基于SVR的焦炉冷鼓系统预测控制

摘要：

针对焦炉冷鼓系统的强非线性,难以建立精确的数学模型等问题,提出了基于支持向量回归机(SVR,support vector regression)的预测控制策略.基于结构风险最小化的SVR可以直接反应非线性模型的特征,采用自适应权值粒子群算法(APSO,adaptive weight particle swarm optimization)对SVR的辨识参数加以优化;预测控制作为控制系统的主体,其滚动式的有限时域优化及反馈校正可有效地克服过程中的不确定性和非线性.在MATLAB仿真平台上,将此控制策略与传统的PID(proportion integration differention)相比较.仿真结果表明该控制策略具有较强的抗干扰性和鲁棒性,可保证冷鼓系统的初冷器前吸力快速、有效地稳定在工艺要求的范围内.

关键词：焦炉冷鼓系统、支持向量回归机、预测控制、鲁棒性、传统PID

所属期刊栏目：40

分类号：TP229(自动化技术及设备)

资助基金：安徽省教育厅自然科学研究项目KJ2008B104;安徽工业大学2016年研究生创新基金资助项目2016033.Supported by Anhui Prorincial Department of Education Natural Science Research ProjrctKJ2008B104;Anhui University of Technology 2016 Graduate Innovation Research Fund Poject2016033

在线出版日期：2017-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：76-82