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时间:2019-03-20
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1、4单位代码10476I学号1308180563IT"分类号P273I奸或钟拓尖#硕±学位论文基于支持向量机的非线性系统辨识及控制研究学科、专化:计算机应用技术研究方向:模式识别申请学位类别:工学硕±申请人:张帅指导教师:王鲜芳教授二0—六年五月独创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加■标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写的研巧成果,也不包含为获得河南师
2、范大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料…。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。W]'冰lOlbJ-I签名:日期:关于论文使用授权的说明、目:本人完全了解河南师范大学有关保留使用学位论文的规定,P有权保留并向国家有关部。1或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借闊本人授权河南师范大学可科将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可臥采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密的学位论文在解密后适用本授(
3、权书)?口/户签名:导师签名::日期_RESEARCHONIDENTIFICATIONANDCONTROLOFNONLINEARSYSTEMBASEDONSUPPORTVECTORMACHINEADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanNormalUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringScienceByZhangshuaiSuperv
4、isor:Prof.WangXianfangMay,2016摘要现实生活中大部分过程都是非线性的,传统的线性辨识方法难以辨识非线性系统,进而难以实施有效内模控制。针对上述问题,本文设计了一种基于SVR的非线性系统辨识及控制策略,主要内容如下:首先,对非线性系统辨识和控制进行深入的分析研究,提出了使用SVR来进行非线性系统辨识及控制研究。为了自动获取SVR的相关参数,提出了基于模糊差分进化(FDE)算法来自动获取SVR相关参数。其次,设计了基于FDE-SVR的非线性系统辨识方法。为了说明FDE算法的优越性,进行两次试
5、验:第一次,使用模糊差分进化算法自动获取相关参数,然后使用获取到的参数进行非线性系统辨识;第二次,使用标准差分进化算法自动获取相关参数,然后用获取到的参数进行非线性系统辨识。实验结果表明:基于FDE-SVR的非线性系统辨识方法能够提高辨识精度和辨识速度。最后,基于FDE-SVR实现对非线性系统内模控制。首先,使用FDE-SVR辨识出内模控制中的内部模型M;然后,使用FDE-SVR辨识出内模控制中的逆模型C;最后,把辨识得到的内部模型M和逆模型C进行组合,得到基于FDE-SVR内模控制系统。通过使用阶跃信号、正弦信号
6、、方波信号和锯齿信号对基于FDE-SVR的内模控制系统进行跟踪检验,结果表明该控制系统能够对给定的输入信号实现有效的跟踪,且具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。关键词:系统辨识,支持向量机,差分进化,模糊逻辑,内模控制IABSTRACTMostoftheprocessesarenonlinearinreallife,themethodofthetraditionallinearcan’tidentifynonlinearsystemidentification,anditisalsodifficulttoimplemen
7、ttheeffectiveinternalcontrol.Aimingattheaboveproblems,thispaperdesignstheidentificationfornonlinearsystemandcontrolstrategybasedonSVR,themaincontentsareasfollows:Firstly,theidentificationandcontrolofnonlinearsystemsareanalyzeddeeply,proposingproposetheuseofSVR
8、fornonlinearsystemidentificationandcontrolresearch.InordertoobtaintherelevantparametersofSVRautomatically,afuzzydifferentialevolution(FDE)algorithmisproposedtoobtaintheSVRparameter
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