PCA-LSSVM方法的控制系统性能评估.pdf

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1、PCA-LSSVM方法的控制系统性能评估蔡宏斌。等PCA—LSSVM方法的控制系统性能评估PerformanceAssessmentBasedonPCA—LSSVMforControlSystem罄宏盍芪笏成利(辽宁石油化工大学信息与控制工程学院，辽宁抚顺113001)摘要：为了准确地评价多变量控制系统的性能，并简化其评价过程的计算复杂度，提出了基于主元分析(PCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的多变量控制系统性能评价方法。该方法将原始自变量数据通过PCA方法进行降维处理，利用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数，将不等式约束变为等式约束，从而将二次规划问题转变为

2、线性方程组的求解，并对LSSVM的参数选取做了改进。该方法在性能评价过程中不需要求解系统关联矩阵，简化了求解的复杂性。仿真实例验证了PCA．LSSVM性能评价方法更能反映控制系统真实性能。关键词：最小二乘支持向量机多变量控制系统主元分析关联矩阵性能指标性能评价中图分类号：TPl3文献标志码：AAbstract：Inordertoevaluateaccuratelytheperformanceofmulti—variablecontrolsystemandsimplifythecomputationalcomplexityoftheevaluationprocess，theperfor

3、manceassessmentmethodbasedonthecombinationofprincipalcomponentanalysis(PCA)andleastsquaresupportvectormachine(LSSVM)formulti-variablecontrolsystemisproposed．ThedimensionreductionoftheoriginalindependentvariablesisconductedbyPCAmethod；theinsensitivelossfunctioninSVMisreplacedbyquadraticlossfunct

4、ion-andtheinequalityconstraintsisreplacedbyequalityconstraints，thusthequadraticprogrammingisconvertedintothesolutionoflinearequations；inaddition。theselectionofparametersofISSVMisimproved．Thesolvingofsystemassociatedmatrixisnotnecessarywiththismethodforperformanceassessment，andthesolvingcomplexi

5、tyissimplified．ThepracticalexampleofsimulationverifiesthatthePCA-LSSVMmethodbetterreflectstherealperformanceofthecontrolsystem．Keywords：LeastsquaresupportvectormachineMulti-variablecontrolsystemPrincipalcomponentanalysisAssociatedmatrixPerformanceindexesPerformanceevaluation0引言评估控制系统的性能对于企业的发展具

6、有重大意义。目前。相继出现了不少新的研究成果[1]。工业控制回路大多是多变量的。因此研究多变量控制系统的性能评估方法具有更长远的意义[2]。在使用最小方差控制(minimumvariancecontr01．MVC)基准方法进行控制系统性能评价时，需要完整的过程模型和关联矩阵的信息¨。4]。有学者采用一个实用的次优多变量MVC控制基准，即只需要关联矩阵的阶次而不必构造出关联矩阵∞]。利用Markov参数和闭环运行数据的性能评估方法也只需要获知过程的时滞阶次信息M】。本文研究了主元分析(耐ncipaIcomponentanalysis，辽宁省科技攻关基金资助项目(编号：201121601

7、1)。修改稿收到日期：2013—04—10。第一作者蔡宏斌(1987一)，男，现为辽宁石油化工大学控制理论与控制工程专业在读硕士研究生：主要从事工业过程的先进控制与优化、控制器性能评估方面的研究。PCA)与最小二乘支持向量机相结合的性能评价算法。该方法先将原始数据通过主元分析方法进行降维处理：再把获得的新主成分使用最小二乘支持向量机进行训练：然后再通过建立新模型计算出控制系统性能指标，得到更为准确的性能评价指标。1主元分析主元分析的对象是样本点×定／变量类