MISO全格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201711323329.1
IPC分类号：G05B13/02
申请日期：
2017-12-12
申请人：
浙江大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	MISO全格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法
申请号	CN201711323329.1	申请日期	2017-12-12
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-06-01	公开/公告号	CN108107715A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G05B13/02 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G05 控制；调节 G05B 一般的控制或调节系统；这种系统的功能单元；用于这种系统或单元的监视或测试装置（应用流体作用的一般流体压力执行器或系统入F15B；阀门本身入F16K；仅按机械特征区分的入G05G；传感元件见相应小类，例如G12B，G01、H01的小类；校正单元见相应的小类，例如H02K） G05B13/00 自适应控制系统，即系统按照一些预定的准则自动调整自己使之具有最佳性能的系统（G05B 19/00优先；计算机零部件入G06F 15/18）〔3〕 G05B13/02 电的	IPC分类号	G;0;5;B;1;3;/;0;2查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区浙大路38号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	卢建刚;李雪园
代理机构	浙江杭州金通专利事务所有限公司	代理人	刘晓春

摘要

本发明公开了一种MISO全格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，利用偏导信息集作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等MISO全格式无模型控制器待整定参数，采用MISO全格式无模型控制器的控制算法计算得到针对被控对象的控制输入向量，以系统误差函数的值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合控制输入分别针对各个待整定参数的梯度信息集，进行系统误差反向传播计算，在线实时更新BP神经网络的隐含层权系数、输出层权系数，实现控制器基于偏导信息的参数自整定。本发明提出的MISO全格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，能有效克服控制器参数的在线整定难题，对MISO系统具有良好的控制效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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