基于改进粒子群优化算法的预测控制

• 作者: 姜苏英
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 预测控制 标准粒子群优化 参数优化 多变量 耦合
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 81-85
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.05.021

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜苏英	宝鸡文理学院电子电气工程学院	6	4	2.0	2.0