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Parameters Tuning of Model Free Adaptive Control Based on Minimum Entropy

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2014年第4期1卷 361-371页

作者： Chao Ji Jing Wang Liulin Cao Qibing Jin the China National Offshore Oil Corporation Research Institute the College of Information Science and Technology Beijing University of Chemical Technology

Dynamic linearization based model free adaptive control(MFAC) algorithm has been widely used in practical systems, in which some parameters should be tuned before it is successfully applied to process industries. Considering the random noise existing in real processes, a parameter tuning method based on minimum entropy optimization is proposed,and the feature of entropy is used to accurately describe the system uncertainty. For cases of gaussian stochastic noise and non-gaussian stochastic noise, an entropy recursive optimization algorithm is derived based on approximate model or identified model. The extensive simulation results show the effectiveness of the minimum entropy optimization for the partial form dynamic linearization based MFAC. The parameters tuned by the minimum entropy optimization index shows stronger stability and more robustness than these tuned by other traditional index,such as integral of the squared error(ISE) or integral of timeweighted absolute error(ITAE), when the system stochastic noise exists.

关键词： Adaptive control Algorithm design and analysis Entropy Heuristic algorithms Learning (artificial intelligence) Mathematical model noise measurement stochastic processes Tuning Mode free adaptive control minimum entropy optimization index non-gaussian stochastic noise parameter tuning stochastic Processes entropy Mathematical Model tuning Shot noise system uncertainties Algorithm design and analysis Heuristic algorithms noise measurement Markov chain adaptive control

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