LS-SVM广义预测控制在转向系统背压加载中的应用

"转向系统背压加载的广义预测控制 (2012年)，通过最小二乘支持向量机（LS-SVM）的广义预测控制算法，解决时变、非线性和多变量耦合问题" 转向系统在汽车或船舶等交通工具中起着至关重要的作用，它负责改变车辆或船舶的行驶方向。在转向系统中，背压加载是一个关键的过程，涉及到液压或气压系统的压力控制，以实现精确的转向操作。然而，这一过程通常面临着时变、非线性以及多变量相互耦合的挑战，这些因素都会影响到系统的性能和稳定性。 最小二乘支持向量机（LS-SVM）是一种机器学习方法，常用于非线性模型的建立和预测。在这种情况下，LS-SVM被用来识别转向系统背压加载的动态行为，通过对历史数据的学习，构建一个能够描述系统行为的数学模型。粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）则被应用于LS-SVM的参数优化，以找到最佳参数组合，提高模型的预测精度和稳定性。 广义预测控制（GPC）是一种先进的控制策略，它考虑了未来的预测信息，以制定最优的控制决策。在转向系统背压加载中，由于系统特性的时变性，传统的控制方法可能难以达到理想效果。因此，论文提出了一种基于在线LS-SVM的广义预测控制混合算法，这种算法能够实时更新模型参数，以适应系统状态的变化。 实验结果表明，基于LS-SVM的GPC混合算法在转向系统背压加载控制中表现出了良好的效果。它能够准确地追踪设定的加载压力，并且对系统扰动具有较强的鲁棒性，即在面对不确定性或外部干扰时，系统仍能保持稳定运行。这证明了该算法在实际工程应用中的价值和潜力，对于提升转向系统控制的精度和响应速度具有重要意义。 这项研究为解决复杂动态系统如转向系统背压加载的控制问题提供了一个创新的解决方案，结合了LS-SVM的非线性建模能力和GPC的前瞻控制策略，为未来类似系统的控制设计提供了理论参考和技术支持。