检索结果-内蒙古大学图书馆

噪声与振动控制 2021年第5期41卷 9-13,37页

作者：周盼辛江慧丁继才南京工程学院汽车与轨道交通学院南京211167 海军装备部驻葫芦岛地区军事代表室辽宁葫芦岛125004

为解除载荷识别问题对原系统先验知识的依赖,提出采用最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)对非线性系统进行逆模型辨识,随后在该逆模型基础上利用工作状态的响应数据识别时域载荷。通过对某一非线性系统... 详细信息

为解除载荷识别问题对原系统先验知识的依赖,提出采用最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)对非线性系统进行逆模型辨识,随后在该逆模型基础上利用工作状态的响应数据识别时域载荷。通过对某一非线性系统的稳态和非稳态激励的仿真计算,验证该方法的有效性。仿真结果表明LS-SVM能够辨识出可靠的非线性系统的逆模型,进而反演出较精确的时域载荷。该方法不需要了解系统的数学模型及参数,只需少量训练样本即可,因此该方法能够较好地应用于工程实践中。

关键词：振动与波最小二乘支持向量机逆模型辨识非线性系统载荷识别

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两电机变频调速系统的改进RLS逆模型辨识

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江苏大学学报（自然科学版） 2013年第4期34卷 435-439页

作者：张懿魏海峰江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212003

为弥补现有两电机变频调速系统逆模型辨识中存在的不足,提出一种多模型LSSVM逆模型辨识方案.依据多模型思想,利用LSSVM拟合系统局部逆模型中的非线性映射,将各局部逆模型加权输出,建立离线初始逆模型.根据逆模型输出与系统输入的偏差,... 详细信息

为弥补现有两电机变频调速系统逆模型辨识中存在的不足,提出一种多模型LSSVM逆模型辨识方案.依据多模型思想,利用LSSVM拟合系统局部逆模型中的非线性映射,将各局部逆模型加权输出,建立离线初始逆模型.根据逆模型输出与系统输入的偏差,通过改进的RLS算法自适应调整局部逆模型权值,对初始逆模型在线校正,使其适应对象的变化,提高辨识精度和收敛速度.分析了两电机变频调速系统及可逆性,阐述了改进的RLS算法和LSSVM算法,给出了多模型LSSVM辨识方案的实现步骤,并对辨识效果进行了仿真试验.仿真结果表明,新型辨识方案是可行有效的,适用于两电机变频调速系统的逆模型辨识.

关键词：逆模型辨识两电机变频调速系统最小二乘支持向量机递归最小二乘算法多模型

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基于神经网络逆模型辨识的舵机云台控制

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华中科技大学学报（自然科学版） 2013年第S1期41卷 13-16页

作者：吴岸平侯中喜王鹏郭天豪国防科学技术大学航天科学与工程学院湖南长沙410073

设计了一种小型舵机云台的控制方法,它利用无人机上已有的传感器信息,结合目标点的GPS坐标,计算得到云台指向所需的摄像机俯仰角和方位角,采用舵机作为执行机构,完成对目标点的跟踪观测.针对舵机执行控制指令时的延时问题,提出了基于神... 详细信息

设计了一种小型舵机云台的控制方法,它利用无人机上已有的传感器信息,结合目标点的GPS坐标,计算得到云台指向所需的摄像机俯仰角和方位角,采用舵机作为执行机构,完成对目标点的跟踪观测.针对舵机执行控制指令时的延时问题,提出了基于神经网络的逆模型辨识方法,利用通过外围测量设备得到的系统输入/输出时间序列,采用离线方法对神经网络进行训练,得到系统的逆模型,从而根据期望输出修正系统的控制输入.仿真结果表明:该方法能有效辨识出系统的逆模型,对控制输入修正后能基本消除舵机环节的延时,从而提高云台指向精度.

