最小支持向量机在系统逆动力学辨识与控制中的应用

作者：沈曙光; 王广军; 陈红

来源：中国电机工程学报, 2008, 28(5): 85-89.

DOI：10.3321/j.issn:0258-8013.2008.05.016

• 支持向量机
• 递推最小二乘法
• 逆动力学
• 控制

为克服支持向量机(support vector machine,SVM)在线辨识过程需要较大的内存开销的问题,该文将递推最小二乘法(recursive least square,RLS)与最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)回归相结合,利用RLS在线调整支持向量机的权向量和偏移量,实现了系统逆动力学模型的在线辨识.在获得逆动力学模型的基础上,设计了一种基于逆动力学递推最小二乘支持向量机的控制算法,利用RLS在线调整控制器参数.过热汽温辨识和控制的仿真结果表明,辨识出的逆动力学模型具有较高的精度,所设计的控制器能获得较好的控制性能和有较强的适应能力.

• 单位
  重庆大学