《複雜未建模系統的基於隨機逼近的數據驅動控制研究》是依託天津大學，由董娜擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：複雜未建模系統的基於隨機逼近的數據驅動控制研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：董娜
- 依託單位：天津大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
為滿足新時期控制理論發展的需求，近年來基於數據的控制方法成為了控制界的研究熱點，也產生了很多具有重大理論和現實意義的新型控制方法，但現有的基於數據的控制方法仍存在控制器結構和參數難於確定及自適應調整、缺乏完善的穩定性分析證明、收斂性難於保證等缺陷，本課題的研究就面向這些問題展開，基於同步擾動隨機逼近來設計數據驅動控制器，並採用加權自適應梯度估計、控制器結構自適應調整和自適應增益係數的策略來對算法進行創新。另外，為避免隨機逼近算法在參數估計過程中所加入的擾動信號對被控系統的影響，設計利用線上神經網路辨識器進行控制器參數估計的過程，從而使新型的控制算法能夠普遍地套用到實際的複雜未建模系統的控制中去。提出數據穩定性的概念來對數據驅動控制進行穩定性分析，並最終利用這種新型的控制理念來設計小型無人直升機飛行控制系統及空調製冷最小能耗的最佳化控制系統，從而為數據驅動控制在實際中的套用做出新的探索。
結題摘要
建立受控系統的數學模型是現代控制理論套用的基礎，但在實際中這仍是一個非常困難的問題，另外，建模花費的成本大，而且建立起的數學模型對原系統作了很多的簡化和近似，致使基於該模型設計的控制器在實際套用中往往得不到理想的控制效果。本課題針對現代控制理論的這種本質問題，對不依賴於被控系統模型信息的基於同步擾動隨機近似（SPSA）的數據驅動控制策略展開研究。本項目在理論創新及套用研究兩個方面開展了工作。理論研究方面，對控制實施過程中的參數估計過程進行了改進，並進行了相關的收斂性分析及證明，從而提高了算法的控制精度並明顯改善了算法的控制效果。另外，基於課題組所在實驗室已有的小型無人直升機實驗平台，對於其他的幾種非線性控制方法及其在無人機領域的套用進行了研究，從而為新型數據驅動控制方法在無人機控制領域的套用研究做了良好的鋪墊。在套用研究方面，從事了利用新型數據驅動控制理念設計空調製冷最小能耗最佳化控制系統的研究工作。以課題組所在實驗室的空調控制系統相關的實際項目為背景，研發了一種基於SPSA的製冷系統最小能耗的數據驅動控制方法。另外，課題研究中，將新型的數據驅動控制方法套用成功地到了電力系統領域的負荷頻率控制中。 通過本課題的研究，實現了脫離被控系統模型的控制器設計，並且實現了控制器參數和結構的自適應調整。新型的數據驅動控制方法能夠滿足現代工業對控制質量好、可調參數少、對系統模型信息依賴少且套用範圍廣泛的控制理論與控制技術的需要，並且能夠很好地解決傳統控制算法所難於解決的未建模動態對控制系統的影響和對受控系統數學模型的依賴問題。