关键词：无人机舵机云台目标跟踪指向控制神经网络逆模型辨识

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非线性系统的支持向量机逆模型辨识及控制

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机械科学与技术 2011年第5期30卷 708-711页

作者：曹克强胡良谋李小刚苏新兵空军工程大学工程学院西安710038

针对非线性系统逆模型建立难的问题,提出了基于回归型支持向量机(support vector re-gression,SVR)的非线性系统逆模型辨识建模的方法,在此基础上,提出了基于SVR的非线性系统逆模型控制的方法。仿真试验结果表明:采用SVR建立的非线性系... 详细信息

针对非线性系统逆模型建立难的问题,提出了基于回归型支持向量机(support vector re-gression,SVR)的非线性系统逆模型辨识建模的方法,在此基础上,提出了基于SVR的非线性系统逆模型控制的方法。仿真试验结果表明:采用SVR建立的非线性系统逆模型具有很高的建模精度和较强的泛化能力,基于SVR的逆模型控制方法的控制效果好,简单易行。

关键词：回归型支持向量机(SVR) 非线性系统逆模型辨识逆模型控制

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基于LSSVM逆系统在污水处理系统DO控制中的研究

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工业控制计算机 2013年第4期26卷 66-67,89页

作者：张世峰杨成李晓明安徽工业大学电气信息学院安徽马鞍山243002

针对污水处理控制系统的非线性及时变等特点,在分析常规PID控制和模糊控制不足的基础上,以溶解氧DO为控制对象,提出一种由LS-SVM的逆模型与PID结合的复合控制系统,由LS-SVM辨识非线性系统的逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制。同时,... 详细信息

针对污水处理控制系统的非线性及时变等特点,在分析常规PID控制和模糊控制不足的基础上,以溶解氧DO为控制对象,提出一种由LS-SVM的逆模型与PID结合的复合控制系统,由LS-SVM辨识非线性系统的逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制。同时,由PID控制器构成反馈控制,克服直接逆控制鲁棒性不强的缺陷。仿真研究结果表明LS-SVM的逆模型辨识能力强,具有更好的抗干扰能力和鲁棒性。

关键词：逆模型辨识最小二乘支持向量机逆控制

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基于LS-SVM的非线性系统直接逆模型控制

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中国机械工程 2010年第13期21卷 1553-1556页

作者：胡良谋曹克强李小刚徐浩军董新民空军工程大学西安710038

针对非线性系统逆模型建立难的问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统逆模型辨识建模的方法,在此基础上,提出了基于LS-SVM的非线性系统直接逆模型控制的方法。仿真试验结果表明,采用LS-SVM建立的非线性系统逆模型具有... 详细信息

针对非线性系统逆模型建立难的问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统逆模型辨识建模的方法,在此基础上,提出了基于LS-SVM的非线性系统直接逆模型控制的方法。仿真试验结果表明,采用LS-SVM建立的非线性系统逆模型具有很高的建模精度和较强的泛化能力,基于LS-SVM的直接逆模型控制方法的控制效果好,简单易行,从而验证了这两种方法的有效性和先进性。

关键词：最小二乘支持向量机(LS-SVM) 非线性系统逆模型辨识直接逆模型控制

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基于最近邻聚类的多模型LSSVM逆控制系统

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自动化与仪器仪表 2010年第2期 10-13页

作者：黄银蓉张绍德安徽工业大学电气信息学院安徽马鞍山243002

针对逆系统中非线性逆模型辨识困难以及大规模数据采用单模型回归存在精度差和计算量较大的问题,提出了一种基于最近邻聚类的多模型最小二乘支持向量机(LSSVM)逆模型辨识及控制方法。该方法首先使用最近邻聚类算法对数据集做出聚类划分... 详细信息

针对逆系统中非线性逆模型辨识困难以及大规模数据采用单模型回归存在精度差和计算量较大的问题,提出了一种基于最近邻聚类的多模型最小二乘支持向量机(LSSVM)逆模型辨识及控制方法。该方法首先使用最近邻聚类算法对数据集做出聚类划分,然后针对每个聚类做最小二乘支持向量回归估计,实现了对系统逆动力学模型的动态辨识。最后将辨识模型作为控制器模型,与被控对象串联,构成一个动态伪线性对象,从而使非线性对象的控制问题转换为线性对象的控制问题,仿真结果表明基于最近邻聚类的多模型LSSVM逆控制系统辨识能力强,比单模型LSSVM逆控制系统具有更优的动态跟踪性能,更好的抗干扰能力和鲁棒性。

