基于多模型的非线性系统广义预测控制.pdf

2025-05-03 约3.37万字 54页立即下载

基于神经网络的非线性模型预测控制.pdf 第卷第期计算机仿真年月 ! ’ !( ’ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 文章编号：（） %) # *($ !( ’ # ) # ( 基于神经网络的非线性模型预测控制

2017-05-08 约2.9万字 6页立即下载

《基于T-S模糊模型的非线性模糊大系统的容错控制》.docx 《基于T-S模糊模型的非线性模糊大系统的容错控制》一、引言在当今的工业和科学研究中，非线性系统的问题显得愈发重要。随着技术的不断进步，我们面对的系统越来越复杂，其动态特性往往表现为非线性。因此，如何有效地处理和控制这些非线性系统成为了研究的热点。T-S（Takagi-Sugeno）模糊模型作为处理非线性问题的一种有效工具，已被广泛应用于各类控制系统中。而大系统，由于具有复杂性和互连性，常常涉及到容错控制问题。因此，将T-S模糊模型引入到非线性模糊大系统的容错控制中是一个重要的研究方向。本文将基于T-S模糊模型，对非线性模糊大系统的容错控制进行研究。二、T-S模糊模型简介 T-S模糊模型是

2024-12-31 约8.9千字 17页立即下载

2025-03-26 约4.3万字 72页立即下载

一类非线性广义灰系统鲁棒滑模控制器的设计.pdf

2018-08-05 约小于1千字 8页立即下载

基于非线性方法的预测模型规范.docx 基于非线性方法的预测模型规范 基于非线性方法的预测模型规范一、非线性预测模型的基本原理与应用背景 非线性预测模型是近年来在数据分析与预测领域广泛应用的一种方法，其核心在于通过非线性函数关系来描述变量之间的复杂关联。与传统的线性模型相比，非线性模型能够更好地捕捉数据中的动态变化和复杂模式，适用于具有非线性特征的实际问题。例如，在金融市场预测中，股票价格的波动往往呈现出非线性特征；在气象预测中，气候变化的趋势也表现出复杂的非线性关系。因此，基于非线性方法的预测模型在多个领域展现出显著的优势。 非线性预测模型的构建通常依赖于数学和统计学中的非线性理论，如神经网络、支持向量机、混沌理论等。这些方法通

2025-03-22 约4.75千字 9页立即下载

神經网络的非线性系统逆模型控制.doc 基于粗糙-神经网络的非线性系统逆模型控制* 张腾飞1李云2210046; 2 南京邮电大学计算机技术研究所中图分类号：TP18　　文献标识码：A　　国家标准学科分类代码：510.8010 Inverse model control methodology for nonlinear system based onrough set and neural network Zhang Tengfei1, Li Yun2 (1 College of Automation, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing

2017-03-22 约1.42万字 10页立即下载

基于块状结构模型的非线性预测函数控制研究的开题报告.docx 基于块状结构模型的非线性预测函数控制研究的开题报告一、研究背景及意义在控制理论中，非线性系统控制一直是一个重要的研究领域。以往的非线性控制方法往往采用线性化技术，即将非线性系统在某一点进行线性化处理，然后使用线性控制理论求解控制器。但是，实际工程中常常会遇到复杂的非线性系统，这些系统难以通过线性化处理来获得稳定的控制效果。因此，近年来越来越多的研究者开始尝试采用基于模型的非线性控制方法来解决这一问题。在基于模型的非线性控制方法中，块状结构模型是一种重要的研究对象。这种模型将非线性系统划分为若干个块状部分，然后利用这些部分之间的相互作用关系，建立相应的非线性预测函数，从而实现控制器的设计

2024-04-15 约1.14千字 3页立即下载

基于非线性模型的土压平衡盾构施工地表沉降预测与控制研究.docx 基于非线性模型的土压平衡盾构施工地表沉降预测与控制研究一、引言 1.1研究背景与意义随着城市化进程的加速，城市人口急剧增加，地面交通愈发拥堵，城市轨道交通如地铁和轻轨建设成为解决交通问题的重要途径。盾构施工以其快速、安全、对周围环境影响小、适用于富水软土地层等优点，在地铁隧道建设中得到了广泛应用。土压平衡盾构作为盾构施工中的一种重要技术手段，通过对盾构机内部进行适当压力控制，使土体在掌握平衡条件下对盾构机的推进方向施加支护压力，被广泛运用于地铁、隧道、水利工程等领域。在城市地铁建设中，土压平衡盾构机能够适应较大的土质范围与地质条件，能用于多种复杂的土层，施工速度较高，可以获得较小的沉降量

2025-05-04 约2.64万字 21页立即下载

基于非线性预测模型控制的燃料电池汽车能量管理方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112810504 B (45)授权公告日 2023.03.31 (21)申请号 202110072634.8 (56)对比文件 (22)申请日 2021.01.20

