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1、模糊辨識(shí)就是采用模糊集合理論,根據(jù)系統(tǒng)的輸入輸出值來(lái)辨識(shí)系統(tǒng)的模糊模型。目前,它被廣泛地應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的辨識(shí)中?,F(xiàn)有辨識(shí)算法仍存在一些難題,例如避免“維數(shù)災(zāi)難”和提高模型泛化能力的問(wèn)題。模糊模型辨識(shí)主要分為結(jié)構(gòu)辨識(shí)和參數(shù)辨識(shí)兩個(gè)部分,其中最重要的便是結(jié)構(gòu)辨識(shí),目前尚未形成對(duì)結(jié)構(gòu)辨識(shí)完善的理論。而且,目前的一些模糊模型辨識(shí)方法很難應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,其中一個(gè)主要的原因就是傳統(tǒng)辨識(shí)方法存在計(jì)算復(fù)雜度高與龐大的規(guī)則庫(kù)的問(wèn)題。因此,本文研究
2、的主要出發(fā)點(diǎn)就是如何設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單有效的辨識(shí)算法,以及減少其計(jì)算復(fù)雜度,使其適用于工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中。
本文研究了一種基于最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的T-S模糊建模新方法,提出了一種基于LSSVM的模糊內(nèi)??刂撇呗裕缓髮⑵鋺?yīng)用到先進(jìn)鑄造設(shè)備的定量澆鑄控制。主要做了以下工作:
?。?)針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)模糊建模方法的計(jì)算復(fù)雜度高問(wèn)題,引入LSSVM算法的等式約束,明顯的提高了建模效率。
(2)通過(guò)LSSVM算法對(duì)
3、模糊模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)劃分,實(shí)現(xiàn)模糊模型的結(jié)構(gòu)辨識(shí);在不改變訓(xùn)練參數(shù)的情況下,通過(guò)剪枝算法得到具有稀疏性的支持向量,依據(jù)支持向量的個(gè)數(shù)來(lái)劃分模糊空間,從而使得模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,便于應(yīng)用推廣。
(3)將LSSVM模糊模型引入內(nèi)??刂浦?,將其作為系統(tǒng)的內(nèi)部模型,并且根據(jù)該模型設(shè)計(jì)了逆模型控制器。
(4)設(shè)計(jì)了整個(gè)定量澆鑄控制系統(tǒng)。主要分析了定量澆鑄加壓控制系統(tǒng)的控制特點(diǎn),建立了仿真模型。仿真結(jié)果表明,在定量澆鑄的液面加壓系統(tǒng)中,基
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