本文選題：最小二乘支持向量機(jī)　切入點(diǎn)：仿射非線性系統(tǒng)　出處：《天津工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：針對(duì)仿射非線性系統(tǒng)的最優(yōu)跟隨控制問(wèn)題,提出了一種基于最小二乘支持向量機(jī)(least squares support vector machine,LS-SVM)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法.通過(guò)非線性系統(tǒng)已知信息和期望軌跡的離散數(shù)據(jù)構(gòu)建LS-SVM模型,獲得最優(yōu)跟隨軌線的近似解并求得最優(yōu)跟隨控制器,使系統(tǒng)達(dá)到期望的動(dòng)態(tài)性能.數(shù)值算例仿真證實(shí),該方法具有優(yōu)化和學(xué)習(xí)能力,能夠?qū)崿F(xiàn)在較小誤差范圍內(nèi)對(duì)期望軌跡的準(zhǔn)確跟蹤.
[Abstract]:To solve the problem of optimal following control for affine nonlinear systems, a data-driven method based on least squares support vector machine (squares support vector machine) is proposed. The LS-SVM model is constructed by discrete data of known information and expected trajectory of nonlinear systems. The approximate solution of the optimal trajectory is obtained and the optimal tracking controller is obtained, which makes the system achieve the desired dynamic performance. The numerical simulation results show that the method has the ability of optimization and learning. It can accurately track the desired trajectory in a small error range.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61473202)
【分類號(hào)】：O232

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本文編號(hào)：1690900