基于多核模糊LS-SVM的广义预测控制

摘要

工业生产过程通常具有强非线性、时变性和不确定性等特点,线性预测控制往往不能得到满意的控制效果。非线性预测控制的研究成为学术界和工业界关注的焦点。本文针对工业过程中普遍存在的非线性被控制对象,研究了基于多核模糊最小二乘支持向量机的广义预测控制算法,主要研究内容包括两方面:
　　 1)提出了一种多核模糊最小二乘支持向量机算法,并用其作为预测模型,结合广义预测控制算法,提出基于多核模糊最小二乘支持向量机的广义预测控制算法。通过仿真证明了该算法的有效性。
　　 2)将一类非线性近似为时变线性系统,利用多核模糊最小二乘支持向量机算法结合广义预测控制算法设计预测控制器。利用广义误差估计对控制器进行调整,理论上证明了该算法的收敛稳定性。
　　 该算法有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性能,同时通过不同核函数的线性加权组合构造新的等价核,降低建模精度对核函数及其参数选择的依赖性。