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、模糊辨識就是采用模糊集合理論，根據(jù)系統(tǒng)的輸入輸出值來辨識系統(tǒng)的模糊模型。目前，它被廣泛地應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的辨識中。現(xiàn)有辨識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題。模糊模型辨識主要分為結(jié)構(gòu)辨識和參數(shù)辨識兩個部分，其中最重要的便是結(jié)構(gòu)辨識，目前尚未形成對結(jié)構(gòu)辨識完善的理論。而且，目前的一些模糊模型辨識方法很難應(yīng)用到實際生產(chǎn)過程中，其中一個主要的原因就是傳統(tǒng)辨識方法存在計算復(fù)雜度高與龐大的規(guī)則庫的問題。因此，本文研究

2、的主要出發(fā)點就是如何設(shè)計簡單有效的辨識算法，以及減少其計算復(fù)雜度，使其適用于工業(yè)生產(chǎn)過程中。
　　本文研究了一種基于最小二乘支持向量機（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?，然后將其應(yīng)用到先進鑄造設(shè)備的定量澆鑄控制。主要做了以下工作：
　?。?）針對標(biāo)準(zhǔn)支持向量機模糊建模方法的計算復(fù)雜度高問題，引入LSSVM算法的等式約束，明顯的提高了建模效率。
　　（2）通過LSSVM算法對

3、模糊模型進行結(jié)構(gòu)劃分，實現(xiàn)模糊模型的結(jié)構(gòu)辨識；在不改變訓(xùn)練參數(shù)的情況下，通過剪枝算法得到具有稀疏性的支持向量，依據(jù)支持向量的個數(shù)來劃分模糊空間，從而使得模型結(jié)構(gòu)簡單，便于應(yīng)用推廣。
　?。?）將LSSVM模糊模型引入內(nèi)?？刂浦校瑢⑵渥鳛橄到y(tǒng)的內(nèi)部模型，并且根據(jù)該模型設(shè)計了逆模型控制器。
　?。?）設(shè)計了整個定量澆鑄控制系統(tǒng)。主要分析了定量澆鑄加壓控制系統(tǒng)的控制特點，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