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Hammerstein系统中的不对称死区非线性具有非迭代辨识和模型跟随控制。

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简介：
开发了一种全新的、基于未知死区非线性参数化的非迭代辨识算法，旨在精确控制在存在不对称死区输入条件下的Hammerstein系统。 该算法采用分段线性函数的规范化表示来详细描述死区函数，从而能够构建一个通用的参数模型，用于对整个系统进行准确的近似。 通过运用精心设计的持续激励输入，可以同时估算死区参数（包括阈值和斜率）以及线性传递函数中的相关系数。 随后，设计了一种改进后的模型结构，并将其整合到控制方案中，以确保工厂输出能够以令人满意的性能水平跟踪目标输出。 值得强调的是，该方法无需预先掌握死区非线性的程度即可成功应用。 通过数值仿真实验的结果充分表明了该方案的实用性和有效性。

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  • 含不对称死区非线性特性的Hammerstein系统非迭代辨识及模型跟踪控制
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    本研究针对含有不对称死区非线性特性的Hammerstein系统，提出了一种非迭代辨识方法，并设计了相应的模型跟踪控制器。该方法有效提高了复杂系统的建模精度与控制性能。 本段落提出了一种新型非迭代辨识算法，该算法基于未知死区的非线性参数化方法，在不对称死区输入的情况下控制Hammerstein系统。通过采用分段线性函数的标准表示形式来描述死区函数，可以构建通用类型的参数模型以近似整个系统。此算法能够同时估计出阈值、斜率等死区参数以及线性传递函数中的系数，并使用设计的持续激励信号进行估算。 此外，还提出了一种改进后的模型跟随控制策略，使工厂输出能按照预期性能追踪所需的输出结果。值得注意的是，该方法无需事先了解系统的非线性特性即可应用。通过数值仿真验证了此方案的有效性和可行性。
     
  • 时变非线性系统中的模糊迭代学习辨识
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    本研究聚焦于时变非线性系统的建模与控制，提出了一种基于模糊逻辑和迭代学习策略的新型辨识方法，旨在提高复杂动态环境下的学习效率和精度。 本段落提出了一种基于定常模糊系统与时变模糊系统的迭代学习辨识方法，适用于对在有限区间上重复运行的连续时变非线性系统的建模及参数辨识。该方法通过迭代调整模糊系统中的参数，并利用误差估计和补偿措施来减少逼近误差对辨识性能的影响。当采用时变模糊系统进行时变非线性系统的辨识时，可以使用较少数量的模糊规则，从而有助于降低在线计算量。 此外，本段落基于类Lyapunov综合方法设计了用于分析收敛性的辨识器，并证明所提出的迭代学习算法能够确保经过多次迭代后，在整个区间上辨识误差趋近于零。同时该方法还保证被估计参数的有界性。
     
  • Hammerstein非线性模型的MATLAB代码
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    本资源提供了一套用于实现和分析Hammerstein非线性系统的MATLAB代码，适用于系统识别与建模研究。 自己编写的谐波输入输出程序能够进行简单的拟合。
     
  • ADRC_迟滞模型与迭代控制在迟滞非线性和ADRC跟踪中的应用_非线性ADRC_
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    本文探讨了迟滞模型及迭代控制技术在处理具有复杂迟滞性质的非线性系统中的作用，并详细研究了自适应递归 cancellation (ADRC) 在此类系统中的跟踪性能优化，为相关领域的工程应用提供了理论基础与实践指导。 在自动控制领域，ADRC（自抗扰控制）是一种先进的控制策略，具备优良的鲁棒性和适应性，并特别适用于处理包含不确定性和非线性的复杂系统。“迟滞模型”、“迟滞非线性”、“迭代控制”，“ADRC跟踪”和“非线性ADRC”是本主题的核心概念： 1. **迟滞模型**：许多工程系统中存在输入与输出关系依赖于历史路径的特性，即迟滞性。这增加了控制系统设计难度，并使系统的动态行为变得复杂化且难以建模。迟滞现象可分为单边和双边两种类型。 2. **迟滞非线性**：处理这类问题时需要采用特定策略以防止性能下降，例如使用ADRC等方法来克服其影响。 3. **迭代控制**：通过反复执行任务并学习每次结果逐步优化的反馈控制系统。在周期性或重复过程中特别有效，能够减少误差和提高精度。 4. **ADRC跟踪**：ADRC的核心是扩展状态观测器（ESO），它可以实时估计系统状态及扰动以实现精确动态追踪，在迟滞非线性环境中通过调整输入来抵消影响并确保设定值的准确跟随。 5. **非线性ADRC**：虽然传统方法主要针对线性系统，但其理论已扩展至处理包括具有迟滞性在内的复杂情况。该技术结合适当的补偿策略如模型逆或滑模控制以克服非线效应。 “ADRC_with_model_inverse_typeILC.m”和“ADRC_with_DtypeILC.m”的文件可能包含实现ADRC与模型逆及D型迭代学习控制的MATLAB代码，前者用于补偿系统特性后者通过更新输入来改善性能。设计一个结合这两种方法的控制器能够有效应对迟滞非线性系统的挑战，并提高稳定性和追踪精度。 这种方法的成功实施和效果分析通常需要对系统深入理解、合理选择参数以及不断优化实际运行数据。
     
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    本研究运用Hammerstein-Wiener模型进行非线性系统的预测控制仿真分析，旨在探索该模型在复杂系统控制中的应用效果与优化策略。 本段落在概述线性预测控制算法的基础上，针对非线性系统的结构和特点，研究了几种适用于非线性预测控制的滚动优化方法，并进行了仿真研究。
     
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    本资料深入探讨了非线性系统中的模型预测控制理论与应用，涵盖算法设计、稳定性分析及工程实践案例。适合科研人员和工程师参考学习。 这段文字描述的是非线性模型预测控制的m文件资源，这些文件有助于理解非线性模型预测控制的概念和技术细节。
     
  • 非线性PID控制的Simulink模型
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    本项目构建了基于Simulink平台的非线性PID控制系统模型，通过优化参数配置实现复杂工况下的精准控制，适用于工业自动化领域。 我制作了一个非线性PID控制的Simulink模型，并且它已经展现出了一定的控制效果。现在分享给大家。
     
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    非线性模型的预测控制是一种先进的控制策略，适用于处理复杂的工业过程。它通过构建系统的动态模型，并基于该模型对未来进行预测，以优化当前的操作决策。这种方法能够有效地应对多变量、强耦合以及存在约束条件的问题，在化工、制药和制造业中有着广泛的应用前景。 经典的MPC程序能够求解非线性问题，并且适合新手使用。
     
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    本研究聚焦于开发针对非线性时滞系统有效的迭代学习控制(ILC)算法，并通过详实的仿真试验验证其性能与稳定性。 此MATLAB程序包含两个Simulink文件和一个M文件，详细介绍了测试迭代学习控制算法的过程。