基于改进粒子群算法的隐式广义预测控制
Implicit generalized predictive control based on improved particle swarm optimization作者机构：东南大学能源与环境学院
出 版 物：《工业仪表与自动化装置》 (Industrial Instrumentation & Automation)
年 卷 期：2020年第1期
页 面：8-12,18页
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
主 题：隐式广义预测控制 粒子群算法 滚动优化 自适应迁徙机制
摘 要：针对大多数工业系统的控制输入输出都存在约束的情况,提出一种基于改进粒子群算法的隐式广义预测控制算法(IGPC)。粒子群算法(PSO)是一种基于群体的智能优化算法,解决受约束的优化问题具有精度高、收敛速度快等优点;为了避免粒子群算法陷入早熟,提高精度,引入细菌觅食算法中的自适应迁徙机制。在隐式广义预测控制的滚动优化环节引入改进粒子群算法,弥补了传统GPC在处理受约束控制问题上的缺陷。仿真结果表明了该方法的有效性和良好的控制性能。
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