【摘 要】
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针对菲线性系统，在非线性广义最小方差控制律的基础上，提出了一种基于核学习辨识模型的自适应单步预测控制（KLAOPC）算法．首先辨识出非线性系统的核学习模型，并利用Taylor近似线性化
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
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针对菲线性系统，在非线性广义最小方差控制律的基础上，提出了一种基于核学习辨识模型的自适应单步预测控制（KLAOPC）算法．首先辨识出非线性系统的核学习模型，并利用Taylor近似线性化方法获得控制律．采用中值定理证明了控制律的收敛性，并利用自适应校正项来提高其控制性能．核学习辨识模型容易获得，且在小样本情况下具有较好的推广性能．KLAOPC控制律具有简单的解析形式，需要调整的参数少且计算量小，适合非线性系统的实时控制．仿真结果表明，与其他控制算法相比，KLAOPC控制器有很好的控制效果，对过程的噪声和扰动
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