最小支持向量机在系统逆动力学辨识与控制中的应用

被引：16

作者：

沈曙光

王广军

陈红

机构：

[1] 重庆大学动力工程学院

来源：

中国电机工程学报 | 2008年 / 05期

关键词：

支持向量机; 递推最小二乘法; 逆动力学; 控制;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2008.05.016

中图分类号：

TK12 [热力工程理论];

学科分类号：

080701 ;

摘要：

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。

引用

页码：85 / 89

页数：5

共 13 条

[1]

支持向量机逆系统方法及其应用研究.[D].宋夫华.浙江大学.2006, 09

[2]

系统辨识理论与应用.[M].李言俊，张科编著.国防工业出版社.2003,

[3] Least squares support vector machine classifiers [J].