摘要：本文提出了一种在频域估计非线性hammerstein模型的非线性部分的参数的方法。在随机噪声存在的情况下,通常利用频域的辨识方法,只能得到非参数的模型,不能估计出对应的参数。对于控制非线性hammerstein模型,如果非线性部分的参数已知,控制器选取非线性部分的逆,能够使非线性系统控制变成线性系统进行控制。本文提出方法能够估计出非线性部分的参数,便于控制器的设计。通过仿真实验,证明该辨识方法是可行的,有效的。

摘要：针对非线性程度较高的系统,设计了一种广义预测控制器。该设计基于hammerstein模型的动静态可分离特性,首先利用具有全局搜索能力的免疫遗传算法(IGA,Immune Genetic Algorithm)在线辨识模型的一些关键参数,然后运用广义预测控制策略实现对该系统的预测控制。仿真试验结果表明,该设计能够准确预测,而且稳定性好、稳态误差小。

摘要：针对工业大系统中的hammerstein模型,提出一种基于动态分离的辨识方法。将设定点的阶跃信号作为输入辨识信号,对hammerstein模型中的线性动态部分进行分离处理,通过辨识得到一个线性动态模型。具体过程是,首先在hammerstein模型中输入阶跃信号,依据系统的测量输出重构系统的中间输入,最后由系统的测试输入和中间输入估计非线性部分的参数。这样的设计使得输入单位阶跃信号能有效地反映系统的线性动态特性,并将非线性部分的静态影响有效地分离掉,从而利用分散辨识得到系统的线性动态模型。据此给出了工业大系统中hammerstein模型辨识的动态分离方法,应用动态分离方法得到稳态模型强一致性估计。仿真结果表明,该方法有效性较强且适用范围广、计算简单;模型紧凑,可进行多变量阶跃测试,从而节省时间和人力,提高经济效益。线性部分参数分散辨识法收敛速度较快,非线性的拟合精度受噪声强度影响时,可用去噪的方法提高辨识精度。

摘要：为了控制一类由hammerstein模型描述的含有输入约束和有界干扰的非线性化工过程,提出一种鲁棒预测控制策略。该策略分为两步,第一步考虑系统状态不可测的情况,对无约束受干扰的线性模型采用鲁棒输出反馈预测控制方法计算中间变量,其中为了处理干扰,采用二次有界技术设计出能够在线更新的估计误差集合的方法使得系统有界收敛。第二步通过中间变量求解非线性代数方程和采用解饱和的方法得到满足约束的实际控制输入。为了验证方法的有效性,对聚丙烯牌号切换过程进行控制仿真。结果表明,应用本文的控制策略,不仅能够保证优化问题的递推可行性也能保证闭环系统的鲁棒稳定性。

摘要：针对试验建模与机理建模方法的不足，对利用现场数据建立锅炉过热汽温的动态模型进行了研究，提出了一种基于hammerstein模型的系统建模方法，并通过一组现场数据建立了过热器减温水流量扰动下的过热器hammerstein模型，然后用另一组现场数据对所建立的模型进行了仿真试验，结果表明模型输出的变化与主蒸汽温度实际变化基本一致，模型能够反映过热器的动态特性。该建模方法精度高、通用性强，并且可以简化控制器的设计。

摘要：研究一类可用hammerstein模型描述的MISO非线性系统的优化控制方法,提出一种神经网络的hammerstein模型,以描述MISO非线性对象,并给出具有内模结构的优化设计方法,从而实现了在稳态优化与动态优化双重指标下的设定值优化控制。针对乙醇汽油管道调合系统进行的仿真实验,验证了该方法的有效性。

摘要：针对增程式辅助动力单元(APU)工作点切换过程的转速控制,提出了一种基于hammerstein非线性模型的预测控制策略。通过稀疏最小二乘支持向量机-自适应混沌粒子群优化(SLSSVM-ACPSO)算法辨识激励响应数据建立了发动机hammerstein非线性模型,在模型预测控制求解最优控制序列时,采用松弛因子松弛约束边界,并设计了有效集(ASM)-ACPSO组合算法求解,在控制过程中应用了变预测时域策略。建立系统仿真模型,仿真结果显示:在热机点切换至低负荷点及低负荷点切换至中负荷点的过程中稳定时间分别为2.57 s和2.77 s,转速最大超调率分别为2%和1.6%,均优于两种对比策略;在中负荷点向高负荷点切换过程中,转速超调率较大,但控制过程转矩变化更平缓。仿真结果表明模型预测控制策略控制APU系统转速响应快、转速超调率小,发动机转矩超调量小,具有良好的动态控制效果。

摘要：针对非线性hammerstein模型存在滑动平均噪声干扰问题,提出了一种智能分离辨识方法.利用多项式模型和状态空间模型分别建立hammerstein模型的非线性子系统和线性子系统,并设计组合信号分离辨识hammerstein模型的静态非线性子系统和动态线性子系统.首先,分析了二进制信号不激发非线性子系统特性,推导出基于辅助变量的增广最小二乘方法辨识动态线性子系统和噪声模型的参数,有效削弱了滑动平均噪声的干扰.其次,为了提高随机梯度辨识方法的辨识精度和收敛速度,推导了遗忘因子增广随机梯度方法,基于随机信号的输入/输出数据辨识静态非线性子系统的参数.仿真结果表明,本文推导的方法能够辨识滑动平均噪声干扰下hammerstein模型,与递推增广最小二乘方法、迭代梯度方法和辅助模型递推增广最小二乘方法相比,提出的方法能够取得较高的辨识精度.

摘要：对于hammerstein模型描述的一类离散时间非线性系统,提出一个精确模型匹配设计。该hammerstein模型是由一个用奇数阶多项式表示的无记忆非线性环节和一个线性时不变子系统级联组成。对于此模型提出了精确模型匹配控制器的结构,并推导了自适应控制律。最后,通过数值仿真证明了该设计方案的有效性。

摘要：压电定位平台以压电陶瓷、柔性铰链作为驱动及放大机构,具有高定位精度和快响应速度,被广泛应用于各种精密/超精密定位领域。压电定位平台面临的主要挑战是压电陶瓷的固有迟滞非线性特性,这严重影响平台的定位和跟踪精度。针对此问题,提出一种基于hammerstein结构的迟滞建模方法及基于此模型的输入-输出反馈线性化控制策略。首先,建立hammerstein结构的迟滞模型,并进行模型参数估计。接着,以基于hammerstein模型的输入-输出反馈线性化控制策略设计跟踪控制器。最后,在压电定位平台上对建立的模型和设计的跟踪控制器进行实验验证。模型辨识实验结果表明:提出的hammerstein模型能有效地拟合压电定位平台输入量与输出量之间的迟滞非线性特性,其均方根误差小于0.5μm。轨迹跟踪实验结果表明:设计的跟踪控制器对期望信号(幅值60μm,频率100 Hz)的跟踪均方根误差为0.9266μm,相较于基于改进的速率相关PI(Modified Rate-dependent Prandtl-Ishlinskii,MRPI)模型的前馈补偿跟踪控制、基于MRPI模型的前馈补偿与PID反馈复合跟踪控制,精度分别提高81.22%、46.25%。