基于MPSO-SVM的不确定条形区域故障诊断研究

摘要

针对一类线性不确定性系统,基于条形区域下,研究了执行器连续增益故障可靠控制的问题.对于极点数据难以获取的缺陷,给出状态观测器的核心算法,从而实现系统状态的实时采集.同时,为解决支持向量机在极点配置中选取参数困难的问题,利用改进的粒子群算法(MPSO)优化支持向量机的结构,进而获得更合理的核宽度系数和惩罚系数.与网格搜寻法(Grid search-SVM)和粒子群算法(PSO)相比,该方法可获得较高的分类精度,仿真实例进一步证明了设计可靠控制器的必要性.