基于最近邻聚类的多模型LSSVM逆控制系统

黄银蓉; 张绍德

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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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摘要

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。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2010年第2期|10-13|共4页
作者
黄银蓉; 张绍德;
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作者单位

安徽工业大学电气信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
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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