【摘 要】
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随着控制系统在生产、生活中重要性的提升,如何保证系统部件的稳定性、安全性、可靠性等问题,一直广受科研人员的青睐。支持向量机（Support Vector Machine,SVM）作为故障检测领域常用的智能学习机,凭借泛化性强、结构简单等优势,成为分类数据进而实现故障诊断的常用方法。但因SVM选参需要预先约定参数范围,故而很大程度上制约了它的适用性。因此,对于优化SVM选参的技术具有重要的实际意义。
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随着控制系统在生产、生活中重要性的提升,如何保证系统部件的稳定性、安全性、可靠性等问题,一直广受科研人员的青睐。支持向量机（Support Vector Machine,SVM）作为故障检测领域常用的智能学习机,凭借泛化性强、结构简单等优势,成为分类数据进而实现故障诊断的常用方法。但因SVM选参需要预先约定参数范围,故而很大程度上制约了它的适用性。因此,对于优化SVM选参的技术具有重要的实际意义。本文基于多项SVM寻参技术,考虑多种区域及外界不确定因素的扰动下,对故障检测与可靠控制问题进行深入研究,得出主要成果如下:结合SVM动态系统及可靠控制的特点,给出了圆盘区域下,单通道执行器故障检测的有效方法。通过SVM分类器对极点信息的学习、分离,实现了对执行器故障的精准定位,从而调换相应通道的可靠控制器。最后,通过数例仿真验证控制器的有效性。研究了修改的粒子群算法（MPSO,Modified Particle swarm optimization）基于扇形区域下优化SVM参数的故障检测方法。同时,针对惯性权值极易受限问题,建立MPSO-SVM优化模型,从惯性权值适应性出发进行算法改进。同时结合第二章极点观测器的算法,给出了极点的估计值。最后,给出一个基础算例,通过对比四种方法:SVM、网格搜寻法（Grid search-SVM）、PSO-SVM、MPSO-SVM,得出MPSO-SVM模型的可靠性。研究了遗传算法（Genetic Algorithms,GA）基于梯形区域下优化SVM参数的故障检测方法。同时结合第二章极点观测器的算法,给出了极点的估计值。最后通过仿真算例,验证了GA算法对系统动态容错控制的可行性和有效性。
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