AP-LSSVM多模型预测控制算法研究

"基于AP-LSSVM的多模型预测控制" 本文主要探讨了一种用于非线性系统控制的新型多模型预测控制策略，该策略融合了仿射传播聚类(Affine Propagation Clustering, AP)的最小二乘支持向量机(LSSVM)建模算法和粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法。多模型预测控制是解决非线性系统控制问题的有效方法，通过构建多个局部模型来近似复杂动态系统的全局行为。 首先，AP-LSSVM方法被用于多模型建模。AP聚类算法对历史样本数据进行分析，将数据集划分为若干个类别，每个类别对应一个子模型的训练数据。LSSVM作为一种非线性模型，能够有效地拟合复杂的数据关系，特别是对于非线性系统而言。通过网格搜索和交叉验证，为每个子模型寻找最优的模型参数，以提高模型的预测精度。 然后，在滚动优化过程中，根据当前控制输入与各个聚类中心的距离，选择最相关的子模型来预测未来的系统输出。这一过程旨在选择最能代表当前系统状态的子模型，以生成更准确的参考轨迹。预测控制的核心是预测未来系统的性能，并据此调整当前的控制输入。 接下来，文章引入PSO算法来解决优化问题。PSO是一种全局优化算法，可以有效地搜索多目标优化问题的全局最优解。在这里，它被用来优化目标函数，该函数通常包含系统性能指标（如跟踪误差、稳定性等），以确定系统的最优控制输入。 在实际应用中，该算法在某个具体的芳烃异构化过程的仿真试验中得到了验证。通过对比分析，表明该方法在控制性能上优于传统的控制策略，展示了其在处理非线性系统控制问题上的优势和潜力。 这篇研究论文提出了一个集成AP-LSSVM和PSO的多模型预测控制框架，为非线性系统的控制设计提供了一种新的有效工具。这种方法通过智能的模型选择和优化策略，能够适应系统状态的变化，提高控制质量和鲁棒性。未来的研究可能将进一步探索这种方法在其他复杂工业过程中的适用性和扩展性。