基于改进粒子群算法的隐式广义预测控制

作者：吴君; 张雨飞; 肖晓

来源：工业仪表与自动化装置, 2020, (01): 8-12+18.

• 隐式广义预测控制
• 粒子群算法
• 滚动优化
• 自适应迁徙机制

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。

• 单位
  东南大学