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非线性控制系统的支持向量机辨识建模研究

Research on SVM identification modeling for nonlinear control system

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【作者】 曹克强胡良谋李小刚熊申辉胡飞

【Author】 CAO Ke-qiang1,HU Liang-mou1,LI Xiao-gang1,XIONG Shen-hui2,HU Fei3(1 Engineering Institute,Air Force Engineering University,Xi’ an 710038,China;2 Command Ministry of Air Force Logistics Ministry,Beijing 100720,China;3 Ari Force Equipment Ministry of Guangzhou Military Area,Guangzhou 510071,China)

【机构】 空军工程大学工程学院空军后勤部司令部广州军区空军装备部

【摘要】 针对非线性控制系统辨识建模难的问题,系统研究了基于支持向量机的非线性控制系统的辨识建模理论和方法,然后利用回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)设计了一个非线性控制系统的辨识建模系统。仿真试验结果表明,SVR具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该辨识方法的有效性和先进性。

【Abstract】 Aiming at the problem of hard system identification modeling for nonlinear control system,the theory and the method of identification modeling for nonlinear control system based on Support Vector Machines(SVM)are studied in detail.Then a identification modeling system is designed for nonlinear control system by using Support Vector Regression(SVR).The simulation results show that SVR has high modeling precision,strong generalization and high fault diagnosis precision.Therefore the identification method mentioned above is valid and advanced.

【基金】 中国博士后科学基金资助项目(20090460116);中国博士后科学基金特别资助项目(201003788)
  • 【文献出处】 现代制造工程 ,Modern Manufacturing Engineering , 编辑部邮箱 ,2011年07期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】223
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