数据驱动的广义最小方差控制器设计
针对广义最小方差控制器的实际应用严重依赖过程模型,提出一种数据驱动的广义最小方差控制器设计方法.首先,在一个通用结构下定义用于数据驱动的控制器设计准则函数,并通过梯度实验求得广义输出信号的梯度值.然后,采用高斯-牛顿算法对控制器参数进行迭代寻优,得到广义最小方差性能指标下的最优控制器参数,从而实现数据驱动的广义最小方差控制器设计.最后,以连续搅拌釜式加热器中的温度控制回路为控制对象进行仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性.
数据驱动控制、广义最小方差控制、高斯-牛顿算法、梯度实验
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金61833007
2023-11-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1863-1869