[发明专利]SISO紧格式无模型控制器基于集成学习的参数自整定方法有效
| 申请号： | 202010559963.0 | 申请日： | 2020-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN112015083B | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 卢建刚;杨晔;陈晨;陈金水;王文海 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;之江实验室 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 | 代理人： | 刘晓春 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于集成学习的参数自整定方法，所述集成学习算法包含PSO算法、BP神经网络以及循环神经网络三种个体算法。以系统误差作为集成学习算法的输入，首先进行三种个体算法对SISO紧格式无模型控制器的参数在线整定并输出三组临时整定参数，将结果分别输入到控制器中计算被控对象的控制输入，计算得到三组临时系统误差并利用softmax函数计算个体算法的权重比，将权重比与临时整定参数进行加权求和作为最终SISO紧格式无模型控制器待整定参数，实现参数自整定。本发明提出的SISO紧格式无模型控制器基于集成学习的参数自整定方法，结合不同个体算法优势，增强算法泛化性，克服控制器参数在线整定难题，对SISO系统具有良好的控制效果。 | ||
| 搜索关键词： | siso 格式 模型 控制器 基于 集成 学习 参数 方法 | ||
【主权项】：
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