基于模糊模型化及粒子群优化的非线性系统约束预测控制
在实际被控非线性系统中往往存在着对变量的各种约束条件，这使得预测控制的在线优化问题变得复杂，难以获得满意的控制率，为约束预测控制的分析造成困难。粒子群优化算法具有全局寻优性能和约束处理机制，是一种有效的优化控制方法。本文将粒子群优化算法和基于T-S模糊模型的约束状态反馈预测控制相结合，用T-S模糊模型作为预测模型得到状态和输出的预测值，利用可测的过程变量对输出预测值进行反馈修正，将粒子群优化算法引入到约束状态反馈预测控制的滚动优化过程中，用于解决带有输入约束的非线性系统控制优化问题。本文采用两种粒子群优化的约束状态反馈预测控制算法对串级CSTR控制系统在不同初态和设定值下进行了仿真，仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。
非线性系统 约束预测控制 粒子群优化算法 T-S模糊模型
王书斌 单胜男 罗雄麟
中国石油大学自动化研究所, 北京 102249
国内会议
厦门
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2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）