SVM技术在网络GPC算法中的应用研究

摘要：

针对传统的广义预测控制(GPC)算法必须有精确的数学模型,计算量很大,不适合实时性要求高的系统.网络控制系统在复杂的工业控制领域应用中,受网络时延的影响,导致了控制系统性能的下降甚至不稳定,给控制系统的分析和设计带来诸多问题.该文采用基于支持向量机的广义预测控制方法,将支持向量机作为预测模型,对控制对象模型进行预测,再加之广义预测控制算法和队列机制提出不基于对象模型且实时性高的广义预测控制快速算法,并且设计了支持向量机非线性建模和非线性广义预测控制队列机制算法,并相应做出了仿真.最后的仿真结果表明基于广义预测控制算法的网络控制系统具有良好的控制效果和稳定性.

关键词：支持向量机、广义预测控制、仿真

所属期刊栏目：25

分类号：TP274.4(自动化技术及设备)

在线出版日期：2010-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：36-39