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非线性系统的自适应控制在生物模型中的应用

发布时间:2022-12-09 00:31
  关于非线性系统的控制问题一直是研究的热点。随着科学技术的发展,近代的控制对象的运动轨迹是大范围,模型也大多是多变量、多阶段的,并且人们对系统精度的要求也越来越高。对于这类非线性系统的控制问题,就必须采用一些非线性控制方法,其中有线性反馈控制,自适应控制,鲁棒控制,神经网络控制等方法。自适应控制是人们针对被控系统内部结构和参数的不确定性以及存在外部干扰的情况下产生的,在常规控制理论的基础上,按照一定的方法和理论,通过辨识系统,在系统运行期间,对系统的相关参数进行修正,使系统达到预想的控制结果。将自适应控制在生物模型中应用,对于多参量、多结构、多阶段的复杂生物模型可以得到更合理,更有效的控制方法,这方面得到了许多具体的研究成果。在本文中,主要研究生物模型中自适应控制理论的应用,通过分别在不同的模型中应用对比,旨在得到控制理论在生物模型中应用规律,并对于生物模型的不确定性,时滞,稳定性等性质进行研究。在下文中首先对于一类具有时滞的食饵捕食者模型,在现有的奇异食饵捕食者系统模型中,我们考虑在模型中加入一个特定的外部控制,来起到控制系统的作用,并运用奇异系统的稳定性理论,通过自适应控制理论,设计... 

【文章页数】:48 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

非线性系统的自适应控制在生物模型中的应用


状态变量

非线性系统的自适应控制在生物模型中的应用


控制变量

非线性系统的自适应控制在生物模型中的应用


不含干扰的状态x(t)和控制输入u(t)

【参考文献】:
期刊论文
[1]控制方向未知的全状态约束非线性系统的鲁棒自适应跟踪控制[J]. 王春晓,武玉强.  控制理论与应用. 2018(02)
[2]污泥厌氧消化的人工神经网络模型[J]. 严文峰,李晓东,高智花,刘武,梁婕,李镇镇,曾光明.  环境工程学报. 2015(05)
[3]厌氧消化过程——循环迭代无模型自适应控制[J]. 赵永国,王浩平,田杨,陈逸婷,Ivan Simeonov.  中国科技论文. 2014(04)
[4]生物发酵过程的自适应补偿控制方法[J]. 于霜,刘国海,丁煜函.  计算机与应用化学. 2013(10)
[5]静止无功补偿器(SVC)的一种新型非线性鲁棒自适应控制设计方法[J]. 雷邦军,费树岷,翟军勇,戴先中.  中国电机工程学报. 2013(30)
[6]液压力自适应控制系统鲁棒性的提高[J]. 岳东海.  科技创业家. 2013(03)
[7]永磁同步电机伺服系统抗扰动自适应控制[J]. 鲁文其,胡育文,梁骄雁,黄文新.  中国电机工程学报. 2011(03)
[8]非线性系统自适应控制及其在电力系统中的应用[J]. 王康,兰洲,甘德强,倪以信.  电网技术. 2007(11)
[9]具有非单调功能性反应的捕食系统的定性分析[J]. 李义龙,肖冬梅.  上海交通大学学报. 2007(05)
[10]基于直接反馈线性化的异步电动机非线性控制[J]. 张春朋,林飞,宋文超,焦连伟.  中国电机工程学报. 2003(02)

博士论文
[1]不确定切换系统的滑模控制方法研究[D]. 刘永慧.华东理工大学 2014

硕士论文
[1]智能交通自适应控制系统的研究与实现[D]. 王瑶.华北电力大学(北京) 2005



本文编号:3714447

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