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浙江大学学报(工学版)
J4  2008, Vol. 42 Issue (11): 1926-1930    
论文     
解析的核学习自适应单步预测控制算法
浙江大学 工业控制技术国家重点实验室，浙江 杭州 310027
 全文: PDF 
摘要：

针对非线性系统，在非线性广义最小方差控制律的基础上，提出了一种基于核学习辨识模型的自适应单步预测控制（KLAOPC）算法.首先辨识出非线性系统的核学习模型，并利用Taylor近似线性化方法获得控制律.采用中值定理证明了控制律的收敛性，并利用自适应校正项来提高其控制性能.核学习辨识模型容易获得，且在小样本情况下具有较好的推广性能.KLAOPC控制律具有简单的解析形式，需要调整的参数少且计算量小，适合非线性系统的实时控制.仿真结果表明，与其他控制算法相比，KLAOPC控制器有很好的控制效果，对过程的噪声和扰动等均具有较强的自适应性和鲁棒性.
关键词： 非线性系统')" href="#">非线性系统;  核学习;  预测控制;  收敛性    
基金资助:

国家自然科学基金资助项目（20776128）；国家科技支撑计划资助项目（2007BAF14B02）. 
通讯作者: 王海清，男，副教授． E-mail: hqwang@iipc.zju.edu.cn   
作者简介: 刘毅（1982-），男，福建泉州人，博士生，主要从事核学习建模与控制研究．E-mail: yliu@iipc.zju.edu.cn
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刘毅
王海清
李江
李平

引用本文:

刘毅 王海清 李江 李平. 解析的核学习自适应单步预测控制算法[J]. J4, 2008, 42(11): 1926-1930.

LIU Yi, WANG Hai-Qing, LI Jiang, LI Beng. . J4, 2008, 42(11): 1926-1930.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2008/V42/I11/1926

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