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基于LS-SVM的多模型非线性主动预测容错控制
被引：12
作者：
李炜
王凤达
马克
机构：
[1] 兰州理工大学电气工程与信息工程学院
来源：
关键词：
主动容错控制;
支持向量机;
多模型;
预测控制;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP273 [自动控制、自动控制系统];
学科分类号：
080802 [电力系统及其自动化];
摘要：
针对具有故障先验知识的非线性系统,在基于BP神经网络多模型预测的主动容错控制方法中,存在建模所需样本多、网络结构难以确定、收敛速度慢、易陷入局部极值及非线性预测控制计算复杂等缺点,提出一种基于LS-SVM的多模型主动预测容错控制方法.首先基于LS-SVM建立系统正常或已知故障模式的动态模型库,实际运行时依据对系统性能容忍度指标与模型失配度指标的实时计算分析,判断系统所处的不同运行模式,既而采用对LS-SVM非线性核函数的线性化近似表示方法求取对应系统不同运行模式的局部线性预测控制律以实现对系统故障的主动容错.以一非线性系统实例仿真验证所述方法的可行性和有效性.
引用
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