五自由度无轴承异步电机动态解耦控制

为实现五自由度无轴承异步电机高精度动态解耦控制,提出一种基于最小二乘支持向量机逆的解耦控制方法.首先,建立五自由度无轴承异步电机数学模型并进行可逆性分析,然后,利用最小二乘支持向量机在有限数据样本下对高维非线性函数的回归能力来辨识五自由度无轴承异步电机逆模型,并利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,以提高对逆模型的拟合和预测精度,最后,将最小二乘支持向量机逆与原系统相串联得到伪线性系统,并设计PID闭环控制器对五自由度无轴承异步电机进行复合控制,实现了原系统径向位移、轴向位移、转速以及磁链间的非线性动态解耦.仿真研究验证了该控制策略的有效性.     

基于SVM的武器装备批量生产成本费用模型

利用支持向量机建立了批量生产成本费用模型,批量生产成本费用与影响因素的关系可通过支持向量机的核函数和拉格朗日乘子得到体现。由于支持向量机综合考虑了结构风险和经验风险,使得模型的泛化能力增强。通过实例与熟练曲线法、最小二乘法和加权最小二乘法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确。     

船体表面缺陷检测系统研究

首先利用小波变换对船体表面的灰度图像进行特征提取,得到待检测船体表面的六维小波特征矢量;然后根据最小二乘支持向量机,采用逐级分类的方式进行舰船船体表面质量检测;最后通过实验可知,采用中值滤波进行预处理后的识别率要高于采用均值滤波。     

基于最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测

为了获得更高的船舶集中空调系统能耗预测结果,提出了基于最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测方法。首先分析船舶集中空调系统能耗预测研究进展,并设计了船舶集中空调系统能耗预测原理,然后采集船舶集中空调系统能耗历史数据,并采用最小二乘支持向量机对船舶集中空调系统能耗历史数据进行学习,获得船舶集中空调系统能耗预测模型。最后在相同环境下,与其他船舶集中空调系统能耗预测方法进行了对比测试。结果发现,最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测精度超过90%,误差控制在10%以下,可以满足船舶集中空调系统能耗控制的实际应用要求,预测误差远小于其他船舶集中空调系统能耗预测方法,体现了本文方法的优越性。     

最小二乘支持向量机在船舶交通流特征分析中的应用研究

船舶交通流分布特征的研究可为船舶通航安全管理与航道规划设计提供基础性依据,而从离散的船舶交通流数据中拟合出其分布函数是研究其分布特征的关键。本文把最小二乘支持向量机引入到船舶交通流数据拟合中,代替传统的最小二乘法解决离散数据拟合问题。构建了基于最小二乘支持向量机的离散数据拟合模型,并对船舶交通流数据拟合进行了研究。结果表明,该方法在处理离散数据的回归拟舍时能获得较好的逼近曲线,且预测结果也具有一定的参考价值。     

基于SVM的光纤陀螺标度因数建模研究

针对光纤陀螺(FOG)标度因数随温度呈非线性变化的特性,提出采用支持向量机对标度因数进行建模的方法,以减小光纤陀螺输出误差.利用实验数据对支持向量机对进行训练,获得标度因数的温度模型从而提高FOG的精度.同时将支持向量机对标度因数进行建模的结果与传统的最小二乘建模结果进行比较,验证采用支持向量机对标度因数建模是非常有效的.     

基于支持向量机的水下机器人操纵运动参数辨识

根据平面运动机构试验所得到的水动力系数确定水下运载器的运动方程,应用最小二乘支持向量机对水下运载器的试验数据进行分析,辨识得到了水动力系数,并将辨识得到的参数同平面运动机构试验所确定的参数相比,验证了最小二乘支持向量机进行水下运载器操纵运动参数辨识的有效性。根据所辨识的水动力系数进行了模型验证,证明所辨识得到的水动力参数是可靠的。该方法对水下运载器的操纵和控制的研究有重要意义。     

粗糙集和最小二乘支持向量机的船舶汽轮工况分析

汽轮是保证船舶正常航行的重要设备,对船舶汽轮工况进行分析具有重要意义,针对当前船舶汽轮工况分析方法误差大、效率低等不足,设计了基于粗糙集和最小二乘支持向量机的船舶汽轮工况分析方法。首先对当前船舶汽轮工况研究现状进行分析,找到船舶汽轮工况分析误差大、效率低的因素,然后从船舶汽轮工作状态信号中提取工况分析特征,通过粗糙集算法对工况分析原始特征进行约简处理,减少工况分析特征数量,提高船舶汽轮工况分析效率,最后约简处理后船舶汽轮工况分析特征作为最小二乘支持向量机的输入向量,船舶汽轮工况状态作为最小二乘支持向量机的输出向量,构建船舶汽轮工况分析模型,并进行船舶汽轮工况实例分析。本文方法得到令人满意的船舶汽轮工况分析结果,提高了船舶汽轮工况分析精度,船舶汽轮工况分析速度得到了大幅提升,比其他船舶汽轮工况分析模型具有更高的实际价值。     

基于支持向量机的船舶操纵运动在线建模

支持向量机算法以结构风险最小化为准则,具有良好的泛化性,是一种先进的人工智能算法。文章根据最小二乘支持向量机对其增量式算法进行推导,并应用该算法对船舶操纵运动进行在线建模。通过仿真试验对粘性力和舵力水动力导数进行在线辨识,通过自航模试验对操纵性K、T指数进行在线辨识,并利用K、T指数对自航模的转首角速度进行了预报,所得结果都同试验值非常接近,证明了增量式最小二乘支持向量机应用于船舶操纵运动在线建模的有效性。     

基于LS-SVM船舶动力定位有限时间控制器设计

为了解决船舶模型存在任意不确定性的船舶动力定位问题,基于有限时间Lyapunov理论提出了一种非奇异快速终端滑模控制策略,提高了系统收敛速度及抗干扰能力。针对模型不确定性问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性函数逼近技术进行补偿控制,引入“最小参数”技术,将在线学习参数减少到一个,解决了“维数灾难”问题。最后的仿真对比结果验证了提出的控制策略的优越性。