SISO系统基于最近更新信息的动态线性化自适应控制律算法技术方案

本发明专利技术提出了一种针对单输入单输出系统基于最近更新信息的动态线性化自适应控制律算法，该算法的目的在于解决自适应控制的辨识算法跟踪精度不高、收敛性不强的问题。该算法采用矩阵求逆原理和递阶辨识方法，对非线性系统的动态线性化参数伪偏导数进行在线辨识和最近信息更新，并设定了伪偏导数复位条件，然后结合无模型自适应控制律，从而形成一系列新型的单输入单输出系统基于最近更新信息的动态线性化自适应控制律算法。通过调节权重因子、步进因子、初始条件、复位条件来运行自适应控制算法。与现有技术相比，本发明专利技术收敛性更强，对超调、震荡等情况具有更好的抑制能力；拥有更高的输出精度和更好的调节能力，参数调节方式更加丰富灵活。

A dynamic linearized adaptive control law algorithm for SISO systems based on recently updated information

The invention provides a method for the single input single output system based on linear adaptive control algorithm of dynamic law recently updated information, the algorithm aims to solve identification algorithm for adaptive control of tracking accuracy is not high, the problem is not strong convergence. The algorithm uses the matrix inversion principle and the hierarchical identification method, online identification and recent information update for nonlinear system dynamic linearization parameters of pseudo partial derivative, and set the pseudo partial derivative reset condition, and then combined with model free adaptive control law, thus forming a series of new type of single input single output system dynamic linearization algorithm adaptive control based on the recently updated information. The adaptive control algorithm is implemented by adjusting the weighting factor, the step factor, the initial condition and the reset condition. Compared with the prior art, the invention of convergence is stronger, has better ability to suppress overshoot and oscillation; adjustment ability have higher output precision and better, more rich and flexible way of adjusting parameters.

【技术实现步骤摘要】
SISO系统基于最近更新信息的动态线性化自适应控制律算法
本专利技术涉及无模型自适应控制
，尤其涉及一种针对单输入单输出系统基于动态线性化自适应控制算法。
技术介绍
传统无模型自适应控制(MFAC)算法的轨迹跟踪能力不强，精度不高，收敛性不好，调节方式简单。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于最近更新信息的动态线性化自适应控制律算法。为达上述目的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种SISO系统基于最近更新信息的动态线性化自适应控制律算法，所述算法将单输入单输出SISO系统的动态线性化参数伪偏导数辨识模型分解成两个分别针对输入和输出的动态线性化参数子辨识模型和如下：利用投影方法分别辨识上面分解的两个子辨识模型和并得到其估计算法和其中，μ1、μ2是权重因子，η1、η2是步长序列，Ly、Lu是伪偏导数的阶数，＃(*)T是矩阵转置，Δy(k)＝y(k)-y(k-1)，Δμ(k)＝μ(k)-μ(k-1)；然后，利用最近更新信息方法处理经过投影辨识的和之间的关联项，在动态线性化参数估计式中，用估计值代替然后在估计式中，用估计值代替进一步地，利用最近更新信息方法处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种SISO系统基于最近更新信息的动态线性化自适应控制律算法，其特征在于：所述算法将单输入单输出SISO系统的动态线性化参数伪偏导数辨识模型分解成两个分别针对输入和输出的动态线性化参数子辨识模型

【技术特征摘要】
1.一种SISO系统基于最近更新信息的动态线性化自适应控制律算法，其特征在于：所述算法将单输入单输出SISO系统的动态线性化参数伪偏导数辨识模型分解成两个分别针对输入和输出的动态线性化参数子辨识模型和如下：利用投影方法分别辨识上面分解的两个子辨识模型和并得到其估计算法和其中，μ1、μ2是权重因子，η1、η2是步长序列，Ly、Lu是伪偏导数的阶数，#(*)T是矩阵转置，Δy(k)＝y(k)-y(k-1)，Δμ(k)＝μ(k)-μ(k-1)；然后，利用最近更新信息方法处理经过投影辨识的和之间的关联项，在动态线性化参数估计式中，用估计值代替然后在估计式中，用估计值代替2.根据权利要求1所述的算法，其特征在于：利用最近更新信息方法处理经过投影辨识的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴爱国，胡志勇，张颖，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：广东,44