基于SVM多模型預(yù)測的主動(dòng)容錯(cuò)控制方法研究.pdf

1、本文以非線性系統(tǒng)為研究對象，在前期提出的基于多模型主動(dòng)容錯(cuò)控制思想的基礎(chǔ)上，針對系統(tǒng)可能出現(xiàn)的各種已知或者未知故障情形，提出了基于LS—SVM多模型預(yù)測的主動(dòng)容錯(cuò)控制方案，圍繞所提出的方案，主要進(jìn)行了以下幾方面的研究工作： 1）針對具有故障先驗(yàn)知識(shí)的非線性系統(tǒng)，提出一種基于LS—SVM多模型的主動(dòng)預(yù)測容錯(cuò)控制方法。考慮到基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模型預(yù)測的主動(dòng)容錯(cuò)控制方法，存在建模所需樣本多、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定、收斂速度慢、易陷入局部極值

2、等缺點(diǎn)，利用LS—SVM建模所需樣本少、求解速度快且全局最優(yōu)等優(yōu)點(diǎn)彌補(bǔ)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的不足；同時(shí)考慮到非線性預(yù)測控制計(jì)算復(fù)雜，又將支持向量機(jī)非線性核函數(shù)進(jìn)行線性化表示，使復(fù)雜的非線性多步預(yù)測方程轉(zhuǎn)化為一系列簡單直觀的線性多步預(yù)測形式，從而簡化了預(yù)測控制律求取的復(fù)雜性，并以非線性系統(tǒng)實(shí)例仿真驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。 2）針對非線性系統(tǒng)可能出現(xiàn)的未知故障，將動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)引入LS—SVM多模型主動(dòng)預(yù)測容錯(cuò)控制，以一種過渡容

3、錯(cuò)策略實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)對未知故障的主動(dòng)容錯(cuò)。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生未知故障時(shí)，動(dòng)態(tài)模型庫中無與之匹配的模型，需在線建模，文中借助動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)對模型的補(bǔ)充、完善功能，提出了動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)五步補(bǔ)充循環(huán)算法，在快速建立系統(tǒng)未知故障模式LS—SVM模型的同時(shí)，采用模型擇近控制策略安全實(shí)現(xiàn)了建模過程的過渡容錯(cuò)，進(jìn)而以新建模型進(jìn)行預(yù)測控制律的計(jì)算，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對未知故障的主動(dòng)容錯(cuò)。 3）對文中給出的基于LS—SVM多模型的主動(dòng)預(yù)測容錯(cuò)控制的系統(tǒng)性能進(jìn)行了簡單分析。