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基于最小二乘支持向量机的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制
引用本文:谢春利,邵诚,赵丹丹.基于最小二乘支持向量机的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制[J].信息与控制,2010,39(1):1-1.
作者姓名:谢春利  邵诚  赵丹丹
作者单位:1. 大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁,大连,116024;大连民族学院机电信息工程学院,辽宁,大连,116600
2. 大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁,大连,116024
3. 大连民族学院计算机科学与工程学院,辽宁,大连,116600
基金项目:国家973计划资助项目 
摘    要:提出了一种基于最小二乘支持向量机的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制方法. 该方法通过最小二乘支 持向量机在线修正由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,使得系统输出可以准确跟踪参考模型输 出. 最小二乘支持向量机的参数调整规律由李亚普诺夫稳定性理论导出. 文中证明了非线性系统的稳定性,仿真结果 证明了该方法的有效性.

关 键 词:支持向量机  非线性  动态逆  自适应控制

Robust Adaptive Tracking Control for Nonlinear System Based on Least Squares Support Vector Machine
XIE Chunli,SHAO Cheng,ZHAO Dandan.Robust Adaptive Tracking Control for Nonlinear System Based on Least Squares Support Vector Machine[J].Information and Control,2010,39(1):1-1.
Authors:XIE Chunli  SHAO Cheng  ZHAO Dandan
Affiliation:XIE Chunli1,2,SHAO Cheng1,ZHAO D,an3(1.School of Electronic , Information Engineering,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China,2.College of Electromechanical , Information Engineering,Dalian Nationalities University,Dalian 116600,3.School of Computer Science , Engineering,China)
Abstract:A method of robust adaptive tracking control for nonlinear systems based on least squares support vector machines(LS-SVM) is presented.The no-linear system inverse error caused by modeling error and uncertain factors is regulated with LS-SVM on-line in order to make the system outputs accurately track the outputs of the reference model.The updating rule of LS-SVM parameters is derived from Lyapunov stability theroy.The stability of the nonlinear system is proved.Simulaton results demonstrate the effectivene...
Keywords:support vector machines (SVM)  nonlinear  dynamic inversion  adaptive control
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