兰州理工大学学报
蘭州理工大學學報
란주리공대학학보
JOURNAL OF LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2009年
2期
70-75
,共6页
主动容错控制%支持向量机%多模型%预测控制
主動容錯控製%支持嚮量機%多模型%預測控製
주동용착공제%지지향량궤%다모형%예측공제
针对具有故障先验知识的非线性系统,在基于BP神经网络多模型预测的主动容错控制方法中,存在建模所需样本多、网络结构难以确定、收敛速度慢、易陷入局部极值及非线性预测控制计算复杂等缺点,提出一种基于LS-SVM的多模型主动预测容错控制方法.首先基于LS-SVM建立系统正常或已知故障模式的动态模型库,实际运行时依据对系统性能容忍度指标与模型失配度指标的实时计算分析,判断系统所处的不同运行模式,既而采用对LS-SVM非线性核函数的线性化近似表示方法求取对应系统不同运行模式的局部线性预测控制律以实现对系统故障的主动容错.以一非线性系统实例仿真验证所述方法的可行性和有效性.
針對具有故障先驗知識的非線性繫統,在基于BP神經網絡多模型預測的主動容錯控製方法中,存在建模所需樣本多、網絡結構難以確定、收斂速度慢、易陷入跼部極值及非線性預測控製計算複雜等缺點,提齣一種基于LS-SVM的多模型主動預測容錯控製方法.首先基于LS-SVM建立繫統正常或已知故障模式的動態模型庫,實際運行時依據對繫統性能容忍度指標與模型失配度指標的實時計算分析,判斷繫統所處的不同運行模式,既而採用對LS-SVM非線性覈函數的線性化近似錶示方法求取對應繫統不同運行模式的跼部線性預測控製律以實現對繫統故障的主動容錯.以一非線性繫統實例倣真驗證所述方法的可行性和有效性.
침대구유고장선험지식적비선성계통,재기우BP신경망락다모형예측적주동용착공제방법중,존재건모소수양본다、망락결구난이학정、수렴속도만、역함입국부겁치급비선성예측공제계산복잡등결점,제출일충기우LS-SVM적다모형주동예측용착공제방법.수선기우LS-SVM건립계통정상혹이지고장모식적동태모형고,실제운행시의거대계통성능용인도지표여모형실배도지표적실시계산분석,판단계통소처적불동운행모식,기이채용대LS-SVM비선성핵함수적선성화근사표시방법구취대응계통불동운행모식적국부선성예측공제률이실현대계통고장적주동용착.이일비선성계통실례방진험증소술방법적가행성화유효성.
