基于最近邻聚类支持向量机辨识的的电弧炉电极逆控制

被引：7

作者：

张绍德

毛雪菲

毛雪芹

机构：

[1] 安徽工业大学电气信息学院

来源：

控制理论与应用 | 2010年 / 27卷 / 07期

关键词：

α阶时延逆系统; 伪线性化解耦; 支持向量机; 最近邻聚类; 逆控制; 电弧炉电极系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TF748.41 [电弧炉];

学科分类号：

摘要：

基于核函数的支持向量机(support-vector-machines,SVM)与三层神经网络等价关系,构造基于SVM的多变量阶时延逆系统实现对原系统的伪线性化解耦,提出最近邻聚类的SVM模型辨识算法,设计了一种带前馈的参数自适应PD调节器和SVM逆控制相结合的控制策略.通过对典型的MIMO离散非线性可逆系统和电弧炉电极系统的仿真研究,表明该控制策略对于数学模型未知的不确定系统,只需要一定量的输入输出数据作为样本学习,就可实现对系统逆模型的高精度逼近,控制系统具有良好的动态响应和跟踪精度.当模型严重不确定、参数摄动、有外界干扰时,系统具有很好的抗干扰能力和鲁棒性.

引用

页码：909 / 915

页数：7

共 9 条

[1] 最小支持向量机在系统逆动力学辨识与控制中的应用 [J].