粒子群优化算法在非线性模型预测控制中的研究应用

关圣涛; 楚纪正; 邵帅

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粒子群优化算法在非线性模型预测控制中的研究应用

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提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的非线性模型预测控制(NMPC)。作为NMPC重要组成的滚动优化部分对控制效果的好坏起着关键的作用,因而寻求一种可靠的优化算法十分必要。PSO算法是一种群集智能方法,通过粒子之间的合作与竞争及进化实现对多维复杂空间的高效搜索,属于一类随机全局优化技术,已成功应用于各科学和工程领域。本文在滚动优化部分应用粒子群优化算法来求解预测控制律,对非线性系统施加优化控制,此外,对常规线性递减加权因子ω策略进行了讨论,提出了非线性递减策略,可进一步缩短优化时间和优化精度。仿真实验效果良好,验证了这种优化算法的正确性和有效性。

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来源
《北京化工大学学报：自然科学版》 |2007年第6期|653-656|共4页
作者
关圣涛; 楚纪正; 邵帅;
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作者单位

北京化工大学信息科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制理论;
关键词
粒子群优化算法; 群体智能; 非线性模型预测控制;

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