文件名称：论文研究-基于在线支持向量机的非线性内模控制.pdf
文件大小：549KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-01 20:29:57
论文研究
为了提高传统内模控制的鲁棒性和抗干扰能力，采用在线支持向量机回归（Online Support Vector Machine Regression，OSVMR ）理论建立系统的正向模型和设计逆模控制器。首先简要介绍了OSVMR的原理和算法，然后将其应用于内模控制问题，并建立了OSVMR模型。其次，在控制过程可逆的条件下设计了OSVMR控制器，最后将该控制方法应用于可逆非线性系统和具未知干扰的温室环境控制问题，仿真结果表明该方法与RBF神经网络IMC相比，具有较简单的模型和较好的控制性能。