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基于支持向量机的逆动力学模型辨识及应用
  • ISSN号:1004-731X
  • 期刊名称:《系统仿真学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]重庆大学动力工程学院,重庆400044
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50476041)
中文摘要:

建立系统逆动力学过程模型已经成为许多非线性系统控制问题研究与实现中的关键问题。该文应用支持向量机(SVM)回归方法实现了对热工对象的逆动力学过程在线辨识,并通过三个典型的仿真算例对基于SVM的非线性系统逆动力学过程模型的有效性进行了考察。仿真结果表明,基于SVM的逆动力学过程模型不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和在线跟踪能力;利用所建立的系统逆动力学过程模型能够获得恰当的控制作用,保证系统的输出按照给定的轨迹达到设定值。

英文摘要:

To research the control problem of nonlinear system, it is a crucial problem to establish its inverse dynamic model. The on-line identification for inverse dynamics of thermal object based on support vector machine (SVM) was realized, and the validity of inverse dynamic model of nonlinear system based on SVM was proved according to three typical simulation examples. The result shows that the inverse dynamic model based on support vector machine has not only upper identification precision, but also quite perfect generalization and traceable ability. The right control can be acquired that ensures the output of model to achieve the setting value according scheduled track by utilizing the identification model of inverse dynamics of system.

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期刊信息
  • 《系统仿真学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:北京仿真中心 中国仿真学会
  • 主编:李伯虎
  • 地址:北京市海淀区永定路50号院
  • 邮编:100039
  • 邮箱:simu-xb@vip.sina.com
  • 电话:010-88527147
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-731X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3092/V
  • 邮发代号:82-9
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:51729