【摘 要】
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本文提出了一种基于支持向量机建立的对象非参数模型实现动态矩阵控制(简称SVM_DMC)的技术.首先,根据随机的测试数据或者生产数据,而非特定的阶跃响应实验数据,通过支持向量机的黑箱辨识,得到系统包含控制变量的非参数阶跃响应模型.其次,通过预测控制的机理,最小化滚动时域下的二次目标函数,得到控制律的解析表达式.同时,根据控制律的形式,可以看出SVM_DMC有着和DMC类似的内模控制(IMC)结构特性
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室,现代控制工程研究所
【出 处】
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中国自动化学会华东地区第十七届学术年会
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本文提出了一种基于支持向量机建立的对象非参数模型实现动态矩阵控制(简称SVM_DMC)的技术.首先,根据随机的测试数据或者生产数据,而非特定的阶跃响应实验数据,通过支持向量机的黑箱辨识,得到系统包含控制变量的非参数阶跃响应模型.其次,通过预测控制的机理,最小化滚动时域下的二次目标函数,得到控制律的解析表达式.同时,根据控制律的形式,可以看出SVM_DMC有着和DMC类似的内模控制(IMC)结构特性.最后,通过一个具有纯时滞的系统来验证SVM_DMC的辨识性能与控制特性,仿真结果表明,SVM_DMC辨识精度高,且具有很好的控制性能,能快速地跟踪参考轨迹.
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