10.3969/j.issn.1000-0682.2020.01.002
基于改进粒子群算法的隐式广义预测控制
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.
隐式广义预测控制、粒子群算法、滚动优化、自适应迁徙机制
TP273(自动化技术及设备)
2020-04-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
8-12,18