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1.
发电机组汽门系统的多模型自学习控制
袁小芳
王耀南
孙炜
吴亮红
《控制与决策》
2007,22(7):769-773
针对发电机组的非线性、大范围运行等实际问题,研究了用于汽门系统的多模型自学习控制(MMSC),首先根据各种工况下的样本数据归纳出模糊控制规则;然后由模糊聚类算法将多种工况约简为典型工况,得到相应的子模型模糊控制器(FLC).以子模型FLC输出的加权集成作为MMSC的控制输出,而加权系数取决干子模型匹配度.在子模型FLC学习优化中,由支持向量机离线逼近模糊规则曲面,再由梯度下降算法在线自学习.仿真实验验证了所设计控制器的优良性能.
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