关键词：逆模型辨识最小二乘支持向量机(LSSVM) 多模型逆控制最近邻聚类

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一种基于LS-SVM与PID复合的逆控制系统

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机电工程 2010年第2期27卷 75-78页

作者：黄银蓉张绍德季民安徽工业大学电气信息学院安徽马鞍山243002

针对逆系统中非线性逆模型辨识困难的问题,研究了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的逆模型辨识及控制,并用微粒子群算法(PSO)优化LS-SVM的参数和核函数参数。提出了一种由LS-SVM的逆模型与PID结合的复合控制系统,由LS-SVM辨识非线性系... 详细信息

针对逆系统中非线性逆模型辨识困难的问题,研究了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的逆模型辨识及控制,并用微粒子群算法(PSO)优化LS-SVM的参数和核函数参数。提出了一种由LS-SVM的逆模型与PID结合的复合控制系统,由LS-SVM辨识非线性系统的逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制。同时,由PID控制器构成反馈控制,克服直接逆控制鲁棒性不强的缺陷。仿真研究结果表明LS-SVM的逆模型辨识能力强,该复合控制系统具有比基于最近邻聚类的RBF神经网络逆控制系统更优的动态跟踪性能,更好的抗干扰能力和鲁棒性。

关键词：逆模型辨识最小二乘支持向量机微粒子群算法逆控制

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半导体泵浦固体激光器智能温控策略与算法研究

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计算技术与自动化 2008年第2期27卷 28-31页

作者：马书磊冯冬青中国电子科技集团公司第27研究所河南郑州450015 郑州大学电气工程学院河南郑州450001

针对半导体泵浦固体激光器温度控制过程中存在的非线性、大滞后特性,提出一种基于仿人智能策略的前馈组合控制器。前馈控制部分通过在线优化滞后参数估计值以获得被控对象的静态逆模型,逆模型辨识与直接逆控制由两个神经网络分别实现,... 详细信息

针对半导体泵浦固体激光器温度控制过程中存在的非线性、大滞后特性,提出一种基于仿人智能策略的前馈组合控制器。前馈控制部分通过在线优化滞后参数估计值以获得被控对象的静态逆模型,逆模型辨识与直接逆控制由两个神经网络分别实现,可以在线调整网络权值。基本模糊控制器可在模糊PID和模糊PD控制算法之间进行转换,适用于控制系统的各工作状态。仿人智能控制策略根据输出误差变化的不同阶段调整所使用的控制组合,并具有自寻优功能。仿真表明,该方法可取得较好的控制效果。

关键词： DPL激光器温度控制神经网络逆模型辨识

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一类非线性大滞后系统的智能前馈控制策略与算法

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信息与控制 2004年第1期33卷 9-12,17页

作者：冯冬青马书磊费敏锐陈铁军郑州大学工学院信息与控制研究所河南郑州450002 上海大学机电工程与自动化学院上海200072

针对工业控制中一类常见的非线性大滞后对象 ,本文提出一种基于仿人智能策略的前馈组合控制器 .前馈控制部分通过在线优化滞后参数估计值来获得被控对象的静态逆模型 ,逆模型辨识与直接逆控制由两个神经网络分别实现 ,从而可以在线调整... 详细信息

针对工业控制中一类常见的非线性大滞后对象 ,本文提出一种基于仿人智能策略的前馈组合控制器 .前馈控制部分通过在线优化滞后参数估计值来获得被控对象的静态逆模型 ,逆模型辨识与直接逆控制由两个神经网络分别实现 ,从而可以在线调整网络权值 .基本模糊控制器可在模糊PID和模糊PD控制算法之间进行转换 ,适用于控制系统的各工作状态 .仿人智能控制策略根据输出误差变化的不同阶段调整所使用的控制组合 ,并具有自寻优功能 .仿真表明 ,这种控制方法可取得较好的控制效果 .

关键词：非线性大滞后系统智能前馈控制参数估计逆模型辨识神经网络

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