基于支持向量機(jī)建模的非線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制研究.pdf

1、針對(duì)化學(xué)工業(yè)中經(jīng)常出現(xiàn)的純延遲對(duì)象以及非最小相位對(duì)象，傳統(tǒng)的控制方法如PID控制，LQ最優(yōu)控制的控制效果都不夠令人滿(mǎn)意，在面對(duì)多變量系統(tǒng)也無(wú)能為力。預(yù)測(cè)控制算法的出現(xiàn)正好解決了這個(gè)難題，在面對(duì)操作變量和被控變量維數(shù)很高，需要滿(mǎn)足物理約束，時(shí)滯系統(tǒng)等問(wèn)題中，預(yù)測(cè)控制具有十分明顯的優(yōu)勢(shì)。但是隨著過(guò)程工業(yè)日益大型化、連續(xù)化，現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程日益復(fù)雜，此時(shí)，線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制方法就不能很好的完成控制任務(wù)，而非線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制又存在在線(xiàn)計(jì)算量大的問(wèn)題。本文

2、主要針對(duì)非線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制，利用支持向量機(jī)進(jìn)行建模，提出了一種在每一個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行局部線(xiàn)性化的方法，把在線(xiàn)計(jì)算最優(yōu)解問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解一個(gè)二次規(guī)劃問(wèn)題，通過(guò)這樣的方式減少了非線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制在線(xiàn)計(jì)算量大的問(wèn)題，并保證了控制的精確度和穩(wěn)定性。
　　本文的研究工作主要為以下幾方面:
　　1.預(yù)測(cè)控制和支持向量機(jī)的內(nèi)容研究
　　本文對(duì)預(yù)測(cè)控制的基本原理、發(fā)展過(guò)程和主要特點(diǎn)進(jìn)行了簡(jiǎn)明的介紹，同時(shí)詳細(xì)的闡述了支持向量機(jī)的基礎(chǔ)理論，包括支持向量

3、機(jī)的基本原理以及針對(duì)分類(lèi)和回歸兩種不同用途的介紹和對(duì)比。
　　2.基于SVM-Wiener模型的非線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制研究
　　論文詳細(xì)的闡述了SVM-Wiener模型的建模過(guò)程，包括動(dòng)態(tài)線(xiàn)性部分和靜態(tài)部分非線(xiàn)性部分的詳細(xì)分析和研究。并給出了非線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制器的設(shè)計(jì)流程，重點(diǎn)介紹和分析了非線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制局部線(xiàn)性化的計(jì)算方法。
　　3.基于SVM的Hammerstein-Wiener模型非線(xiàn)性預(yù)測(cè)控制研究
　　論文簡(jiǎn)單介紹了H