多率含噪时滞非线性系统基于数据挖掘的自适应控制

项目名称： 多率含噪时滞非线性系统基于数据挖掘的自适应控制

项目编号： No.60905034

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 能源与动力工程

项目作者： 郑恩辉

作者单位： 中国计量学院

项目金额： 18万元

中文摘要： 多率含噪时滞非线性系统广泛存在于炼铁高炉、电站锅炉与汽轮机、石油化工等复杂工业过程，有很强的应用背景。该类系统的快速和精确控制对国家科技与经济的发展具有重要作用。本项目基于数据挖掘研究该类系统的数据处理、在线辨识和自适应控制，内容如下：1）提出双向反馈数据挖掘过程模型，给出"自上而下"的实现方法，减小知识发现的耗时量；2）重构输入输出时间序列，研究时滞多率系统单率化准则；3）结合训练数据的空间和时间特性定义隶属度模型，并引入核缓存策略，提出模糊支持向量机在线学习（OFSVR）算法；4）把OFSVR算法应用于直接逆控制、内模控制和预测控制，实现该类系统的自适应控制；5）研究离散SISO系统OFSVR逆系统的存在条件，并推广到连续系统和MIMO系统，研究基于OFSVR逆系统的内模控制和预测控制。本项目的研究可为多率含噪时滞复杂工业生产过程的在线辨识和自适应控制积累理论和实践基础。

中文关键词： 数据挖掘；多率系统；代价敏感；系统辨识；解耦控制

英文摘要：

英文关键词： data mining；multi-rate system；cost sensitive；system recognition；decoupling control