基于局部学习策略的非线性系统多模型建模与控制的开题报告一、研究背景和意义非线性系统多模型建模与控制是目前研究的热点问题之一。在多种非线性系统控制问题中，多模型控制被广泛应用于包括飞行器、机器人、化工反应器、燃气轮机、汽车等工程领域。传统的基于整体建模和控制的方法虽然能够得到理论上的最优解，但是却缺乏可处理性和可靠性。所以，传统的整体建模方法在实际应用中受到很多限制。基于此，局部学习策略被提出，该策略能够在考虑全局优化的同时，不失可处理性和可靠性，能够较好地符合实际应用需求。本课题旨在针对非线性系统多模型建模与控制问题，基于局部学习策略提出一个有效、高效、鲁棒性好的多模型控制策略来解决实际应用中存在的问题。二、研究内容和步骤1.非线性系统的多模型建模在建立非线性系统多模型前，首先需要对原始系统建立基于高斯混合模型（GMM）的模型的基础模型，然后基于局部学习策略建立多个子模型，用于描述系统不同的运行状态。最后，将所有子模型整合成完整的多模型。2.多模型控制针对非线性多模型在实际应用中面临的有噪声、不确定性等问题，提出多模型控制策略。多模型控制策略可以使得系统整体性能得到控制，在控制精度、稳定性等方面具有很好的表现。此外，在多模型切换过程中，控制策略也能够保证系统的平滑切换。3.算法设计与仿真实验根据理论方法和控制策略，开展相关算法设计与仿真实验，验证方法和策略的有效性和实用性。三、研究预期成果本项目拟通过对非线性系统多模型建模与控制问题的研究，得出下列预期成果：1.基于局部学习策略的非线性系统多模型建模方法及相关理论；2.新型的多模型控制策略，能够有效应对非线性多模型面临的各种问题；3.算法设计与仿真实验结果，证明所提出的方法和策略的实用性和有效性。四、研究进度计划本项目预计完成时间为两年。研究进度计划如下：第一年：1.研究非线性系统的多模型建模及相关理论；2.建立基于高斯混合模型的基础模型；3.提出基于局部学习策略的非线性系统多模型建模方法；4.完成算法设计与仿真实验。第二年：1.研究多模型控制策略及相关理论；2.针对非线性多模型面临的问题，提出新型的多模型控制策略；3.完成算法设计与仿真实验；4.撰写毕业论文。五、结论本文的研究内容是基于局部学习策略的非线性系统多模型建模与控制，目的在于实现有效、高效、鲁棒性好的多模型控制策略，在控制精度、系统稳定性以及多模型切换系统的平稳度等方面具有优良的表现。通过本课题的研究，具有一定的前瞻性和参考价值，能够对非线性系统多模型控制的研究提供一些新的思路和方法。