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采用Brent优化的核学习单步预测控制算法
被引量：
5
1
作者
刘毅
王海清
李平
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期107-110,共4页
针对非线性SISO系统,提出一种基于核学习辨识模型的单步预测控制算法(kernel learning one-step-ahead predictive control,KLOPC).通过KL辨识模型得到系统的一步超前预报值,并引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误...
针对非线性SISO系统,提出一种基于核学习辨识模型的单步预测控制算法(kernel learning one-step-ahead predictive control,KLOPC).通过KL辨识模型得到系统的一步超前预报值,并引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造一步加权预测控制性能指标,然后采用Brent一维搜索方法求取控制律.该方法无需任何相关的导数信息,需调整的参数少,求解效率高.在一非线性液位系统的仿真研究表明了KLOPC优于整定的PID和其它基于KL模型的控制方法,对噪声和扰动等均具有更好的鲁棒性和自适应性.
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关键词
非线性系统
核学习
单步预测控制
brent
优化
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职称材料
题名
采用Brent优化的核学习单步预测控制算法
被引量：
5
1
作者
刘毅
王海清
李平
机构
浙江大学工业控制技术国家重点实验室工业控制研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期107-110,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(20576116)
国家科技支撑计划资助项目(2007BAF14B02)
文摘
针对非线性SISO系统,提出一种基于核学习辨识模型的单步预测控制算法(kernel learning one-step-ahead predictive control,KLOPC).通过KL辨识模型得到系统的一步超前预报值,并引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造一步加权预测控制性能指标,然后采用Brent一维搜索方法求取控制律.该方法无需任何相关的导数信息,需调整的参数少,求解效率高.在一非线性液位系统的仿真研究表明了KLOPC优于整定的PID和其它基于KL模型的控制方法,对噪声和扰动等均具有更好的鲁棒性和自适应性.
关键词
非线性系统
核学习
单步预测控制
brent
优化
Keywords
nonlinear system
kernel learning
one-step-ahead predictive control
brent
optimization
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP301.6 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用Brent优化的核学习单步预测控制算法
刘毅
王海清
李平
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
5
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职称材料
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