基于支持向量机N4SID辨识模型的非线性预测控制  

Nonlinear model predictive control based on N4SID model identification using support vector machines

作　　者：向立志[1] 史运涛[1] 高东杰[1] 

机构地区：[1]中国科学院自动化研究所综合自动化工程研究中心,北京100080

出　　处：《控制与决策》2007年第5期549-553,共5页Control and Decision

基　　金：中科院知识创新工程重大项目(KGCX-SW-15)

摘　　要：针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间(N4SID)模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控制律的求解,从而实现了一种新的基于支持向量机N4SID辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.To the problems of the model identification and predictive control of nonlinear systems in the domain of industry control, a nonlinear model predictive control algorithm is presented. The nonlinear function is constructed by least squares support vector machines regression. A numerical algorithm for subspace state space system identification is utilized to identify a nonlinear stat-space model,which is used to construct a nonlinear model predictive controller. In deriving the control law, a quasi-Newton algorithm is applied to implement the nonlinear model predictive control （NMPC） algorithm. The simulation result shows the validity and feasibility of the NMPC algorithm.

关 键 词：最小二乘支持向量机 N4SID模型辨识 非线性状态空间模型 非线性预测控制 拟牛顿算法 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]