引用本文:杨红,罗飞,许玉格,叶洪涛.结合免疫优化和LS-SVRM观测器的非线性系统自适应鲁棒控制[J].控制理论与应用,2010,27(5):615~622.[点击复制]
YANG Hong,LUO Fei,XU Yu-ge,YE Hong-tao.Adaptive robust control based on immune optimization and LS-SVRM for nonlinear systems[J].Control Theory and Technology,2010,27(5):615~622.[点击复制]
结合免疫优化和LS-SVRM观测器的非线性系统自适应鲁棒控制
Adaptive robust control based on immune optimization and LS-SVRM for nonlinear systems
摘要点击 1710  全文点击 1122  投稿时间:2009-04-08  修订日期:2009-08-26
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2010.5.CCTA090390
  2010,27(5):615-622
中文关键词  最小均方支持向量回归机  非线性控制系统  观测器  免疫  优化  鲁棒控制
英文关键词  LS-SVRM  nonlinear control systems  observer  immune  optimization  robust control
基金项目  国家自然科学基金资助项目(60774032); 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(新教师基金课题)资助项目(20070561006).
作者单位E-mail
杨红* 华南理工大学 自动化科学与工程学院 yhenryh@sina.com 
罗飞 华南理工大学 自动化科学与工程学院  
许玉格 华南理工大学 自动化科学与工程学院  
叶洪涛 华南理工大学 自动化科学与工程学院  
中文摘要
      针对一类单输入单输出不确定非线性控制系统提出了一种自适应鲁棒控制算法. 由于最小均方支持向量回归机(LS-SVRM)的最终解可以化为一个具有线性约束的二次规划问题, 不存在局部极小, 所以该算法在不要求假设系统的状态向量是可测的条件下通过设计基于LS-SVRM的观测器来估计系统的状态向量; 同时在算法中假设LS-SVRM的最优逼近参数向量和标称参数向量之差的范数和逼近误差的界限是未知的, 因此可通过对未知界限估计的调节来提高系统的鲁棒性. 考虑到LS-SVRM本身参数对LS-SVRM性能的影响, 本文应用一种新的免疫优化算法对LS-SVRM的参数进行优化, 从而提高LS-SVRM的逼近能力. 理论研究和仿真例子证实了所提方法的可行性和有效性.
英文摘要
      An adaptive robust control algorithm is proposed for a class of SISO uncertain nonlinear control systems. Because the problem of the least squares support vector regression machines(LS-SVRM) is transformed to a quadratic programming problem with linear constraints and the ultimate solution is not a local minimum, the system state vector can be estimated by using an observer based on LS-SVRM, when the system state vector is not completely available. Meanwhile, both the norm of the difference between the optimal approximation parameter vector and the nominal parameter vector, and the bounds of the approximation errors are unknown hypothetically; therefore, we can improve the robustness of the systems by adjusting the estimations of the unknown bounds in the algorithm. Considering the effect of parameters of LS-SVRM upon the performance, we present a new immune algorithm for optimizing the parameters of LS-SVRM to improve the approximation ability of LS-SVRM. The theoretical analysis and a simulation example demonstrate the feasibility and validity of the proposed approach.