支持向量机在跳汰机容错控制中的应用研究

"基于支持向量机的跳汰机容错控制研究 .pdf" 本文深入探讨了在跳汰机选煤过程中如何实现床层厚度的有效控制，以提高选煤效率和质量。作者刘明明和孙伟介绍了最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）算法，并将其应用于跳汰机的控制模型中。LSSVM是一种机器学习方法，能够处理非线性问题和高维数据，特别适用于复杂系统的预测和控制。 在论文中，他们首先简述了LSSVM的基本原理，这是一种通过最小化误差平方和来构建非线性回归模型的技术。该模型能够对跳汰机床层厚度的变化进行预测，从而为控制策略提供依据。接着，研究者提出了一个容错PID（Proportional-Integral-Derivative）控制结构。PID控制器是工业控制中广泛应用的反馈控制策略，而容错控制则是确保系统在面临部件故障时仍能保持稳定运行的关键。 为了应对不确定性和故障情况，论文进一步阐述了PID参数的自调整算法。这种自适应策略允许控制器根据系统状态实时调整其参数，以维持性能。具体而言，他们采用了基于李亚普诺夫稳定性理论的方法来设计参数调整规则。李亚普诺夫稳定性理论是分析和保证系统稳定性的数学工具，通过确保系统能量的渐近稳定性来确保控制系统的性能。 最后，通过仿真模拟了跳汰机的给料和排料系统在正常和故障条件下的运行情况，以验证所提出的控制算法的效能。仿真结果证明，结合LSSVM的容错PID控制策略能有效地应对床层厚度变化，即使在发生故障时也能保持系统的稳定性和选煤效率。 关键词涉及的领域包括跳汰机技术、容错控制、支持向量机应用、自适应控制以及PID参数的自动调整。这些技术对于提升跳汰机的智能化和自动化水平，以及增强其在故障情况下的鲁棒性具有重要意义。这篇研究为煤炭处理和选煤工程中的控制问题提供了新的解决方案，并可能对其他领域的故障诊断和控制策略设计产生启示。