基于改进粒子群优化算法的预测控制

姜苏英

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基于改进粒子群优化算法的预测控制

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在实际工业过程中预测控制算法应用广泛,但是对于多变量预测控制算法其参数较多,且各个参数之间相互耦合,故整定其参数比较复杂,鉴于此提出一种基于改进粒子群算法的预测控制参数优化算法;该算法的基本思想是将生物寄生行为机制引入到粒子群优化算法中,形成双种群粒子群优化算法,使用该改进粒子群算法对多变量预测控制算法的参数进行离线优化,从而确定预测控制算法参数的最优取值;最后,将文章算法用于冷热水系统液位和温度的控制,并通过仿真将该算法与标准粒子群优化算法相比较,仿真结果表明使用该算法对多变量预测控制的参数进行优化整定时,系统的阶跃响应具有抗干扰性能好、超调量小、调节时间短等优点.

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来源
《计算机测量与控制》 |2018年第5期|81-85|共5页
作者
姜苏英;
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作者单位

宝鸡文理学院电子电气工程学院;

陕西宝鸡721013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
预测控制; 标准粒子群优化; 参数优化; 多变量; 耦合;

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