基于最小二乘支持向量机的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制

提出了一种基于最小二乘支持向量机的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制方法. 该方法通过最小二乘支 持向量机在线修正由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,使得系统输出可以准确跟踪参考模型输 出. 最小二乘支持向量机的参数调整规律由李亚普诺夫稳定性理论导出. 文中证明了非线性系统的稳定性,仿真结果 证明了该方法的有效性.     

感应电机矢量控制系统的SVM—FIS自学习控制

研究交流电机系统特性,针对常规模糊推理系统自学习能力不强,用支持向量机与模糊系统结合,提出了一种支持向量机-模糊推理系统,由支持向量机实现模糊推理系统的自学习.设计一种基于自适应混沌优化算法的支持向量机-模糊推理自学习控制器,并将其应用于无速度传感器感应电机矢量控制系统的速度控制.控制系统采用定转子自适应磁通观测器估计磁通,用转速动态估计器来估算转子转速.仿真结果表明,控制方法响应速度快,鲁棒性强,稳定性好,是一种有效的控制方法.     

改进粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测

针对支持向量回归机在预测建模中的参数选取问题,提出一种基于混沌自适应策略的粒子群优化支持向量回归机参数的方法.采用混沌映射算法和聚合度自适应判断策略,增强种群的全局寻优性能,提升粒子的多样性,从而避免种群过早收敛.充分考虑天气、节假日、居民消费等因素的影响,提出一种改进的支持向量回归机预测模型并与粒子群算法的支持向量回归机模型进行对比分析.分析结果表明,该预测模型可将预测的均方根误差降低约40％,绝对值误差降低约42％,相对误差降低约46％,仿真结果验证了所提方法优化了支持向量回归机参数,改善了预测效果.     

基于最小二乘支持向量机的自适应逆扰动消除控制系统

研究一种基于最小二乘支持向量机的自适应逆扰动消除控制器的设计问题,给出了基于最小二乘支持向量机的建模和逆建模方法,以及贝叶斯证据框架下高斯核支持向量机估计算法的参数选择方法.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于支持向量机α阶逆系统方法的非线性内模控制

为了提高传统逆系统方法的鲁棒性和抗干扰能力, 提出了基于支持向量机α阶逆系统方法的非线性内模控制新方法. 该方法利用支持向量机辨识非线性系统的α阶逆模型, 并将其串连在原系统之前得到复合的伪线性系统. 对求得的伪线性系统采用内模控制方法进行控制. 仿真结果证明了该方法的有效性. 理论分析和仿真结果均表明, 该方法不依赖于系统的模型, 且较一般的逆系统方法鲁棒稳定性好, 设计简单, 跟踪精度高, 是解决非线性系统控制的一种可行的理论方法.     

一类非线性系统基于最小二乘支持向量机的直接自适应控制

提出一类非线性系统基于最小二乘支持向量机的直接自适应控制方法.该方法采用最小二乘支持向量机构造自适应控制器,自适应控制器参数的在线调整规律由Lyapunov稳定性理论导出,并严格证明了闭环系统的渐近稳定性.仿真研究表明了此控制方案的可行性和有效性.     

基于小波支持向量机的木材干燥控制技术研究

针对木材干燥系统强耦合非线性的特性,提出了一种基于小波最小二乘支持向量机的预测控制方法.讨论了利用小波支持向量机对木材干燥系统进行系统识别的方法,并将辨识模型应用于预测控制算法,实现了木材干燥的自适应控制.仿真结果表明,基于小波支持向量机的预测控制技术具有较好的鲁棒性,对木材干燥系统有很好的实用性.     

基于SVM的混沌时间序列分析

支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法,该方法已用于解决模式分类问题．本文将支持向量机（SVM）用于混沌时间序列分析,实验数据采用典型地Mackey-Glass混沌时间序列,先对混沌时间序列进行支持向量回归实验;然后采用局域法多步预报模型,利用支持向量机对混沌时间序列进行预测．仿真实验表明,利用支持向量机可以较准确地预测混沌时间序列的变化趋势．     

基于SVM逆模型控制的储能电源逆变器研究

电网供电系统的储能电源变换器是储能电源系统的核心,其控制效果的好坏直接影响输出电能的质量.为进一步提高储能电源逆变输出电压波形质量,增强控制系统的鲁棒性,基于逆系统控制思想,提出一种支持向量机(SVM)直接逆控制与PID控制相结合的复合控制策略,并将其应用在储能电源控制系统中.采用支持向量机离线训练的方法,实现了对系统逆模型的辨识,并将辨识出的逆模型作为控制器,与被控对象串联构成一个伪线性系统,在此基础上,采用增量式PID控制器(IPIDC)进行补偿式控制.Matlab仿真结果表明该控制器有效减少了超调量,抗干扰能力和鲁棒性强,适用于非线性系统.     

基于最小二乘支持向量机的非线性广义预测控制

通过中值定理将一类非线性系统近似为时变线性系统,然后将提出的在线最小二乘支持向量机回归(OLSSVMR)与广义预测控制相结合,提出了一种基于OLS-SVMR的自适应直接广义预测控制.利用OLS-SVMR直接设计预测控制器,并基于广义误差估计对控制器参数和广义误差估计中的未知向量进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差估计值收敛到原点的一个小邻域内.仿真算例也验证了该方法的有效性.     

