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讨论一类具有状态饱和非线性的离散线性系统稳定性分析问题. 通过引入无穷范数小于等于1 的自由矩阵与对角元素非正的对角矩阵, 将状态饱和离散线性系统的状态变量约束在一个凸多面体内, 进而以矩阵不等式形式给出状态饱和离散线性系统的稳定性判据, 并给出该矩阵不等式的迭代线性矩阵不等式算法. 基于这一稳定性判据, 给出了基于迭代线性矩阵不等式的状态反馈控制律设计算法. 通过状态饱和离散线性系统的状态空间分割方法, 给 出了保守性更小的稳定性判据, 并给出了相应的迭代线性矩阵不等式算法. 数值例子验证了所给出方法的正确性与有效性.
相似文献23.
基于最小二乘支持向量机逆系统的赖氨酸发酵过程解耦控制 总被引:1,自引:0,他引:1
将逆系统方法与支持向量机相结合,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的阶逆系统的赖氨酸发酵过程多变量非线性解耦控制方法.在分析了系统可逆性的基础上,利用具有高斯核函数的LS-SVM离线建立赖氨酸发酵过程的非线性逆模型.将得到的LS-SVM逆系统串联在原反应系统之前,使得复杂的非线性多变量系统解耦成多个相对独立的单输入单输出伪线性子系统,从而可用线性系统控制方法对其进行控制.仿真结果表明,LS-SVM逆系统解耦控制方法具有良好的逼近非线性系统的性能.该方法为实现多输入多输出非线性系统的解耦控制提供了一条新的思路. 相似文献
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研究一类具有状态饱和约束的离散线性系统的 ∞控制问题.通过引入一个无穷范数小于等于1的自由变量,将状态饱和约束下的离散线性系统状态变量约束在一个凸多面体内.在此基础上,给出了状态饱和离散线性系统的有界实引理,并研究了状态反馈控制律设计算法.所给出的结论表示为双线性矩阵不等式,可通过所提出的迭代线性矩阵不等式算法求解.最后通过数值例子验证了所提出算法的正确性和有效性. 相似文献
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基于聚类动态LS-SVM的L-赖氨酸发酵过程软测量方法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对生化反应过程中软测量模型存在的模型失效问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和动态LS-SVM的混合建模方法.首先,采用FCM算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集,然后对每一类分别采用LS-SVM进行训练并建立子模型.对于带有新信息的样本数据首先计算其对每一类的模糊隶属度函数,然后用隶属度最大的一类所对应的子模型进行动态学习,并更新子模型.将所提出的软测量建模方法用于对L-赖氨酸发酵过程关键生物量参数的预测,实验结果表明所提出的建模方法可以有效地增强软测量模型适应工况变化的能力,提高其预测精度. 相似文献
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基于CPSO与LSSVM融合的发酵过程软测量建模 总被引:2,自引:0,他引:2
发酵过程是一个复杂的时变、非线性、强耦合过程.发酵过程中的关键参量菌体浓度通常难以用传统物理传感器实时在线检测.为了测量该参数,将CPSO算法与LSSVM相结合构建发酵过程软测量模型.模型采用CPSO算法优化LSSVM软测量模型参数,克服了常规交叉验证法选取参数的耗时和盲目性.仿真结果表明,CPSO-LSSVM软测量模型较LSSVM软测量模型更能在较短的时间内获得较高的收敛精度,其平均误差为2.05%,说明该软测量模型可用于发酵过程不可在线测量的菌体浓度的实时在线软测量,并且预测精度高,预测速度快,预测能力强.该软测量建模方法也为发酵过程其他关键参量的实时在线测量提供了新的途径. 相似文献
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针对生化反应过程中软测量模型随着时间的推移而出现的模型老化现象,提出一种基于增量学习的自适应模糊支持向量机软测量建模方法.它首先将输入空间中的样本映射到高维特征空间,然后根据样本偏离超平面的程度赋予不同的模糊隶属度,建立模糊支持向量机软测量模型,并在模型投入现场运行后,通过一种改进的增量学习算法在线更新模型参数以自适应获得更加准确的软测量模型.以L-赖氨酸流加发酵过程为例,验证了所提算法能够从过程的第2批次开始对关键生物量参数(菌丝浓度和基质浓度)进行较准确的在线预测,与普通的模糊支持向量机建模方法相比具有较高的预测精度和自适应性. 相似文献