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一般模犁控制(GMC)算法是直接将非线性过程模型嵌入到控制器中的非线性控制方法。通用模犁控制方法(CMC)是在一般模型控制方法的基础上通过改造参考轨迹，并将过程模型直接嵌入到控制器中，使其参考轨迹是一条典型的二阶曲线的控制方法。本文尝试着将最小二乘支持向量机方法(LS—SVM)与CMC方法相结合，从而克服了通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性，并结合模型参考自适应方法得到自适应控制器，通过仿真实验证明了它的有效性。本文主要做了以下几个方面的工作：
首先，介绍了一般模型控制方法的基本原理和发展过程，探讨了一般模型控制方法的基本特性，同时阐述了中外学者对一般模型控制方法的改进和推广，例如自适应一般模型控制、基于神经网络的一般模型控制，以及本文的研究重点通用模型控制方法。
其次，介绍了最小二乘支持向量机(LS—SVM)方法，并尝试着将最小二乘支持向量机结合到通用模型控制器中，得到(LS—SVM)—CMC控制器。接着将模型参考自适应方法引入到该控制器中，从而进一步提高了其鲁棒性。仿真试验验证了上述两种控制方法的有效性。
最后，将上述所提出的基于最小二乘支持向量机的通用模型控制方法应用到DC/DC开关变换器的Buck变换器中，使系统具有快速良好的瞬态响应且获得了良好的输出。仿真试验验证了所提出的控制方案能够满足开关电源的控制要求，且控制器简单，鲁棒性强。