基于SVM的網(wǎng)絡(luò)廣義預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的研究.pdf

1、本文在廣泛研究國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)發(fā)展與現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，總結(jié)了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(NCS)以往研究成果及采用的研究方法，介紹其基本問題，包括時(shí)變傳送周期、網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延、單包和多包數(shù)據(jù)傳輸、網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)丟包及網(wǎng)絡(luò)調(diào)度等。針對(duì)時(shí)延對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制危害的特點(diǎn)，研究開發(fā)一種適合于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的先進(jìn)控制策略。 采用基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的網(wǎng)絡(luò)--支持向量機(jī)(SVM)，利用其可以任意逼近非線性系統(tǒng)、學(xué)習(xí)速度快、泛化能力強(qiáng)的良好特性對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)進(jìn)行模型預(yù)測(cè)，并將

2、SVM作為廣義預(yù)測(cè)控制(GPC)算法中的預(yù)測(cè)模型，設(shè)計(jì)基于支持向量機(jī)的廣義預(yù)測(cè)控制算法。由于運(yùn)用了先進(jìn)預(yù)估技術(shù)和隊(duì)列機(jī)制，為被控對(duì)象選擇最合適的控制信號(hào)，降低了時(shí)延對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的危害。 通過MATLAB仿真分析，選擇了擬合效果好、易于改變參數(shù)的V-SVM方法對(duì)具體受控對(duì)象進(jìn)行模型預(yù)測(cè)，同時(shí)經(jīng)過GPC的參數(shù)比較獲得控制器的最優(yōu)參數(shù)。與PID控制相比較，基于SVM的GPC算法在網(wǎng)絡(luò)控制方面超調(diào)量較小，調(diào)整時(shí)間較短，控制效果更好。