MIMO偏格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法

摘要

本发明公开了一种MIMO偏格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，利用偏导信息集作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等MIMO偏格式无模型控制器待整定参数，采用MIMO偏格式无模型控制器的控制算法计算得到针对被控对象的控制输入向量，以系统误差函数的值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合控制输入分别针对各个待整定参数的梯度信息集，进行系统误差反向传播计算，在线实时更新BP神经网络的隐含层权系数、输出层权系数，实现控制器基于偏导信息的参数自整定。本发明提出的MIMO偏格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，能有效克服控制器参数的在线整定难题，对MIMO系统具有良好的控制效果。