[发明专利]多变量非线性系统自适应均衡多模型分解控制方法

权利要求书

1.一种多变量非线性系统自适应均衡多模型分解控制方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)、利用基于间隙度量的网格化算法对多变量非线性系统进行网格化

(1-1)、假设非线性多变量系统的调度变量是[a,b]’；

(1-2)、利用基于间隙度量的二分法网格化算法先对a分量网格化，再对b分量网格化；

(1-3)、重复步骤(1-2)直到a和b的维数不变为止，假设最后得到的网格化结果为a＝[a₁,a₂,…,a_m],b＝[b₁,b₂,…,b_n]，在a,b的每个组合点处(a_i,b_j)对原多变量非线性系统线性化得到一系列线性化模型P(i,j)；

(2)、利用基于间隙度量的多模型分解算法对多变量非线性系统进行分解

(2-1)、选取初始阈值λ＝λ0和步长ξ；

(2-2)、基于步骤(1)得到的网格化结果，利用基于间隙度量的多变量系统分解算法对网格化结果进行归类；

(2-3)、假设得到m_k个子空间对应m_k个子模型，并利用基于间隙度量的最大-最小原则计算每个子空间的非线性度量值；

(2-4)、令阈值减小步长，即λ＝λ-ξ；

(2-5)、跳转到步骤(2-2)；

(2-6)、假设得到m_k+1个子空间；

(2-7)、如果m_k+1等于m_k，即m_k+1＝＝m_k，那么跳转到步骤(2-4)；

反之，如果m_k+1大于m_k，即,m_k+1m_k，那么停止；

(2-8)、m_k记为最后的分解结果，最后的阈值为当前的阈值加步长，及λ＝λ+ξ，至此对于多变量系统的多模型分解结束；

(3)、基于得到的每个子模型，利用预测控制算法设计预测控制器，最后利用梯形加权方式进行加权合成，对系统进行全局控制，得到多变量非线性系统的自适应均衡多模型分解及多模型预测控制器。