基于LS-SVM的仿射非线性系统的最优跟随控制

发布时间：2018-03-31 13:17

  本文选题：最小二乘支持向量机　切入点：仿射非线性系统　出处：《天津工业大学学报》2017年02期

【摘要】：针对仿射非线性系统的最优跟随控制问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的数据驱动方法.通过非线性系统已知信息和期望轨迹的离散数据构建LS-SVM模型,获得最优跟随轨线的近似解并求得最优跟随控制器,使系统达到期望的动态性能.数值算例仿真证实,该方法具有优化和学习能力,能够实现在较小误差范围内对期望轨迹的准确跟踪.
[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.
【作者单位】： 天津大学电气与自动化工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61473202)
【分类号】：O232

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本文编号：1690900