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最小二乘支持向量机广义预测控制算法及在发酵过程控制中的应用

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发酵过程是一个复杂的时变、非线性、多变量生化过程, 传统的补料分批控制方式难以满足发酵过程最优控制需求. 提出一种基于广义预测控制(GPC)算法的新型控制方法, 该方法以GPC算法为控制策略, 首先通过最小二乘支持向量机(LS-SVM)并结合GPC算法建立预测模型并预测系统输出值; 其次运用粒子群(PSO)算法实现预测控制的滚动优化,获得发酵系统控制量; 然后将这种控制方法用于赖氨酸发酵过程基质浓度的控制中. 仿真结果表明,基于PSO滚动优化的LS-SVM广义预测控制响应速度快,预测能力强,模型精度高,具有良好的控制效果.

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来源
《第23届过程控制会议》|2012年|1-4|共4页
会议地点厦门
作者
黄丽; 嵇小辅; 孙玉坤; 王兆华;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动控制、自动控制系统;一般性问题;
关键词
发酵过程; 预测控制算法; 最小二乘法; 支持向量机;

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