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
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 隐式广义预测控制 粒子群算法 滚动优化 自适应迁徙机制
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 科研论坛
• 页码范围: 8-12,18
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2020.01.002

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雨飞	东南大学能源与环境学院	33	282	7.0	16.0
2	肖晓	东南大学能源与环境学院	2	2	1.0	1.0
3	吴君	东南大学能源与环境学院	2	2	1.0	1.0