Support Vector Regression Based Nonlinear Model Reference Adaptive Control

机译：基于向量回归的非线性模型参考自适应控制

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Model reference adaptive control (MRAC) is widely used in linear system control areas, and Neural Networks (NN) is often used to extend MRAC to nonlinear areas. However, this kind of solution inherits some drawbacks of NN, including slow learning speed, weak generalization ability, local minima tendency, etc. Given these drawbacks, this paper attempts to use support vector regression (SVR) as a substitute of NN. In this approach, SVR is employed to compensate the nonlinear part of the plant. A stable controller-parameter adjustment mechanism is constructed by using the practical stability theory. Simulation results show that the proposed approach could reach desired performance.

机译：模型参考自适应控制（MRAC）广泛应用于线性系统控制区域，并且通常用于将MRAC扩展到非线性区域的神经网络（NN）。然而，这种解决方案继承了NN的一些缺点，包括较慢的学习速度，泛化能力弱，局部最小趋势等。鉴于这些缺点，本文试图使用支持向量回归（SVR）作为NN的替代品。在这种方法中，使用SVR来补偿植物的非线性部分。通过使用实用的稳定性理论构建稳定的控制器参数调节机构。仿真结果表明，所提出的方法可以达到预期的性能。

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来源
《International Conference on Management, Manufacturing and Materials Engineering》|2013年||共5页
会议地点
作者
Xinxin Ye; Jiangang Lu; Qinmin Yang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TB3-53;
关键词
Support Vector; Model Reference Adaptive Control; Practical Stability;

机译：支持向量;模型参考自适应控制;实用稳定性;

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