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基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制
随着科技的不断发展和人类对于能源的需求不断增长，涡轴发动机作为一种高效、可靠的发动机，已经被广泛应用于航空、航天、能源、交通等领域。为了提高涡轴发动机的性能和效率，需要对其进行非线性预测控制，以实现更加精准的控制和优化。
在线滚动序列核极限学习机是一种新兴的机器学习方法，其主要特点是具有高效的计算速度和优秀的预测性能。基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制，以其高效、精准的优点，逐渐成为涡轴发动机控制领域的新方向。
在线滚动序列核极限学习机利用核函数映射将线性问题转化为非线性问题，并通过隐含神经元的方式提取数据中的特征信息，从而实现对复杂非线性系统的状态预测和控制。在涡轴发动机非线性模型预测控制中，我们可以通过在线滚动序列核极限学习机对涡轴发动机进行建模和状态预测，并通过反馈控制的方式对其进行优化和调节，从而实现对涡轴发动机的高效控制。
基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制具有以下优点：
首先，该方法具有较高的预测精度。通过在线滚动序列核极限学习机对涡轴发动机进行状态预测，可以有效地提高预测精度和准确性，从而实现精细化控制。
其次，该方法具有较高的实时性能。在线滚动序列核极限学习机可以在实时状态下进行建模和预测，且计算速度较快，具有较高的实时性能，可以满足涡轴发动机实时控制和调节的需求。
最后，该方法具有较强的自适应性能。在线滚动序列核极限学习机可以通过学习样本自适应调节控制参数，从而适应涡轴发动机不同的工况和运行状态，具有较强的自适应性能，可以更好地应对涡轴发动机的变化和波动。
总之，基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制是一种高效的控制方法，具有较高的预测精度、实时性和自适应性，可以为涡轴发动机的优化和调节提供有力支持。