基于LSSVM算法的模糊建模及在鑄造設(shè)備控制中的應(yīng)用.pdf

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。現(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)模控制策略，然后將其應(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。
　?。?）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。
　?。?）將LSSVM模糊模型引入內(nèi)模控制中，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