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        NARMA-L2模型的改進及其神經(jīng)網(wǎng)絡自校正控制器

        2021-12-09 02:28:20侯小秋李麗華
        黑龍江科技大學學報 2021年6期
        關鍵詞:將式對角校正

        侯小秋, 李麗華

        (黑龍江科技大學 電氣與控制工程學院, 哈爾濱 150022)

        0 引 言

        自校正控制器算法有諸多學者研究,張婧[1]提出一種基于非均勻采樣系統(tǒng)的自校正控制方法。胡成才[2]針對新型灰箱系統(tǒng)模型,給出了新型切換自校正控制算法。趙櫟等[3]研究了確定性多變量系統(tǒng)的自校正控制器算法的收斂性﹑魯棒性及穩(wěn)定性。諸多學者研究傳統(tǒng)NARMA-L2模型的神經(jīng)網(wǎng)絡控制的應用,汪權等[4]應用NARMA-L2控制地震作用下高層建筑結構的振動。閆召洪等[5]將NARMA-L2模型應用于控制航空發(fā)動機推力衰退緩解。劉仕兵等[6]指出了NARMA-L2模型的弓網(wǎng)系統(tǒng)振動主動控制效果較好。筆者提出一種改進NARMA-L2模型,研究其神經(jīng)網(wǎng)絡自校正控制器。

        1 改進NARMA-L2模型

        非線性NARMA模型為

        y(t+d)=f[y(t),y(t-1),…,y(t-ny),

        u(t),u(t-1),…,(t-nu)],

        (1)

        式中:y(t)——系統(tǒng)輸出;

        u(t)——控制輸入;

        f(·)——非線性函數(shù);

        ny、nu——階數(shù);

        d——時滯。

        M=[y(t),y(t-1),…,y(t-ny),

        u(t-1),u(t-2),…,u(t-nu)]。

        將式(1)在零工作點處一階泰勒展開

        f[M,u(t)]=f(M,0)+

        式中,R[M,u(t)]——泰勒展開余項。

        因u(t)有界,故R[M,u(t)]較大,文中提出一自適應濾波動態(tài)工作點,

        u0(t)=θ(q-1)u(t-1),

        式中:u0(t)——自適應濾波動態(tài)工作點;

        θ(q-1)——加權網(wǎng)絡。

        θ(q-1)=θ0+θ1q-1+…+θnθq-nθ。

        滿足約束條件

        0≤θ(1)≤1。

        在u0(t)處對式(1)進行一階泰勒展開

        f[M,u(t)]=f[M,u0(t)]+

        R[M,u(t)-u0(t)],

        (2)

        在系統(tǒng)運行的多數(shù)時刻

        R[M,u(t)-u0(t)]

        式(2)可寫成改進的帶誤差補償?shù)腘ARMA-L2模型為

        y(t+d)=f0(M)+g0(M)·

        [u(t)-u0(t)]+ye(t+d,M),

        f0(M)=f[M,u0(t)],

        ye(t+d,M)=R[M,u(t)-u0(t)]。

        2 神經(jīng)網(wǎng)絡自校正控制器

        (3)

        式中:W、V、H——BP神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權重值向量;

        選取廣義目標函數(shù)

        (4)

        式中:r(t) ——參考輸入;

        λ(q-1) ——加權網(wǎng)絡。

        λ(q-1)=λ0+λ1q-1+…+λnλq-nλ,

        式中,nλ——階數(shù)。

        (5)

        3 神經(jīng)網(wǎng)絡連接權重值的學習算法

        3.1 梯度表達式

        [u(t)-u0(t)],

        (6)

        則可調參數(shù)向量

        ηT=[WT,VT]。

        式(5)兩邊對W的分量wi求偏導得

        (7)

        (8)

        式(5)兩邊對V的分量vj求偏導得

        (9)

        (10)

        式(6)兩邊對wi求偏導得

        (11)

        式(6)兩邊對vj求偏導得

        (12)

        3.2 二階導數(shù)矩陣

        (13)

        式(7)兩邊對vj求偏導得

        (14)

        式(9)兩邊對wi求偏導得

        (15)

        式(9)兩邊對vi求偏導得

        (16)

        式(11)兩邊對wj求偏導得

        (17)

        將式(11)兩邊對vj求偏導得

        (18)

        將式(12)兩邊對wi求偏導得

        (19)

        將式(12)兩邊對vi求偏導得

        (20)

        3.3 W、V的學習算法

        參考文獻[7]的直接極小化指標函數(shù)的自適應優(yōu)化算法,可得W、V的在線學習算法,選取目標函數(shù)為

        式中:α——加權因子;

        g*(·)——目標函數(shù)。

        W、V的在線學習算法為

        λ2(t)-Q(t-1)},

        ρ(t)——收斂因子;

        Q(t)——Hessian矩陣;

        λ(t)——權重對角矩陣。

        Q(t)求逆及克服算法病態(tài)的權重對角矩陣λ(t)的確定,可參考文獻[8]的算法。

        3.4 H的學習算法

        估計誤差

        目標函數(shù)為

        λe(t)——權重對角矩陣;

        ge(H)——目標函數(shù)。

        參考文獻[7]的直接極小化指標函數(shù)的自適應優(yōu)化算法,可得H的在線學習算法為

        式中,QH(t)——Hessian矩陣。

        QH(t)=QH(t-1)+ρ(t)·

        QH(t)求逆及克服算法病態(tài)的權重對角矩陣λe(t)的確定,可參見文獻[8]的算法。

        4 仿真研究

        0.7sign[u(t-5)]u2(t-5),

        式中,sign(·)——符號函數(shù)。

        參考輸入r(t)=(-1)^r(nóng)ound(t/100),自適應濾波動態(tài)工作點u0(t)=0.9u(t-1),飽和限幅Umax=0.8。加權網(wǎng)絡為

        λ(q-1)=0.5-0.25q-1-0.24q-2。

        H尋優(yōu)時的目標函數(shù)的QH(0)=103.5I,采用Matlab7語言編程實現(xiàn)算法的仿真研究,結果如圖1~3所示。

        圖1 不同模型的響應曲線Fig. 1 Response curve of diffevent model

        圖2 傳統(tǒng)NARMA-L2模型的參數(shù)曲線Fig. 2 Parameter curve of original NARMA-L2 model

        圖3 改進NARMA-L2模型的參數(shù)曲線Fig. 3 Parameter curve of modified NARMA-L2 model

        5 結 論

        (1)針對NARMA-L2模型存在的誤差項值較大的問題,提出一自適應濾波動態(tài)工作點,在該工作點處由一階泰勒展開逼近NARMA模型,建立了改進的NARMA-L2模型,其誤差值較傳統(tǒng)NARMA-L2模型小,其逼近NARMA模型的性能更優(yōu)。

        (2)利用多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡能逼近任意非線性函數(shù)的性能,獲得了BP神經(jīng)網(wǎng)絡辨識改進的NARMA-L2模型的參數(shù)。

        (3)基于廣義目標函數(shù),根據(jù)改進的NARMA-L2模型,提出非線性系統(tǒng)的隱式自校正控制器算法,通過直接極小化指標函數(shù)的自適應優(yōu)化算法尋優(yōu)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權重值,通過在線學習,給出了一種新的在線學習算法。

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