非线性动态系统U-模型自适应控制径向基函数神经网络控制焊管焊接过程硕士论文

1、检测技术与自动化装置，2011，硕士【摘要】非线性动态系统的自适应控制方法研究是目前重要研究领域。而一个合适或者通用数学模型，对于研究非线性动态系统的自适应控制方法至关重要。但研究中，主要困难是没有通用的模型结构框架,使其能够准确的表达非线性动态系统结构，或者非线性动态系统的模型结构和参数过于复杂。造成基于每一种非线性动态模型设计的控制器,没有一种标准可寻。论文研究的目标是：针对一类未知随机非线性动态系统，基于控制数学原模型（简称U-模型）,即由被控对象的过去输入数据等组成模型；设计一套自适应控制准则的标准；考虑U-模型的系数完全未知，并有不确定因素影响系统。设计两种不同自适应控制算法，分别为

2、自适应极点配置控制方法和径向基神经网络控制方法。在每种控制算法中，对U-模型代表不同非线性模型进行仿真并对双层卷焊管焊接温度模型进行仿真研究。基于U-模型的控制标准型,分别进行了理论仿真和双层卷焊管焊接过程的温度控制实验。由于在理论仿真中，考虑到各种未知因素对系统的影响。焊管温度控制中,U-模型可以方便、简洁的表示未知焊管焊接温度模型。通过理论仿真和双层卷焊管焊接过程的温度控制实验，得到如下结论:1）U-模型可以广泛的表示一类（平滑的多项式更多还原3-【AbstractTheresearchonadaptivecontrolisanimportantfieldbasedonthenonline

3、ardynamicplants.However,theappropriateorgeneralmathematicmodelforstudyingthenonlineardynamicsystemofadaptivecontrolmethodisimportant.Butinthestudies,themaindifficultyisnogeneralmodelstructuralframe,whichisabletoaccuratelyexpressnonlineardynamicsystemstructure,ornonlineardynamicsystemmodelstructurean

4、dparameteristoocomplex.Allabovearegivingrisetonohavestandard.更多还原G3【关键词】非线性动态系统；U-模型；自适应控制；径向基函数神经网络控制；焊管焊接过程；【KeywordsNonlineardynamicplants；U-Model；Adaptivecontrol；Theradialbasisfunctionneuralnetworkcontrol；Processofweldingpipe；【索购全文Q联系Q:138113721Q联系Q:139938848付费即发摘要4-5Abstract5第1章绪论8-141.1课题背景和意义

5、8-91.2国内外研究现状9-121.2.1自适应控制9-111.2.2神经网络控制11-121.3研究的主要内容12-14第2章双层卷焊管温度控制模型的U-模型推导14-312.1 引言142.2 非线性系统模型14-212.2.1 非线性动态系统的NARMAX模型14-16222基于U-模型的控制标准型16-182.2.3非线性方程的解析解18-212.3 双层卷焊管焊的接温度控制过程分析21-252.3.1 焊管焊接加热工作原理21-232.3.2 电阻直热式钎焊方法的特点23-242.3.3 钎焊设备24-252.4 双层卷焊管电阻直热式钎焊过程稳态分析25-302.4.1 考虑焊管热传导时的管体温度分布及焊接过程工艺变量关系26-282.4.2 忽略焊接热传导时的焊接温度分布及焊接工艺变量关系28-302.5焊接温度控制过程的U-模型表达式302.6本章小结30-31第3章