2023-06-06 约1.49万字 13页立即下载

基于支持向量回归的非线性模型预测控制：理论、方法与应用.docx 基于支持向量回归的非线性模型预测控制：理论、方法与应用一、引言 1.1研究背景与意义在当今科技飞速发展的时代，控制系统在各个领域发挥着至关重要的作用。从工业生产中的自动化流程，到航空航天领域的飞行器控制，再到日常生活中的智能设备，控制系统无处不在。然而，现实世界中的许多系统都呈现出非线性特性，这些非线性系统无法简单地用线性模型来准确描述和有效控制。在工业生产领域，众多关键过程都属于非线性系统。例如，化工生产中的化学反应过程，其反应速率、产物浓度等往往与温度、压力、反应物浓度等因素之间存在复杂的非线性关系。在石油炼制过程中，原油的蒸馏、催化裂化等环节，涉及到物质的相变、复杂的化学反应以及

2025-06-04 约2.88万字 24页立即下载

基于局部学习策略的非线性系统多模型建模与控制的开题报告.docx 基于局部学习策略的非线性系统多模型建模与控制的开题报告一、研究背景和意义 非线性系统多模型建模与控制是目前研究的热点问题之一。在多种非线性系统控制问题中，多模型控制被广泛应用于包括飞行器、机器人、化工反应器、燃气轮机、汽车等工程领域。传统的基于整体建模和控制的方法虽然能够得到理论上的最优解，但是却缺乏可处理性和可靠性。所以，传统的整体建模方法在实际应用中受到很多限制。基于此，局部学习策略被提出，该策略能够在考虑全局优化的同时，不失可处理性和可靠性，能够较好地符合实际应用需求。本课题旨在针对非线性系统多模型建模与控制问题，基于局部学习策略提出一个有效、高效、鲁棒性好的多模型控制策略来解决实

2024-04-21 约1.11千字 3页立即下载

基于TS模型的非线性系统鲁棒非脆弱模糊控制的中期报告.docx 基于TS模型的非线性系统鲁棒非脆弱模糊控制的中期报告一、研究背景随着自动化和智能化的不断发展，控制系统的应用范围越来越广泛。然而，实际控制系统常常面临各种各样的非线性和不确定性因素，如参数变化、外部干扰和传感器误差等，这些因素会给控制系统带来很大的挑战，对控制策略的精度和鲁棒性提出了更高的要求。模糊控制是解决非线性系统问题的一种有效方法。模糊控制具有对控制器具体参数要求低、适用于复杂非线性系统、模型误差和外部扰动具有良好的鲁棒性等特点。在基于传统模糊控制的基础上，人们开始将模糊控制与最优控制相结合、并引入模糊神经网络等新兴技术。这些控制方法的优化效果日益突出，成为控制领域研究的热点问题。

2024-03-01 约小于1千字 2页立即下载

《基于T-S模糊模型的非线性互联大系统的鲁棒控制与滤波》.docx 《基于T-S模糊模型的非线性互联大系统的鲁棒控制与滤波》一、引言随着现代工业系统的日益复杂化，非线性互联大系统的控制与滤波问题变得越来越重要。T-S（Takagi-Sugeno）模糊模型作为一种有效的处理非线性问题的方法，在解决这一类问题上展现出了独特的优势。本文旨在探讨基于T-S模糊模型的非线性互联大系统的鲁棒控制与滤波方法，旨在通过模型的建立和算法的设计，实现更为精准的控制和滤波效果。二、T-S模糊模型概述 T-S模糊模型是一种基于规则的模糊模型，它将非线性系统分解为一系列的线性模型，并通过加权平均的方式将这些模型进行融合。这种方法可以有效地处理复杂的非线性系统，特别是在处理非线性互

2025-01-09 约8.8千字 17页立即下载

《基于T-S模糊仿射模型的非线性系统输出反馈控制研究》.docx 《基于T-S模糊仿射模型的非线性系统输出反馈控制研究》一、引言 非线性系统是众多工程和科学领域中常见的动态系统。其复杂性源于无法通过简单的数学模型进行精确描述。近年来，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，输出反馈控制方法成为了非线性系统控制领域的重要研究方向。T-S（Takagi-Sugeno）模糊仿射模型是一种有效处理非线性系统的方法，它能够根据系统的动态特性，构建一个由多个局部线性模型组成的模糊模型，以逼近全局非线性系统。本文旨在研究基于T-S模糊仿射模型的非线性系统输出反馈控制方法，为解决非线性系统的控制问题提供新的思路。二、T-S模糊仿射模型 T-S模糊仿射模型是一种基于模糊逻辑

2025-01-20 约9.68千字 18页立即下载