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基于PSO滚动优化的LS-SVM预测控制


□ 陈进东 王鲜芳 潘 丰

  (江南大学 通信与控制工程学院, 江苏无锡 214122)
  
  摘 要:
  针对非线性时延系统、传统预测控制算法难以建立精确模型、控制精度不高的现状,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习,建立其预测模型;然后运用粒子群(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真结果表明,基于该方法的非线性系统预测控制具有较好的控制效果。
  关键词:非线性模型预测控制; 非线性建模; 最小二乘支持向量机; 粒子群算法
  中图分类号:TP273文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2009)04-1381-03
  
  Predictive controlling of LS-SVM based on rolling optimization by PSO
  
  CHEN Jin-dong,WANG Xian-fang,PAN Feng
  (School of Communication & Control Engineering, Jiangnan University, Wuxi Jiangsu214122,China)
  
  Abstract:It is difficult to build an accurate model using the traditional predictive control algorithm for the nonlinear time delay system, and the control accuracy is low. This paper proposed a nonlinear predictive control algorithm based on least squares support vector machines (LS-SVM) model. It obtained the nonlinear off-line model of the nonlinear system by LS-SVM to train a sequence data of input and output, and finished the whole rolling optimization procedure by PSO. The simulation results illustrate that the nonlinear predictive control using LS-SVM is effective. ......
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