【摘 要】
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针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象,提出了一种基于支持向量机(SVM)逆系统的广义预测控制算法。该方法根据广义预测控制基于预测模型的特点,将基于支持向量机系统辨识的
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
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针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象,提出了一种基于支持向量机(SVM)逆系统的广义预测控制算法。该方法根据广义预测控制基于预测模型的特点,将基于支持向量机系统辨识的方法应用于逆系统构建和广义预测控制。该方法利用SVM强大的非线性映射能力离线辨识被控非线性系统的α阶逆模型,并将辨识出的逆模型连接在原被控统之前形成一个α阶纯延时伪线性系统。然后采用广义预测控制(GPC)算法实现对构造出的伪线性系统的预测控制。仿真实验表明了该算法的有效性和优越性。
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