基于递阶监督的一类多模型自适应控制  

A class of multi-model system based on adaptive hierarchical supervisory control strategy

作　　者：顾树生[1] 王大志[2] 

机构地区：[1]沈阳大学信息工程学院,辽宁沈阳110044 [2]沈阳工业学院信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004

出　　处：《沈阳大学学报》2004年第2期1-5,共5页

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60274024);辽宁省自然科学基金资助项目(9810200301)

摘　　要：针对包含多个子系统的复杂系统,在控制中若使整个系统及子系统的性能最优,常规的控制方法难以实现.在采用一类多模型方案后,提出一种递阶智能监督控制策略,利用模糊神经网络、模糊决策构成了递阶控制的组织级和协调级.经过对混合动力汽车(HEV)的多能源动力总成控制系统进行的仿真研究,表明了该方法的有效性.To control a class of multiple model system, which is a complex system due to that there are many subsystems in it, the aim of the control is optimize the performances of the system and the subsystems, the popular ways are not useful. Using a plan of a class of multiple model, a kinds of intelligent hierarchical supervisory control strategy is put forward. A fuzzy neural network and a fuzzy decision-maker make the organizing level and coordination level of hierarchical structure. A simulation study of the multiple energy source assembly control system of the hybrid electric vehicle (HEV) is given to verify its feasibility.

关 键 词：监督控制 递阶智能控制 一类多模型系统 复杂控制系统 混合动力电动汽车 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]