基于在线LS-SVM的网络预测控制系统  

Networked Predictive Control System Based on Online LS-SVM

作　　者：雷必成[1,2] 王万良[1] 李祖欣[3] 

机构地区：[1]工浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310014 [2]台州学院物理与电子工程学院,浙江台州318000 [3]湖州师范学院信息与工程学院,浙江湖州313000

出　　处：《信息与控制》2009年第2期163-169,共7页Information and Control

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60573123,60573056);浙江省教育厅科研项目(20070521)

摘　　要：针对网络控制系统(NCS)的鲁棒性,提出基于在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测控制方法.在LS-SVM的基础上,利用训练数据窗及训练数据阈值,推导出适合控制系统的在线训练方法.当在线LS-SVM的核函数取线性函数时,结合预测控制方法得到在线LS-SVM预测控制量的方程解,并将其应用于存在时延、丢包及包序错乱的NCS进行验证.仿真显示了该方法的快速性、准确性、鲁棒性.For the robustness of networked control system （NCS）, a predictive control method based on online least squares support vector machine （LS-SVM） is proposed. Based on LS-SVM, training data window and training data threshold are employed to develop an online training method suitable for the control system. When the kernel function is linear in the online LS-SVM, the control variable can be solved by integrating the method of predictive control. In order to make validation, the method is applied to the NCS which has time delay, data packet dropout and desequencing. The results of simulation show that the presented method is rapid, accurate and robust.

关 键 词：网络控制系统 预测控制 在线最小二乘支持向量机 核函数 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]