支持向量机与Wiener模型结合的内模控制策略

"该文研究了一种基于支持向量机（SVM）和Wiener模型的内模控制方法，用于解决工业过程中非线性对象的控制问题。文章指出，Wiener模型由线性模型和静态非线性模型组成，适合表示多种非线性过程。通过SVM获取非线性部分的α阶逆模型，将非线性模型转化为线性模型，进而设计内模控制器。文中通过直流电机和pH中和反应过程的仿真验证了该方法的有效性，展示出高精度的逆模型构建和良好的控制性能，同时具有较强鲁棒性和控制精度。该方法为解决Wiener模型控制问题提供了一种可行方案。" 文章详细介绍了工业过程控制中遇到的挑战，即非线性对象的控制。作者提出利用Wiener模型来建模这类问题，该模型结合了线性动态和静态非线性特性。支持向量机作为一种强大的非线性模型拟合工具，被引入到非线性部分的α阶逆模型求解中。SVM的优势在于能够高效地逼近任意复杂的非线性函数，这使得非线性模型的逆化变得可能，且计算复杂度相对较低，提高逆模型的准确度。 在内模控制框架下，线性化的Wiener模型使得设计控制器变得更加直接。内模控制器是一种自适应控制策略，它能够在线跟踪模型并补偿系统中的不确定性和扰动。论文中的仿真实验包括了直流电机的控制和pH中和反应过程的控制，结果证实了所提出的SVM-Wiener内模控制方法在逆模型精度、跟踪性能、扰动抑制以及控制精度方面均表现出色。 此外，文中还提及了其他一些研究工作，如基于Wiener模型的非线性广义预测控制、粒子群优化的Wiener模型辨识，以及Wiener模型与内模控制的初步结合。这些研究为本文的方法提供了理论背景和对比参考，但它们或存在误差较大、缺乏具体设计或缺乏实际应用验证等问题。 该研究为非线性过程控制提供了一种新颖而有效的解决方案，利用SVM的强大学习能力改进了Wiener模型的线性化过程，进而提升了内模控制器的设计效果。这种方法对于处理现实世界中广泛存在的非线性工业过程具有重要的应用价值。