨著，里面介绍了时滞系统滤波器设计的方法，也给出了好多处理不确定性的方法，是值得一读的专著

在大多数自动化控制过程中,被控对象具有不同程度的延迟,不能及时反映系统所受的扰动。这种情况对系统的控制极为不利,会产生较大的超调,降低系统的稳定性。针对纯滞后系统的特点,对这类系统的补偿方案进行了详细介绍:PID算法、Smith预估补偿算法和Dahlin控制算法。同时以Smith预估补偿算法为例,在不同的参数下,利用MATLAB的Simulink工具箱对Smith预估控制系统的特性进行仿真,并分析其稳定性条件。结果表明,在模型匹配的情况下,此种算法具有很好的稳定性和鲁棒性,可以明显的加速调节过程,提高控制