基于粒子群算法改进SVM的滑模控制研究

• 作者: 陆剑 齐立磊
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 滑模控制 粒子群算法 支持向量机 跟踪 抖振
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 军事装备测控技术
• 页码范围: 3230-3232
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

为了提高离散时间系统的控制品质以及削弱系统抖振,提出了基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)改进支持向量机(support vector machine,SVM)的滑模控制方法并进行了仿真研究;通过SVM识辨参量模型与PSO寻优处理,获得趋于理想滑模运动的趋近律参数,确保寻优处理时间短、精度高;利用PSO和SVM在线调整滑模趋近律参数,可以克服常规滑模控制中需要事先设定趋近律参数限制的弊端,加快跟踪速度,削弱系统抖振,完善控制质量;仿真实验表明,该方法可以克服因PSO寻优过程中的寻优时间过长等不足,又可解决SVM精度不高或计算量大的缺点;该方法用于离散时间系统是可行、有效的,工程实用性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐立磊	南阳理工学院软件学院	17	88	4.0	9.0
2	陆剑		14	34	4.0	5.0