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基于径向基函数神经网络的PI-准比例谐振控制策略
基于径向基函数神经网络的PI-准比例谐振控制策略
摘要：准比例谐振控制（PI-RES）是一种用于控制非线性系统的高级控制策略。本文提出了一种基于径向基函数神经网络（RBFNN）的PI-RES控制策略。该方法通过使用RBFNN近似系统非线性特性，结合PI控制器来实现精确的非线性系统控制。通过仿真结果，证明了该控制策略的有效性和优越性。本论文主要包括引言、PI-RES控制策略、系统建模与设计、仿真结果分析等几个部分。
1.引言
非线性系统控制一直是自动控制领域中的一个重要的研究方向。以往的方法在控制效果上往往有一定的局限性，因此提出了准比例谐振控制（PI-RES）策略，以解决非线性系统控制问题。PI-RES控制策略通过以准比例谐振器的方式嵌入PI控制器，能够更精确地控制非线性系统。本文提出的基于径向基函数神经网络的PI-RES控制策略可以更好地近似非线性系统的特性，从而更高效地实现控制。
2.PI-RES控制策略
2.1准比例谐振控制原理
准比例谐振控制是一种通过调节控制增益来实现非线性系统控制的方法。通过引入谐振器，可以将非线性系统的特性转化为类似线性系统的特性，从而实现更好的控制效果。准比例谐振控制器的输出可以表示为：
u(t)=K_p*e(t)*cos(ω_r*t)
其中，u(t)是控制器输出，e(t)是系统误差，K_p是控制增益，ω_r是谐振频率。
2.2PI-RES控制策略
PI-RES控制策略是在准比例谐振控制器的基础上，加入了积分控制器（PI控制器）。通过引入积分控制器来消除静态误差，提高系统的控制性能。PI-RES控制器的输出可以表示为：
u(t)=K_p*e(t)*cos(ω_r*t)+K_i*∫e(t)dt
其中，K_i是积分增益，∫e(t)dt是误差的积分。
3.系统建模与设计
为了实现PI-RES控制策略，首先需要建立非线性系统的模型。本文使用径向基函数神经网络（RBFNN）来近似系统的非线性特性。RBFNN是一种常用的非线性函数近似工具，可以有效地将输入映射到输出。
基于RBFNN的PI-RES控制策略需要进行以下设计步骤：
-收集系统的输入和输出数据，用于RBFNN的训练；
-构建RBFNN模型并进行训练；
-设计PI-RES控制器的参数，并根据系统模型进行调整；
-通过反馈控制策略不断优化控制效果。
4.仿真结果分析
为了验证基于径向基函数神经网络的PI-RES控制策略的有效性，进行了一系列仿真实验。考虑了不同的非线性系统，比较了PI控制、准比例谐振控制和基于RBFNN的PI-RES控制策略的控制效果。通过仿真结果的比较分析，证明了该控制策略在非线性系统控制效果上的优越性。
结论：本文提出了一种基于径向基函数神经网络的PI-RES控制策略，用于控制非线性系统。通过利用RBFNN近似非线性特性，结合PI控制器的特点，该控制策略能够更精确地控制非线性系统。通过仿真结果的分析，证明了该策略在非线性系统控制上的有效性和优越性。未来的研究可以进一步优化该控制策略的性能，并将其应用于实际控制系统中。
参考文献：
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