计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (27): 75-77.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.27.024
杜志勇1,王鲜芳2,3
DU Zhi-yong1,WANG Xian-fang2,3
摘要: 利用离子群优化(PSO)算法的全局搜索功能和最小二乘支持向量机(LSSVM)泛化能力强、运算速度快的特点,设计了一种温度控制器。通过LSSVM 对输入输出数据的训练学习,建立其预测模型;然后运用粒子群算法完成控制过程的滚动优化。该方法克服了PID控制中存在的控制精度不高、抗干扰能力差以及实时性不好的缺点。通过对连续槽式搅拌反应器(CSTR)温度控制的实际应用,证明了该方法的有效性。
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