基于支持向量机的迟滞系统建模和控制

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1、摘要支持向爨机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法，它可以被广泛地用于非线性系统建模。它是统计学习理论中结构风险最小化思想的体现，基本愚怒是遵避饕线经交换耱竣入黛润浃鼓虱一个毫缭象耀，然嚣在这个瓷缭室闻孛求取最优分樊超平面或进幸亍函数拟合。支持向量枫谯解决小样本、菲线性及高维分类识别问题和函数拟合等问题中有着独特的优辫。迟滞现象广泛地存在于执行器和传感器中。迟滞现象的存在会极大地影响系统的稳怒性静控截的糖确性。我们提出’i使用支持向量枫作为迟滞繇线性建模葙控隶l工爨瓣兵俸舅法，寒努磐荦秘精确控毒l遥滞系统。在本篇文章中，我们列举了多种迟滞系统建模方法，从

2、中选择了Preisach模型作为仿真对象。我们提出了一种基于支持向濑机的迟滞模型建模方法并对其算法进行了激进。在Matl如中对改进的迟滞模型建模算法进行了仿舆验证，并霞BP毒孛缀鞠络冀法懿建摸臻聚避行了对毙。我们掇出了使糟支持向爨机对迟滞系统避幸亍逆模型建模的方法，并对迟滞系统逆模激进行了建模。最后我们提供了Matlab下分别使用传统PID控制器控制和使用支持恕量机逆模型控制器控制的迟滞系统的仿真对比分析，诞明了该算法兹有效键。关键词：遮滞非线性系统，支持向逮机，建模，逆模溅控制，PID控制器，Preisach蒺垄Abs仃actAbstractSupponv

3、ectormachine(SVM)isabmnd-newmachinele锄ingtecllniquebasedonstatisticalle籼ingtheo阱ItisanidealfacilityforIIlodelingofvariousnoIllinearsystems．nisaniⅡlpleI玎entationofs劬尬tIlreriskⅡliIlimizationprincipleinthestatisticalleamillgtheory．Itsbasicideaismappingtbeinputdataintoahighdimensionalf

4、eanlrespaceinwhichan叩timals印aratinghyperplaneorfLmctionrcgressionisdoⅡe．nh嬲beenprovedthatSVMpresentsalotofadv距tagesindealingwitlltllesmallsamples，nonlinearandhighdimensionalpattemrccogIlition，asweUasomermachine—leamingpmblemssuchasfll_nctionre毋．ession．Hysteresisphenomenaarecommonin

5、actIlatorSandsensors，suchasgearsandsanlmtion，whichwouldⅧ1dermiIle山estabilityofsystemandnleaccmcyofcon订olbadly’Asupportvectormachinebasedmodeling印proachandasupportvectormachinebasedcon订oUillgapproacharepresentedtoanalyzeandcontmlnonlinearsystemswimhysteresis．Severalhysteresismodelin

6、gmeⅡlodsarepresented，andahysteresismodelbasedonPreisachmoHdelisdeVel叩ed．Inmispap盯，asupportvec缸machinebascdappmachformodelingofsystemswi也hysteresisisproposed，andanimpmvedversionisdevcloped．nedeVel叩edident主ficationapproachesarcnllInericallyimplcmemedinMatlabsi皿llationprog姗，趾dtheimpro

7、VedVersionisproVedtobee彘ctive如dmoreac饥rate也anBPnc啪l∞融s、沛衄beingllsedformodel协gofsystemswimhysteresis．Tben，aninversemodelingcon打onerispresentedfbrnonlinearsystemsprecededbyuIlkIlownhys钯resisn砌inearity．TheinversemodelingofhysteresissystemsisaccomplishedbyanewdeVel哪，rnelltofsupp叫Vector

8、machine．Acon竹olimpressionc