基于最小二乘支持向量机的自适应逆控制

主要针对基于最小二乘支持向量机的自适应逆控制方法进行了研究.初始过程的逆模型,建立了基于最小二乘支持向量机,并通过剪枝算法将支持向量的数量减少.在这种自适应逆控制机制中,逆模型通过递归最小二乘算法更新,控制器依据ε-滤波进行在线调整.仿真结果表明,该辨识方法具有良好的逼近能力,且自适应逆控制系统具有良好的鲁棒性.     

基于自适应最小二乘支持向量机的预测函数控制

提出一种基于最小二乘支持向量机在线建模的自适应函数预测控制算法.该方法提出一种新样本与模型节点的相似性计算方法,结合预测误差与过程先验知识给出控制模型节点的加入准则,使其自适应调整模型的复杂度,保证模型系数的稀疏性,有效地提高建模的精度和速度;给出增加节点和删除最早节点时最小二乘支持向量机模型更新的在线递推形式;基于局部在线最小二乘支持向量机的线性化模型,给出了自适应预测函数控制算法.以pH中和控制作为仿真实例,结果表明该算法的有效性.     

LS-SVM在线误差补偿的导弹自适应逆控制律设计

为了提高导弹控制系统的鲁棒稳定性,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)在线误差补偿的导弹自适应逆控制律设计方法.将非线性导弹系统的内部不确定性和外部干扰视为综合误差项,设计LS-SVM误差补偿器逼近系统的综合误差,通过选取合适的权值调节律来提高LS-SVM的逼近精度,最后引入鲁棒控制项抑制逼近误差给系统带来的...     

无轴承异步电机最小二乘支持向量机逆解耦控制

为了实现无轴承异步电机径向悬浮力、转速和磁链的非线性动态解耦控制,提出了基于最小二乘支持向量机逆的解耦控制策略,在分析无轴承异步电机原系统可逆的基础上,首先采用最小二乘支持向量机逼近原系统逆模型,然后将逆模型串接于原系统之前构成伪线性复合系统,将无轴承异步电机线性化解耦成径向二自由度位移子系统、转速子系统以及磁链子系统,最后为了进一步提高整个控制系统性能,为伪线性复合系统设计了闭环控制器,并采用Matlab对控制方法解耦性能进行了仿真.仿真结果表明:该方法能够成功实现无轴承异步电机系统的非线性解耦控制,并且系统具有优良的鲁棒性和动、静态性能,克服了传统解析逆解耦控制方法过分依赖于系统模型的缺点.     

一种免疫优化的LS-SVR集成算法及其故障预报应用

针对支持向量机集成问题,将最小二乘支持向量回归机作为子回归机,定义子回归机的结构差异度概念,提出一种基于免疫算法优化的多回归机集成方法.该方法首先对各子回归机参数免疫优化,从而减小训练误差;在此基础上选择满足固定差异度的子回归机进行集成,并对集成权值再次优化选择,提高最小二乘支持向量回归机集成的泛化性能.将该方法应用于噪声污染的非线性时间序列的故障预报,利用预测误差反映的故障信息可以实现微小未知故障的快速预报.仿真结果证明了方法的有效性.     

超临界压力锅炉给水及过热汽温的自适应逆控制

研究了一种超临界压力锅炉给水及过热汽温的自适应逆控制方法.通过锅炉系统动态特性分析,构造了锅炉给水及过热汽温控制对象逆动力学模型输入向量结构,采用递推最小二乘支持向量机实现逆动力学模型的在线辨识,建立自适应逆控制系统,同时考虑直流锅炉出口汽温以及微过热汽温等对给水量和各级喷水量的共同需要,实现直流锅炉给水及过热汽温的综合控制.仿真试验表明,该控制系统具有良好的控制品质和自适应能力,并能有效地消除汽温分段控制方法中存在的控制量反复振荡现象.     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.     

一类非线性系统基于LS-SVM的自适应滑模控制

针对一类具有不确定性和外部扰动的非线性系统,研究了一种基于李雅普诺夫函数和最小二乘支持向量机的自适应滑模控制方案。该方案利用LS-SVM回归的逼近能力设计反馈线性化控制器,并推导出控制器权值参数向量的自适应律。通过滑模控制技术提高系统对外部干扰和逼近误差的鲁棒性。利用李雅普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性。仿真研究验证了所提控制方案的可行性和有效性。     

一种基于MFAC外环补偿的非线性LS-SVM逆系统数据驱动控制方法

针对直接逆模型控制系统的鲁棒性和抗干扰能力不足问题,提出一种无模型自适应控制(MFAC)外环补偿的非线性系统最小二乘支持向量机(LS-SVM)逆系统数据驱动控制方法.首先采用LS-SVM建立非线性系统的逆模型,并将其作为前馈控制器串联在原系统之前,构成一个伪线性系统,其次采用MFAC构成外环反馈补偿控制.仿真研究表明,LS-SVM逆模型/MFAC复合控制方案不仅具有良好的跟踪性能,而且具有较强的鲁棒及抗干扰性.     

基于改进的GA-LSSVM的软测量建模方法

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题,提出了一种改进的最小二乘支持向量机(IGA-LSSVM)的软测量建模方法.该方法采用核独立分量分析(KICA)对高维数据进行特征提取,利用改进的最小二乘支持向量机进行建模.该方法既利用了最小二乘支持向量机求解速度快的特点,又利用了自适应遗传算法强大的全局搜索能力,增强了模型的自适应性.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,基于IGA-LSSVM方法建立的软测量模型具有较高的预测精度和泛化能力.     

