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最小支持向量机在系统逆动力学辨识与控制中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
为克服支持向量机(support vector machine,SVM)在线辨识过程需要较大的内存开销的问题,该文将递推最小二乘法(recursive least square,RLS)与最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)回归相结合,利用RLS在线调整支持向量机的权向量和偏移量,实现了系统逆动力学模型的在线辨识。在获得逆动力学模型的基础上,设计了一种基于逆动力学递推最小二乘支持向量机的控制算法,利用RLS在线调整控制器参数。过热汽温辨识和控制的仿真结果表明,辨识出的逆动力学模型具有较高的精度,所设计的控制器能获得较好的控制性能和有较强的适应能力。 相似文献
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以甘油和不同结构脂肪酸(辛酸、2-乙基己酸、戊酸和2-甲基丁酸)为原料,采用直接酯化法制备得到4种不同结构的甘油衍生脂肪酸酯,作为增塑剂用于聚氯乙烯(PVC)。利用FTIR和1HNMR分析增塑剂的结构与纯度,将4种增塑剂塑化的PVC试片与邻苯二甲酸二(2-乙基己)酯(DEHP)塑化的PVC试片进行对比研究。结果表明,与DEHP塑化的PVC试片比,甘油三戊酸酯PVC试片的断裂伸长率提高了151%;甘油三辛酸酯PVC试片的初始降解温度提高了12.3 ℃;甘油三(2-甲基丁酸)酯PVC试片的耐挥发性更好,均具有替代DEHP的潜力。另外,分析增塑剂的构效关系,发现分子结构中支链多的增塑剂与PVC之间的相容性和耐抽出性更好,但热稳定性和耐挥发性降低。 相似文献
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