发电机组汽门系统的多模型自学习控制

作     者：袁小芳 王耀南 孙炜 吴亮红 YUAN Xiao-fang;WANG Yao-nan;SUN Wei;WU Liang-hong

作者机构：湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 

基　　金：国家自然科学基金项目(60375001) 高校博士点基金项目(20030532004) 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2007年第22卷第7期

页      码：769-773页

摘      要：针对发电机组的非线性、大范围运行等实际问题,研究了用于汽门系统的多模型自学习控制(MMSC).首先根据各种工况下的样本数据归纳出模糊控制规则;然后由模糊聚类算法将多种工况约简为典型工况,得到相应的子模型模糊控制器(FLC).以子模型FLC输出的加权集成作为MMSC的控制输出,而加权系数取决于子模型匹配度.在子模型FLC学习优化中,由支持向量机离线逼近模糊规则曲面,再由梯度下降算法在线自学习.仿真实验验证了所设计控制器的优良性能.

主 题 词：智能控制 汽门控制 模糊控制 支持向量机 自学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13195/j.cd.2007.07.51.yuanxf.010

馆 藏 号：203963076...