基于GA算法的FSVM控制器及其在主汽温控制上的应用

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第35卷第1期姜莱电力Vol_35No．1EastChinaEIeo~ricPower2007年1月Jan．2oo7基于GA算法的FSVM控制器及其在主汽温控制上的应用程启明。王勇浩(1．上海电力学院电力与自动化学院，上海200090；2．上海理工大学光电学院，上海200090)摘要：介绍了一种模糊支持向量机控制器，它将模糊控制与支持向量机相结合，融合了两者的优点，既不依赖被控对象模型又有泛化能力强等特点。利用遗传算法优化控制器的参数，以使其控制性能能适应对象的变化而达到最优。火电厂主汽温控制的仿真结果表明了这种控制器具有良好的控制性能。

2、关键词：支持向量机；模糊控制；模糊支持向量网络；遗传算法；主汽温基金项目：上海市教委重点科研项目(020K02)；上海市重点学科建设项目(P1303、P1301)作者简介：程启明(1965一)，男，教授，硕士生导师，研究方向为智能控制、电厂自动化等。中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1001-9529(2007)0l43030-03FSVMcontrollersbasedonGAandtheirapplicationtomainsteamtemperaturecontrolCHENGQi—ming，WANGYong—hao(1．SchoolofPowerandAutomat

3、ion，ShanghaiUniversityofElectricPower，Shanghai200090，China；2．CollegeofOpticsandElectronicsEngineering，UniversityofShanghaiforScienceandTechnology，Shanghai200090，China)、Abstract：AFuzzySupportVectorMachine(FsVM)controllerisproposed，whichcombinestheadvantagesoffuzzycon—tmlandsupportvectormachine．an

4、disindependentofthecontrolledobjectmodelandhasgoodgeneralizationability．111econtrollersparameterswereoptimizedbyGeneticAlgorithm(GA)madthecontrollerCtUlconsequentlyadapttheobjectSchanges．Simulationsofthemainsteamtemperaturecontrolinpowerplantsshowthatthecontrollerperformswel1．Keywords：supportvec

5、tor；fuzzycontrol；fuzzysupportvectornetwork；GeneticAlgorithm(GA)；mainsteamtem·perature支持向量机(SVM)技术是自适应模糊控制式中，矢量山CR，偏置aCR。设计的新方法，可实现隶属函数的优化和模糊推这样构造的函数f()可使得对于样本集之理，从而出现了模糊支持向量机(FSVM)控制系外的输入，也能精确地估计出相应的输出Y。统l1．2。该控制系统既具有模糊控制不依赖被控SVM是在最小化样本误差的同时，缩小模型对象模型、强鲁棒性的特点，又具有SVM学习与泛化误差的上、下界，从而得到其优化问题如下：泛化能力强、

6、全局最优等特点。minJ(w，A，A，0)=toTto／2+b∑(A+A)(2)选取最优化的SVM参数对其学习和泛化能=l力的提高很重要，Fc的模糊比例因子也需根据对s．t．Y一-厂()≤+A，象的变化进行调整。本文采用遗传算法(GA)优-厂()一Y≤+A，A，A≥0化SVM参数和模糊比例因子¨。式中，第l、2项分别表示最小化结构风险、样本误差，约束常数b在两者之问作出折衷，A，A为松弛变量，不敏感1SVM简介系数8用于定义线性不敏感损失函数：设给定训练集{，Y}NCRXR，利用非L(x,y：lY—f(x)l=max(0，lY-Ax)l—)线性映射将输入数据映射到高维特征空间，再(3)

7、进行线性回归，回归可表达为：式(2)的求解可通过其对偶形式的Lagrange／l()=60·()+a(1)多项式进行，将问题转变为J：维普资讯http://www.cqvip.com程启明。等基于GA算法的FSVM控制器及其在主汽温控制上的应用被控对象的输入值、系统的偏差值、系统的偏差变maxQ(卢)=一∑(一)(届一J吕I)K(，)／R．f=I化率。控制系统的输入和输出变量采取模糊化处，vN理，并对它们的空间进行模糊区域划分；控制系统2+∑(