基于多项式核的稀疏核学习单步预测控制算法及其应用

• 作者: 刘毅 李平 王海清
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 非线性过程控制 稀疏核学习 多项式核函数
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2541-2545
• 页数: 5页
• 分类号: TP273|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2008.10.019

摘要

提出一种基于稀疏核学习辨识模型的单步预测控制(sparse kernel learning one-step-ahead predictivecontrol,SKL-OPC)框架,并推导了该框架下采用多项式核的一种控制算法.该算法在求取最优控制律时可将调节变量从目标函数分离出来.并最终转化为求解一奇数次代数方程根的问题.因此无需复杂的非线性优化技术,且克服了基于二次多项式核辨识模型不准确造成控制算法失效的缺点.在一非线性连续搅拌反应釜的控制研究表明了该方法的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平	工业控制技术国家重点实验室浙江大学工业控制研究所	30	585	15.0	24.0
2	刘毅	工业控制技术国家重点实验室浙江大学工业控制研究所	7	238	6.0	7.0
3	王海清	工业控制技术国家重点实验室浙江大学工业控制研究所	15	357	10.0	15.0