针对参数不确定时滞系统容易出现预测模型失效和不确定信息无法精确描述的问题,提出一种快速循环坐标下降支持向量回归(FCCDSVR)预测模型.以环模制粒机作为实验对象,利用循环坐标下降法(CCD)求解支持向量回归模型的目标函数,快速优化制粒机温度预测模型.利用环模制粒机喂料量和温度的耦合关系,提出并设计独立双通道输入模糊专家温度控制器,根据喂料量近似得到蒸汽调节量,再根据预测模型得到的温度偏差值进行精确蒸汽调节,从而有效克服对象参数不确定和时滞等问题.仿真实验表明,与现有的支持向量回归模型相比,FCCDSVR模型在大样本情况下,收敛速度更快,建模时间更短;将此模型融入的模糊专家控制方法比PID控制算法和模糊控制算法有更好的曲线跟踪效果,在实际DCS平台中温度误差可控制在±1.3％以内,较±5％的工艺容许偏差有较大提升.
时滞 参数不确定 循环坐标下降 支持向量回归 模糊专家控制 环模制粒机