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支持向量机α阶逆系统控制——连续非线性系统
被引量：
5
1
作者
宋夫华
李平
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期386-389,共4页
针对传统逆系统方法中逆模型难以建立的问题,提出了连续非线性系统基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶的逆系统控制方法.该方法用具有径向基核函数(RBF)的LS-SVM,离线建立被控对象的静态非线性逆模型.由静态非线性逆模型外加若干表征...
针对传统逆系统方法中逆模型难以建立的问题,提出了连续非线性系统基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶的逆系统控制方法.该方法用具有径向基核函数(RBF)的LS-SVM,离线建立被控对象的静态非线性逆模型.由静态非线性逆模型外加若干表征非线性动态特性的积分器,构成了连续非线性系统的α阶逆系统.将得到的LS-SVMα阶逆系统串连在原系统之前,得到基本上线性化的伪线性系统,进而将复杂的非线性问题转化为线性问题.仿真结果表明,在没有被控对象先验知识的情况下,利用该方法能准确地建立连续非线性系统的逆模型.基于SVM的α阶逆系统方法适应于较一般的连续非线性系统,且具有良好的控制性能.
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关键词
非线性连续系统
逆系统方法
最小二乘支持向量机
非线性建模
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职称材料
基于MCUSUM-ICA-PCA的微小故障检测
被引量：
12
2
作者
葛志强
宋执环
杨春节
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期373-377,411,共6页
针对过程中难以检测到的微小、缓变故障的检测问题,以及过程中普遍存在的非高斯信息,提出一种新的多变量统计过程监测方法.把传统的单变量累计和控制图(CUSUM)扩展为多变量的形式,并与独立成分分析(ICA)和传统的主元分析(PCA)方法相结合...
针对过程中难以检测到的微小、缓变故障的检测问题,以及过程中普遍存在的非高斯信息,提出一种新的多变量统计过程监测方法.把传统的单变量累计和控制图(CUSUM)扩展为多变量的形式,并与独立成分分析(ICA)和传统的主元分析(PCA)方法相结合,构成新的MCUSUM-ICA-PCA方法,采用ICA-PCA两步信息提取策略,完整地提取出过程的非高斯和高斯信息,重新构造统计量并建立其对应的统计限.通过对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究,验证了该方法的可行性和有效性,改善了该过程微小故障的检测效果,从而更好地保证过程运行的安全、稳定性.
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关键词
累计和
独立成分分析
MCUSUM—ICA—PCA
微小故障
非高斯信息
过程监测
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职称材料
题名
支持向量机α阶逆系统控制——连续非线性系统
被引量：
5
1
作者
宋夫华
李平
机构
浙江大学工业控制国家重点实验室工业控制技术研究所
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期386-389,共4页
基金
教育部博士专项基金资助项目(20020335106)
国家"973"重点基础研究发展规划资助项目(2002C13312200)
文摘
针对传统逆系统方法中逆模型难以建立的问题,提出了连续非线性系统基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶的逆系统控制方法.该方法用具有径向基核函数(RBF)的LS-SVM,离线建立被控对象的静态非线性逆模型.由静态非线性逆模型外加若干表征非线性动态特性的积分器,构成了连续非线性系统的α阶逆系统.将得到的LS-SVMα阶逆系统串连在原系统之前,得到基本上线性化的伪线性系统,进而将复杂的非线性问题转化为线性问题.仿真结果表明,在没有被控对象先验知识的情况下,利用该方法能准确地建立连续非线性系统的逆模型.基于SVM的α阶逆系统方法适应于较一般的连续非线性系统,且具有良好的控制性能.
关键词
非线性连续系统
逆系统方法
最小二乘支持向量机
非线性建模
Keywords
nonlinear continuous system
inverse system method
least squares support vector machines
nonlinear modeling
分类号
TP271 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于MCUSUM-ICA-PCA的微小故障检测
被引量：
12
2
作者
葛志强
宋执环
杨春节
机构
浙江大学
工业
控制
国家
重点
实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期373-377,411,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(20576116)
文摘
针对过程中难以检测到的微小、缓变故障的检测问题,以及过程中普遍存在的非高斯信息,提出一种新的多变量统计过程监测方法.把传统的单变量累计和控制图(CUSUM)扩展为多变量的形式,并与独立成分分析(ICA)和传统的主元分析(PCA)方法相结合,构成新的MCUSUM-ICA-PCA方法,采用ICA-PCA两步信息提取策略,完整地提取出过程的非高斯和高斯信息,重新构造统计量并建立其对应的统计限.通过对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究,验证了该方法的可行性和有效性,改善了该过程微小故障的检测效果,从而更好地保证过程运行的安全、稳定性.
关键词
累计和
独立成分分析
MCUSUM—ICA—PCA
微小故障
非高斯信息
过程监测
Keywords
cumulative sum
independent component analysis
MCUSUM-ICA-PCA
small shifts
non- Gauss information
process monitoring
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量机α阶逆系统控制——连续非线性系统
宋夫华
李平
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
5
在线阅读
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职称材料
2
基于MCUSUM-ICA-PCA的微小故障检测
葛志强
宋执环
杨春节
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
12
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职称材料
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