基于粒子群优化的混合模型预测控制研究

作者：高鹏，刘浩然，郝晓辰，郭峰，史鑫 日期：2011-05-09/span> 浏览：4013 查看PDF文档

基于粒子群优化的混合模型预测控制研究
高鹏，刘浩然，郝晓辰，郭峰，史鑫
（燕山大学 电气工程学院，河北 秦皇岛 066004）

摘要：为解决复杂非线性系统的控制精度不高，稳定性难于保证等问题，将预测控制技术应用于非线性控制中，提出了一种基于粒子群优化和混合模型的预测控制算法。混合模型预测控制算法使用模糊聚类和最小二乘法建立了系统的复合模型，由带压缩因子的粒子群算法优化获得了非线性控制系统的控制量，在非线性模型上对模糊预测控制算法和混合模型预测控制算法进行了分析，对2种方法进行了Matlab仿真，比较了两种算法的控制精度和稳定性。试验结果表明混合模型预测控制算法不仅具有很高的控制精度，并且具有很好的鲁棒性。
关键词：非线性系统；混合模型预测控制；模糊神经网络；最小二乘法；粒子群
中图分类号：TP271.72文献标志码：A文章编号：1001-4551(2011)02-0231-04

本文的文献著录格式：

高鹏，刘浩然，郝晓辰，郭峰，史鑫.基于粒子群优化的混合模型预测控制研究[J],机电工程,2011,28(2):231-234.
GAO Peng, LIU Haoran, HAO Xiaochen, GUO Feng, SHI Xin.Hybrid model predictive control of nonlinear system based on PSO[J],Journal of Mechanical & Electrical Engineering,2011,28(2):231-234.