基于LS—SVM的多模型非线性主动预测容错控制

作者: 李炜 ; 王凤达 ; 马克

关键词: 主动容错控制支持向量机多模型预测控制 active fault-tolerant control SVM multiple models predictive control

摘要：针对具有故障先验知识的非线性系统，在基于BP神经网络多模型预测的主动容错控制方法中，存在建模所需样本多、网络结构难以确定、收敛速度慢、易陷入局部极值及非线性预测控制计算复杂等缺点，提出一种基于蛤SVM的多模型主动预测容错控制方法．首先基于LS-SVM建立系统正常或已知故障模式的动态模型库，实际运行时依据对系统性能容忍度指标与模型失配度指标的实时计算分析，判断系统所处的不同运行模式，既而采用对LS-SVM非线性核函数的线性化近似表示方法求取对应系统不同运行模武的局部线性预测控制律以实现对系统故障的主动容错．以一非线性系统实例仿真验证所述方法的可行性和有效性．

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基于LS—SVM的多模型非线性主动预测容错控制

作者: 李炜 ; 王凤达 ; 马克

关键词: 主动容错控制 支持向量机 多模型 预测控制 active fault-tolerant control SVM multiple models predictive control

关键词: 主动容错控制支持向量机多模型预测控制 active fault-tolerant control SVM multiple models predictive control