基于LS-SVM广义逆的三相四桥臂有源滤波器的内模控制

考虑到有源滤波器数学模型的多变量、强耦合、非线性的特点,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)广义逆系统的三相四桥臂有源滤波器的内模控制策略.利用LS-SVM运算速度快的特点,动态逼近原系统的广义逆模型,同时引入内模控制和解耦控制,构成了广义伪线性复合系统,将控制转化为最优滤波问题.仿真结果表明,该方法稳态精度高,动态响应速度快.     

基于LS-SVM-FLANN的虚拟仪器系统非线性动态补偿

针对虚拟仪器系统存在的非线性动态测量误差,提出了一种新的补偿方法.该方法依据虚拟仪器系统的静态和动态标定数据,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造的函数链接型神经网络(FLANN)辨识得到静态补偿环节及动态补偿环节模型,再将其串接到原虚拟仪器系统的后面来修正其非线性特性,改善其动态特性,从而获得系统理想的输入输出特性.实验结果表明该方法用于虚拟仪器系统动态非线性误差补偿的有效性及优越性.     

土-结构系统的非线性参数反演研究

研究土-结构系统的非线性参数反演问题.建立了土-结构系统的二维集中质量非线性计算模型,提出了变量分离的非线性参数拟合法.利用非线性计算模型和变量分离的非线性参数反演法,实现了复杂的土-结构系统的非线性参数反演.以湖南大学建立的野外大比例尺土-结构系统的试验模型为算例,利用地震输入和系统响应,对系统的非线性动力参数进行反演.算例表明,该算法计算量小,反演精度高,可用于土-结构系统的非线性参数的在线反演.     

小型航行体鲁棒动态逆姿态控制

针对小型航行体在复杂水流环境下航行时姿态模型具有强耦合、高度非线性和不确定性等特点,在不忽略各通道间耦合作用的条件下,提出了小型航行体鲁棒动态逆姿态控制方法.采用动态逆控制方法对航行体姿态模型进行解耦和线性化,进而由滑模变结构控制方法解决了控制系统对参数摄动和系统建模的不确定性敏感的问题,并应用李亚普诺夫理论证明了控制系统的稳定性.仿真结果表明,本文设计的鲁棒动态逆姿态控制方法不仅能够满足小型航行体的技术性能要求,且具有较强的适应性和鲁棒性.      

基于模糊最小二乘支持向量机的发酵过程建模研究

青霉素发酵过程具有时变性和高度非线性,对菌体浓度等的在线测量十分困难。最小二乘支持向量机建模,虽然提高了预测速度,但是预测精度有所欠缺。为提高预测精度,本文在最小二乘支持向量机中引入模糊思想,采用一种基于类中心距离的模糊隶属度函数,为青霉素发酵过程菌体浓度建立预测模型。原理分析与仿真结果表明模糊最小二乘支持向量机建模方法相比于单一的最小二乘支持向量机建模,它的预测精度高,性能更加优越。     

多层递归神经网络自适应控制及稳定性分析

提出一种基于多层归神经网络的自适应控制离散时间系统的方法,使用多层递归神经网络及新的动态ＢＰ算法（ＤＢＰ）描述未知系统的输入／输出关系。基于此神经网络模型,提出一种自适应控制方案,并对该方案的闭环稳定性进行了分析。     

非线性周期非自治系统的Poincare型胞映射方法及其应用

通过引入Ｐｏｉｎｃａｒｅ映射的思想,给出一种适用于高维非线性周期非自治动力系统全局特性分析的基于Ｐｏｉｎｃａｒｅ映射的胞映射方法,并通过分析比较,说明传统的胞映射方法实质上是新方法应用中的一个特例。为说明新方法的有效性,用它对不平衡轴承转子非线性动力系统进行了全局特性分析,同时求得了系统存在的周期解及其在各个不同Ｐｏｉｎｃａｒｅ截面上的吸引域,得到了一些新的现象和规律,为建立适用于不平衡轴承转子     

一个新的混沌系统及其广义投影同步方法的研究

利用标准的线性符号函数替换了Lorenz-Stenflo(LS)混沌系统的一个非线性项,重构得到了一个新的四维混沌系统,命名为修正的Lorenz-Stenflo(MLS)混沌系统.简化的结构使得该系统易于用电子线路实现.接着根据线性系统稳定性理论,结合非线性反馈控制方法,提出了MLS系统的广义投影同步方法.理论推导得到了2个MLS混沌系统实现广义投影同步的稳定条件.改进的投影同步控制器具有多个可变参数,可以自由设定系统的同步速度和同步形式.该方法适用范围广,应用灵活,简单易于实现.仿真结果验证了同步控制器可在多种同步形式下实现2个MLS混沌系统的广义同步,动态过程误差小.     

滑动轴承多跨转子系统分岔点预测

滑动轴承转子系统是一类多自由度非线性非自治动力系统,广泛应用于工业实际。生产实践中,设计观念和维修体制的变革提出了稳定性量化分析的要求。本文首先描述了一种基于轨线保稳降维方法的转子轴承系统的稳定性量化分析,即首先利用数值积分对高维非线性转子系统进行解耦,将Rn轨线映射为一系列R1映像轨线,并将各自由度的运动方程中除该自由度外的所有状态变量用积分结果代换,得到n个互相解耦、含有多个时变参数的单自由度方程。其次再在R1观察空间中定义轨线的稳定裕度,根据轨线稳定裕度利用灵敏度技术预测动力系统的分岔点。最后,对一个滑动轴承支承的三跨转子模型实验台建立动力学方程,并利用上述方法预测该转子系统发生分岔的参数值和分岔特性。预测得到的分岔参数值与采用直接数值积分法在Poincasé截面得到的分岔参数值基本一致,且2种方法在分岔点处判断得到的分岔性质完全相同。由此可见,该方法不仅与直接数值积分方法得到的结果一致,而且由于该方法利用了灵敏度技术因而其分岔点的搜索过程比直接数值积分法快得多。