基于在线支持向量机的非线性内模控制

为了提高传统内模控制的鲁棒性和抗干扰能力,采用在线支持向量机回归（Online Support Vector Machine Regression,OSVMR ）理论建立系统的正向模型和设计逆模控制器。首先简要介绍了OSVMR的原理和算法,然后将其应用于内模控制问题,并建立了OSVMR模型。其次,在控制过程可逆的条件下设计了OSVMR控制器,最后将该控制方法应用于可逆非线性系统和具未知干扰的温室环境控制问题,仿真结果表明该方法与RBF神经网络IMC相比,具有较简单的模型和较好的控制性能。     

基于SVM逆系统控制方法的电液变气门系统的升程控制

针对电液可变气门系统的升程控制,提出了基于支持向量机(SVM)的α阶逆系统控制模型.该方法适合高阶非线性系统的控制问题.根据系统的输入输出,离线建立变气门逆系统的辨识模型,然后将SVM逆系统串接在原系统之前,构成伪线性系统.仿真结果表明:基于SVM的α阶逆系统控制模型,对电液变气门系统的升程,表现出了良好的控制特性.     

基于LS-SVM/PID复合逆系统的预测控制

为了提高预测控制算法的控制性能,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)/PID复合逆系统的预测控制算法。该算法在PID控制的基础上,利用LS-SVM离线建立被控对象的非线性逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制,其克服了逆系统方法鲁棒性不强的缺陷,并与原系统串联构成一个伪线性系统;然后,结合预测控制算法实现系统的预测控制。仿真结果表明,该算法具有较好的跟踪性能和抗干扰能力。     

基于支持向量机的非线性内模解耦控制

针对非线性内模控制在应用于多变量系统时逆模型难以建立的问题, 提出了支持向量机α阶逆系统的内模解耦控制方法. 该方法利用支持向量机辨识非线性系统的逆模型, 并将其串连在原系统之前, 运用逆系统方法的思想, 将一个多变量、非线性、强耦合的复杂系统通过反馈线性化解耦成多个相互独立的单输入单输出的伪线性复合子系统. 对求得的伪线性系统采用内模控制方法进行控制. 仿真试验表明该方法不需要系统精确的数学模型, 较一般的逆系统方法鲁棒稳定性好, 设计简单, 跟踪精度高, 是解决多变量非线性系统控制的一种可行的理论方法.     

一种基于支持向量机的内模控制方法

在基于数据的基础上,采用SVM回归理论建立系统的正向模型和设计逆模控制器.首先简要介绍了SVMR的原理,然后将其应用于内模控制问题,并建立了SVMR模型.其次,在控制过程可逆的条件下设计了SVMR控制器.最后将该控制方法应用于一可逆非线性系统和具未知干扰的温室环境控制问题,仿真结果表明该方法与神经网络IMC相比,具有较简单的模型和较好的控制性能.     

基于支持向量机的非线性预测控制技术

探讨了利用支持向量机进行非线性系统辨识的方法,并将支持向量机模型应用到非线性预测控制,提出了基于支持向量机模型的非线性预测控制算法.对一个CSTR反应器的仿真表明,支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力.基于支持向量机的预测控制具有很好的控制性能,为通用非线性控制提供了一种新的控制思路.􀁽     

基于F-SVMs的多模型建模方法

针对全局模型难以精确描述复杂工业过程的问题,提出一种基于模糊支持向量机(F-SVMs)的多模型(F-SVMs MM)建模方法。用模糊支持向量分类算法(F-SVC)对输入数据进行预处理,得到多模型模糊隶属度;用模糊支持回归算法(F-SVR)建立多模型(MM)估计器。应用该方法对pH中和滴定过程进行建模,仿真结果表明,F-SVMs MM跟踪性能好、泛化能力强,比USOCPN方法和标准支持向量机(SVMs)方法具有更好的性能和推广能力。     

基于支持向量机广义逆的直线永磁游标电机内模解耦控制

针对直线永磁游标电机这一多变量、强耦合的非线性系统, 提出一种基于支持向量机广义逆内模控制的方法. 在证明其数学模型存在广义逆的基础上, 通过支持向量机来辨识原系统的广义逆系统, 经复合后得到具有线性关系的伪线性系统, 然后引入内模控制方法设计附加控制器以增强整个系统的鲁棒性. 仿真结果验证了所提出方法具有良好的解耦性能和抗干扰特性.

     

基于多支持向量机模型和优化控制器的板形板厚控制

针对带钢热连轧过程中互相耦合的板形、板厚控制问题,提出一种综合控制策略.首先,在输入空间划分的基础上建立包含多个子模型的多支持向量机模型,并通过主元分析方法实现模型输出的综合;然后,利用建立起来的模型设计优化控制器,对板形、板厚进行综合控制.计算机仿真和现场实验结果均表明了所提出的基于多支持向量机模型的综合控制策略能同时有效地减小板形、板厚偏差.