【摘 要】
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针对传统焦炉冷鼓系统控制复杂性高、非线性强、抗干扰能力弱以及无法使用数学模型精准拟合等问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的非线性在线支持向量回归(OSVR)的模型预测控制策略.利用OSVR的辨识方式建立预测控制模型,根据该辨识策略的在线学习能力进行模型的在线校正;通过PSO算法对系统的目标函数进行滚动优化,完成对系统的预测控制,且利用仿真实验对该控制策略进行验证.结果表明:该策略能够缩短焦炉冷鼓控制系统的响应时间,提高系统的运行效率;粒子群的优化策略具备较强的自我学习能力,提高了系统的抗干扰能力,
【机 构】
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安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山243032
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针对传统焦炉冷鼓系统控制复杂性高、非线性强、抗干扰能力弱以及无法使用数学模型精准拟合等问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的非线性在线支持向量回归(OSVR)的模型预测控制策略.利用OSVR的辨识方式建立预测控制模型,根据该辨识策略的在线学习能力进行模型的在线校正;通过PSO算法对系统的目标函数进行滚动优化,完成对系统的预测控制,且利用仿真实验对该控制策略进行验证.结果表明:该策略能够缩短焦炉冷鼓控制系统的响应时间,提高系统的运行效率;粒子群的优化策略具备较强的自我学习能力,提高了系统的抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.
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